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  • 区块链中中心什么意思

    千次阅读 2020-08-05 11:07:39
    本周,DeFi 的总锁仓价值(TVL)攀升至 40 亿美元。这是因为以太币和其它加密货币的持有者可以通过为 DeFi 借贷网络提供流动性来获得这些网络所发行的原生代币作为奖励。DeFi 流动性聚合商 Yearn.Finance 所发行的...

    本周,DeFi 的总锁仓价值(TVL)攀升至 40 亿美元。这是因为以太币和其它加密货币的持有者可以通过为 DeFi 借贷网络提供流动性来获得这些网络所发行的原生代币作为奖励。DeFi 流动性聚合商 Yearn.Finance 所发行的原生代币 YFI 就是其中一例。它将 Dai 的流通量推向新高,现已回落。
    在这里插入图片描述

    流动性挖矿的热潮不只是体现在 YFI 代币上:Compound Labs 发行的 COMP 代币和通胀型代币 AMPL 均采用类似的机制。周二有报导称,一家金融科技借贷机构将以 9000 万美元收购 OnDeck (ONDK)。但是,这一消息并未浇灭用户对 DeFi 借贷网络的热情。OnDeck 于 2014 年上市,估值为 13 亿美元。

    我依然想不明白的是,有了那么多金融科技借贷公司的失败先例,为什么 DeFi 借贷平台能如此成功?

    与此同时,以太坊的核心价值主张似乎带有一丝讽刺意味。DeFi 很有趣,但是以太坊的交易量和交易费(你可以称之为以太币的基本指标)目前被锚定美元的稳定币 USDT 大幅推高。周三,USDT 的发行量已经超过 110 亿美元。

    DeFi 近期的表现非常好,但是到目前为止,中心化项目依然领先。

    流动性挖矿也拉动了用户对 USDT 的需求。正如衍生品数据聚合商 Skew 指出,本周,在全球流动性最高的比特币期货市场上,现货价格和期货价格之间的基差达到了 20%。Nexo 上的 USDT 借款利率在 6% 至 10% 之间, 因此借入 USDT 来进行比特币价格的买现卖期交易是一种获得低风险回报的好方法。

    中心化服务提供商(如,Tether 的母公司 iFinex)似乎有一件事做对了,就是助推投机市场。迄今为止,加密货币行业中最具价值的应用是 Binance 和 BitMEX 等中心化离岸交易所。像 iFinex 一样,这些去中心化离岸交易所的运营商已经开创了新型市场结构,打破了财富和地理的障碍,让更多人可以获得高风险、高波动性的投资机会,就像 Robinhood 在美国所做的那样。

    因此,“Robinhood 效应”代表了股票市场对加密货币市场的威胁。现在,股票交易市场似乎也放宽了限制,摆脱了基本面的束缚。本周,柯达公司(Kodak)成了 Robinhood 投资者的新宠。该公司曾于 2018 年参与 ICO 。

    这就是为什么衍生品交易所 FTX 宣布开发 DEX(去中心化交易所)Serum。从表面上来看,这没多大意义。迄今为止,币安的 DEX 是同类产品中最成功的,但是在规模和增长率上都与其中心化交易所相差甚远。

    FTX 的 DEX 或能超越币安。或许它做不到,创建 DEX 只是很好的营销手段。但是,如果股票市场在波动性上越来越接近加密货币市场,那么从战略角度上来说,这些 DEX 很重要。

    目前,加密货币是前沿。将来,交易者可能会将目光放得更长远一些。比特币可以让人们随时随地获得金钱,不受政府干预和通货膨胀的影响。DEX 可以让人们不受限制地进行交易和投资。

    如今,对于几乎任何一款去中心化产品来说,其中心化竞品都更加成功。未来,随着环境发生变化,加密货币和合成衍生品类型不断扩大,这一情况会不会发生改变呢?或许,创建 DEX 并不是为了保护现有加密货币市场免受监管机构的控制,而是为了迎接监管程度更低的未来市场。

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  •  其实,大数据其实已经在为商业的发展提供实际的应用,总结了大数据商业应用的5个价值点和应用场景,供大家参考学习。  1、用户标签管理  “大数据”可以对用户实现比较精细的划分,利用现在的SCRM系统对...

         从本质上讲,大数据对于商业营销的价值是为了组织更好的产品或服务的流通,以最快的速度、最高效的方式解决大多数人的需求,并实现稳定的收益。

      其实,大数据其实已经在为商业的发展提供实际的应用,总结了大数据商业化应用的5个价值点和应用场景,供大家参考学习。

      1、用户标签化管理

      “大数据”可以对用户实现比较精细的划分,利用现在的SCRM系统对不同人群进行自动化打标签,持续运营校准用户标签,实现对每个用户画像的丰富和完善,最终实现品牌方对不同用户的精准推送和个性化服务。

    大数据

     

      大数据用户画像

      用户标签管理主要涉及基础信息、消费信息、社交信息三方面,通过三种维护的标签分析,可以相对准确的对用户进行价值判断,并且对商业营销决策提供战略性支持。

      举个栗子,某国际运动品牌通过标签化分析得出,上海、北京、广州等大型城市的年轻人喜欢运动和交友,并且在课程培训和装备选购上舍得投入。事实证明,品牌全年在北上广城市举办关联主题活动20场次,总互动量高达350万人次,获取了超过50万+数据标签,并且对现有用户人群实现了更精细的划分和产品策略调整,爆款数量比上一年提升3倍,营业额激增83%。

      这就是看似不起眼的标签,对营销所带来的巨大价值。

      2、AR/VR大数据商业广告实景增强和模拟

      “大数据”不仅可以带来用户层面的价值,甚至也可以对未来新的商业模式提供更新的启发。在《攻壳机动队》中有这样一个场景,大数据结合新的商业模式,衍生出具有强大震撼效果的实景广告效果。比参天大树还高的巨大水壶,倾泻而下的巨大模拟水幕,能够按照你的喜好随意换装的服装店……

     

      ARVR大数据商业广告实景增强和模拟

      “大数据”对于商业营销的深度结合,利用分析技术对消费者运营和商业模式实现彻底改造,使得品牌可以更多交互的方式获取更多有效信息,随时随地将用户行为信息、交易信息等进行存储和模型分析。

      任何交易流程、产品使用场景和消费行为都可以全部实现数据化和可视化管理。

      3、提高销售投入回报率

      提高“大数据”分析成果在营销和市场部门的应用。基于现有运营模式,提高整个营销管理和获客转化的投入回报率。企业或者品牌客户借助“大数据”能力,以云计算、互联网和本地数据库信息综合分析,形成整个企业良好的运营氛围,最终输出客户转化和商业获利。

      4、交互式客户关系管理

      交互式客户管理,可以理解为社交crm或者互动crm管理。根据用户所处的不同场景采集用户基础信息和行为捕捉,从不同维度分析用户,全面了解每个用户的喜好、习惯、消费倾向性和消费能力等,以数字运营方式挖掘新客、提升品牌用户关注度、提高客户的忠诚度、刺激用户的持续性消费等。

      对中小客户来说,现在有很多SaaS级的社交CRM产品可供选择,例如群脉SCRM、数云CRM等产品。传统的用户管理模式已经需消费者的实际需求脱节,基于原有体系的调整只能是尾大不掉。基于微信、QQ、微博等平台的社交化客户管理将是未来用户运营的大方向,由此衍生的客户服务管理、服务预约和评价、个性化定制服务等,也将成为企业和品牌方重要的经营拓展领域。

      5、个性化精准信息推送

      精准推送现在主要再信息流广告和视频中应用比较多,其实对于品牌方和企业,尤其是现在做内容运营的大趋势下,用户并不缺少内容,但是缺少能够快速满足需求和符合用户阅读习惯的内容。大数据对于用户商业化的运营,可以安次区关联算法、语义分析、标签化等特性实现个体样本分析,实现按照地域、兴趣、人群喜好等多重维护的定向推送,解决用户对于内容的选择问题。

      例如,在上海的某个商场,消费者可以借助微信扫码,实现对商铺的全局概览,方便的找到想去的商铺。不论购物、娱乐,还可以借助支付宝钱包、微信支付等实现快捷付款。商场既可以在法律允许的范围内,通过分析不同用户的消费行为和商铺的热度,有根据的优化运营,例如去哪个店消费高,消费能力和频率,精准推送优惠信息给用户,刺激用户的冲动型消费。

      除此以外,SCRM系统的BI数据分析功能可以给予商家建议性的服务指导,提升整体商业地产的运营效率,最终服务好消费者和客户,实现有序的运营和提升。


    1.大数据主要应用于哪些行业,应用价值是什么?

    http://www.duozhishidai.com/article-1195-1.html

    2.大数据工程师就业培训哪个好?

    http://www.duozhishidai.com/article-15082-1.html

    3.大数据领域开源工具有哪些

    http://www.duozhishidai.com/article-15379-1.html

     

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  • 共识机制是什么意思

    千次阅读 2018-08-29 15:24:56
    共识机制是什么意思?   在区块链的世界当中,我们应该经常听到一个词叫做共识机制,很多人都说,“尽管密码学占了区块链的半壁江山,但是共识机制却是整个区块链的灵魂。“那么共识机制究竟是什么呢?   首先...

    共识机制是什么意思?

     

    在区块链的世界当中,我们应该经常听到一个词叫做共识机制,很多人都说,“尽管密码学占了区块链的半壁江山,但是共识机制却是整个区块链的灵魂。“那么共识机制究竟是什么呢?

     

    首先,先用较为通俗的话来简单的介绍共识机制的作用,其实共识机制就相当于一个国家的法律法规,我们经常会说到要依法治国,遵守法律,法律维持了整个国家的正常运转。而在区块链的世界中也是这样,共识机制就是利用代码和算法来保证了区块链世界中的各个节点的正常运行。

     

    从上面的简单介绍中,大家应该就可以体会到整个共识的作用,在我的理解中,共识其实就是早已出现的分布式一致性协议,之前我们提到过区块链其实就是去中心化的分布式账本,而在整个区块链整个分布式系统中,每个节点都会在同一时间收到交易,而如何对在几乎相同时间内的产生的事物前后排序的,就涉及到区块链系统的共识机制。所以,共识机制其实就是在整个分布式的系统中帮助各个节点在同一个时间内对事物的前后顺序达成共识的一种算法,它保证了整个区块链网络中由哪个节点写入交易,并且何时写入交易,而且一旦写入,又怎么保证如何不被其他节点所篡改,且受到其他节点的认可达到整个区块链网络中各节点的账本一致性。

     

    接下来几篇文章会介绍几种十分常见的共识算法pow共识机制和pbft共识机制和pos共识机制,以便大家更好的对整个共识机制做一定的了解?

     

    首先是最经典也是现阶段最多的工作量证明机制,也就是我们经常说道的POW(Proof of Work)算法,它也是最好被提出的共识机制,也被很好的运用到了比特币,莱特币以及以太坊等知名的公链当中去了。其实它就是我们现在社会的分配制度的一个数字化的体现方式而已,就是“按劳分配“,简单的说,就是谁付出的工作量多谁拿到的收益也就更大,在区块链网络中这里的工作量就是你电脑的算力,也就是说你电脑的性能。

     

    POW的过程如下图所示:

     

     

     

    每个节点在处理交易数据的同时不断的进行哈希计算,求得一位小于网络目标值的哈希值,这个值成为nonce黄金数,而这个网络目标值就是我们所说的难度值,也会随着整个区块链系统的运行而不断调整。当全网有一位矿工哈希出nonce时,他就会把自己打包的区块公布出去,其他节点收到区块验证区块后就会一致性认为这个区块接到了区块链上,就继续进行下一个区块的打包和哈希计算。提供这种服务的过程就是“挖矿”。假如是真的矿场,显然在均匀分布的前提下,人们“挖矿”所得的比重与各自提供的算力成正比,通俗一点就是,能力越强获得越多。这个就是通过牺牲算力来保证了整个账本的一致性,因为有点时候会出现分叉,我们需要等待数个区块链的确认也能保证交易已经呗写入网区块链络中去。但是仔细思考一下,也就是这种十分暴力又有简单的方法就保证了整个区块链网络的合法性,而且整个区块链网络的鲁棒性十分优秀,即使网络中仅剩唯一的一个节点,整个区块链也能正常的执行下去。最后通过POW也保证了整个系统的安全性,如果说有人想篡改或者修改整个区块链历史,需要掌握整个区块链网络中51%的算法,而照现在比特币或者以太坊等公链的情况来看,很难控制网络中的51%的算力,基本是不可能达到的,并且从经济学的角度来看,一个人要有一定的经济收益才会去干这个事情,干这个事情他的收益会远远低于他的付出,会使整个公链的价值不复存在,因此这种机制很好的保护了整个区块链网络安全且健壮的运行下去。

     

    通过上面的简单的介绍,我想我们大概的了解了整个POW的机制,也间接的了解了一点区块链挖矿的机制,因为共识和激励机制在公链的角度本身就是分不开的,在接下来的文章中我也会逐渐介绍其他的相应的共识算法例如POS,DPOS、PBFT等等共识算法。还是那句话,作为一个区块链技术从业者,我始终相应区块链技术可能会解决现在互联网的某些痛点,坚信区块链会有更好的发展。

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  • 大数据是什么意思

    千次阅读 2018-10-19 11:58:54
    在大数据的越来越火的今天,相信很多朋友都不清楚大数据到底是什么?可以解决实际生活中的什么问题?那么今天科多大数据老师就给各位小伙伴儿普及下大数据的概念吧。大数据到底是什么勒? "大数据"是一个...

    在大数据的越来越火的今天,相信很多朋友都不清楚大数据到底是什么?可以解决实际生活中的什么问题?那么今天科多大数据老师就给各位小伙伴儿普及下大数据的概念吧。大数据到底是什么勒?

    "大数据"是一个体量特别大,数据类别特别大的数据集,并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。 "大数据"首先是指数据体量(volumes)大,指代大型数据集,一般在10TB规模左右,但在实际应用中,很多企业用户把多个数据集放在一起,已经形成了PB级的数据量;其次是指数据类别(variety)大,数据来自多种数据源,数据种类和格式日渐丰富,已冲破了以前所限定的结构化数据范畴,囊括了半结构化和非结构化数据。接着是数据处理速度(Velocity)快,在数据量非常庞大的情况下,也能够做到数据的实时处理。最后一个特点是指数据真实性(Veracity)高,随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣,传统数据源的局限被打破,企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。
        数据采集:ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成,最后加载到数据仓库或数据集市中,成为联机分析处理、数据挖掘的基础。

    数据存取:关系数据库、NOSQL、SQL等。
      基础架构:云存储、分布式文件存储等。
      数据处理:自然语言处理(NLP,NaturalLanguageProcessing)是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。处理自然语言的关键是要让计算机"理解"自然语言,所以自然语言处理又叫做自然语言理解(NLU,NaturalLanguage Understanding),也称为计算语言学(Computational Linguistics。一方面它是语言信息处理的一个分支,另一方面它是人工智能(AI, Artificial Intelligence)的核心课题之一。
      统计分析:假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、T检验、方差分析、卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析(最优尺度分析)、bootstrap技术等等。 数据挖掘:分类 (Classification)、估计(Estimation)、预测(Prediction)、相关性分组或关联规则(Affinity grouping or association rules)、聚类(Clustering)、描述和可视化、Description and Visualization)、复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像,视频,音频等)
      模型预测:预测模型、机器学习、建模仿真。
      结果呈现:云计算、标签云、关系图等。
    要理解大数据这一概念,首先要从"大"入手,"大"是指数据规模,大数据一般指在10TB(1TB=1024GB)规模以上的数据量。大数据同过去的海量数据有所区别,其基本特征可以用4个V来总结(Vol-ume、Variety、Value和Veloc-ity),即体量大、多样性、价值密度低、速度快。

      第一,数据体量巨大。从TB级别,跃升到PB级别。第二,数据类型繁多,如前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息,等等。
      第三,价值密度低。以视频为例,连续不间断监控过程中,可能有用的数据仅仅有一两秒。
      第四,处理速度快。1秒定律。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。物联网、云计算、移动互联网、车联网、手机、平板电脑、PC以及遍布地球各个角落的各种各样的传感器,无一不是数据来源或者承载的方式。
      大数据技术是指从各种各样类型的巨量数据中,快速获得有价值信息的技术。解决大数据问题的核心是大数据技术。目前所说的"大数据"不仅指数据本身的规模,也包括采集数据的工具、平台和数据分析系统。大数据研发目的是发展大数据技术并将其应用到相关领域,通过解决巨量数据处理问题促进其突破性发展。因此,大数据时代带来的挑战不仅体现在如何处理巨量数据从中获取有价值的信息,也体现在如何加强大数据技术研发,抢占时代发展的前沿。

    随着云时代的来临,大数据(Big data)也吸引了越来越多的关注,最近两年也是各位童鞋转行做大数据技术的绝佳时机,有想法的伙伴儿可以趁早转,越往后门槛越高!希望我的分享大家有所帮

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