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在当前区块链作为新兴技术方向的背景下,需要特别关注的几个关键技术方向和研究热点。在这些方向上的新兴技术发展,会进一步提高区块链技术在应用领域的能力和作用,值得深入学习和思考。 区块链高性能技术 现阶段,区块链不是一种2C的应用技术。从这个角度出发,单纯要求区块链解决性能瓶颈问题并不是一个应用落地的充分必要条件。高盛2019年区块链分析报告提出,区块链技术能够大幅度降低企业间合作成本,提高效率。正如上篇我们提出的联盟链是现阶段最具落地性的区块链技术。 现阶段具有某些业务往来的企业逐渐联盟起来,形成小范围的联盟链试点,一旦新型业务模式形成,势必会有其他企业加入,小联盟逐渐壮大,从而形成以核心企业为主导的、第三方监管机构监督的行业联盟链。 而随着核心企业行业联盟的进一步扩大,多个核心企业所围拢的多条联盟链也会因为业务需求、监管要求统一成一条超级行业联盟链。企业间的竞争逐步变成拥有相同数据情况下的服务竞争。拿去中心化电商联盟链为例,全社会贩卖的商品都存放于同一区块链网络,电商平台的竞争逐步就表现为链上数据的聚合、分类及差异化营销。 公有链属于2C,联盟链拥抱2B。区块链现在面临的TPS问题,2B的联盟链场景下,更多直面的是多个企业间业务数据的共享及交互,不涉及到C端,因此大多数的业务场景其实都可以采用异步上链的方式进行数据共享交互,已经可以满足其实时性需求。 但考虑到未来区块链技术的大规模应用和少部分高频业务,联盟高性能关键技术需要在各个方面进行技术突破,包括高性能的共识算法、高效智能合约引擎,以及新型的共识机制来提高共识效率与安全性,支撑大规模各种网络结构的主网。这个方向是无疑是各个区块链服务公司竞争的焦点和核心发力点。 区块链数据承载能力 数据的极度冗余是区块链本身技术特性导致的,现在行业也已经有相对的解决方案,那就是节点分级。比特币中逐渐有了全节点与轻节点的区别,全节点维护全网从创世区块到当前区块的所有数据,而轻节点只保留与特定账号相关数据,这是一种解决方案;类PoS共识机制区块链在此基础上探索其他方法,那就是从全部节点中推选出少量节点维护账本,其他节点(终端)依赖这些选举出来的节点与区块链网络交互;而更甚的解决方案是对节点进行多角色划分,不同节点负责不同的工作,有负责计算的,有负责存储的。 在联盟链中,数据存储的负担相对较弱,因为联盟链较高的准入门槛和“有权限”的加入方式,一定程度上保证了区块链节点的配置可以使用较高的硬件规格进行。但在大规模应用区块链技术的场景中,数据承载能力仍然制约链上业务的规模。所以节点分级,分配,跨链互通等技术,无疑是提高区块链数据承载能力的关键方向。 同时,在实际的业务中,可以通过数据指纹技术压缩链上数据的数据量,上链的并不是数据实体本身,而是其数据指纹,数据指纹的采集现在多数采用数据哈希。数据本身可以存放在任意其他地方,比如说 IPFS或者传统数据库。 区块链数据来源 目前,链上链下数据互通,在区块链行业中是一个单独的领域,叫做预言机(ORACLE),到现在为止,还没有一个能够被行业广泛认可的解决方案。因此这确实是一个困扰区块链发展的难题,其中的关键点在于:摆脱上链数据人为的干扰。 如果从这个角度出发,5G与物联网技术就能够跟区块链技术结合在一起了。比如说在防伪追溯领域,我们就可以采用传感器等物联网设备直接采集商品数据后,传感器与链直接交互,将数据上链,中间不经过任何利益相关方。 当然,现阶段并不是所有的业务场景都可以被直采数据,同时是物联网的发展程度也还不够。

南霸天霸南北 2019-12-02 03:07:45 0 浏览量 回答数 0

问题

区块链教程(一):比特币中的术语

1195193798389509 2019-12-01 19:40:11 960 浏览量 回答数 1

问题

区块链交易系统开发源中瑞从技术角度看区块链开发

2685473087q 2019-12-01 21:14:51 1561 浏览量 回答数 1

Quick BI 数据可视化分析平台

2020年入选全球Gartner ABI魔力象限,为中国首个且唯一入选BI产品

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都说区块链其实是一串数据所组成的,但是大家有没有想过这个问题,就是,如果区块链是由数据构成的话,那么这个具体的数据是存放在哪呢?又是如何去保存个人的信息数据的呢?所以小编就希望以这篇文章给各位朋友科普下! 2018年是区块链技术进入公众视野的一年。我们意识到,除了数字货币的惊人崛起以外,基于这项技术的应用还可以重塑其他很多市场。 但就像任何突然声名鹊起、开始应用于大量真实案例的新兴技术一样,如今围绕着区块链的根本特性,出现了一些问题,其中很多问题应该会成为今后一年里的主要焦点。主要的问题在于可扩展性。尽管如此,这些问题的存在反而说明,区块链技术已经取得长足发展。科技领袖们认为,区块链可以撑起互联网的下一阶段,创造出"去中心化"的互联网。 当我们展望这种新的去中心化互联网时,必须考虑其最重要的方面之一:去中心化存储。 在传统网络中,所有的参与者都在记录各不相同的副本,从而导致账本无法达成一致。这直接增加了时间成本,同时也增加了人力等相关的间接成本。而在基于区块链的共享账本中,在交易确认后,将无法篡改。同时使企业节省了成本和时间,同时也降低了风险。区块链技术使交易自动化,提高了参与者之间的透明度,保证了交易记录的完整性,提升了客户信任度。 区块链的优势体现在共识一致性、容错性、近乎实时的交易、灵活变更资产所有权。没有任何一个参与者可以独自控制账本的信息流向。区块链技术提升了参与记账节点信息流向的公正和准确性。 区块链技术的不可篡改性降低了监管机构的管理费用,提高了审计的透明度。 使用区块链技术在网络上执行的智能合同拥有不可更改、自动化和智能化等特点。商业机构使用区块链技术有很多优势,例如降低成本,提高业务执行速度,降低合同履约风险等。 区块链使用了协议规定的密码机制进行了认证,保证不会被篡改和伪造,因此任何交易双方之间的价值交换活动都是可以被追踪和查询到的。 如果想要在区块链中修改"账本记录",需要把整个链条上的加密数据进行破解和修改,其难度相当大,这是区块链的结构所决定的。 区块链很安全的原因就是采用了分布式存储的方式。就算是黑客破解和修改了随意一个节点的信息,也会没有什么作用的,但是篡改者如果把大半数的系统节点数据都篡改的话,这样才能真正的去篡改数据! 所以区块链的数据是存放在节点上的,但是又不是以中心的模式储存的,所以请各位朋友一定要牢记这个事情,但是大家不要担心自己的数据被泄露,因为这个数据是不会被篡改的,所以是安全的!

问问小秘 2019-12-02 03:07:14 0 浏览量 回答数 0

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在万维网上运行的数据库通常使用客户端 - 服务器网络架构。 具有与其帐户关联的权限用户(客户端)可以更改存储在中央服务器上的条目。通过更改“主副本”,只要用户使用计算机访问数据库,他们就会获得数据库条目的更新版本。管理员仍然可以控制数据库,允许访问权限和权限作为中央权限。这与区块链完全不同。 对于区块链数据库,每个参与者维护,计算和更新数据库中的新条目,所有节点协同工作以确保它们得出相同的结论,为网络提供内置安全性。 这种差异的后果是区块链非常适合作为某些功能的记录系统,而集中式数据库完全适合其他功能。 分散控制 区块链允许不相互信任的不同方在不需要中央管理员的情况下共享信息。交易由作为共识机制的用户网络处理,以便每个人同时创建相同的共享记录系统。 分散控制的价值在于它消除了集中控制的风险。使用集中式数据库,任何对该系统具有足够访问权限的人都可以破坏其中的数据。这使得用户依赖于管理员。 在大多数情况下,一些管理员已经赢得了他们的信任。例如,人们的钱不会被记录私人数据库中的钱的银行窃取。并且,有一个合乎逻辑的原因,你想要集中控制。集中控制可以是一种特殊存在的理由。 但是,这也意味着那些有控制权的人,比如银行需要花费数十亿美元,保持这些集中控制的数据库不被黑客,或任何其他可能希望从另一个人的损失中获利的人改变。如果我们信任的中央管理员在这方面保密我们的信息失败,那么我们就不幸了。 自己的历史 大多数集中式数据库会保留特定时刻的最新信息。它们或多或少是一个时期的快照。 区块链数据库能够保存现在相关的信息,以及之前的所有信息。区块链技术可以创建具有自己历史的数据库。它们像自己历史上不断扩展的档案一样成长,同时还提供实时肖像。 妥协或更改这些数据库所需的费用,导致人们将区块链数据库称为不可变的,这也是我们可以开始看到数据库演变为记录系统的地方。 性能 虽然区块链可以用作记录系统,并且非常适合作为交易平台,但与我们现金所使用的Visa和PayPal看到的数字交易技术相比,它们被认为是数据库的缓慢。 虽然这种性能肯定会有所改进,但区块链技术的本质要求牺牲一些速度。分布式网络在区​​块链技术中的应用方式意味着,它们不共享和复合处理能力,它们各自独立地为网络服务,然后将其工作结果与网络的其余部分进行比较,直到达成共识。 另一方面,集中式数据库已经存在了几十年,并且已经看到它们的性能在锁定步骤中增加了一个公式,该公式已经定义了数字时代的创新:摩尔定律。 保密 比特币是一个不受控制,无法控制的数据库。这意味着任何人都可以在链中编写一个新块,任何人都可以读取链中的块。 一个有许可的区块链,如集中式数据库,可以进行写控制和读控制,这意味着可以设置网络或协议,这样只有被许可的参与者才能写入数据库或读取数据库。 但是,如果机密性是唯一的目标,并且信任不是问题,区块链数据库就不会优于集中式数据库。 隐藏区块链上的信息需要大量的加密和网络中节点的相关计算负担,若是没有办法做到这一点,简单地将数据完全隐藏在甚至不需要网络连接的私有数据库中更有效。

1457407682036974 2020-03-30 09:49:53 0 浏览量 回答数 0

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所谓区块链,即为一个个用这样的计算力保障的数据块链条。从第一块开始,每一个区块依照一定规则收集数据,然后将这些数据附上一个值,使得形成的数据块经过类似的单向函数计算后的结果落到一定范围内。通过估算全网的算力以及控制结果范围的大小,来保障符合要求数据块在足够长的时间内才能被找到。这个计算结果会被下一个区块包含,而这样形成的链式数据结构则称为区块链。 每一个小账本被称为区块,每一个不同的区块链协议(产生不同的加密货币)都会规定每一个区块的大小(最初比特币为1M)账本组成区块,区块构成链表,区块的头包含前一块的哈希值,这就是区块链。如此一来,任何人就不能随意修改其中的内容,或者交换顺序。如果你这么做,意味着你需要重新计算所有的特殊数字。 规定,允许世界上的每一个人建造区块。每一个新建区块的人(找到了这个特殊数字 - SHA256值有30个零)都能获得奖励,对于新建区块的这部分人(矿工)来说: 没有发送者信息,不需要签名 每一个新区块都会给整个币种增加新的虚拟(加密)货币 新建区块的过程又被称为"挖矿":需要大量工作量并且可以向整个经济体注入新的货币 挖矿的工作是:接受交易信息,建造区块,把区块广播出去,然后得到新的钱作为奖励 对每个矿工来说,每个区块就像一个小彩票,所有人都在拼命快速猜数字,直到有一个幸运儿找到了一个特殊数字,使得整个区块的哈希值开头有许多个零,就能得到奖励。我记得有一个知乎答主给了一个形象的比喻,区块链就像一个拥有貌美如花女儿(区块)的国王,有很多的青年翘首以盼,而国王的方法是出了一道很难得题目让所有的青年计算(学习改变人生),谁算的快(在计算哈希值过程也可能是运气好)就能抱得美人归 对于想用这个系统来收付款的用户来说,他们不需要收听所有的交易,而只要收听矿工们广播出来的区块,然后更新到自己保存的区块链中就可以了 "区块"也可以想象为一个盒子,区块里放着一些数字货币以及一张小纸条,小纸条上记录了这十分钟内产生的那唯一一笔交易信息, 比如说--"小A转账给了小B100元";当然,这段信息肯定是被加密处理过的,为的就是保证只有小A和小B(通过他们手上的钥匙)才有能力解读里面真正的内容。 这个神奇的区块被创造出来之后,很快被埋在了地底下,至于埋在哪里?没有一个人不知道,需要所有计算机节点一起参与进来掘地三尺后才有可能找到(找到一个有效的工作量证明)。显然,这是一件工作量巨大、成果随机的事件。但是呢,对于计算机节点来说,一旦从地底下挖出这个区块,他将获得区块内价值不菲的数字货币,以及"小A转账给了小B100元"过程中小A所支付的小费。同时,对于这个节点来说,也只有他才有权利真正记录小纸条里的内容,这是一份荣耀,而其他节点相当于只能使用它的复制品,一个已经没有数字货币加持的副本。当然这个神奇的区块还有一些其他很特别的地方, 可以将计算机节点从地底下挖出区块的过程叫做「挖矿」,刚才说了,这是一件工作量巨大、运气成分较多、但收益丰厚的事儿。来自中国上海浦东新区张衡路上的一个节点突然跳出来很兴奋的说:" 我挖到区块了!里面的小纸条都是有效的!奖励归我!" .虽然此刻张衡路节点已经拿到了数字货币,但对于其他计算机节点来说,因为这里面还涉及到其他一些利益瓜葛,他们不会选择默认相信张衡路节点所说的话;基于陌生节点彼此不信任的原则,他们拿过张衡路节点所谓挖到的区块(副本),开始校验区块内的小纸条信息是否真实有效等等。在区块链世界里,节点们正是通过校验小纸条信息的准确性,或间接或直接判断成功挖出区块的节点是否撒谎。(如何定义小纸条信息真实有效,后面会讲解,这里暂不做赘述)。在校验过程中,各个节点们会直接通过下面两个行为表达自己对张衡路节点的认同(准确无误)和态度:停止已经进行了一半甚至80%的挖矿进程;将张衡路节点成功挖出的区块(副本)追加到自己区块链的末尾。你可以稍微有点困惑:停止可能已经执行了80%的挖矿行为,那之前80%的工作不是就白做了嘛?!然后,区块链的末尾又是个什么鬼东西?对于第一个困惑。 我想说,你说的一点没错,但是没办法,现实就是这么残酷,即便工作做了80%,那也得放弃,这80%的工作劳苦几乎可以视为无用功,绝对的伤财劳众。第二个困惑,区块链和区块链的末尾是什么鬼?这里因为事先并没有讲清楚,但是你可以简单想象一下:区块是周期性不断的产生和不断的被挖出来,一个计算机节点可能事先已经执行了N次"从别人手上拿过区块 -> 校验小纸条有效性"的流程,肯定在自己的节点上早已经存放了N个区块,这些区块会按照时间顺序整齐的一字排列成为一个链状。没错,这个链条,就是你一直以来认为的那个区块链。如果你还是不能够理解,没关系,文章后面还会有很多次机会深入研究。 进入到区块内更微观的世界里一探究竟,看看小纸条到底是怎么一回事,它的产生以及它终其一生的使命:发起交易的时候,发起人会收到一张小纸条,他需要将交易记录比如说"盗盗转账给张三40元"写在纸上。说来也神奇,当写完的那一刹那,在小纸条的背面会自动将这段交易记录格式化成至少包含了"输入值"和"输出值"这两个重要字段;"输入值"用于记录数字货币的有效来源,"输出值"记录着数字货币发往的对象。刚刚创建的小纸条立马被标记成为"未确认"的小纸条。从地下成功挖出区块并最终连接到区块链里的小纸条一开始会被标记为"有效". 若这条有效的小纸条作为其他交易的输入值被使用,那么,这个有效的小纸条很快会被标记为"无效".因为各种原因,区块从链上断开、丢弃,曾经这个区块内被标记为"有效"的小纸条会被重新标记为"未确认".区块链里面没有账户余额的概念,你真正拥有的数字资产实际上是一段交易信息;通过简单的加减法运算获知你数字钱包里的余额。上面的1、2、3仅仅作为结论一开始强行灌输给你的知识点,其中有几个描述可能会有点绕,让你觉得云里雾里,只有了解整体区块链你才能更全面认知其中奥妙。 区块容量,比特币从被创建时,或者说源代码中规定了,区块容量是1M.最初设计成1M的原因一方面,防止DOS攻击。另一方面,当年中本聪在创建区块链的时候的容量是32M,但是他通过一个说明为"Clear up"这样毫不起眼的Commit把区块容量改成了1M,为防止区块链体积增长过快,为区块容量这个问题添加了些神秘色彩。1M的容量意味着比特币最大的处理交易数量在约2400(486882区块1034.39的大小很接近了)。

问问小秘 2019-12-02 03:07:11 0 浏览量 回答数 0

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在电子证照应用中引入区块链技术,可以借助区块链的去中心化同步记账、身份认证、数据加密和数据不可篡改等特征,确保电子证照信息可信任且可追溯,使各社会主体共同建造、共同维护、共同监督,从而满足公众的知情权、监督权,增强电子证照的客观性与可信度,提高政务工作效率及公民和法人的办事效率。区块链与电子证照的匹配度分析如下所示。 (1)打破政府信息壁垒:区块链采用分布式数据库架构,不需要跨部门、跨地区的数据集中,不需要构建多级数据管理中心,不改变政府部门的现有业务系统。区块链构建新型的部门协作模式,提高其协同的流通效应,促进政府部门间信息的可信流动。与中心数据库集中共享模式比较起来,这种模式建设难度更低,实施可行性更高。 (2)规避道德风险:政府业务部门只需要将市民信息开放给市民使用,不需要对其他部门开放,防止用户信息泄露。同时,点对点查证实现证照信息仅在持证人与查证人之间流动,规避第三方参与时的道德风险。 (3)可信的存在性证明:发证机构通过对电子证照文件签名,将发证记录保存在区块链上,可证明其于某一确定时刻合法存在,杜绝证件伪造现象,从而促进社会互信,降低公众信任成本和企业商业活动成本。 (4)持证人可监督证照使用过程:区块链通过交易打包的形式保存不可篡改的发证、用证、验证及更改记录。持证人可在客户端实时查看电子证照在何时何地被查验和使用过,避免证照在不知情的状况下被他人冒用,大大降低了使用风险。通过加盖时间戳,区块链衔接更新后的证照与原始版本,连续性也会得到保证。 (5)可审计性高:电子证照文件经过哈希运算多点备份保存在区块链上,数据安全性高。由于加盖了时间戳使得证件使用记录可追溯,可为审计部门提供更可信的数据支撑,避免重复认证,减少资源浪费。 (6)证照信息互信互通:主链进行身份认证,侧链认证各种证照(结婚证、不动产证、学位学历证、营业执照证、卫生许可证),侧链与主链双向锚定,实现证照信息自由流动,积累大量应用数据,逐步提供征信服务,助力诚信社会建设。

问问小秘 2019-12-02 03:10:04 0 浏览量 回答数 0

问题

【云计算的1024种玩法】1小时使用阿里云区块链服务创建一个区块链小游戏

妙正灰 2019-12-01 21:46:59 1743 浏览量 回答数 2

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在这个信息时代高速发展的情况下,很多人会对自己该往哪个方向发展感到迷茫,下面我就浅显的给大家介绍一下五大流行区域的发展前景。大数据的发展前景:当前大数据行业真的是人才稀缺吗?学了几年后,大数据行业会不会产能过剩?大数据行业最终需要什么样的人才?接下来就带你们看看分析结果:当前大数据行业真的是人才稀缺吗?对!未来人才缺口150万,数据分析人才最稀缺。先看大数据人才缺口有多大?根据LinkedIn(领英)发布的《2016年中国互联网最热职位人才报告》显示,研发工程师、产品经理、人力资源、市场营销、运营和数据分析是当下中国互联网行业需求最旺盛的六类人才职位。其中数据分析人才最为稀缺、供给指数最低。同时,数据分析人才跳槽速度也最快,平均跳槽速度为19.8个月。而清华大学计算机系教授武永卫去年透露了一组数据:未来3-5年,中国需要180万数据人才,但目前只有约30万人。大数据行业未来会产能过剩吗?提供大数据技术与应用服务的第三方公司面临调整,未来发展会趋集中关于“大数据概念是否被过度炒作”的讨论,其实2013年的夏季达沃斯就有过。彼时支持“炒作”观点的现场观众达54.5%。对此,持反对意见的北京大学光华管理学院副教授苏萌提出了三个理由:不同机构间的数据还未真正流动起来,目前还只是数据“孤岛”;完整的生态产业链还未形成,尽管通过行为数据分析已能够分辨出一个消费者的喜好,但从供应到购买的链条还没建成;数据分析人才仍然极度匮乏。4年之后,舆论热点已经逐渐从大数据转向人工智能,大数据行业也历经整合。近一年间,一些大数据公司相继出现裁员、业务大调整等情况,部分公司出现亏损。那都是什么公司面临危机呢?基于数据归属,涉及大数据业务的公司其实有两类:一类是自身拥有数据的甲方公司,如亚马逊、阿里巴巴等;另一类是整合数据资源,提供大数据技术与应用服务的第三方公司。目前行业整合出现盈利问题的公司多集中在第三方服务商。对此,LinkedIn(领英)中国技术副总裁王迪表示,第三方服务商提供的更多的是技术或平台,大数据更多还是让甲方公司获益。在王迪看来,大数据业务要产生规模效益,至少要具备三点:算法、计算平台以及数据本身。“第三方大数据创业公司在算法上有一技之长,而计算能力实际上已经匀化了,传统企业如果用好了,和大数据创业公司没有区别,甚至计算能力更强,而数据获取方面,很多数据在传统行业内部并没有共享出来,第三方大数据公司获取这些数据是比较困难的,最后可能谁有数据,谁产生的价值更高。”说白了,数据为王。在2013年,拿到千万级A轮融资的大数据企业不足10家,到2015年,拿到千万级以上A轮融资的企业已经超过30家。直到2016年互联网资本寒冬,大数据行业投资热度有所减退,大数据行业是否也存在产能过剩?王迪认为,目前的行业整合属于正常现象,“经过市场的优胜劣汰,第三方服务领域会出现一些做得比较好的公司,其他公司可能被淘汰或转型做一些垂直行业应用。从社会来看,总的需求量一定是增加的,而对于供给侧,经过行业自然的洗牌,最终会集中在几家优秀的行业公司。”需要什么样的大数据人才?今年3月份,教育部公布了第二批获准开设“数据科学与大数据技术”的高校名单,加上第一批获批的北京大学、对外经济贸易大学、中南大学,一共35所高校获批该专业。今年开始,部分院校将招收第一届大数据专业本科生。大数据人才培养涉及到两方面问题:交叉性学科的人才培养方案是否与市场需求相匹配;学科建设的周期与行业快速更新之间的差距怎样弥合。对于第一个问题,“电商热”时期开设的电子商务专业是一个可吸取经验的样本。2000年,教育部高教司批准了第一批高校开设电子商务本科专业。作为一个复合型专业,电子商务的本科教学涵盖了管理、技术、营销三方面的课程。电子商务领域人才需求量大,但企业却无法从电子商务专业中找到合适的人才,原因何在?职业规划专家姜萌认为,并不是某一个专业对应一个行业热点,而是一个专业集群对应一个行业热点。“比如电子商务专业,我们到电子商务公司里会发现,不是学电子商务的人在做这些工作,而是每个专业各司其职,比如计算机、设计、物流管理、营销、广告、金融等等。现在行业的复合型工作都是由一个专业集群来完成的,而不是一个人来复合一堆专业特点。”大数据专业的人才培养也同样走复合型路线,复旦大学大数据学院的招生简章显示,学院本科人才培养以统计学、计算机科学和数学为三大基础支撑性学科,以生物学、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学等为应用拓展性学科,具备典型的交叉学科特征。LinkedIn(领英)中国技术副总裁王迪指出,“从企业应用的角度来看,大数据行业里从事相关职能的同学背景是各异的,大数据作为一个人才培养方向还在探索中,在这个阶段,高校尝试开设硕士课程是很好的实践,但开设一类的本科专业还为时过早。”另一方面,专业人才培养的周期较长,而行业热点不断更新轮替,中间产生的时间差使得新兴专业的志愿填报具备了一定风险。王迪认为,“从今天的产业实践上看,大数据领域依然是从现有专业中挑选人才,教育和市场发展总是有一定差距的,学生本科四年,加上硕士阶段已经是七年之后的事情了,产业已经演进了很多,而教学大纲并不会跟进得那么快。”因此,尽管大数据的应用前景毋庸置疑,但在人才培养层面,复合型人才培养方案会不会重走电子商务专业的老路?学校教育如何赶上行业发展速度?这些都是值得进一步商榷的问题。面对热门专业,志愿填报需要注意啥?了解了大数据行业、公司和大数据专业后,姜萌对于考生填报像大数据相关的热门专业,提出了几条建议:报考热的专业和就业热的专业并不一定是重合的,比如软件、计算机、金融,这些专业的就业率实际并没有那么高,地质勘探、石油、遥感等专业,虽然报考上是冷门,但行业需求大,就业率更高。选择热门专业,更需要考虑就业质量。专业就业好,是统计学意义,指的是平均收入水平高,比如金融专业的收入,比其他纯文科专业的平均收入较高,但落实到个体层面,就业情况就不一样了,尤其像金融专业是典型的名校高学历好就业,但对于考试成绩较低的同学来说,如果去一些普通院校、专科院校学习金融,最后就业情况可能还不如会计专业。志愿填报,除了专业,城市因素也很重要:如果想从事金融、互联网的工作,更适合去一线城市,如果是去三、四线城市的学生可以考虑应用面比较广的专业,就是各行各业都能用到的专业,比如会计专业,专科层次的会计和985层次的会计都有就业渠道。如果先选择报考城市,也可以针对所在城市的行业特点选择专业,比如沿海城市外贸相对发达,选择国际贸易、外语类专业就业情况更好,比如武汉有光谷,选择光电类专业更好就业。最终家长和考生更需要考虑个人与专业匹配的问题,金融、计算机等热门专业不是所有人都适合学,好专业不见得对所有个体都是好的。java的发展前景:由于Java的诸多优点,Java的发展前景十分广泛。比如,在我们中国的市场,Java无论在企业级应用,还是在面向大众的服务方面都取得了不少进展,在中国的电信、金融等关键性业务中发挥着举足轻重的作用。由于SUN、TBM、Oracle等国际厂商相继推出各种基于Java技术的应用服务器以及各种应用软件,推动了Java在金融、电信、制造等领域日益广泛的应用,如清华大学计算机系利用Java、XML和Web技术研制开发了多个软件平台,东方科技的TongWeb、中创的Inforweb等J2EE应用服务器。由此可见,在巨大市场需求下,企业对于Java人才的渴求已经是不争的事实。你问我火了这么多年的Java语言的发展前景怎么样?那来看看吧Java在WEB、移动设备以及云计算方面前景广阔,随着云计算以及移动领域的扩张,更多的企业在考虑将其应用部署在Java平台上。无论是本地主机,公共云,Java都是目前最适合的选择。;另外在Oracle的技术投资担保下,Java也是企业在云应用方面回避微软平台、在移动应用方面回避苹果公司的一个最佳选择。Java可以参与制作大部分网络应用程序系统,而且与如今流行的WWW浏览器结合很好,这一优点将促进Java的更大范围的推广。因为在未来的社会,信息将会传送的更加快速,这将推动程序向WEB程序方向发展,由于Java具有编写WEB程序的能力,并且Java与浏览器结合良好,这将使得Java前景充满光明的发展。Python的发展前景:Python程序员的发展前景是怎样的?随着Python的技术的流行, Python在为人们带来工作与生活上的便捷后,关注者们开始慢慢关心Python的发展前景与方向。从自身特性看Python发展Python自身强大的优势决定其不可限量的发展前景。Python作为一种通用语言,几乎可以用在任何领域和场合,角色几乎是无限的。Python具有简单、易学、免费、开源、可移植、可扩展、可嵌入、面向对象等优点,它的面向对象甚至比java和C#、.net更彻底。它是一种很灵活的语言,能帮你轻松完成编程工作。强大的类库支持,使编写文件处理、正则表达式,网络连接等程序变得相当容易。能运行在多种计算机平台和操作系统中,如各位unix,windows,MacOS,OS/2等等,并可作为一种原型开发语言,加快大型程序的开发速度。从企业应用来看Python发展Python被广泛的用在Web开发、运维自动化、测试自动化、数据挖掘等多个行业和领域。一项专业调查显示,75%的受访者将Python视为他们的主要开发语言,反之,其他25%受访者则将其视为辅助开发语言。将Python作为主要开发语言的开发者数量逐年递增,这表明Python正在成为越来越多开发者的开发语言选择。目前,国内不少大企业都已经使用Python如豆瓣、搜狐、金山、腾讯、盛大、网易、百度、阿里、淘宝、热酷、土豆、新浪、果壳等;国外的谷歌、NASA、YouTube、Facebook、工业光魔、红帽等都在应用Python完成各种各样的任务。从市场需求与薪资看Python发展Python得到越来越多公司的青睐,使得Python人才需求逐年增加,从市场整体需求来看,Python在招聘市场上的流行程度也是在逐步上升的,工资水平也是水涨船高。据统计Python平均薪资水平在12K,随着经验的提升,薪资也是逐年增长。学习Python的程序员,除去Python开发工程师、Python高级工程师、Python自动化测试外,也能够朝着Python游戏开发工程师、SEO工程师、Linux运维工程师等方向发展,发展方向较为多元化。随着Python的流行,带动的是它的普及以及市场需求量,所以现在学习Python是个不错的时机。区块链的发展前景:区块链开发 ? 155---0116---2665 ?可是区块链技术到底是什么,大多数人都是模糊没有概念。通俗来讲,如果我们把数据库假设成一本账本,读写数据库就可以看做一种记账的行为,区块链技术的原理就是在一段时间内找出记账最快最好的人,由这个人来记账,然后将账本的这一页信息发给整个系统里的其他所有人。区块链技术也称分布式账本(或账簿)技术,属于互联网数据库技术,由参与者共同完成数据库记录,特点是去中心化和公开透明。此外,在每个区块的信息写入并获得认可后,整个区块链数据库完整保存在互联网的节点中,难以被修改,因此数据库的安全性极高。人们普遍认为,区块链技术是实现数字产品(如货币和知识产权)快速、安全和透明地对等(P2P)转账或转让的重要手段。在以色列Zen Protocol公司,区块链应用软件开发专家阿希尔·曼宁介绍说,他们公司正在开发Zen区块链平台,其将用于支持金融产品在无中介的环境下自动和自由交易。通常,人们将钱存放在银行,依靠银行管理自己的资金。但是,在支配资金时往往会受到银行规定的限制,或在汇款时存在耗时长、费用高等问题。区块链技术平台将让人们首次拥有自己管理和支配钱财的能力,他相信去中心化金融管理体系具有广阔的市场,有望极大地改变传统的金融市场。2018年伊始这一轮区块链的热潮,主要起源于虚拟货币的炒作热情。站在风口,区块链技术被认为是继蒸汽机、电力、互联网之后,下一代颠覆性的核心技术。很多人不禁要问“区块链又和比特币又是什么关系?”记者查询了大量资料发现,比特币2009年被一位名叫中本聪的人提出,之后比特币这套去中心化的机制一直稳定运行,这引起很多人对这套历史上并不存在的运行机制强烈关注。于是人们把从比特币技术抽象提取出来的技术运用于其他领域,称之为区块链。这过程就好像人们先发明了面条,然后人们发现其背后面粉不仅可以做面条还可以做馒头、面包。比特币是面条,区块链是面粉。也就是说,区块链和比特币的关系即比特币算是区块链技术的一种应用,或者说一种使用了区块链技术的产品形态。而说到区块链不得不说的就是ICO,它是一种公开发行的初始数字货币。对于投资人来说,出于对市场信号的敏感和长期关注价值投资项目,目前炙手可热的区块链也成为诸多投资人关注的新兴项目之一。“区块链对于我们来说就是省去了中间环节,节约了交易成本,节省了交易时间,但是目前来看各方面环境还不够成熟,有待观望。”一位投资人这样说道。记者发现,在春节期间,不少互金圈的朋友熬夜到凌晨进入某个探讨区块链的微信群热聊,此群还吸引了不少知名人士,诸如明星加入,同时还有大咖在群里解读区块链的投资方式和未来发展等等。一时间,关于区块链的讨论群接二连三出现,也引发了各个行业对区块链的关注。出于对于区块链技术懵懂的状态,记者追问了身边的一些互金圈的朋友,为何如此痴迷区块链?多数朋友认为“区块链能赚钱,抱着试试看的心态,或许能像之前比特币一样从中获取收益。”显然,区块链技术具有广阔的应用潜力,但是在其逐步进入社会改善民众生活的过程中,也面临许多的问题,需要积极去寻求相应的对策,最终让其发挥出潜力。只有这样,10年或20年后人们才能真正享受区块链技术创造的美好环境。人工智能的发展前景:人工智能产业是智能产业发展的核心,是其他智能科技产品发展的基础,国内外的高科技公司以及风险投资机构纷纷布局人工智能产业链。科技部部长万钢3月10日表示,加快实施新一代人工智能科学基础的关键技术系统集成研发,使那些研发成果尽快能够进入到开放平台,在开放使用中再一次把它增强完善。万钢称,马上就要发布人工智能项目指南和细则,来突破基础前沿理论关键部分的技术。人工智能发展趋势据前瞻产业研究院《人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》指出,2017年中国人工智能核心产业规模超过700亿元,随着国家规划的出台,各地人工智能相关建设将逐步启动,预计到2020年,中国人工智能核心产业规模将超过1600亿元,增长率达到26.2%。报告认为,从产业投资回报率分析,智能安防、智能驾驶等领域的快速发展都将刺激计算机视觉分析类产品的需求,使得计算机视觉领域具备投资价值;而随着中国软件集成水平和人们生活水平的提高,提供教育、医疗、娱乐等专业化服务的服务机器人和智能无人设备具备投资价值。人工智能现状当前,人工智能受到的关注度持续提升,大量的社会资本和智力、数据资源的汇集驱动人工智能技术研究不断向前推进。从发展层次来看,人工智能技术可分为计算智能、感知智能和认知智能。当前,计算智能和感知智能的关键技术已经取得较大突破,弱人工智能应用条件基本成熟。但是,认知智能的算法尚未突破,前景仍不明朗。今年,随着智力资源的不断汇集,人工智能核心技术的研究重点可能将从深度学习转为认知计算,即推动弱人工智能向强人工智能不断迈进。一方面,在人工智能核心技术方面,在百度等大型科技公司和北京大学、清华大学等重点院校的共同推动下,以实现强人工智能为目标的类脑智能有望率先突破。另一方面,在人工智能支撑技术方面,量子计算、类脑芯片等核心技术正处在从科学实验向产业化应用的转变期,以数据资源汇集为主要方向的物联网技术将更加成熟,这些技术的突破都将有力推动人工智能核心技术的不断演进。工业大数据2022 年我国工业大数据有望突破 1200 亿元, 复合增速 42%。 工业大数据是提升制造智能化水平,推动中国制造业转型升级的关键动力,具体包括企业信息化数据、工业物联网数据,以及外部跨界数据。其中,企业信息化和工业物联网中机器产生的海量时序数据是工业数据的主要来源。工业大数据不仅可以优化现有业务,实现提质增效,而且还有望推动企业业务定位和盈利模式发生重大改变,向个性化定制、智能化生产、网络化协同、服务化延伸等智能化场景转型。预计到 2022 年,中国工业大数据市场规模有望突破 1200亿元,年复合增速 42%。IT的未来是人工智能这是一个指数级增长的时代。过去几十年,信息技术的进步相当程度上归功于芯片上晶体管数目的指数级增加,及由此带来的计算力的极大提升。这就是所谓的摩尔定律。在互联网时代,互联的终端数也是超线性的增长,而网络的效力大致与联网终端数的平方成正比。今天,大数据时代产生的数据正在呈指数级增加。在指数级增长的时代,我们可能会高估技术的短期效应,而低估技术的长期效应。历史的经验告诉我们,技术的影响力可能会远远的超过我们的想象。未来的计算能力人工智能需要强大的计算能力。计算机的性能过去30年提高了一百万倍。随着摩尔定律逐渐趋于物理极限,未来几年,我们期待一些新的技术突破。先谈一下类脑计算。传统计算机系统,长于逻辑运算,不擅长模式识别与形象思维。构建模仿人脑的类脑计算机芯片,我们今天可以以极低的功耗,模拟100万个神经元,2亿5千万个神经突触。未来几年,我们会看到类脑计算机的进一步的发展与应用随着互联网的普及、传感器的泛在、大数据的涌现、电子商务的发展、信息社区的兴起,数据和知识在人类社会、物理空间和信息空间之间交叉融合、相互作用,人工智能发展所处信息环境和数据基础发展了巨大的变化。伴随着科学基础和实现载体取得新的突破,类脑计算、深度学习、强化学习等一系列的技术萌芽预示着内在动力的成长,人工智能的发展已进入一个新的阶段。发展发展前景好,代表你现在学习会比后来者起步快,占有更大的优势,当然,你也要明白兴趣是最好的老师,选择自己感兴趣的相信你学的会更加而牢固。记住,最重要的一点:方向最重要!!!希望大家多多关注. ,加微信zhanglindashuju 可以获取更多资料哦作者:失色的瞳孔链接:https://juejin.im/post/5b1a6531e51d45067e6fc24a来源:掘金著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。

孟志昂 2019-12-02 01:45:13 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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区块链和大数据哪个更有发展前景?个人认为区块链。大数据这个词在很久以前我们就已经听到过,而且到现在的发展也已经到了鼎盛的时期,企业可以通过大数据来匹配用户的需求,这一点在电商行业是极其的重要,而大数据在当代的时代背景之下诞生出来了一个产物那就是今日头条,从表面上来看,今日头条是通过产出内容来让读者观看,可以算是一个内容平台,但其实它是通过大数据的匹配来让读者看到他想要看到的内容,所以大数据对于用户需求来说是非常好的一种方式。 而未来的发展前景也肯定跟用户的分析是分不开的,所以总的来说,大数据的使用场景具有一定的局限性,好的方面也有,但是坏的地方也不少,有很多用户表示大数据窃取了自己的隐私,比自己还要了解自己。 而另外一个区块链是2018年比较火热的新鲜事物,它跟区块链不同的是,它是共识记账本,它是去中心化,让彼此消除信任危机,这样的技术有很多好处,对于技术上最大的好处就是不用花很大的容量就可以存储很多东西,而从应用方面来看,很多场景下都可以使用它,比如说现在的企业招聘,很多面试者企业造假让企业很难查到个人的真实信息,那么这个时候利用区块链的不可篡改和可溯源的特性来快速查找到该人的真实信息,非常方便。用在需要信用的共享经济上也是很不错的,比如在用车的时候就可以快速的查出是谁把自行车损坏的。

问问小秘 2019-12-02 03:07:13 0 浏览量 回答数 0

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以太坊的核心元素是以太坊虚拟机(Ethereum Virtual Machine,EVM),它是智能合约的执行环境。EVM分散储存在以太坊网络的每个节点上,智能合约代码被对外隔离,并分布在每个节点上执行,因此以太坊EVM又被称为世界电脑。合同代码不是用图灵完备的高级程序语言编写的,而是由简单的、基于堆栈的低级程序语言编写的,看起来就像JVM的字节码(Java虚拟机)。每个以太坊节点都运行EVM,这意味着对于以太坊网络的参与者,每个节点都参与验证新块是否有效以及计算是否已正确,都是运行EVM代码的独立实例。由于每个节点都参与计算,虽然不一定是最高效的模型,但它具有很高的加密安全性。 从技术上讲,EVM以状态转换作为函数的运作模式,其工作原理是将一串参数输入EVM,以获取整个以太坊网络的新区块状态和gas数量,具体过程为输入(block_state,gas,memory,transaction,message,code,stack,pc)→EVM→输出(block_state,gas)。其中block_state是以太坊网络的全局状态,包括所有账户、账户余额和长期存储;gas是运行这些计算所需的费用,由计算的类型和工作量决定;memory是执行内存;transaction代表交易;message是有关交易的元数据;code就是代码本身;stack和pc是与执行相关的堆栈和程序计数器。这一串参数被输入到EVM以生成整个以太坊网络的新block_state和账户拥有的新gas数量。 以太坊EVM的设计目标有5个:简单、高效、确定性、专用化和安全性。EVM设计简单,可以轻松证明智能合约的安全性,这也有助于保护平台本身。EVM组件尽可能紧凑,以提高空间效率。EVM具有确定性,即相同的输入状态应始终产生相同的输出状态。确定性的虚拟机必然会限制应用范围,例如以太坊的HTTP请求不可用。EVM具有专用的内置函数,例如可以轻松处理20字节地址加密的加密函数、用于自定义加密的模块化指数算法、读取区块数据、读取交易数据的函数,以及与block_state交互的函数。以太坊EVM的安全性在于每次计算都要预先消耗gas,这增加了DoS攻击的成本,使得攻击者无法发动大规模的无效合约。EVM的主要编程语言是Solidity,智能合约用Solidity写好后,通过Solidity Compiler(solc)编译并生成EVM代码。合约语言的复杂性通过Solidity Compiler进行管理,但在架构层面,Solidity仍然是一种简单的基于堆栈的语言。 智能合约是在以太坊EVM上自动执行的合约代码,一般包括合约所有人、合约对象、合约条款、合约算法、合约触发条件等内容。对于可信电子证照应用,数据共享规则被转换为智能合约并部署在区块链上之后,常规共享条款和违约处理条款就可以自动履行,且执行过程由区块链完整记录,其执行状态可被随时查看和审计,从而提供一个公平、公正、公开的合约执行环境。此外,通过智能合约还可对参与方身份进行权限检查,针对交易者身份进行访问控制。 用智能合约完成可信电子证照应用的注册、发证、查验等过程,具体包括5个主要功能模块和5个API。5个主要功能模块为公民用户App、发证机构前端、区块链平台、政府业务库和后台身份管理数据库;5个API包括注册区块链用户、发送制证信息、查验电子证照信息、查询用户公钥和查询电子证明信息,具体分析如下所示。 1. 注册区块链用户 用于新用户注册区块链信息管理账户。对于业务系统注册账号来说分为3个不同的角色:普通用户、制证机关用户、查验机构用户。 输入:账户名称(用于登录系统的ID)。 输出:账户地址(注册用户在区块链上的地址,用于用户之间传输信息)和账户公私钥(普通用户的公私钥用于用户证件信息的加解密,制证机关用户的公私钥用于对发证机构的数字签名进行验证,查验机构用户的公私钥用于对查验信息的加解密)。 2. 发送制证信息 用于制证机构用户存储新增证件信息以及发送给办证用户。以制证机构用户在区块链上给办证用户发送一笔交易为载体,把新增的证件信息保存在区块链上,并发送给办证用户。 输入:申请制证用户的区块链地址(发证机构制证后给该地址用户发送制证信息)、发证机构组织机构代码(发证机构的唯一标示)、申请制证用户的证件信息(需要用户公钥加密)。 输出:该笔交易的Hash值(交易信息地址唯一标识)、记录证件信息的区块编号(交易信息地址唯一标识)。

问问小秘 2019-12-02 03:10:04 0 浏览量 回答数 0

问题

区块链技术大型集群的延迟问题是怎么解决的?

刘刚_ 2020-05-23 15:53:19 1 浏览量 回答数 0

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“求知若饥,虚心若愚”——这个原本出自《全球概览》的俳句,因为乔布斯在斯坦福大学毕业演讲中的引用而备受推崇,流传成为 IT 界的至理名言之一。在编程界,亦有“代码胜于雄辩”、“Done is better than perfect”等警句,寥寥数语将编程工作者的形象特质描摹到了极致。程序员,就是技术至上、唯代码是瞻且必须不断武装自己的群体。 21 世纪,高薪、高端、高技术范儿已成为程序员的固有标签,在这个新的元年,CSDN 将基于一年一度的开发者大调查数据,以全新的视角深入发掘中国开发者群体的整体现状、应用开发技术以及开发工具/平台的发展趋势,呈现更真实、更全面且更有学习价值的开发者画像。 30 岁以下开发者人数占比超八成,全国有 19.6% 开发者月薪超过 1.7 万元; 六成开发者在使用 Java 语言,近五成开发者近期最想学 Python 语言; Spark、Redis 和 Kafka 正在成为企业大数据平台通用技术组件; 区块链技术近两年是热点,比特币和以太坊是两种主流的区块链开发平台; 人工智能技术日益受到企业和市场的关注,但 64% 企业尚未实现智能化,机器学习/深度学习算法工程师最为急缺; 近七成开发者认为未来 5G 网络的传输速率能达到 4G 网络的 10 倍以上; Apache 项目和 Linux 是开发者较为喜欢的开源项目; 半数开发者很少参与开源项目的开发、维护、运营和社区发展等。 软件开发准入门槛持续降低,近 2 成开发者月薪超过 1.7 万 30 岁以下开发者人数占比超八成,软件开发从业门槛持续降低 从 2015 年到 2019 年的调研数据来看:30 岁及以下的开发者人群占比在 8 成以上,一直是软件开发领域的主力军;全国近半数的开发者工作在一线城市(北京、上海、广州、深圳、天津);物联网、软件、IT 制造三个技术领域涵盖了国内 84% 以上的开发者;本科及以上学历占 8 成;92% 的开发者是男性。 和国外开发者年龄分布趋势大概一致,国内的软件开发群体一直呈现出越来越年轻化的特点。这是因为,一方面软件开发行业蓬勃发展,各行各业都需要软件开发相关人才,也有越来越多的毕业生选择从事该行业;另一方面,是因为编程语言、框架、云服务等基础设施的持续完善,从事软件开发的门槛在持续降低,更容易接纳新鲜血液,报告统计发现,本科学历是开发者的主力军,66% 的开发者拥有本科学历,而硕士研究生、博士研究生仅占 11%、1%。 八成以上开发者月薪在 5 千~3 万元之间,19.6% 开发者月薪超过 1.7 万元 通过结合受教育程度和薪资水平的数据特点来看,学历越高的人群中,月薪 1.7 万元以上的高收入比例越高。在一线城市(北京、上海、广州、深圳、天津)中,月薪超过 1.7 万元的开发者占比为 30%,该比例远高于国内其它城市。 开发者属于相对高薪的职业,尤其是在一线城市中,但不同开发者之间收入差距较大。软件开发是一个智力密集型的工作,不同开发者能够提供的价值差别很大,这就使得一个优秀开发者的收入远高于普通开发者:硕士和博士毕业的高收入者比率要远高于本科及以下的;金融和互联网行业的高收入比率最高。 自学是开发者持续学习的主要路径 软件开发行业日新月异,只有保持持续学习才能跟上技术变化的脚步,终身学习是现代人保持竞争力甚至是维持生存的必要手段。 从调研中可以看到,53% 的开发者会通过在未参加正式课程的情况下,自学一门新语言、框架或工具。但同时,也有半数的人参加过在职培训或者线下课程,相对于自学的灵活性而言,这类培训会更为系统和完整,对于长期的个人提升有所裨益,开发者可以适当选择。但与之相悖的是,只有不到 40% 的开发者,愿意为学习付费,这可能会导致参与的课程质量不够高。 Java 雄踞语言榜,Visual Studio 受开发者欢迎 Java 长盛:使用最多,开发者最想学 从编程语言来看,Java 是最多人使用的语言,而 JavaScript 和 SQL 分别是第二第三位。这三门语言,使用场景都很广泛,Java 一方面后端开发最常使用,生态成熟度无人可比;另一方面,Java 依然是 Android 上最重要的开发语言,与之相比 ,新兴的 Kotlin 只有 2% 的开发者在使用。而 JavaScript 不仅是前端开发的必备语言,还用在 Web 开发、小程序开发等场景下。 Java 和 Python 依然是开发者最希望学习的语言之一,只是相比之下,Python 的热度有所降低,这可能和机器学习没有去年那么火热有所关联。变化比较大的是 Go 语言,与去年相比,今年的调研中想学 Go 语言的开发者降低到了 4%,与之相似,Kotlin、R 的学习意愿也大幅降低。 从这个趋势也可以看到,如今的开发者更意愿去学习一些相对成熟度、用途更为广泛的语言,对一些代表新模式的语言乐衷程度有所降低。 七成以上在使用 Windows 操作系统,83% 在使用 MySQL 数据库 72% 开发者在使用 Windows 操作系统,18% 在使用 Linux 系列操作系统。在存储服务的使用上,MySQL 继续扩大其使用率到达了 83%,几乎是开发者必备的技能。和去年相比,Elasticsearch 出现在数据库使用的调研中,在大数据时代,Elasticsearch 作为提供搜索服务的第一选型,也必然会被越来越多的开发者学习和使用 Node.js 是相对使用普遍的技术框架 在 Web 开发上,前端使用 Vue.js 后端使用 Spring 是最常见的选型方案,与之相对应,Node.js 是最多被用到的框架,这和当今多端开发的趋势密不可分。后端用微服务架构,中间用 Node.js 粘合出适合 Web、Android、iOS 等不同端和场景使用的 APIs,是当下主流的部署方案之一,既可以前后端分离提高开发效率,又可以在保障服务稳定性的同时提升灵活性。而TensorFlow 成为开发者最期望学习的框架,这说明开发者依然对机器学习保持关注和热情。 Visual Studio 是最为普遍使用的开发环境 在开发环境的选择上,Visual Studio 是最为普遍使用的开发环境,这和微软对开发者的投入密不可分。微软投入了大量的研发力量,使得 Visual Studio 可以在各种操作系统进行各种编程语言的开发,其强大且完善的插件系统可以满足开发者的各种需求,使其可以超过 IntelliJ。 大数据平台以私有云部署为主,Spark 使用率高达 44% 私有云部署解决方案是企业构建大数据平台的主要方式 随着分布式计算和云平台的逐步成熟,目前大部分公司都有能力搭建自己的大数据平台。调研数据显示,81% 企业在进行大数据相关的开发和应用,50% 的企业选择私有云解决方案来部署大数据应用,28% 的企业选择自主研发。 仅 19% 企业使用商业发行版 Hadoop 版本搭建数据平台 调查报告发现,有 30% 以上的企业并没有使用相对成熟的 Hadoop 技术搭建数据平台,这些企业的算法性能会很大程度上受限于低效的平台,更不可能开发出更高效的数据分析算法。但幸运的是大部分企业都基于商业版或者社区版 Hadoop 搭建了数据平台,这些公司的侧重点主要在应用发现和算法的设计层面,更有可能在不久的将来实现大数据的价值。 Spark 是企业大数据平台最普遍的组件 Apache Spark 是一个处理大规模数据的快速通用引擎,它可以独立运行,也可以在 Hadoop、Mesos、云端运行,它可以访问各种数据源包括 HDFS、Cassandra、HBase 和 S3,可以提升 Hadoop 集群中的应用在内存和磁盘上的运行速度。Spark 生态系统中除了核心 API 之外,还包括其他附加库,可以为大数据分析和机器学习领域提供更多的能力。本次调研中,Spark 是使用最普遍的大数据平台组件,使用率达到44%,而MapReduce使用率仅为21%。 分布式文件系统 HDFS 作为核心组件之一,使用率也达到了 39%。企业对大数据平台应用最多的场景是统计分析、报表生成及数据可视化,38% 企业使用ELK(ElasticSearch + Logstash + Kibana)实时日志分析平台。 综上所述,目前大数据的发展热潮令人欢欣鼓舞。一个优秀的大数据团队,需要有对产品开发具有高敏感性同时对技术有一定理解的人才,同时需要理论基础极其扎实,能对实际问题进行抽象建模和算法设计的人才。只有双管齐下,在产品和技术方面进行深层次探索,才能真正实现大数据产业的繁荣。 区块链质变,比特币逆袭以太坊成 TOP 1 开发平台 22% 的开发者正在用或者准备用区块链技术解决技术问题 区块链技术的发展,是一个量变到质变的过程。相比于 2018 年,对区块链和加密货币了解的人从 22% 增长到 32%,准备尝试用区块链技术解决一些问题的人数从 14% 增长到 16%,仅有 4% 的人对区块链完全不了解。 43% 的受访者在从事公有链(比特币、以太坊等)的开发 本次调研中,43% 的受访者在从事公有链(比特币、以太坊等)的开发。目前行业侧重发展的方向为解决方案、公链及联盟链,公有链由于其自带激励机制,对于普通开发者有直接的回馈,所以上面开发者占比高也比较合情理。行业解决方案从去年的 27% 增加到今年的 36%,说明传统行业开发者对区块链的认可度在增加。 区块链本质上是技术,落地场景及实际应用才是连接社会效益的关键。 比特币和以太坊是当前两种主流的区块链开发平台 在行业开发者的印象中,以太坊一直是开发平台领域的头号玩家。但今年数据显示,以太坊从 2018 年的 44% 占比第一,降到 24%;比特币从 2018 年的 28%,上升到 35%,占比第一。比特币在行业内外仍然拥有最强共识,在闪电网络的加持下,大家也似乎感受到比特币离商用也不再遥远了。 金融是普遍认为的行业应用方向 金融行业是普遍认为的行业应用方向,占 36%。区块链本身具备的防篡改、可追溯的特点,能大大降低金融行业监管成本,不过金融的进入门槛相对也较高,需要各方面技术的配合。其次,智能硬件和物联网也被认为是主流应用方向,占 14%。不过相比其他众多已经很成熟的技术,依托区块链的解决方案在实际使用中,往往面临必要性缺失的问题,因此区块链应用发展仍任重道远。 在区块链结合行业之前,更加要重视与其他新技术的结合和协同:物联网设备能够提供大量数据,5G 能够提供高速传输,存储可以解决区块存放的问题等。 算法工程师最急缺,TensorFlow 占据 AI 深度学习框架榜首 64% 的企业尚未实现智能化 在经历了 2019 年的行业低谷期之后,无论是行业巨头还是新兴独角兽,都开始审视 AI 能够切实落地的场景。调研数据显示,14% 的企业尚无信息化基础,27% 的企业实现了事务处理数字化,22% 的企业具备商业智能基础设施,实现描述性分析。使用机器学习实现预测性分析和决策优化的企业占 16%,而在业务中全面使用 机器学习/深度学习算法工程师最急缺 在岗位分布上,由于深度学习是以大数据为基础的,而感知智能中的计算机视觉又是目前深度学习较为成熟的应用,所以,机器学习和深度学习工程师,以及数据工程师、计算机视觉工程师排行在前三位。当前最急缺的岗位也是机器学习/深度学习算法工程师、数据科学家/数据分析师/数据挖掘工程师岗位。 53% 的开发者表示其团队急缺机器学习/深度学习算法工程师,37% 表示急缺数据科学家/数据分析师/数据挖掘工程师。 TensorFlow是人工智能领域主流深度学习框架 此次调研中,TensorFlow 使用普及率达到 48%。从技术本身的角度来看,较为成熟的 TensorFlow 成为 AI 工程师的首选深度学习框架,Torch/PyTorch由于其开发效率较高,也得到了较多支持。 35% 开发者选用国产 AI 芯片应用于自己的 AI 开发 在 AI 芯片领域,国内厂商也开始弯道超车,越来越多的开发者也开始关注国内 AI 芯片的进展。调查数据显示,选用国产 AI 芯片应用于自己的 AI 开发时最看重的因素方面,对主流 AI 框架的支持能力是最普遍的因素,占 35%。 物联网云平台三足鼎立:阿里物联、华为云、百度 IoT 69% 的开发者认为未来 5G 网络的传输速率能达到 4G 的 10 倍以上 每一代新型的通信系统总是能带来更大的带宽。据报告显示,近七成开发者认为未来 5G 网络的传输速率能够达到 4G 网络的 10 倍以上。 影响 5G 普及的三大因素:5G 套餐价格未定、运营商的开发程度、需要更换手机 由于目前 5G 网络使用者较少,费用较低廉的套餐还没有推出,第一代 5G 终端不太成熟等原因,目前 87% 的开发者认为 5G 套餐费用过高,并且大部分开发者认为 5G 网络目前覆盖范围有限,因此将近 40% 的开发者正处于观望阶段。 值得一提的是,本次调查中 62% 的开发者认为,5G 时代应该加强对个人隐私的保护,这反映出目前社会对数据隐私越来越重视的整体趋势。 阿里物联和华为云是应用相对普遍的 IoT 云平台 根据调查,2019 年物联网云平台呈现三足鼎立的趋势:阿里物联、华为云、百度 IoT 成为用户最多的三种物联网平台,并且和第四名中移物联远远拉开了差距,这和我们的实际使用体验一致。 未来的基础物联网平台可能会继续呈现以偏硬件实现为主的华为云和以偏软件体验为主的阿里、百度物联平台的三足鼎立局面。 物联网技术开发:Linux 和 Windows 是使用较多的操作系统 Linux 和 Windows 是较普遍的操作系统,使用率分别为 51%、44%。目前在物联网设备开发过程中,Linux、Windows 和 Android 较为普遍,依然延续了 PC 平台的开发者操作系统份额。虽然华为、阿里等公司在 2019 年均发布了自己的物联网专用操作系统,但还并未得到开发者的大规模认可,大公司的物联网操作系统发展之路依然任重而道远。 Wi-Fi 是应用最普遍的物联网通信技术 在本次调研中,近距离通信(比如 Wi-Fi 和蓝牙)是现存物联网开发者最主要的通信方式。然而这种比重可能会随着未来 3~4 年内车联网的大规模商业化产生变化,汽车、工业物联、智能电网这类高移动性、高可靠和低延迟物联网场景会更适合需要整体规划的运营商网络。 六成开源开发者无收入,Apache 项目最受喜欢 77% 开发者每周在开源上投入时间不超过 5 小时 无论是大数据、区块链、人工智能还是物联网领域,其中最为重要的、最受欢迎的技术都是开源的。但是报告统计发现,有超过一半的开发者很少参与开源项目,每周在开源上投入不超过 5 小时的占 77%,其中,1 小时以内的占 31%。此外,65% 的开发者不曾在开源上获得收入,获得不错收入的仅占一成。 开发者最喜欢的开源项目是 Apache 25% 开发者最喜欢 Apache,24% 开发者最喜欢 Linux。作为全球最大的软件基金会,开发者用过的诸多项目,例如 Dubbo、Log4j、Maven、RocketMQ 和 Tomcat 等,均孵化自 Apache。 国内开源的现状虽然近年来已经有了很大的发展,但是一个残酷的事实是,老兵正在离开这个行业,离开一线开发的队伍:报告数据显示,30 岁以下的开发者人数超过 82%,接触开源的时间在 5 年以内的开发者超过 83%。随着那些经验丰富的老兵转行或是进入管理层,不再写代码、也不再参与开源的事实也就凸显出来.....未来开源的建设,依然任重而道远。 在数据中寻找共性,《2019 - 2020 中国开发者调查报告》全面且真实地展现中国开发者及技术现状,希望对您的学习或工作有所帮助。 ———————————————— 版权声明:本文为CSDN博主「CSDN资讯」的原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接:https://blog.csdn.net/csdnnews/article/details/104538091

问问小秘 2020-03-11 16:46:19 0 浏览量 回答数 0

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回顾2009年到如今,区块链技术的火热程度是逐年增加。各大行业巨头也在疯狂布局,势必要上演一场"群雄逐鹿"的商业大战。那这场好戏什么时候上演?有人说就在最近这两三年,还有人甚至说就在今年,2018年区块链将会出现井喷。当然,我们现在还无法做出准确的判断,但是我们可以先做好充足的准备。那么,问题又来了,区块链技术到底要怎么去弄?要用到哪些开发语言?在现在看来,这也许是很多从事区块链程序员的心声。下面整理了四种区块链技术比较主要的开发言语,希望对大家有所帮助。 JAVA开发语言(未来币) 定义:Java是一门面向对象编程语言,不仅吸收了C++语言的各种优点,还摒弃了C++里难以理解的多继承、指针等概念,因此Java语言具有功能强大和简单易用两个特征。Java语言作为静态面向对象编程语言的代表,极好地实现了面向对象理论,允许程序员以优雅的思维方式进行复杂的编程。 Java具有简单性、面向对象、分布式、健壮性、安全性、平台独立与可移植性、多线程、动态性等特点 .Java可以编写桌面应用程序、Web应用程序、分布式系统和嵌入式系统应用程序等。 C++开发语言(比特币、公正通、瑞波ripple) 定义:C++是C语言的继承,它既可以进行C语言的过程化程序设计,又可以进行以抽象数据类型为特点的基于对象的程序设计,还可以进行以继承和多态为特点的面向对象的程序设计。C++擅长面向对象程序设计的同时,还可以进行基于过程的程序设计,因而C++就适应的问题规模而论,大小由之。 GO开发语言(以太坊、IBM) 定义:Go是一种新的语言,一种并发的、带垃圾回收的、快速编译的语言。它具有以下特点: 它可以在一台计算机上用几秒钟的时间编译一个大型的Go程序。Go为软件构造提供了一种模型,它使依赖分析更加容易,且避免了大部分C风格include文件与库的开头。Go是静态类型的语言,它的类型系统没有层级。因此用户不需要在定义类型之间的关系上花费时间,这样感觉起来比典型的面向对象语言更轻量级。Go完全是垃圾回收型的语言,并为并发执行与通信提供了基本的支持。按照其设计,Go打算为多核机器上系统软件的构造提供一种方法。 Go是一种编译型语言,它结合了解释型语言的游刃有余,动态类型语言的开发效率,以及静态类型的安全性。它也打算成为现代的,支持网络与多核计算的语言。要满足这些目标,需要解决一些语言上的问题:一个富有表达能力但轻量级的类型系统,并发与垃圾回收机制,严格的依赖规范等等。这些无法通过库或工具解决好,因此Go也就应运而生了。 Solidity开发语言(以太坊) 定义:Solidity是一种智能合约高级语言,运行在Ethereum虚拟机(EVM)之上。它的语法接近于Javascript,是一种面向对象的语言。但作为一种真正意义上运行在网络上的去中心合约,它又有很多的不同。 特别说明:以太坊具有四种专用语言:Serpent(Python启发),Solidity(javaScript启发),Mutan(GO启发)和LLL(Lisp启发),都是为面向合约编程而从底层开始设计的语言。Solidity是以太坊的首选语言,正处于紧张开发中,它内置了Serpent的所有特性,但是语法类似于JavaScript,JavaScript是web开发的常用语言。

问问小秘 2019-12-02 03:07:11 0 浏览量 回答数 0

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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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云栖大讲堂 2019-12-01 21:37:56 979 浏览量 回答数 0

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云栖大讲堂 2019-12-01 21:37:56 1010 浏览量 回答数 0

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定时将数据从每个数据库中查出来缓存起来,页面直接从缓存中读取数据。###### 1、配置数据库链接超时时间 2、增加连接池连接数###### 首先从页面进行分解。把整个渲染变成首先渲染一个没有数据的页面,然后通过AJAX的方式,别从不同数据源获得不同区块的数据。这样就把一个大数据查询变成了几十个小数据查询。 然后就是针对不同的查询,考虑缓存措施。###### 好像是两方面的问题,一方面是梳理页面加载数据的逻辑,是同时加载,还是ajax一个个加载,这个得根据你的实际需求。另外一方面后台连接数据库肯定不能请求的时候实时的切换,这样效率太低了,建议加定时任务将数据定时处理缓存起来,页面直接读取缓存;这样首先可以保证页面的访问正常,然后再专注于优化后台更新缓存的逻辑。###### 和大数据有关系?  你理解错了###### 引用来自“苏大泉”的评论 和大数据有关系?  你理解错了 不好意思,大量数据,少写了一个字。。###### 数据层面的话,通常都是使用缓存,大大减少数据库的压力,也提升速度——高并发时都这么处理。缓存除了可以在框架中实现,还可以使用redis来做。redis除了读取速度快,还能分布式共享数据。 其次,你说页面中有的数据加载慢影响其他数据的加载,这个问题难道不都是使用异步加载吗?肯定不能同步加载啊,大大影响用户体验。###### 尝试加缓存吧,redis或者cachecloud

kun坤 2020-06-06 16:00:57 0 浏览量 回答数 0

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长飞公司信息化之路——阿里战略合作介绍

福利达人 2019-12-01 21:09:16 2275 浏览量 回答数 0

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云栖大讲堂 2019-12-01 21:37:54 1158 浏览量 回答数 0

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云栖大讲堂 2019-12-01 21:37:54 806 浏览量 回答数 0

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问问小秘 2019-12-01 21:57:13 6895 浏览量 回答数 2

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一、EOS 资源都包括哪些 EOS 的资源分为以下三种: RAM (内存) Network BandWidth (网络带宽) CPU BandWidth (CPU 带宽) 根据获取机制的不同, 将他们分为两大类, 一般我们将 Network BandWidth 和 CPU BandWidth 划分为一类, 统称为带宽类。RAM 则单独划分出来, 为什么这样分类呢? 下面我将详细进行讲解。 二、赎回带宽操作 Network BandWidth 简称 NET (网络带宽) 和 CPU BandWidth 简称 CPU (CPU 带宽) 是通过抵押 EOS 的方式获得的, 如果你想释放 NET 和 CPU 可以通过赎回操作赎回抵押的 EOS 代币, 但是需要等待 72 小时, 也就是三天后才能到账。 NET 和 CPU 用来保证用户使用 EOS 网络转账等基本功能, 例如你每次使用转账功能的时候, 都会消耗 NET 和 CPU 资源, 并且单位时间内转账的次数越多, 消耗的 NET 和 CPU 越多, 但是 NET 和 CPU 可以随着时间的推移, 自动释放。 值得注意的是, 目前在 EOS 系统中, 赎回 NET 和 CPU 的方法和赎回投票抵押的方法是一致的, 也就是说, 当你想赎回自己投票超级节点的抵押金的时候, 也是相当于赎回 NET 和 CPU. 三、特别的 RAM RAM 必须通过 EOS 购买的方式获得的, 而 RAM 的购买价格是随着市场价格上下浮动的, 关于 RAM 的价格, 可以通过 https://www.eosrp.io 查看。关于 RAM 的价格算法, 我会在下边的Bancor 算法中详细提到。 那么购买 RAM 有什么用处呢? 截止到我写这篇文章, 之前 EOS 全网一共有 64 GB 的 RAM 内存, 但是前一段时间, EOS RAM 扩容方案通过, 在当前的 64 GB 基础上每生产一个区块,RAM 增 1 KB . 在 EOS 系统中, 每个账户都需要 RAM 来存储数据, 比如你在 EOS 中创建账户、转账、购买资源、抵押、赎回、投票等操作的时候, 都有可能消耗 RAM, 换句话说如果你的 RAM 消耗殆尽, 那么有很多基本操作是无法实现的。 当然, 我们在购买 RAM 的时候, 还需要消耗当前购买所需 EOS 的 0.5% (千分之五) 的手续费, 同样卖 RAM 资源的时候, 也需要消耗 0.5% (千分之五) 的手续费, 这笔手续费被存在 eosio.ramfee 中, 由 BP 节点进行管理。 四、Bancor 算法 Bancor 算法最早诞生于 1940 年 - 1942 年, 由凯恩斯和舒马赫提出, 但是实际应用是在 Bancor Network 项目。它定义了两类 token: 一种是通常会流通使用的 connector token(即储备金,例如:BTC、ETH、EOS等),而另一种是作为"超平台"中间媒介的 Smart Token.为了使得兑换价格满足供需关系,设计的公式中的价格为 connector 的可流通余量(balance)除以按照一定系数的 Smart Token 供应量:attachments-2018-08-sLdaUe4e5b6519fd51916.jpg 其中,CW (Connector Weight) 表示设计出来的 Smart Token 的总价值与实际在使用中的 connector 余量间的关系,设计好后为一个固定参数:attachments-2018-08-1fyKxHxM5b651a08b5b7c.jpg 总体上来说,就是 Smart Token 的供应量越少或者 connector 的余量越多,那么使用 connector 来兑换 Smart Token 的价格就越高。 虽然很不严谨,但这也足以理解为什么 EOS 的 RAM 越少,价格越高了。[1] EOS 投票机制 EOS 采用 DPoS 共识机制 ,该机制通过社区投票选举 21 个超级节点来维护 EOS 网络,为 EOS 网络提供算力、带宽以及存储支持。 从 6 月份 EOS 主网上线后,用户在钱包内完成投票操作,投票给自己认可的超级节点。一个 EOS 可以抵押成一票,一票最多可以同时投 30 个候选节点,每个候选节点最多投 1 票,用户可以随时改变想法投给其他候选节点,可以随时申请赎回抵押的 EOS,申请赎回后 72 小时后到账。这点和 NET 和 CPU 赎回是一样的, 之前也有提到。 EOS 超级节点的投票是不断变化的, 因为一共有 21 个节点, 每个节点一次负责出 6 个块, 每个块 0.5 秒, 所以每过 63 秒, 就需要重新统计所有节点的得票数, 得票排在前 21 位的, 重新获得 BP 权利。 关于 BP 获得投票的来源详情, 可以科学上网后查看该网站: http://eos-bp-votes.dapptools.info/s/api/block-producer-votes-stack-html/1/80 最后 EOS 作为当前最热门的公链项目, 给予了部分区块链从业者很大的期望。Code is not law, 让 BM 将人治的思想灌入其中, 无论是信仰上的冲击, 亦或者技术上的革命, 作为普通用户的我们, 还是应该更加冷静的着眼于安全本身, 了解原理, 并带有自己的思考。同时我也希望 EOS 社区能对 EOS 投票机制加以改进, 让更多的 EOS 持有者参与到 EOS 投票中, 包括一些社区决策, 技术提案, 使 EOS 更加惠民。

问问小秘 2019-12-02 03:07:12 0 浏览量 回答数 0

问题

【精品问答】130+大数据面试汇总

问问小秘 2019-12-01 21:52:42 1644 浏览量 回答数 2

问题

Go语言编程有哪些利与弊?编程时如何判断是否应该用Go?

有只黑白猫 2020-01-06 13:37:29 15 浏览量 回答数 1

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1、拼多多被黑产薅羊毛事件 提名理由: 2019 年 1 月 20 日,微博爆料称拼多多出现重大 Bug:从网友晒出的图片看,此次 100 元无门槛券随便领,全场通用(特殊商品除外),有效期一年。有网友表示,凌晨 3 点多被同行“喊醒”,让来拼多多“薅羊毛”,“只需支付 4 毛钱,就可以充值 100 元话费”。 拼多多回应表示:有黑灰产团伙通过一个过期的优惠券漏洞盗取数千万元平台优惠券,进行不正当牟利。针对此行为,平台已第一时间修复漏洞,并正对涉事订单进行溯源追踪。同时我们已向公安机关报案,并将积极配合相关部门对涉事黑灰产团伙予以打击。 **翻车点评:**本次事件除了反映出拼多多在研发流程上的管控问题,也侧写出了中国企业的公关之难:在拼多多公关看来,此次被薅羊毛 200 亿的谣言是有心人在造谣抹黑;在旁观者看来,此次 200 亿谣言是拼多多的营销手段。一场罗生门背后,除了要敬畏每一行代码,还要敬畏每一位用户才是。 翻车等级:★★★☆☆ 2、苹果误发 7 倍工资给开发者,随后追回 提名理由: 2019 年 9 月 4 日,一位名为 @waylybaye 的 IOS 开发者在社交平台上爆料:“苹果搞了个大事故!!给国内开发者打上上个月的钱的时候,把单位是人民币的钱当成美元打过来了!所有开发者的收入都翻了 7 倍!现在这笔 7 倍的外汇已经到账可以申报了,但我不敢动……请问这种情况怎么搞?” 9 月 5 日,苹果官方发出邮件回应结算出错。在邮件中,苹果公司称,由于合作银行德意志银行方的问题,影响了开发者 2019 年 7 月的收入。希望开发者能够配合银行退回错误的金额,另外再汇一笔正确的金额。 该开发者表示将配合苹果公司退回款项,律师表示如果主张返还的行为给中国开发者带来很大的不便,甚至造成一些损失并有证据证明,那么中国开发者可以向苹果公司主张赔偿损失。 **翻车点评:**如果是越南开发者,收入岂不是翻了 2 万多倍?如果是津巴布韦开发者,岂不是要上天? **翻车等级:**★★★☆☆ 3、李世石击败围棋 AI:怀疑电脑质量有问题 提名理由: 李世石是当今世界唯一一位曾经打败 AI 围棋程序 AlphaGo 的人类棋手,他在 2019 年宣布了正式退役。这位棋手表示:在 AI 出现之后,他意识到即使通过疯狂的努力再次成为排名第一的棋手,他也无法真正一览众山小,因为有一个实体你无法击败它。 此次退役赛,李世石选择了对战 NHN Entertainment 开发的 AI 围棋程序 HanDol,这名 AI 棋手已经打败了韩国排名前五的棋手。2019 年 12 月 18 日,退役赛首战,李世石被让两子,做好了首战告负心理准备的李世石却意外取胜,原因在于 AI 程序在对弈中出现了一个低级失误,被李世石抓住机会一举奠定胜局。赢棋后的李世石并没有表现出过多的兴奋,他甚至怀疑是这台电脑的质量没有达到应有的水平。 **翻车点评:**AI、大数据、云计算的三位一体 ABC 战略,将给未来的世界带来怎样的颠覆?也许再过几年,你看到的金翻车奖就是 AI 评选的了。 翻车等级:★★★☆☆ 4、程序员用 Null 做车牌,命中车管所漏洞吃下所有无主罚单 提名理由: Joseph Tartaro 是一位美国软件安全领域的专家,2016 年年底,Tartaro 决定要注册一块有个性的车牌。作为一名软件安全方面的专家,他有着许多技术人独有的职业癖好:希望车牌号能够与工作联系在一起。“我可以给我老婆注册一块 VOID 车牌,这样我们的车道就变成了 NULL 和 VOID 了”。 当然,这里面是有其深层含义的。Tartaro 在最近的一次 Defcon 黑客大会上说,“null”在很多编程语言中是一个文本字符串,用来表示空值或未定义的值。在很多计算机中,null 就是 void。也就是说,他跟她老婆其实是二位一体的存在,公不离婆秤不离砣,颇有点程序员式的浪漫。但很快,这个车牌就让他浪不起来了,因为 Null 命中了车管所系统漏洞,他为此收到了所有的无名罚单,总额超过 1.2 万美元。他后来坦言,初衷其实只是为了使用 Null 车牌来逃避罚单,万万没想到无名罚单却成了自己的。 延展阅读:使用 Null 做自定义车牌,成功命中车管所系统漏洞,所有未填车牌的罚单都是我的了 **翻车点评:**我在看房的时候是坚决不看 404 号门牌的,这哥们却主动给自己报空指针,果然跟那些妖艳贱货有些不同。 **翻车等级:**★★★☆☆ 5、游戏公司主程锁死服务器事件 提名理由: 2019 年 1 月 21 日,一封《告游戏行业全体同仁书》将一家创业公司 C++ 主程燕某推向舆论高潮,这篇文章指责燕某在就职深圳螃蟹网络科技有限公司 3 个月期间,出于报复心理,于游戏上线测试当天无故失踪并锁死电脑和服务器,最终导致公司开发两年的项目失败,损失惨重,创始人尹某背上百万债务开始打工之路。 1 月 24 日,燕某发表长文针对深圳市螃蟹网络科技有限公司创始人尹某的《告游戏行业全体同仁书》中提及的各项指责以及网络传言一一反驳,并表示一切法庭上见,相信法律会还一个公道。 **翻车点评:**2019 年让吃瓜群众真正学到了新闻等等再看,本次事件是典型的反转案例,从《告游戏行业全体同仁书》发布后的”程序员是如何逼死一家公司“的舆论,到后来的风向大反转,深刻地揭示了:瓜,要慢慢吃。脸,要慢慢打。 **翻车等级:**★★★★☆ 6、李彦宏被泼水 提名理由: 2019 年 7 月 3 日,百度 AI 开发者大会于北京国家会议中心举行。百度创始人、董事长兼任 CEO 李彦宏首先发表演讲。而在他正在演示 AI 自主泊车“最后一公里”时,有持矿泉水瓶的男青年冲上台,将水浇在李彦宏头上。李彦宏的白衬衫几乎湿透,他愣了一下后说:“What‘s your problem?” 随后泼水者被工作人员控制,李彦宏在掌声鼓励中说道:“大家看到在 AI 前进的道路上还是会有各种各样想不到的事情会发生。但是我们前行的决心不会改变,我们坚信 AI 会改变每一个人的生活。” **翻车点评:**在技术发展的历史上,总会出现风口过热的情况,无论是 AI 还是区块链,都存在被吹过头的现象,我们愿意看到有清醒的人为这些过热的技术降降温,但却绝对不认可目前这种方式。 翻车等级:★★★★☆ 7、62 岁程序员骚操作,翻车获刑 **提名理由: ** 现年 62 岁的大卫·廷利 (David Tinley) 来自匹兹堡附近的哈里森市,廷利为西门子在 Monroeville 的办事处工作了将近 10 年的时间,他曾接过一个为西门子公司创建管理订单的电子表格需求,电子表格包含自定义脚本,可以根据存储在其他远程文档中的当前订单更新文件的内容,从而允许公司自动化库存和订单管理。 廷利十年前在给西门子写的电子表格中植入了逻辑炸弹,它会在特定日期之后导致电子表格崩溃,于是西门子就必须再次雇佣他进行修复,每次都需要重新支付修复费用,持续时间近 3 年。最近他被抓包了,面临最高十年监禁和 25 万美元(约合人民币 172 万)的指控。 **翻车点评:**西门子居然没有人 review 代码,廷利居然忘了自己挖的坑的发作时间,60 多岁还没退休,资本主义果然罪恶,emmm… 翻车等级:★★★★☆ 8、FBI 网站被黑,数千特工信息泄露 提名理由: 在传统的好莱坞大片里,FBI 通常都是神通广大,无所不能,个个有着汤姆斯克鲁斯的脸,施瓦辛格的体格,既有拳脚功夫了得的特工,也有技术实力超群的 Nerd。从来只有他们攻破某某国家防火墙的份,但现实告诉我们,这真的只是在拍戏。 2019 年 4 月,包括 TechCrunch 等多家媒体报导,一个黑客组织黑了美国联邦调查局 FBI 的附属网站,并泄露了数千名联邦特工和执法人员的个人信息。黑客攻击了与 FBI 培训学院 National Academy Association 相关的三个网站,利用其中存在的漏洞,下载了每个服务器上的内容。随后黑客将数据发布到他们自己的网站上,并提供下载。电子表格在删除重复数据后包含大约 4 000 条独特记录,包括 FBI 特工与其它执法人员的姓名、个人和政府电子邮件地址、职位、电话号码和邮政地址等信息。 **翻车点评:**有道是终日打雁,却被雁啄了眼睛。但对我们这一代看着 FBI Warning 长大的孩子来说,FBI 它算个球。 翻车等级:★★★★☆ 9、IT 圈的暴力裁员事件 提名理由: 2018 年的春天,堪称近年来最暖的春天。彼时人工智能领域风起云涌,AI 创业公司们纷纷高薪疯抢 AI 开发者,月薪动辄 10 万级别。人工智能的流行还未结束,一个名叫区块链的技术突然又火爆了起来,一时间,“凡人饮水处,皆言区块链”。那是程序员们最甜蜜的一段时间。 这一年的上半年,互联网公司们扎堆上市,蔚为壮观:哔哩哔哩、爱奇艺、美团、小米、拼多多、趣头条……上市后的互联网新兴巨头、独角兽公司为了攻城略地,开启了全面的整军备战:唯有技术、开发者,才是未来的决定因素,这是技术最好的时代。许多人都如此笃信。 一年后的 2019,一切变了:保安赶走身患绝症员工、统计时长裁员、251、1024 等事件频繁映入眼帘,从最开始的愤怒到最后来的无助,我们感同身受。当企业紧缩银根,高薪资的开发们就成了裁员者的 KPI 了。 **翻车点评:**2019 也许是过去十年最坏的一年,也可能是未来十年最好的一年。如果真到万不得已,我们只求一场好聚好散。PS:小编我买了一支录音笔。 **翻车等级:**★★★★★ 10、波音 737 Max 客机软件故障坠机事件 提名理由: 2019 年 3 月 10 日,埃塞俄比亚航空公司一架波音 737 MAX 8 客机在飞往肯尼亚途中坠毁。机上有 149 名乘客和 8 名机组成员,无人生还。据报道,此次失事的是一架全新的波音飞机,四个月前才交付给该航空公司。这是波音 737 MAX 8 半年内出现的第二起严重事故。(第一起为 2018 年 10 月 29 日印尼狮航的坠落事件,189 人罹难) 两次空难的影响因素都有该机型配置的自动控制下压机头的系统,其设计初衷是,如果机身上的传感器检测到高速失速的情况,即使在没有飞行员输入信号的情况下,该系统将强制将飞机的机头向下推。但在狮航空难事件中,该系统接收到了错误数据,导致飞机在正常情况下开始不断下压机头,飞行员在 11 分钟内连续手动拉升 20 余次终告失败,坠海罹难。 这次事故引发了技术圈的广泛讨论,这种由软件带来的自动化能力,究竟是好是坏? **点评:**两起空难总计 346 条人命面前,我们不愿也不敢戏谑。通过对波音公司的陆续调查发现,该公司为了节省成本,裁员了大量资深开发,代之以时薪 9 美元的印度外包,这家数字化转型的“代表企业”看起来光鲜亮丽,但也有阳光下的阴暗背面。 **等级:**★★★★★ 其他候选事件 韩企被爆用免费饮料换 GitHub 上的 star Twitter CEO 杰克·多西的推特账号被黑 特斯拉 App 突然瘫痪,大批车主没法上车 太空作案,NASA 女航天员在太空盗窃前任银行账户 中国人霸榜 GitHub Trending 引发国外开发者不满 你心目中,今年的翻车新闻之首是谁呢?

游客pklijor6gytpx 2020-01-02 10:26:08 0 浏览量 回答数 0

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人工智能技术百问——机器真的能取代人类吗

yq传送门 2019-12-01 20:27:57 4467 浏览量 回答数 3

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错误(error )是指人们在使用软、硬件的时候,软、硬件不能正常操作的一种现象。由于错误的类型很多,为了对错误进行区分,系统设定了错误代码(error code),软、硬件在运行中如果发生错误,将通过它内部的原有的设定判断、识别而通过错误代码的显示方式给操作者,操作者通过错误代码识别,快速找到软、硬件不能正常操作的具体原因。windows错误代码列举1100 已经到达磁带的物理尽头。1101 磁带访问到文件标记。1102 到达磁带或分区首部。1103 磁带访问到文件组的末尾。1104 磁带上没有其他数据。1105 磁带无法分区。1106 访问多重卷分区的新磁带时,当前的区块大小不正确。1107 加载磁带时,找不到磁带分区信息。1108 无法锁定媒体退出功能。1109 无法卸载媒体。1110 驱动器中的媒体已经更改。1111 已经复位I/O 总线。1112 驱动器中没有媒体。1113 在目标多字节代码页中不存在对单码字符的映射。1114 动态链接库 (DLL) 初始化例程失败。1115 正在关闭系统。1116 无法终止系统关机,因为没有进行中的关机操作。1117 由于 I/O 设备出现错误,无法运行该请求。1118 串行设备初始化失败。将卸载串行驱动程序。1119 无法打开正与其他设备共享中断请求 (IRQ) 的设备。至少有一个使用该 IRQ 的设备已经打开。1120 由于再次写入串行口,串行 I/O 操作已结束。(IOCTL_SERIAL_XOFF_COUNTER 为零。)1121 由于超时,串行 I/O 操作已结束。 (IOCTL_SERIAL_XOFF_COUNTER 未达到零。)1122 在软盘上找不到标识符地址标记。1123 软盘扇区标识符字段与软盘控制器磁道地址不匹配。1124 软盘控制器报告软盘驱动程序不能识别的错误。1125 软盘控制器返回的结果和注册的不一致。1126 访问硬盘时,再校准操作失败,再试一次后也无法操作。1127 访问硬盘时,磁盘操作失败,再试一次后仍没有作用。1128 访问硬盘时,需要重启动磁盘控制器,但仍未成功。1129 磁带已卷到尽头。1130 可用的服务器存储区不足,无法执行该命令。1131 检测到潜在的死锁情况。1132 指定的基址或文件偏移量没有正确对齐。1140 试图更改系统电源状态的操作被另一应用程序或驱动程序禁止。1141 系统 BIOS 无法更改系统电源状态。1142 试图在一文件上创建超过系统允许数额的链接。1150 指定的程序需要新的 Windows 版本。1151 指定的程序不是 Windows 或 MS-DOS 程序。1152 无法启动指定程序的多个实例。1153 指定的程序是为 Windows 的早期版本编写的。1154 运行此应用程序所需的某个库文件已损。1155 没有应用程序与该操作中所指定的文件关联。1156 将命令发送到应用程序时出现错误。1157 找不到运行此应用程序所需的某个库文件。1158 当前进程已使用了 Window 管理器对象的系统允许的所有句柄。1159 消息只能与同步操作一起使用。1160 指出的源元素没有媒体。1161 指出的目标元素已包含媒体。1162 指出的元素不存在。1163 指出的元素是未显示的存储资源的一部分。1164 指出的设备需要重新初始化,因为硬件有错误。1165 设备显示在尝试进一步操作之前需要清除。1166 设备显示它的门仍是打开状态。1167 设备没有连接。1168 找不到元素。1169 索引中没有同指定项相匹配的项。1170 在对象上不存在指定的属性集。1171 传递到 GetMouseMovePoints 的点不在缓冲区中。1172 跟踪(工作站)服务没运行。1173 找不到卷 ID。1175 无法删除要被替换的文件。1176 无法将替换文件移到要被替换的文件。要被替换的文件保持原来的名称。1177 无法将替换文件移到要被替换的文件。要被替换的文件已被重新命名为备份名称。1178 卷更改记录被删除。1179 卷更改记录服务不处于活动中。1180 找到一份文件,但是可能不是正确的文件。1181 日志项已从日志中删除。1200 指定的设备名无效。1201 设备当前虽然未连接,但它是记忆连接。1202 试图记起已经记住的设备。1203 网络供应商不接受给定的网络路径。1204 指定的网络供应商名无效。1205 无法打开网络连接配置文件。1206 网络连接配置文件已损坏。1207 无法列举非包容类。1208 出现扩展错误。1209 指定组名的格式无效。1210 指定计算机名的格式无效。1211 指定事件名的格式无效。1212 指定域名的格式无效。1213 指定服务名的格式无效。1214 指定网络名的格式无效。1215 指定共享名的格式无效。1216 指定密码的格式无效。1217 指定的邮件名无效。1218 指定邮件目的地的格式无效。1219 所提供的凭据与现有凭据设置冲突。1220 试图与网络服务器建立会话,但与该服务器建立的会话太多。1221 网络上的其他计算机已经使用该工作组或域名。1222 网络不存在或者没有启动。1223 用户已经取消该操作。1224 所要求的操作无法在已经打开用户映射区域的文件中运行。1225 远程系统拒绝网络连接。1226 已经关闭网络连接。1227 网络传输的终点已经有一个地址与其关联。1228 网络终点尚未与地址关联。1229 试图在不存在的网络连接中操作。1230 试图在活动的网络连接上进行无效操作。1231-1233不能访问网络位置。有关网络疑难解答的信息,请参阅 Windows 帮助。1234 远程系统的目标网络端点没有运行任何服务。1235 该请求已经终止。1236 本地系统已经终止网络连接。1237 无法完成操作。请再试一次。1238 无法创建到该服务器的连接,因为已经到达了该帐户同时连接的最大数目。1239 试图在该帐户未授权的时间内登录。1240 尚未授权此帐户从该站登录网络。1241 网络地址无法用于要求的操作。1242 服务已经注册。1243 指定的服务不存在。1244 由于尚未验证用户身份,无法执行要求的操作。1245 由于用户尚未登录网络,无法运行要求的操作。指定的服务不存在。1246 继续工作。1247 完成初始化操作后,试图再次运行初始化操作。1248 没有其他本地设备。1249 指定的站点不存在。1250 具有指定名称的域控制器已经存在。1251 只有连接到服务器上时,才支持该操作。1252 即使没有改动,组策略框架也应该调用扩展。1253 指定的用户没有一个有效的配置文件。1254 Microsoft Small Business Server 不支持此操作。1300 不是对所有的调用方分配引用特权。1301 帐户名与安全标识符之间的映射未完成。1302 没有为该帐户明确地设置系统配额限制。1303 没有可用的密钥。返回已知的密钥。1304 密码太复杂,无法转换成 LAN Manager 密码。返回的 LAN Manager 密码是空字符串。1305 修订级别未知。1306 表示两个修订级别不兼容。1307 无法将此安全标识符指定为该对象的拥有者。1308 无法将此安全标识符指定为主要的对象组。1309 当前并未模拟客户的线程试图操作模拟令牌。1310 不可以禁用该组。1311 没有可用的登录服务器处理登录请求。1312 指定的登录会话不存在。该会话可能已终止。1313 指定的权限不存在。1314 客户不保留请求的权限。1315 提供的名称不是正确的帐户名称格式。1316 指定的用户已经存在。1317 指定的用户不存在。1318 指定的组已经存在。1319 指定的组不存在。1320 或者指定的用户帐户已经是某个特定组的成员,或者也可能指定的组非空而不能被删除。1321 指定的用户帐户不是所指定组帐户的成员。1322 上次保留的管理帐户无法关闭或删除。1323 无法更新密码。所输入的密码不正确。1324 无法更新密码。所提供的新密码包含不可用于密码的值。1325 无法更新密码。为新密码提供的值不符合字符域的长度、复杂性或历史要求。1326 登录失败: 用户名未知或密码错误。1327 登录失败: 用户帐户限制。1328 登录失败: 违反帐户登录时间限制。1329 登录失败: 禁止用户登录到该计算机上。1330 登录失败: 指定的帐户密码已过期。1331 登录失败: 当前禁用帐户。1332 未完成帐户名与安全性标识符之间的映射。1333 一次请求的本地用户标识符(LUID)太多。1334 没有其他可用的本地用户标识符(LUID)。1335 对这个特定使用来说,安全标识符的子部分是无效的。1336 访问控制清单(ACL)结构无效。1337 安全标识符结构无效。1338 安全描述符结构无效。1340 无法创建继承的访问控制列表(ACL)或访问控制项目(ACE)。1341 当前已禁用服务器。1342 当前已启用服务器。1343 所提供的值是无效的标识符授权值。1344 没有更多的内存用于更新安全信息。1345 指定的属性无效,或指定的属性与整个组的属性不兼容。1346 或者没有提供所申请的模仿级别,或者提供的模仿级别无效。1347 无法打开匿名级安全性符号。1348 所请求的验证信息类别无效。1349 该类符号不能以所尝试的方式使用。1350 无法在没有相关安全性的对象上运行安全操作。1351 未能从域控制器读取配置信息,或者是因为机器不可使用,或者是访问被拒绝。 错误(error )是指人们在使用软、硬件的时候,软、硬件不能正常操作的一种现象。由于错误的类型很多,为了对错误进行区分,系统设定了错误代码(error code),软、硬件在运行中如果发生错误,将通过它内部的原有的设定判断、识别而通过错误代码的显示方式给操作者,操作者通过错误代码识别,快速找到软、硬件不能正常操作的具体原因。windows错误代码列举1100 已经到达磁带的物理尽头。1101 磁带访问到文件标记。1102 到达磁带或分区首部。1103 磁带访问到文件组的末尾。1104 磁带上没有其他数据。1105 磁带无法分区。1106 访问多重卷分区的新磁带时,当前的区块大小不正确。1107 加载磁带时,找不到磁带分区信息。1108 无法锁定媒体退出功能。1109 无法卸载媒体。1110 驱动器中的媒体已经更改。1111 已经复位I/O 总线。1112 驱动器中没有媒体。1113 在目标多字节代码页中不存在对单码字符的映射。1114 动态链接库 (DLL) 初始化例程失败。1115 正在关闭系统。1116 无法终止系统关机,因为没有进行中的关机操作。1117 由于 I/O 设备出现错误,无法运行该请求。1118 串行设备初始化失败。将卸载串行驱动程序。1119 无法打开正与其他设备共享中断请求 (IRQ) 的设备。至少有一个使用该 IRQ 的设备已经打开。1120 由于再次写入串行口,串行 I/O 操作已结束。(IOCTL_SERIAL_XOFF_COUNTER 为零。)1121 由于超时,串行 I/O 操作已结束。 (IOCTL_SERIAL_XOFF_COUNTER 未达到零。)1122 在软盘上找不到标识符地址标记。1123 软盘扇区标识符字段与软盘控制器磁道地址不匹配。1124 软盘控制器报告软盘驱动程序不能识别的错误。1125 软盘控制器返回的结果和注册的不一致。1126 访问硬盘时,再校准操作失败,再试一次后也无法操作。1127 访问硬盘时,磁盘操作失败,再试一次后仍没有作用。1128 访问硬盘时,需要重启动磁盘控制器,但仍未成功。1129 磁带已卷到尽头。1130 可用的服务器存储区不足,无法执行该命令。1131 检测到潜在的死锁情况。1132 指定的基址或文件偏移量没有正确对齐。1140 试图更改系统电源状态的操作被另一应用程序或驱动程序禁止。1141 系统 BIOS 无法更改系统电源状态。1142 试图在一文件上创建超过系统允许数额的链接。1150 指定的程序需要新的 Windows 版本。1151 指定的程序不是 Windows 或 MS-DOS 程序。1152 无法启动指定程序的多个实例。1153 指定的程序是为 Windows 的早期版本编写的。1154 运行此应用程序所需的某个库文件已损。1155 没有应用程序与该操作中所指定的文件关联。1156 将命令发送到应用程序时出现错误。1157 找不到运行此应用程序所需的某个库文件。1158 当前进程已使用了 Window 管理器对象的系统允许的所有句柄。1159 消息只能与同步操作一起使用。1160 指出的源元素没有媒体。1161 指出的目标元素已包含媒体。1162 指出的元素不存在。1163 指出的元素是未显示的存储资源的一部分。1164 指出的设备需要重新初始化,因为硬件有错误。1165 设备显示在尝试进一步操作之前需要清除。1166 设备显示它的门仍是打开状态。1167 设备没有连接。1168 找不到元素。1169 索引中没有同指定项相匹配的项。1170 在对象上不存在指定的属性集。1171 传递到 GetMouseMovePoints 的点不在缓冲区中。1172 跟踪(工作站)服务没运行。1173 找不到卷 ID。1175 无法删除要被替换的文件。1176 无法将替换文件移到要被替换的文件。要被替换的文件保持原来的名称。1177 无法将替换文件移到要被替换的文件。要被替换的文件已被重新命名为备份名称。1178 卷更改记录被删除。1179 卷更改记录服务不处于活动中。1180 找到一份文件,但是可能不是正确的文件。1181 日志项已从日志中删除。1200 指定的设备名无效。1201 设备当前虽然未连接,但它是记忆连接。1202 试图记起已经记住的设备。1203 网络供应商不接受给定的网络路径。1204 指定的网络供应商名无效。1205 无法打开网络连接配置文件。1206 网络连接配置文件已损坏。1207 无法列举非包容类。1208 出现扩展错误。1209 指定组名的格式无效。1210 指定计算机名的格式无效。1211 指定事件名的格式无效。1212 指定域名的格式无效。1213 指定服务名的格式无效。1214 指定网络名的格式无效。1215 指定共享名的格式无效。1216 指定密码的格式无效。1217 指定的邮件名无效。1218 指定邮件目的地的格式无效。1219 所提供的凭据与现有凭据设置冲突。1220 试图与网络服务器建立会话,但与该服务器建立的会话太多。1221 网络上的其他计算机已经使用该工作组或域名。1222 网络不存在或者没有启动。1223 用户已经取消该操作。1224 所要求的操作无法在已经打开用户映射区域的文件中运行。1225 远程系统拒绝网络连接。1226 已经关闭网络连接。1227 网络传输的终点已经有一个地址与其关联。1228 网络终点尚未与地址关联。1229 试图在不存在的网络连接中操作。1230 试图在活动的网络连接上进行无效操作。1231-1233不能访问网络位置。有关网络疑难解答的信息,请参阅 Windows 帮助。1234 远程系统的目标网络端点没有运行任何服务。1235 该请求已经终止。1236 本地系统已经终止网络连接。1237 无法完成操作。请再试一次。1238 无法创建到该服务器的连接,因为已经到达了该帐户同时连接的最大数目。1239 试图在该帐户未授权的时间内登录。1240 尚未授权此帐户从该站登录网络。1241 网络地址无法用于要求的操作。1242 服务已经注册。1243 指定的服务不存在。1244 由于尚未验证用户身份,无法执行要求的操作。1245 由于用户尚未登录网络,无法运行要求的操作。指定的服务不存在。1246 继续工作。1247 完成初始化操作后,试图再次运行初始化操作。1248 没有其他本地设备。1249 指定的站点不存在。1250 具有指定名称的域控制器已经存在。1251 只有连接到服务器上时,才支持该操作。1252 即使没有改动,组策略框架也应该调用扩展。1253 指定的用户没有一个有效的配置文件。1254 Microsoft Small Business Server 不支持此操作。1300 不是对所有的调用方分配引用特权。1301 帐户名与安全标识符之间的映射未完成。1302 没有为该帐户明确地设置系统配额限制。1303 没有可用的密钥。返回已知的密钥。1304 密码太复杂,无法转换成 LAN Manager 密码。返回的 LAN Manager 密码是空字符串。1305 修订级别未知。1306 表示两个修订级别不兼容。1307 无法将此安全标识符指定为该对象的拥有者。1308 无法将此安全标识符指定为主要的对象组。1309 当前并未模拟客户的线程试图操作模拟令牌。1310 不可以禁用该组。1311 没有可用的登录服务器处理登录请求。1312 指定的登录会话不存在。该会话可能已终止。1313 指定的权限不存在。1314 客户不保留请求的权限。1315 提供的名称不是正确的帐户名称格式。1316 指定的用户已经存在。1317 指定的用户不存在。1318 指定的组已经存在。1319 指定的组不存在。1320 或者指定的用户帐户已经是某个特定组的成员,或者也可能指定的组非空而不能被删除。1321 指定的用户帐户不是所指定组帐户的成员。1322 上次保留的管理帐户无法关闭或删除。1323 无法更新密码。所输入的密码不正确。1324 无法更新密码。所提供的新密码包含不可用于密码的值。1325 无法更新密码。为新密码提供的值不符合字符域的长度、复杂性或历史要求。1326 登录失败: 用户名未知或密码错误。1327 登录失败: 用户帐户限制。1328 登录失败: 违反帐户登录时间限制。1329 登录失败: 禁止用户登录到该计算机上。1330 登录失败: 指定的帐户密码已过期。1331 登录失败: 当前禁用帐户。1332 未完成帐户名与安全性标识符之间的映射。1333 一次请求的本地用户标识符(LUID)太多。1334 没有其他可用的本地用户标识符(LUID)。1335 对这个特定使用来说,安全标识符的子部分是无效的。1336 访问控制清单(ACL)结构无效。1337 安全标识符结构无效。1338 安全描述符结构无效。1340 无法创建继承的访问控制列表(ACL)或访问控制项目(ACE)。1341 当前已禁用服务器。1342 当前已启用服务器。1343 所提供的值是无效的标识符授权值。1344 没有更多的内存用于更新安全信息。1345 指定的属性无效,或指定的属性与整个组的属性不兼容。1346 或者没有提供所申请的模仿级别,或者提供的模仿级别无效。1347 无法打开匿名级安全性符号。1348 所请求的验证信息类别无效。1349 该类符号不能以所尝试的方式使用。1350 无法在没有相关安全性的对象上运行安全操作。1351 未能从域控制器读取配置信息,或者是因为机器不可使用,或者是访问被拒绝。

1652919821114713 2019-12-02 00:43:41 0 浏览量 回答数 0
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