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叶斯算法简单高效,在处理分类问题上,是首先要考虑的方法之一。 贝叶斯分类是一类分类算法的总称,这类算法均以贝叶斯定理为基础,故统称为贝叶斯分类。公式如下: 该公式最大的优点就是可以忽略AB 的联合概率直接求其条件概率分布。 而朴素贝叶斯为什么如此朴素,因为他假定所有的特征在数据集中的作用是同样重要和独立的。正如我们所知,这个假设在现实世界中是很不真实的,因此说朴素贝叶斯真的很“朴素”。 朴素贝叶斯分类是一种非常简单的分类算法,其思想是朴素的。即:对于给出的待分类项,求解在此项出现的条件下各个类别出现的概率,那个最大,就认为此待分类项属于那个类别。 理论上,朴素贝叶斯模型与其他分类方法相比具有最小的误差率。但是实际上并非总是如此,这是因为朴素贝叶斯模型给定输出类别的情况下,假设属性之间相互独立,这个假设在实际应用中往往是不成立的,在属性个数比较多或者属性之间相关性较大时,分类效果不好。而在属性相关性较小的时,朴素贝叶斯性能最为良好。对于这一点,有半朴素贝叶斯之类的算法通过考虑部分关联性适度改进。

珍宝珠 2019-12-02 03:22:23 0 浏览量 回答数 0

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多个线程访问同一个对象时,如果不用考虑这些线程在运行时环境下的调度和交替执行,也不需要进行额外的同步,或者在调用方进行任何其他操作,调用这个对象的行为都可以获得正确的结果,那么这个对象就是线程安全的。 或者说:一个类或者程序所提供的接口对于线程来说是原子操作或者多个线程之间的切换不会导致该接口的执行结果存在二义性,也就是说我们不用考虑同步的问题。 线程安全问题大多是由全局变量及静态变量引起的,局部变量逃逸也可能导致线程安全问题。 若每个线程中对全局变量、静态变量只有读操作,而无写操作,一般来说,这个全局变量是线程安全的;若有多个线程同时执行写操作,一般都需要考虑线程同步,否则的话就可能影响线程安全。 类要成为线程安全的,首先必须在单线程环境中有正确的行为。如果一个类实现正确(这是说它符合规格说明的另一种方式),那么没有一种对这个类的对象的操作序列(读或者写公共字段以及调用公共方法)可以让对象处于无效状态,观察到对象处于无效状态、或者违反类的任何不可变量、前置条件或者后置条件的情况。 此外,一个类要成为线程安全的,在被多个线程访问时,不管运行时环境执行这些线程有什么样的时序安排或者交错,它必须仍然有如上所述的正确行为,并且在调用的代码中没有任何额外的同步。其效果就是,在所有线程看来,对于线程安全对象的操作是以固定的、全局一致的顺序发生的。 正确性与线程安全性之间的关系非常类似于在描述 ACID(原子性、一致性、独立性和持久性)事务时使用的一致性与独立性之间的关系:从特定线程的角度看,由不同线程所执行的对象操作是先后(虽然顺序不定)而不是并行执行的。

剑曼红尘 2020-03-22 13:54:15 0 浏览量 回答数 0

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游客cdqxjhgonfsxa 2020-04-06 21:10:30 0 浏览量 回答数 0

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游客cdqxjhgonfsxa 2020-04-06 21:10:06 0 浏览量 回答数 0

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游客cdqxjhgonfsxa 2020-04-06 21:10:21 0 浏览量 回答数 0

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游客cdqxjhgonfsxa 2020-04-06 21:10:57 0 浏览量 回答数 0

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游客cdqxjhgonfsxa 2020-04-06 21:10:12 0 浏览量 回答数 0

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做出来就好,不考虑优雅的方案 **有个词叫做最佳实践,其实编码规范和最佳实践,是编程功底的重要体现。**优雅方案可以认为是最佳实践的升级版,它和上面说到的不断的重构是相辅相成的。不好的方案是什么呢?硬编码居多,没有可扩展性,用很丑陋的方式完成了功能。比如轮子是正方形的,也认为车子能开就行: 上次他们去做了一个关于试听课的方案,一个人能试听多少节课,正常的逻辑应该是在用户的表里加一个字段来表示。需求是写着邀请几个人,可以试听多少节课,所以他们判断试听多少节课就直接在通过邀请人的表里查询去做。完全没考虑到以后如果我变换了试听课的判断条件怎么办?实际上这是应该拆解成两部分,一个是试听课的产生条件,这是一个独立的模块,加一个是试听课的确认。像这种例子太多了,也和不做方案,不考虑扩展性有关系。就是接下来要说的。 不考虑未来需求的变化 工程师的水准,其实可以分成以下几个阶段: 1、面向功能编程 2、面向性能编程 3、面向未来编程 工程师拿到需求的第一件事,应该聚集在以下几个问题: 第一 、哪些需求是我之前完成过的 第二 、哪些需求是有可能变化的 第三 、有几种方案,分别支持什么样的需求变化 当一个新续期来时,往往都要推到重新来: 但是差一点的程序员就考虑不到那么远,一个是对业务不熟悉,判断不出来哪些需求可能会产生变化,一个是对可选的方案掌握的不多,根本就没有什么可选的余地,还有就是没有这种思维习惯,分不清楚哪些是现在要完成的,哪些是未来可能会支持或者是变动的。 遇到问题的时候不会试错 这也是新手常见的问题。很多时候新人会遇到问题,解决不了,去找一个有经验的工程师,这个有经验的工程师呢,大概也未曾遇到这种情况,但是他解决问题的思路清楚啊。一会儿试试这个,一会儿删删那段代码,很快就跑通了。解决问题是一个很见功底的技术点,而且是有很多方法论的,之前总结过一些,简单列举过来: 1.寻找正确的代码 2.理清楚正确的执行顺序 3.重现错误 4.最小化错误产生的场景 5.修改代码到一个已知的错误类型等等等。 解决问题就是一个分析推理的过程,而在这里呢,背后的功底就是你知道很多哪些是肯定不会错的小公理,然后再挨个去定位可能产生错误的环节,分解流程是最基础的工作。高级开发调试问题,往往如下:

珍宝珠 2019-12-20 17:47:47 0 浏览量 回答数 0

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在我国,马克思主义理论作为学科的定位,在学科学术化的旗帜下一直被边缘化.尤其是马克思主义理论被规划为一级学科以后,还有一种观点仍然坚持认为,这只是出于政治上的需要.换言之,马克主义理论作为一级学科,只是一种工具理性,不具有学科建设定位的价值理性.那么,马克思主义理论学科的价值定位究竟决定于什么?这是一个亟待要厘清的论题. 一、马克思主义理论学科定位的价值因素 学科(discipline)应是一定科学领域或一门科学的分支,即学术的分支和知识的分门别类[1].马克思主义理论是人文社会科学门类的一个学术分支.人文社会科学门类都是由价值来主导的,不管其是否坦诚表明,或者秘而不宣,都离不开自己的价值目的,有的甚至是专门为一定的价值目的而设的. 人文社会科学的价值目的是人文社会科学学科定位的先导性因素.问题是,马克思主义学科的价值目的究竟是何以可能的?马克思主义理论学科是人文社会科学知识的一个分支,马克思主义理论学科价值既有人文社会科学的相同的价值目的,更有自己的价值特质.人们往往只注意其价值目的,而忽视其内在的价值特质.其实,价值目的只是一种外在的工具手段价值,其是否可能是由其独立于结果的内在价值决定的.在这里,我们不妨借用韦伯在《经济与社会》中的社会学的价值分析范式来解读这一概念.韦伯认为,资本主义何以可能在欧洲发展起来?就在于有一种为西方世界所有而在其他世界、地域所无的近代理性的资本主义发展的推动力.资本主义社会发展过程可以说就是资本主义的理性主义传统在欧洲的理性化(合理性)的过程.这种合理性主要可以分为价值合理性和目的合理性两种价值因素.价值合理性主要是新教伦理所包含推动资本主义发展的内在的精神价值.这是推动资本主义发展的“心原力”.而目的合理性则是理性主义传统在形式上的展开,它是近代资本主义的形式要件,比如合理化的法律和科层化官僚体制等.韦伯虽然区分在理性主义传统价值合理性和目的合理性,并论述了二者的密切联系,但是他并不为作为“心原力”的内在价值合理性使作为“形式要件”的外在价值成为可能.他甚至认为,目的手段合理性与价值合理性二者互不相容.他说:“从目的合乎理性的立场出发,价值合乎理性总是非理性的,而且它越是把行为以之为取向的价值上升为绝对价值,它就越是非理性的.”[2]由于近代资本主义技术理性的膨胀,工具理性反过来成为统治人类社会的怪物,所以,与其说韦伯论述的是工具理性与价值理性的相互冲突,还不如说他论述了工具理性与价值理性在资本主义技术统治至上条件下的人与物的手段之间的相互异化.但是,马克斯·韦伯价值理性的论述,其价值意义其实不在这里,希尔贝克说:韦伯对行动理想类型的论述,其意义在于“使得更准确界定了欧洲文化发展过程中的合理化和现代化的涵义成为可能”[3].这就是说,西方现代化的目的价值之所以成为可能是由欧洲文化与其他地域不同的内在价值决定的.这一点是合理的,即西方现代化的外在的目的手段价值之所以成为可能,是由于其西方文化的内在价值特质决定的.显然,文化不能是现代化的决定性因素,但它说明了传统文化内在价值与现代化的目的手段的外在价值的相互关系.基督教新教伦理之所以能转换为资本主义精神,是因为经过马丁·路德、加尔文的宗教改革,使新教的天职观具有发财致富的资本主义价值目的等内在价值特质[4]. 历史事实雄辩地证明了这一点.在公元325年左右,基督教由民间宗教之所以上升罗马帝国的意识形态的国教,不是罗马帝国的工具需要决定的,主要还是由于早期民间基督教本身的价值特质决定的.因为起源于早期民间基督教的“爱”的宽容与和谐向善,可以化解外族日耳曼征服者与被征服者罗马本族之间的矛盾冲突并使其融合的价值特质,从而使其成为一种意识形态.在中国古代,诸子纷呈,为什么会废黜百家,独尊儒术?是因为儒学本身具有“屈民而伸君,屈君而伸天”的内在价值(董仲舒《春秋繁露·玉环》).尽管儒学“屈君”价值目的最后成为泡影,但是“屈民”却成为了世世代代封建帝王的价值主旨.马克思主义理论本质上与基督教、儒学完全不同,但以上历史事实说明,任何一种思想体系之所以成为一种意识形态,都不是因为外在的工具价值需要决定的.一种知识体系成为一种意识形态,本质上决定于这种知识体系是否具有那个时代、社会发展的内在价值特质. 知识、教育的目的手段价值更是如此,外在的目的价值是由内在价值决定的.托马斯·马格奈尔认为,教育都蕴涵了价值因素,它包括工具价值和内在价值.内在价值就是指教育本身的价值,而工具价值“是一种达成某种目的的手段价值”[5].比如“学习”可以区分为,为了达到一定目标获得某种成就的学习和作为内在价值的独立学习,如思考能力、创造能力的素质培养的内在价值的学习.在他看来,二者相比,内在价值才是最根本的.如果内在价值丧失了,那就失去了学习的最高价值.托马斯·马格奈尔的看法具有一定的合理性.价值虽然是关系范畴,但价值本身说明客体具有满足主体需要的客观属性.这种客观属性就是客体满足主体需要的内在价值.而外在的工具价值,只是这种内在价值的形式要件.内在价值才是最根本的,它是使工具价值成为可能的因素. 马克思主义理论学科的定位不是由外在的意识形态的工具价值决定的,马克思主义理论的学科定位本质上决定于马克思主义理论自身的内在价值特质.马克思主义理论学科价值可以区分为内在价值和外在价值.内在价值,是指马克思主义理论本身所具有的与其他知识体系不同的能够满足时代和社会发展的一定需要的内在价值特质.外在价值,也可以称之为目的———手段工具价值,它是指马克思主义理论所具有的能够满足时代和社会发展的一定需要的效用,即马克思主义同其他人文社会科学一样,如哲学、伦理学、宗教神学、政治学、法学等,可以成为一个阶级的意识形态.但马克思主义学科的价值目的是否可能,首先是决定于马克思主义理论具有当代社会所需要的内在价值特质,而决非像有一种观点所说的那样,是因为政治的工具需要. 二、马克思主义理论的价值特质的社会意义 价值观虽然是一种精神现象,但不是凭空想象的产物,它必须建立在一定的现实基础之上.“价值的本质是客体主体化,是客体对主体本质力量的效应”[6].马克思主义理论之所以具有目的或工具价值,在于马克思主义理论本身具有满足当代社会目的需要的客观属性.马克思主义理论科学定位之所以可能,是因为马克思主义理论具有能够满足现代社会所需要的内在的价值特质. 1.马克思主义理论立足点代表了人类社会进步最基本的价值立场.狄尔泰认为,人文科学主张由三个层次构成:事实、命题、价值判断和规则.他说:“当人文科学发展起来时,除了它的知识以外,它还会包括一种与价值、理想、规则和塑造未来的目标相联系的价值判断和命令系统的意义.”[7]韦伯认为,社会科学就是以文化事件为对象的科学.文化事件的规定包含着两种基本的要素,这就是价值和意义.虽然如此,但他否定价值观念的客观性,认为价值观念是“主观的”[8].作为人文社会科学的马克思主义理论,它包含的基本要素,就是使其内在价值成为可能的基本的价值立场.马克思主义价值基本立足点不是市民社会,而是人类社会和社会化的人类.马克思主义公开表明自己的理论就是为全世界无产阶级的自由和解放服务的价值立场.马克思主义理论具有有史以来任何人文社会学科不同的价值特质. 在人类社会发展中,中国传统的道德律:“己所不欲,勿施于人”,被当代世界普遍认为为道德的金律.这里揭示人类社会一般的共同价值立场和伦理共识,那就是任何强者把自己不欲求的强加于人,都是不道德的.它表达了弱者的道德诉求和社会对强者的伦理禁约.所以,有些思想家专门以强者和弱者为价值标准来看人们的价值立场和人文社会科学的价值目的.但是,在人文社会科学发展史上,如果按一般的伦理共识,在古代,除开早期的犹太教、中国墨家的价值倾向和现代的马克思主义的价值立足点是弱者外,其他各种思想流派的价值立足点都可以说是强者.我国早期的资产阶级启蒙思想家梁启超就是这样来区分当时的社会思潮的.他说:“今之德国有最占势力之两大思想,一曰麦咯士(马克思—引者注)之社会主义,一曰尼至埃(尼采—引者注)之个人主义.麦咯士谓今日社会之弊在多数之弱者为少数之强者所压伏,尼至埃谓今日社会之弊在少数之优者为多数劣者所嵌制.”(梁启超《进化论革命者颉德之学说》,《新民丛报》第18期)梁启超的论述说明了不同的人文社会科学的确有不同的价值立场.当然,马克思主义与尼采所代表的资产主义理论分歧远不只这些.事实上,马克思批判资本主义,重估人文社会科学的价值,是因为以往的人文社会科学理论,尤其是资本主义的人文社会科学理论,都是为那些在私有制社会占统治地位的剥削阶级统治无产阶级和劳动者价值目的服务的理论.尼采“要重估一切价值”,是指要重估基督教的道德价值,建立资产阶级的强者的价值.因为,在他看来,以往的人文社会科学理论都是基督教为弱者或劳动者的价值目的服务的理论.可见,马克思主义理论中的弱者和尼采哲学的强者,都不是一般意义上的弱者和强者.马克思主义理论的价值立场就是要为现代先进生产力的代表———无产阶级的解放服务.江泽民从马克思主义理论价值立足点出发,阐述的“三个代表的重要思想”,实质上阐述了马克思主义的基本价值立场. 2.马克思主义的基本原理构建了当代社会基本的价值原则.马克思主义基本原理是一个以马克思主义的世界观、人生观和价值观为理论基础的有机整体.马克思主义的世界观、人生观和价值观的相互统一为当代社会构建了基本价值原则.这些价值原则主要有:事实与价值、生活世界与意义世界相统一,历史决定论与历史价值选择论相统一的原则,人的自我价值与社会价值相统一的价值原则等等. 首先,事实与价值的关系问题是构建社会主义社会价值原则一个重大的基本问题.实践的唯物主义是马克思主义基本原理的世界观基础.实践的唯物主义对于社会主义目的价值原则的建构具有重大的理论和实际意义.一些思想家把事实与价值、“是”与“应当”的关系绝对对立起来,如休谟就认为善的价值既不能建立在对象的关系上,也不能被理性所认识,从“是”(事实)推不出“应当”(价值)[9].马克思主义把存在论与价值论统一起来,认为价值只能是事实的价值,离开了事实的价值就是一个光光突突的概念.因为,对事实、对象,不能只是从客体的或直观的形式去理解,而应把它们当作感性的人的活动,当作实践去理解,从主体方面去理解[10].价值的本质是客体主体化,是客体对主体本质力量的效应.事实只是主体本质力量的对象化,而不是与主体无关的事物.事实与价值都必须从主体方面去理解才是可能的.价值以事实为基础,“应当”以“是”为前提,以“是”为联系词的事实判断,本身就包含了以“应当”为联系词的价值判断.马克思主义关于事实与价值关系的基本原理,为社会主义正确处理生活世界与意义世界的辩证关系,物质文明与精神文明、政治文明之间的辩证关系,社会主义现代化实践运动与共产主义理想终极关怀的辩证关系等等提供了基本的价值原则. 其次,马克思主义历史决定论与历史价值选择论相统一的原理,为正确认识社会主义的本质提供了价值标准.恩格斯在《反杜林论》中论述了马克思主义基本原理的内在联系.他认为,这个整体的核心内容是现代社会主义.马克思主义哲学揭示了人类社会从资本主义向社会主义发展的必然性.马克思主义的政治经济学揭示的是资本主义向社会主义发展的途径和力量.所以,从马克思主义基本原理整体性来理解,马克思主义实质上是关于社会发展规律、途径和实现的手段与力量的基本理论.这些理论为当代社会构建了基本价值原则.但是,社会主义的本质究竟是什么?在我国社会主义建设过程中,一种突出的倾向就是唯心地以价值标准代替历史标准,以人为的生产关系进步的价值评价取代关于社会进步和发展的历史标准.历史的进步是人的价值的选择结果.马克思说:“历史不过是追求着自己目的的人的活动而已.”[11]但是,历史是有规律的,历史的价值选择归根以历史的必然规律为前提,合目的性与和合规律性是相互统一的,离开历史的客观规律的选择就是唯心主义的意志决定论.邓小平以马克思主义基本原理为基础,把历史决定论和历史价值选择论结合起来,提出了“三个有利于”,为认识社会主义社会本质提供了价值标准. 最后,马克思主义人的价值基本原理是社会主义价值导向确立的基本出发点.不同的人的价值理论就有不同价值导向.西方近代资本主义以来,把社会看作是个人的简单相加,坚持以个人本位的个人主义的价值导向,否定人的社会价值.马克思主义认为,个人的自我价值和社会价值是相互统一的.他说:“全部人类历史的第一个前提无疑是有生命的个人的存在.”[10]现实的个人无疑是一切社会存在的前提.但是,现实的个人的存在又必须以物质资料生活的生产活动为前提.马克思说:生产“立即表现为双重关系:一方面是自然关系,另一方面是社会关系;社会关系的含义在这里是指许多个人的共同活动”[10].所以,马克思主义的现实的个人,不是指人的一种抽象本质.人的本质在其现实性上,它是一切社会关系的总和.由于社会关系是指许多个人的共同活动.所以,人的本质的自我实现必须以社会的实践活动为前提.个人与社会关系不是绝对对立的,而是一种互为前提的相辅相成的辩证关系.马克思主义这一基本原理为社会主义价值导向的选择和定位提供了理论前提.社会主义价值导向既要坚持集体主义为核心,又必须以每个人的自由的全面发展为前提. 3.马克思主义方法论为社会主义科学发展观提供了一般价值工具.唯物辩证法是马克思主义分析世界和社会的基本方法.唯物辩证法的总特征是联系和发展.唯物辩证法是建构社会主义科学发展观的一般价值分析工具.发展是一个系统工程,发展必须坚持以人为本,全面协调和处理好人与物、人与环境的发展关系.发展是一个过程,发展必须处理代内与代际之间的关系,从而实现可持续性发展.发展的中心是经济建设,发展的目标是推动人的全面发展. 总之,马克思主义理论学科定位首先是由于其本身具有优异理论品质的内在价值属性决定的,把马克思主义理论学科定位仅仅看作是意识形态的工具需要,而否定马克思主义理论自身的理性价值特质是片面的. 三、马克思主义理论学科定位的基本原则 马克思主义理论的内在的理性价值和外在工具价值是不可分割的.二者的关系问题既是一个学术问题,又是一个现实问题.正确处理马克思主义理论学科的学术性和现实性是马克思主义理论学科定位和存在与发展的一个十分重大的问题. 马克思主义理论是一门学术性和现实性很强的学科.其一,学术性是马克思主义理论科学性的突出表现.马克思主义的理论是科学.科学性决定了马克思主义的学术性.因为理论是理性的,但每一个论点和结论都必须源于科学事实.如果一种理论不是科学的,那么这种理论也就失去了它的学术意义与价值.马克思主义理论之所以是科学的,是因为马克思主义的每一个观点和基本结论都根据于大量的实证经验材料,都是他们对自然、人类社会历史的深刻研究的理论结晶.马克思主义哲学是科学,是因为它是自然、思维和社会知识的概括和总结.尤其是他的历史唯物主义,除开他对欧洲哲学和德国古典哲学的理论的批判和改造,就是他对资本主义政治、经济、文化等深刻研究和考察的理论创新.但马克思主义理论不是教条.如何与时俱进地把握马克思主义理论的精神实质,这就决定马克思主义理论研究的学术性.其二,现实性是马克思主义理论科学性的本质特征.恩格斯曾转引黑格尔的话说:“现实性在其展开过程中表明为必然性.”[12]可见,对现实性,不能只从客体方面去理解,而应从主体的实践方面来理解.在《德意志意识形态》中,马克思曾把自己的理论概括为“实践的唯物主义”.这里的实践的唯物主义,在哲学研究中,认为这就是马克思主义的哲学.这显然是一种误读.马克思说:“对于实践的唯物主义者即共产义者来说,全部问题都在于使现存世界革命化,实际地反对并改变现存的事物.”[10]既然实践的唯物主义者即共产主义者,那么,马克思主义的共产主义理论就是实践的唯物主义;既然现实性要从实践方面来理解,马克思主义理论就必须为社会主义革命和建设的实际服务,从而“使现存世界革命化,实际地反对并改变现存的事物”.其三,马克思主义是学术性和现实性辩证统一的理论.形而上学地把马克思主义的学术性和现实性对立起来,从而否定马克思主义学术性是十分错误的.学术性和现实性是相辅相成的.现实不等于现存的现象,现存现象中只有那些表明为本质的必然性的事物才是现实的.而现象总是显露于外,本质总是深藏于现象之内的东西.学术性就在于揭示和探索现实展开过程中事物表明为本质的必然性的内在联系.可见,学术性与现实性是不可分割的.马克思主义理论学术性和现实性的辩证统一,从而使马克思主义内在价值向外在工具价值的转化成为可能. 割裂马克思主义理论现实性和学术性关系倾向,可以从近代欧洲唯理论和经验论那里找到其最早的思想理论根源.随着近代分析科学的发展,学科的分门别类成为一个理论问题.在对待学科的学术性和现实性上,在近代随着经验论和唯理论的出现,实际上明显表现为两种学科悖论:即学科理性壁垒悖论和学科经验壁垒悖论.唯理论认为,任何知识都源于理性,理论理性、学术性与实际经验无关.问题是,任何学术都是有现实需要的学术,只是其学科的领域不同.实践证明,脱离实际经验的理论理性的学术是不存在的.这就是所谓的学科理性壁垒悖论.经验论认为,任何知识都是经验综合的结果,学术性与理论理性无关.经验论否定学术的学理性,但本身就是学术理论.这也是洛克陷入二重经验论悖论根源.问题是,任何学术本身都是理性的,而任何现实需要的学科又与理性无关,这就是所谓的学科经验壁垒悖论.康德看到了二者的矛盾,试图将理论理性和实践理性、学科的学术性和现实性整合在他的知识体系模式中.在知识范围内,知识不能离开经验和现实,实践的价值理性又必须脱离经验,只有在美的目的理性中二者的统一才有可能.这就要求大家都成为美学家.康德模式的尝试也是不成功的.马克思主义批判唯理论和经验论,批判和改造了德国的古典哲学、英国的古典政治经济学和空想社会主义创造的科学理论体系,从而把马克思主义科学性与革命性、学术性与现实性、理论与实践的关系辩证地统一起来.因此,马克思主义理论学科的具体定位,必须坚持三个基本原则. 1.坚持科学性与革命性相统一原则,与时俱进地把马克思主义理论建设成一门学理性较强的基础理论学科.马克思主义理论的科学性,决定了马克思主义理论是具有内在价值的学科.这种内在价值从而使马克思主义的外在的工具价值成为可能.科学性是马克思主义理论学科成为有生命的学科的基础,它是马克思主义理论学科价值理性根本源泉.没有科学性的学科就是没有生命和价值的伪科学.马克思主义的科学性能使马克思主义具有与时俱进的革命性和创造性的理论品质,也是马克思主义能够满足无产阶级目的工具价值需要,成为无产阶级革命和建设精神武器的前提.问题是,马克思主义的基础理论是什么? 马克思主义理论基础是哲学、政治经济学、政治学,还是社会学?但马克思主义并不等于哲学、政治经济学、政治学和社会学.那么,离开哲学、经济学和政治学的马克思主义理论还有什么呢?离开了这些学理性较强的基础学科,马克思主义理论无疑就会成为一个空壳.而事实是,这些学科早已从马克思主义理论中分离和独立出去,而把马克思主义哲学、政治经济学等归入马克思主义理论学科,也会造成马克思主义理论在学科门类中的相互交叉,界线不清.这就是说,马克思主义理论是一门既不能是马克思主义哲学、政治经济学和政治学等,又不能脱离马克思主义哲学、政治经济学和政治学等理论基础的学科.所以,马克思主义理论应该是以马克思主义哲学、政治经济学和政治学等为理论基础,并从总体上来研究它们的内在联系的基础理论的学科.从这个意义上说,马克思主义理论应该属于哲学门类的马克思主义理论的学科学,而不是定位于法学. 2.坚持学术性与现实性相统一原则,以学术性为动力实现马克思主义理论研究的综合创新.创新是马克思主义理论的灵魂.马克思主义既然是从总体上来研究马克思主义理论,那么,马克思主义理论的创新虽然离不开马克思主义哲学、政治经济学等各门子学科的创新,但马克思主义理论作为一门总体上对马克思主义理论研究的学科,主要区别于马克思主义哲学、政治经济学和政治学等个别学科门内的理论创新,是一种综合创新.这种创新对马克思主义理论学科如何把学术性和现实性结合起来提出了更高的要求.从马克思主义理论同马克思主义的学术性和现实性的关系看,现实性是马克思主义创新的源泉,学术性是创新的机制和动力.问题是,究竟是学术性重于现实性,还是现实性比学术性更重要?一般认为马克思主义的现实性比学术性更为重要,其实恰好相反,从主体方面来理解,学术性更加重要.因为对现实,不能直观地去理解,现实的必然性只有通过主体学术性的研究才能揭示出来.主体的学术性活动,本身就是一种理论的实践活动.这种实践当然不同于物质的实践活动.但是,在理论的研究和创新中,理论的发生源虽然来自现实,但是理论创新的动力是学术性.只有突出马克思义理论的学术性,才能实现马克思主义理论的综合创新,丰富马克思主义理论自身的价值内涵.综合创新首先需要综合研究,因而,国内外马克思主义原始文献综合收集、整理和研究则成为这个学科建设的百年大计,建议在马克思主义理论的二级学科中,增加一个马克思主义理论文献研究的二级学科. 3.坚持理论与实践相统一的原则,以实践为基础实现马克思主义理论学科的价值目的.马克思主义理论的价值目的最终要通过实践来实现.但是,从现在的二级学科设计来看,马克思主义理论的实践好像只是思想政治教育的实践,这样以来,马克思主义的工具价值的意义的确被意识形态化了.马克思主义是中国的主流意识形态,这是马克思主义理论教育学科设立的价值目的.但如果只是这样来理解马克思主义理论与实践的关系,显然是不恰当的.马克思主义理论的实践首先是马克思主义理论在社会主义革命和建设中的实践.因而,在马克思主义理论各个二级学科的研究方向设立中,是否应该考虑本学科在当代实践的研究.这样,各个二级学科理论的研究不仅有了自己学科的理论价值,而且也突现其理论的应用或工具价值.

liujae 2019-12-02 01:16:52 0 浏览量 回答数 0

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资深开发者:竞争激烈说明游戏业回归常态

huodongjia 2019-12-01 21:46:03 4254 浏览量 回答数 0

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智能构建云上数仓,提高战略决策效率 场景:某集团在全国经营多家连锁超市,线上线下零售渠道及形态众多。 痛点:因为业务系统多、数据来源多,经营所需的数据需求高频且多样化。但数据体系复杂、数据不统一,数据分析速度和数据准确一致性难保障,战略决策与数据化运营受阻。 解决方案: • 数据融合:通过数据引入功能,将业务系统数据集成、融合一体,统一基础数据。 • 数据建模:通过规范建模功能,结合业务发展需求,自顶向下设计标准的数据模型,统一公共数据。 • 数据生产:基于建模后系统代码自动化托管生产功能,快速响应业务需求。模型设计输出后,自动化生成代码、周期性调度产出任务。 价值: • 数据建设统一:数据标准规范定义。 • 数据研发提效:自动化代码生成。 • 战略决策高效:数据分析准确,数据需求响应及时。 推荐搭配组合:Dataphin + MaxCompute MaxCompute详情请参见什么是MaxCompute。 输出主题式数据服务,提高数据化运营效率 场景:某公司是一家大型跨省直营餐饮品牌公司,具有线上线下多个客户触达渠道,以爆款思维策划公司品牌。 痛点:因业务扩张快,用户数据丰富,拉新留存效率、营销及转化效果急需提高。但各个获客渠道的用户数据分散,会员管理体系单一,推荐准确度不高,会员营销方式有限。 解决方案: • 数据融合:通过数据引入功能,将各渠道数据沉淀至数据仓库内,丰富基础数据。 • 数据建模:通过数据建模及代码自动化生成功能,以会员为中心,构建完整的会员数据模型,集成会员属性、统计指标等数据。 • 主题服务:通过数仓即席查询功能,面向应用,自动输出会员主题的汇总数据模型,高效完成进一步的会员日报分析、会员门户搭建等。 价值: • 数据建设统一:数据标准规范定义。 • 数据研发提效:自动化代码生成。 • 资产管理便利:数据丰富融通,主题化服务更智能。 推荐搭配组合:Dataphin + Quick BI + MaxCompute • Quick BI详情请参见什么是Quick BI。 • MaxCompute详情请参见什么是MaxCompute。 业务板块 定义数据仓库的名称和业务空间,以企业内一个相对独立的业务为分配单元。例如,如果业务涉及零售、文娱,且系统间相对独立,则需要构建两个业务板块,即零售、文娱。如果业务仅涉及零售,且业务内的系统间隔离较少,则只需要构建一个业务板块,即零售。 公共定义 定义企业构建数据所需的全局概念对象或参数,以保证全局概念统一。当定义完成后,系统内其他指标(例如派生指标)可以按需统一、通用化引用这些对象,例如统计周期。 项目管理 项目是一种物理空间上的划分。项目管理,即用户在数据中台建设过程中,对物理资源及开发人员进行隔离化管理。一个业务板块可以包含多个项目,每个系统成员可以加入多个不同的项目。 物理数据源 存储数据的物理数据库即物理数据源。物理数据源可以作为数据同步传输的上游数据来源,也可以作为数据同步传输的目标数据存储介质。 维度 维度即进行统计的对象。通常情况下,维度是实际存在、不因事件发生就存在的实体。创建维度,即从顶层规范业务中的实体(主数据),并保证实体的唯一性。 业务过程 业务过程即业务活动中的所有事件。创建业务过程,即从顶层规范业务中事务内容的类型及唯一性。 维度逻辑表 维度逻辑表与维度一一对应,是通过丰富维度中的属性信息构建形成的。创建维度逻辑表,即完成公共对象明细数据设计及加工处理,从而便于提取业务中对象的明细数据。 事实逻辑表 事实逻辑表与业务过程对应,是通过丰富业务过程的属性及度量信息构建形成的。创建事实逻辑表,即完成公共事务明细数据设计及加工处理,从而便于提取业务中事务的明细数据。 业务限定 统计的业务范围,筛选出符合业务规则的记录(类似于SQL中where后的条件,不包括时间区间)。 指标 指标分为原子指标和派生指标。 • 原子指标:对指标统计口径(即计算逻辑)、具体算法的一个抽象,例如支付金额。 • 派生指标:业务中常用的统计指标。派生指标=原子指标+业务限定+统计周期+统计粒度。例如,自然周、会员、采用优惠券支付的订单。 统计粒度 统计分析的对象或视角,定义数据需要汇总的程度,可以理解为聚合运算时的分组条件(类似于SQL中group by的对象)。粒度是维度的一个组合,指明您的统计范围。例如,某个指标是某个卖家在某个省份的成交额,则粒度就是卖家、省份这两个维度的组合。

LiuWH 2020-03-23 13:33:52 0 浏览量 回答数 0

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让云计算真正省钱,解决云存储架构九个问题让云计算真正省钱

hamtyb 2019-12-01 20:27:33 11001 浏览量 回答数 4

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不搞清这8大算法思想,刷再多题效果也不好的 7月23日 【今日算法】

游客ih62co2qqq5ww 2020-07-29 11:10:09 3 浏览量 回答数 1

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回2楼ivmmff的帖子 版主,前两条可能涉及到技术方面的内容,现在不太成熟哈,先就放一台ECS上嘛,PHP代码和MYSQL不分离。 因为我看SSD价格影响也不大(一年的费用高出400-800左右,视大小),不过主要想知道SSD上了和普通的性能,差别大不? 能给出一套完整点的配置不,比如CPU、内存,磁盘大小,最主要是带宽(影响价格比重啊),操作系统暂定的WINDOWS,好管理。 ------------------------- 回5楼千千纸的帖子 说到上CDN的话,现阶段就不合适了,毕竟这个项目初期是面向区域性的用户,扩张期大概要1-3年,而且也不是全国同时扩张。 基于大家的意见,如果从长远来看,SSD是必须的(而且是大容量的,才有高iops和吞吐量),而且后期产品SKU,图片等静态资料多了,是需要做CDN的。 但是,可以基于现在这个条件,可以给个合适的配置吗? 再次感谢大家。 ------------------------- 回8楼top1314的帖子 我按这个配置填写,出来的服务器很便宜的。。。。 ------------------------- Re电商系统,日均独立IP大概在1000人以下,什么样的配置合适? 引用第10楼西秦于2015-09-09 18:15发表的  : 您好 在动静分离的情况下。您每年的预算可以降到2500左右。 [url=http://bbs.aliyun.com/job.php?action=topost&tid=256958&pid=703132][/url] 请问具体是什么原理,可以详细描述一下吗?是指静态资源和应用系统分离吗? ------------------------- 回12楼西秦的帖子 非常感谢,不过这样分离后,肯定要做系统上的修改,让程序能够调用存储附件、图片等资源的服务器数据,是这样的吧?

sfrost 2019-12-01 23:10:26 0 浏览量 回答数 0

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说到区块链,我们必然会谈及它的共识机制。不了解区块链的共识机制,就无法理解区块链的真正意义。那么,今日份的区块链的共识机制了解一下? 共识机制是什么? 什么是共识?直取它的字面意思,就是"共同的认识". 人与人是不同的,这种不同不仅体现在身材、长相、能力,更体现在文化、观点、想法、利益诉求等等方面。 共识,简而言之,就是一个群体的成员在某一方面达成的一致意见。 我们了解到,信任是社会运转中的一大痛点,银行有自己的信用体系,过去的金融体系服务于只服务于极少的企业家,因为建立信用体系耗资巨大。后来支付宝有了芝麻信用,信用已经关系到生活的很多方面,信用卡额度、花呗额度,芝麻信用高出国还可以免签。我们正享受着信用给我们带来的便捷。 区块链本质是去中心化,去中心化的核心是共识机制,区块链上的共识机制主要解决由谁来构造区块,以及如何维护区块链统一的问题。 区块链共识机制的目标是使所有的诚实节点保存一致的区块链视图,同时满足两个性质: 1)一致性:所有诚实节点保存的区块链的前缀部分完全相同。 2)有效性:由某诚实节点发布的信息终将被其他所有诚实节点记录在自己的区块链中。 区块链的自信任主要体现于分布于区块链中的用户无须信任交易的另一方,也无须信任一个中心化的机构,只需要信任区块链协议下的软件系统即可实现交易。 共识机制是什么?PoW 、PoS 、DPOW都是什么意思? 共识机制的必要性? 分布式系统中,多个主机通过异步通信方式组成网络集群。在这样的一个异步系统中,需要主机之间进行状态复制,以保证每个主机达成一致的状态共识。错误信息可能出现在异步系统内并不断传播,因此需要在默认不可靠的异步网络中定义容错协议,以确保各主机达成安全可靠的状态共识,这就是共识机制诞生的必要性。 这种自信任的前提是区块链的共识机制(consensus),即在一个互不信任的市场中,要想使各节点达成一致的充分必要条件是每个节点出于对自身利益最大化的考虑,都会自发、诚实地遵守协议中预先设定的规则,判断每一笔记录的真实性,最终将判断为真的记录记入区块链之中。attachments-2018-08-9yY7VRHa5b738e3d96021.jpg 换句话说,如果各节点具有各自独立的利益并互相竞争,则这些节点几乎不可能合谋欺骗你,而当节点们在网络中拥有公共信誉时,这一点体现得尤为明显。区块链技术正是运用一套基于共识的数学算法,在机器之间建立"信任"网络,从而通过技术背书而非中心化信用机构来进行全新的信用创造。 当今区块链的几种共识机制介绍 区块链上的共识机制有多种,但任何一种都不是完美无缺,或者说适用于所有应用场景的。 PoW 工作量证明 整个系统中每个节点为整个系统提供计算能力(简称算力),通过一个竞争机制,让计算工作完成最出色的节点获得系统的奖励,即完成新生成货币的分配,简单理解就是多劳多得,bitcoin、LTC等货币型区块链就应用POW机制。 优点 完全去中心化节点自由进出,算法简单,容易实现破坏系统花费的成本巨大,只要网络破坏者的算力不超过网络总算力的50%,网络的交易状态就能达成一致 缺点 浪费能源,这是最大的缺点区块的确认时间难以缩短,如bitcoin每秒只能做7笔交易,不适合商业应用新的区块链必须找到一种不同的散列算法,否则就会面临bitcoin的算力攻击对节点的性能网络环境要求高容易产生分叉,需要等待多个确认无法达成最终一致性 PoS 权益证明 也称股权证明,类似于你把财产存在银行,这种模式会根据你持有加密货币的数量和时间,分配给你相应的利息。 优点 对节点性能要求低,达成共识时间短 缺点 没有最终一致性,需要检查点机制来弥补最终性 DPOW 委托股权证明 DPOW是 PoS 的进化方案,在常规 PoW和 PoS 中,任何一个新加入的区块,都需要被整个网络所有节点做确认,非常影响效率。 DPoS则类似于现代董事会的投票机制,通过选举代表来进行投票和决策。被选举出的n个记账节点来做新区块的创建、验证、签名和相互监督,这样就极大地减少了区块创建和确认所需要消耗的时间和算力成本。 优点 大幅缩小参与验证和记账节点的数量,可以达到秒级的共识验证 缺点 牺牲了去中心化的概念,不适合公有链 PBFT 实用拜占庭容错 实用拜占庭容错机制是一种采用"许可投票、少数服从多数"来选举领导者并进行记账的共识机制,该共识机制允许拜占庭容错,允许强监督节点参与,具备权限分级能力,性能更高,耗能更低,而且每轮记账都会由全网节点共同选举领导者,允许33%的节点作恶,容错率为33%.实用拜占庭容错特别适合联盟链的应用场景。 优点 会背离中心化,加密货币的存在及奖励机制会产生马太效应,让社区中的穷者更穷,富者更富共识效率高,可实现高频交易 缺点 当系统只剩下33%的节点运行时,系统会停止运行 dBFT 授权拜占庭容错 这种机制是用权益来选出记账人,然后记账人之间通过拜占庭容错算法达成共识。授权拜占庭容错机制最核心的一点,就是最大限度地确保系统的最终性,使区块链能够适用于真正的金融应用场景。 优点 专业化的记账人可以容忍任何类型的错误记账由多人协同完成,每一个区块都有最终性,不会分叉算法的可靠性有严格的数学证明 缺点 当三分之一或以上记账人停止工作后,系统将无法提供服务当三分之一或以上记账人联合作恶,可能会使系统出现分叉 Pool 验证池 基于传统的分布式一致性技术,加上数据验证机制。 优点 不需要加密货币也可以工作,在成熟的分布式一致性算法(Pasox、Raft)基础上,实现秒级共识验证。 缺点 去中心化程度不如bitcoin,更适合多方参与的多中心商业模式。 Paxos 这是一种传统的分布式一致性算法,是一种基于选举领导者的共识机制。领导者节点拥有绝对权限,并允许强监督节点参与,其性能高,资源消耗低。所有节点一般有线下准入机制,但选举过程中不允许有作恶节点,不具备容错性。 Paxos算法中将节点分为三种类型: proposer:提出一个提案,等待大家批准为结案。往往是客户端担任该角色 acceptor:负责对提案进行投票。往往是服务端担任该角色 learner:被告知结案结果,并与之统一,不参与投票过程。可能为客户端或服务端 Paxos 能保证在超过50%的正常节点存在时,系统能达成共识。 瑞波共识机制 瑞波共识算法使一组节点能够基于特殊节点列表形成共识,初始特殊节点列表就像一个俱乐部,要接纳一个新成员,必须由该俱乐部51%的会员投票通过。共识遵循这些核心成员的"51%权利",外部人员则没有影响力。由于该俱乐部由中心化开始,它将一直是中心化的,而如果它开始腐化,股东们什么也做不了。与bitcoin及Peercoin一样,瑞波系统将股东们与其投票权隔开,因此,它比其他系统更中心化。 Peercoin Peercoin(点点币,PPC),混合了POW工作量证明及POS权益证明方式,其中POW主要用于发行货币,未来预计随着挖矿难度上升,产量降低,系统安全主要由POS维护。 在区块链网络中,由于应用场景的不同,所设计的目标各异,不同的区块链系统采用了不同的共识算法。每种共识算法都不是完美的,都有其优点和局限性。 区块链解决了在不可信信道上传输可信信息、价值转移的问题,而共识机制解决了区块链如何分布式场景下达成一致性的问题。 虽然区块链目前还处于发展的早期,行业发展还面临着一些阻碍,但社会已经足够多地认识到区块链的价值,区块链发展的脚步绝不会停滞不前,行业发展也定会找到突破阻碍的方法。

问问小秘 2019-12-02 03:07:12 0 浏览量 回答数 0

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游客pklijor6gytpx 2020-01-03 14:59:12 147 浏览量 回答数 1

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最近,我问了我一个朋友他对"智能合约"的看法。他是一名开发者,我想他可能会有一些有趣的见解。令我惊讶的是,他并不知道智能合约是什么。我感到特别惊讶,因为我们讨论了一年多的加密货币、美国证券交易委员会(SEC)以及许多与区块链相关的其他事情。在计算机领域深耕的人怎么可能会不知道智能合约是什么? 事实上,相比区块链行业的其它概念,智能合约可能会更令加密货币爱好者们感到困惑。因此,要解释这个概念并不容易,尤其是向那些刚刚理解区块链是什么的人解释更不容易。因此,这一概念依旧十分神秘。希望这篇文章可以清楚地解释好这一概念。 什么是智能合约? 想象一下,如果你需要卖掉一栋房子,那么这将是一个复杂而艰巨的过程,不但需要处理大量的文书工作、与不同公司和人员进行沟通,而且还得冒着各类高风险。这就是为什么绝大多数房屋卖家决定寻找房地产经纪,来帮助处理所有文书工作、推销房产,并在协商开始时充当中介、监督交易直至交易结束。 此外,该经纪机构还提供委托付款服务,这在此类交易中尤其有用,因为此类交易所涉及的金额通常很大,你将无法完全信任将要与你进行交易的人。然而,在交易成功完成之后,卖方和买方的经纪机构将获得房产卖出价格的7%作为佣金。这对卖方来说是相当大的经济损失。 在这种情况下,智能合约就可以真正派上用场,可以有效地变革整个行业,同时也减少了所需流程。或许最重要的是,智能合约能解决信任问题。智能合约基于"If-Then"("如果-那么")原则,这意味着只有商定的金额被发送到系统时,房屋的所有权才会被转移给买方。 智能合约也可以作为委托付款服务,这意味着资金和所有权都将被存储在系统中,并在同一时间被分发给各参与方。此外,该交易被数百人见证和验证,因此保证了交付是无差错的。由于双方之间不再存在信任问题,因此也不再需要中介。所有房地产经纪能做的都可以预先编程为智能合约,这同时也为卖方和买方节省了大量资金。 这只是智能合约潜在用途的一个例子。智能合约能够帮助货币、财产和其他任何有价值的东西的交易,确保交易过程完全透明,其不但无需中介服务及其附带费用,还消除了双方之间的信任问题。特定智能合约的代码包括了各方商定的所有条款和条件,有关交易本身的信息则被记录在区块链中,即去中心化的分布式公共账本。 智能合约是如何运作的? 简而言之,智能合约很像自动售货机。你只需将所需数量的加密货币放入智能合约中,而你所交易的,房屋所有权等就会自动存入你的账户。所有的规则和处罚不仅在智能合约预先定义了,而且也由智能合约强制执行。 相互依存 智能合约可以独立运行,但也可以与任何其他智能合约一起运行。当它们彼此依赖时,它们可以以某种方式被设置。例如,成功完成一个特定的智能合约可以触发另一个智能合约的启动,依此类推。从理论上讲,整个系统和组织完全可以依靠智能合约运行。某种程度上,这已经在各种加密货币系统中实现了,在这些系统中,所有的规则都是预先定义好的,因此,网络本身可以独立自主地运行。 智能合约的对象 从本质上讲,每个智能合约都有三个不可或缺的部分(也称为对象)。第一个对象是签署方(两方或多方使用智能合约,同意或不同意使用数字签名的协议条款)。 第二个对象是合约的主题。它只能是智能合约环境中存在的对象。或者,智能合约必须可以不受阻碍地直接访问该对象。尽管智能合约早在1996年就被讨论过,但正是这一特定对象阻碍了智能合约的发展。这个问题直到2009年出现第一个加密货币后才得到部分解决。 最后,任何智能合约都必须包含特定条款。这些条款都需要使用数学方法及适用于特定智能合约环境的编程语言进行完整描述。这些条款包括了所有参与方的预期要求以及与所述条款相关的所有规则、奖励与惩罚。 环境 为了使智能合约能够正常运行,智能合约必须在特定的合适环境中运行。首先,智能合约环境需要支持公钥加密,这使得用户能够使用其独特的、专门生成的加密代码来签署交易。这正是绝大多数现有加密货币所用的系统。 其次,它们需要一个开源和去中心化的数据库,合同各方都可以彼此完全信任,并且履约流程完全自动化。此外,为了实现智能合约,整个环境必须自身是去中心化的。区块链,尤其是以太坊区块链,是运行智能合约的理想环境。 最后,智能合约所使用的数据,来源必须完全可靠。这就需要使用根SSL安全证书、HTTPS和其他已经广泛被使用并在大多数现代软件上自动实现的安全连接协议。 智能合约带来了什么? 自治 智能合约消除了对第三方中介的需求,基本上使你能够完全控制合约。 信任 任何人都无法窃取或弄丢你的文件,因为它们已被加密并安全地存储在一个安全的公开账本中。此外,你不必信任你正与之交易的人,也不必指望他们会信任你,因为公正的智能合约系统基本上解决了信任问题。 节约 由于使用了智能合约,你就不需要公证人、房地产经纪人、顾问及其他众多中介机构的援助。这样也就与他们的服务相关的高额费用无关了。 安全 如果智能合约正确执行,它将是极难破解的。此外,智能合约的完美环境受到复杂的加密保护,它可确保你文档的安全。 高效 通过使用智能合约,你将节省通常浪费在手动处理大量纸质文档并将其发送或运送到特定地点等的大量时间。 谁发明了智能合约?谁在使用智能合约? 1996年,计算机科学家和密码学家Nick Szabo首次提出了智能合约。几年后,Szabo重新定义了这一概念并发布了几篇相关文章,他阐述了通过在互联网上陌生人之间设计的电子商务协议来建立合同法相关商业实践的概念。 然而,智能合约的概念直到2009年才被实现,当时第一个加密货币比特币连同它的区块链一齐出现,后者则最终为智能合约提供了合适的环境。有趣的是,Nick Szabo在1998年设计了一种称为比特黄金(Bit Gold)的去中心化数字货币。虽然它没有被实现,但它已经具备了10年后比特币可吹嘘的许多功能。 如今,智能合约主要与加密货币有关。而且,可以公平地说,它们彼此互相依赖,因为去中心化的加密货币协议本质上是具有去中心化安全性的加密智能合约。智能合约现在被广泛应用于大多数加密货币网络中,并且其也是以太坊最杰出和最被大肆宣传的特点之一。 你知道什么是智能合约吗?币圈聚贤庄来跟你分析一下! 智能合约用例 虽然世界各国政府、金融监管机构和银行对加密货币的立场从极其谨慎变成谨慎接受,但加密货币背后的技术,区块链和智能合约,已被广泛认为是具有革命性的,并且正在各个层面实现这些技术。 例如,美国信托与清算公司(DTCC)和四大银行(美银美林、花旗、瑞士信贷和摩根大通)成功地使用Axoni开发的智能合约交易区块链信用违约掉期。智能合约使用了诸如个人交易详情及相应风险指标之类的信息,据一篇新闻稿称,这提高了合作伙伴和监管机构信息处理上的透明度。 类似的事情到处都在发生。由61家日本银行和韩国银行组成的财团一直在测试Ripple的区块链和智能合约,以实现两国之间的跨境资金转移。这一新系统将于今年推出。就连俄罗斯政府控制的俄罗斯联邦储蓄银行(Sberbank),都在俄罗斯这样一个众所周知的反加密货币国家测试以太坊区块链及其智能合约。 测试结果是俄罗斯联邦储蓄银行加入了以太坊企业联盟(EEA),这是一个由100多家企业组成的联盟,其中包括了思科、英国石油、荷兰国际集团(ING)、微软等顶级企业。该联盟旨在开发一种面向商业用途的区块链,用它可以开发和实现这些公司所需的智能合约。 由于智能合约是与加密货币相关联的,因此它们仍主要被应用到金融领域和银行业。尽管如此,世界各国政府都可以使用这项技术,使得投票系统更加便利而透明。供应链可以使用它来监控货物并自动执行所涉及的所有任务和支付。房地产、医疗保健、税收、保险及其他众多行业都可以受益于智能合约的使用。 智能合约的缺点 智能合约仍是一项未成熟的技术,仍然容易出现问题。例如,构成合约的代码必须是完美无漏洞的。它也会出现错误,有时候,这些错误会被欺诈者所利用。就像DAO被黑事件一样,把资金存放在代码有漏洞的智能合约中资金就可能被盗走。 此外,这项新奇的技术也带来了很多问题。政府将如何决定监管此类合约?他们将如何进行征税?如果合约无法访问其主题,或者发生了任何意外情况,将会是什么情况?这是在传统合约签订时可能发生的,传统合同可以在法庭上被撤销,但区块链要求智能合约无论如何都要按照"代码即法律"的规则去执行。 然而,大多数这些问题的存在纯粹是因为智能合约仍未是一项成熟的技术。但这项技术肯定会随着时间的推移而逐渐完善。毫无疑问,智能合约将会成为我们社会不可或缺的一部分。

问问小秘 2019-12-02 03:07:11 0 浏览量 回答数 0

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  算法,数据结构是关键,另外还有组合数学,特别是集合与图论,概率论也重要。推荐买一本《算法导论》,那本书行,看起来超爽。。。基本掌握语法还不行啊,语法的超熟练掌握,不然出了错误很难调试的。。。最重要的是超牛皮的头脑啦,分析能力,逻辑推理能力很重要。ACM很好玩啦,祝你成功。。。   acm是3人一组的,以学校为单位报名的,也就是说要得到学校同意,还要有2个一起搞的。其实可能是你不知道你们学校搞acm的地方,建议你好好询问下你们学校管科技创新方面的人。建议你找几个兴趣相同的一起做,互相探讨效果好多了,团队合作也是acm要求的3大能力之一。   数据结构远远不够的,建议你看算法导论,黑书,oj的话个人觉得还是poj好,有水题有好题,而且做的人多,要解题报告什么的也好找。我们就是一些做acm的学生一起搞,也没老师,这样肯定能行的。   基础的话是语言,然后数据结构,然后算法。   ACM有三个方向:算法,数学,实现   要求三种能力:英文,自学,团队协作   简单的说,你要能读懂英文的题意描述,要有一门acm能使用的编程语言,要会数据结构,有一点数学基础,一点编程方面天赋,要有兴趣和毅力(最重要),就具有做ACM的基本条件了。   做acm我推荐c,c++也可以,java在某些情况下好用,但是大多数情况的效率和代码量都不大好,所以建议主用c++,有些题目用java   还有什么问题,可以问我啊。   不好意思,没见过用java描述的acm书籍,大多数是用伪命令,其他有的用的c,c++,老一些的用pascal。java只是用来做高精度的一些题的,个人觉得不用专门看这方面的书,java的基本部分学好就够用了。所以我还是推荐主用c++,在高精度和个别题再用java。你可以找找java描述的算法设计与分析,这个好像有   数据结构:C语言版 清华大学出版社 严蔚敏 《数据结构》   算法:清华大学出版社 王晓东 《算法设计与分析》   麻省理工大学 中译本:机械工业出版社 《算法导论》   基本上这三本书就已经足够了,建议一般水平的人先不要看算法导论,待另外两本书看的差不多的时候,再看算法导论加深理解。   另外还有很多针对性更强的书籍,不过针对性太强,这里就不多介绍了。   以上一些都是些算法方面的书,最好的方式就是做题与看书相结合,很多在线做题的网站,PKU,ZOJ很多,推荐PKU,题目比较多,参与的人比较多。做一段时间的题,然后看书,研究算法,再做题,这样进步比较快。   还有关于ACM竞赛,我有自己的一点话说。   首先说下ACM/ICPC是个团队项目,最后的参赛名额是按照学校为单位的,所以找到志同道合的队友和学校的支持是很重要的。   刚刚接触信息学领域的同学往往存在很多困惑,不知道从何入手学习,在这篇文章里,我希望能将自己不多的经验与大家分享,希望对各位有所帮助。   一、语言是最重要的基本功   无论侧重于什么方面,只要是通过计算机程序去最终实现的竞赛,语言都是大家要过的第一道关。亚洲赛区的比赛支持的语言包括C/C++与JAVA。笔者首先说说JAVA,众所周知,作为面向对象的王牌语言,JAVA在大型工程的组织与安全性方面有着自己独特的优势,但是对于信息学比赛的具体场合,JAVA则显得不那么合适,它对于输入输出流的操作相比于C++要繁杂很多,更为重要的是JAVA程序的运行速度要比C++慢10倍以上,而竞赛中对于JAVA程序的运行时限却往往得不到同等比例的放宽,这无疑对算法设计提出了更高的要求,是相当不利的。其实,笔者并不主张大家在这种场合过多地运用面向对象的程序设计思维,因为对于小程序来说这不旦需要花费更多的时间去编写代码,也会降低程序的执行效率。   接着说C和C++。许多现在参加讲座的同学还在上大一,C的基础知识刚刚学完,还没有接触过C++,其实在赛场上使用纯C的选手还是大有人在的,它们主要是看重了纯C在效率上的优势,所以这部分同学如果时间有限,并不需要急着去学习新的语言,只要提高了自己在算法设计上的造诣,纯C一样能发挥巨大的威力。   而C++相对于C,在输入输出流上的封装大大方便了我们的操作,同时降低了出错的可能性,并且能够很好地实现标准流与文件流的切换,方便了调试的工作。如果有些同学比较在意这点,可以尝试C和C++的混编,毕竟仅仅学习C++的流操作还是不花什么时间的。   C++的另一个支持来源于标准模版库(STL),库中提供的对于基本数据结构的统一接口操作和基本算法的实现可以缩减我们编写代码的长度,这可以节省一些时间。但是,与此相对的,使用STL要在效率上做出一些牺牲,对于输入规模很大的题目,有时候必须放弃STL,这意味着我们不能存在“有了STL就可以不去管基本算法的实现”的想法;另外,熟练和恰当地使用STL必须经过一定时间的积累,准确地了解各种操作的时间复杂度,切忌对STL中不熟悉的部分滥用,因为这其中蕴涵着许多初学者不易发现的陷阱。   通过以上的分析,我们可以看出仅就信息学竞赛而言,对语言的掌握并不要求十分全面,但是对于经常用到的部分,必须十分熟练,不允许有半点不清楚的地方,下面我举个真实的例子来说明这个道理——即使是一点很细微的语言障碍,都有可能酿成错误:   在去年清华的赛区上,有一个队在做F题的时候使用了cout和printf的混合输出,由于一个带缓冲一个不带,所以输出一长就混乱了。只是因为当时judge team中负责F题的人眼睛尖,看出答案没错只是顺序不对(答案有一页多,是所有题目中最长的一个输出),又看了看程序发现只是输出问题就给了个Presentation error(格式错)。如果审题的人不是这样而是直接给一个 Wrong Answer,相信这个队是很难查到自己错在什么地方的。   现在我们转入第二个方面的讨论,基础学科知识的积累。   二、以数学为主的基础知识十分重要   虽然被定性为程序设计竞赛,但是参赛选手所遇到的问题更多的是没有解决问题的思路,而不是有了思路却死活不能实现,这就是平时积累的基础知识不够。今年World Final的总冠军是波兰华沙大学,其成员出自于数学系而非计算机系,这就是一个鲜活的例子。竞赛中对于基础学科的涉及主要集中于数学,此外对于物理、电路等等也可能有一定应用,但是不多。因此,大一的同学也不必为自己还没学数据结构而感到不知从何入手提高,把数学捡起来吧。下面我来谈谈在竞赛中应用的数学的主要分支。   1、离散数学——作为计算机学科的基础,离散数学是竞赛中涉及最多的数学分支,其重中之重又在于图论和组合数学,尤其是图论。   图论之所以运用最多是因为它的变化最多,而且可以轻易地结合基本数据结构和许多算法的基本思想,较多用到的知识包括连通性判断、DFS和BFS,关节点和关键路径、欧拉回路、最小生成树、最短路径、二部图匹配和网络流等等。虽然这部分的比重很大,但是往往也是竞赛中的难题所在,如果有初学者对于这部分的某些具体内容暂时感到力不从心,也不必着急,可以慢慢积累。   竞赛中设计的组合计数问题大都需要用组合数学来解决,组合数学中的知识相比于图论要简单一些,很多知识对于小学上过奥校的同学来说已经十分熟悉,但是也有一些部分需要先对代数结构中的群论有初步了解才能进行学习。组合数学在竞赛中很少以难题的形式出现,但是如果积累不够,任何一道这方面的题目却都有可能成为难题。   2、数论——以素数判断和同余为模型构造出来的题目往往需要较多的数论知识来解决,这部分在竞赛中的比重并不大,但只要来上一道,也足以使知识不足的人冥思苦想上一阵时间。素数判断和同余最常见的是在以密码学为背景的题目中出现,在运用密码学常识确定大概的过程之后,核心算法往往要涉及数论的内容。   3、计算几何——计算几何相比于其它部分来说是比较独立的,就是说它和其它的知识点很少有过多的结合,较常用到的部分包括——线段相交的判断、多边形面积的计算、内点外点的判断、凸包等等。计算几何的题目难度不会很大,但也永远不会成为最弱的题。   4、线性代数——对线性代数的应用都是围绕矩阵展开的,一些表面上是模拟的题目往往可以借助于矩阵来找到更好的算法。   5、概率论——竞赛是以黑箱来判卷的,这就是说你几乎不能动使用概率算法的念头,但这也并不是说概率就没有用。关于这一点,只有通过一定的练习才能体会。   6、初等数学与解析几何——这主要就是中学的知识了,用的不多,但是至少比高等数学多,我觉得熟悉一下数学手册上的相关内容,至少要知道在哪儿能查到,还是必要的。   7、高等数学——纯粹运用高等数学来解决的题目我接触的只有一道,但是一些题目的叙述背景往往需要和这部分有一定联系,掌握得牢固一些总归没有坏处。   以上就是竞赛所涉及的数学领域,可以说范围是相当广的。我认识的许多人去搞信息学的竞赛就是为了逼着自己多学一点数学,因为数学是一切一切的基础。   三、数据结构与算法是真正的核心   虽然数学十分十分重要,但是如果让三个只会数学的人参加比赛,我相信多数情况下会比三个只会数据结构与算法的人得到更为悲惨的结局。   先说说数据结构。掌握队列、堆栈和图的基本表达与操作是必需的,至于树,我个人觉得需要建树的问题有但是并不多。(但是树往往是很重要的分析工具)除此之外,排序和查找并不需要对所有方式都能很熟练的掌握,但你必须保证自己对于各种情况都有一个在时间复杂度上满足最低要求的解决方案。说到时间复杂度,就又该说说哈希表了,竞赛时对时间的限制远远多于对空间的限制,这要求大家尽快掌握“以空间换时间”的原则策略,能用哈希表来存储的数据一定不要到时候再去查找,如果实在不能建哈希表,再看看能否建二叉查找树等等——这都是争取时间的策略,掌握这些技巧需要大家对数据结构尤其是算法复杂度有比较全面的理性和感性认识。   接着说说算法。算法中最基本和常用的是搜索,主要是回溯和分支限界法的使用。这里要说的是,有些初学者在学习这些搜索基本算法是不太注意剪枝,这是十分不可取的,因为所有搜索的题目给你的测试用例都不会有很大的规模,你往往察觉不出程序运行的时间问题,但是真正的测试数据一定能过滤出那些没有剪枝的算法。实际上参赛选手基本上都会使用常用的搜索算法,题目的区分度往往就是建立在诸如剪枝之类的优化上了。   常用算法中的另一类是以“相似或相同子问题”为核心的,包括递推、递归、贪心法和动态规划。这其中比较难于掌握的就是动态规划,如何抽象出重复的子问题是很多题目的难点所在,笔者建议初学者仔细理解图论中一些以动态规划为基本思想所建立起来的基本算法(比如Floyd-Warshall算法),并且多阅读一些定理的证明,这虽然不能有什么直接的帮助,但是长期坚持就会对思维很有帮助。   四、团队配合   通过以上的介绍大家也可以看出,信息学竞赛对于知识面覆盖的非常广,想凭一己之力全部消化这些东西实在是相当困难的,这就要求我们尽可能地发挥团队协作的精神。同组成员之间的熟练配合和默契的形成需要时间,具体的情况因成员的组成不同而不同,这里我就不再多说了。   五、练习、练习、再练习   知识的积累固然重要,但是信息学终究不是看出来的,而是练出来的,这是多少前人最深的一点体会,只有通过具体题目的分析和实践,才能真正掌握数学的使用和算法的应用,并在不断的练习中增加编程经验和技巧,提高对时间复杂度的感性认识,优化时间的分配,加强团队的配合。总之,在这里光有纸上谈兵是绝对不行的,必须要通过实战来锻炼自己。   大家一定要问,我们去哪里找题做,又如何检验程序是否正确呢。这大可不必担心,现在已经有了很多网上做题的站点,这些站点提供了大量的题库并支持在线判卷,你只需要把程序源码提交上去,马上就可以知道自己的程序是否正确,运行所使用的时间以及消耗的内存等等状况。下面我给大家推荐几个站点,笔者不建议大家在所有这些站点上做题,选择一个就可以了,因为每个站点的题都有一定的难易比例,系统地做一套题库可以使你对各种难度、各种类型的题都有所认识。   1、Ural:   Ural是中国学生对俄罗斯的Ural州立大学的简称 ,那里设立了一个Ural Online Problem Set,并且支持Online Judge。Ural的不少题目算法性和趣闻性都很强,得到了国内广大学生的厚爱。根据“信息学初学者之家”网站的统计,Ural的题目类型大概呈如下的分布:   题型   搜索   动态规划   贪心   构造   图论   计算几何   纯数学问题   数据结构   其它   所占比例   约10%   约15%   约5%   约5%   约10%   约5%   约20%   约5%   约25%   这和实际比赛中的题型分布也是大体相当的。有兴趣的朋友可以去看看。   2、UVA:   UVA代表西班牙Valladolid大学(University de Valladolid)。该大学有一个那里设立了一个PROBLEM SET ARCHIVE with ONLINE JUDGE ,并且支持ONLINE JUDGE,形式和Ural大学的题库类似。不过和Ural不同的是,UVA题目多的多,而且比较杂,而且有些题目的测试数据比较刁钻。这使得刚到那里做题的朋友往往感觉到无所适从,要么难以找到合适的题目,要么Wrong Answer了很多次以后仍然不知道错在那里。 如果说做Ural题目主要是为了训练算法,那么UVA题目可以训练全方位的基本功和一些必要的编程素质。UVA和许多世界知名大学联合办有同步网上比赛,因此那里强人无数,不过你先要使自己具有听懂他们在说什么的素质:)   3、ZOJ:   ZOJ是浙江大学建立的ONLINE JUDGE,是中国大学建立的第一个同类站点,也是最好和人气最高的一个,笔者和许多班里的同学就是在这里练习。ZOJ虽然也定位为一个英文网站,但是这里的中国学生比较多,因此让人觉得很亲切。这里目前有500多道题目,难易分配适中,且涵盖了各大洲的题目类型并配有索引,除此之外,ZOJ的JUDGE系统是几个网站中表现得比较好的一个,很少出现Wrong Answer和Presentation error混淆的情况。这里每月也办有一次网上比赛,只要是注册的用户都可以参加。   说起中国的ONLINE JUDGE,去年才开始参加ACM竞赛的北京大学现在也建立了自己的提交系统;而我们学校也是去年开始参加比赛,现在也有可能推出自己的提交系统,如果能够做成,到时候大家就可以去上面做题了。同类网站的飞速发展标志着有越来越多的同学有兴趣进入信息学的领域探索,这是一件好事,同时也意味着更激烈的竞争。

小旋风柴进 2019-12-02 01:20:20 0 浏览量 回答数 0

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