mx币,现在都是什么样的人在从事区块链这些人都赚到钱了吗

作者mx币:蜂巢财经区块链学院(hiveecon)

通过观察,大致有三类人是区块链的主力军。

第一,极客;

第二,互联网转型;

第三,骗子或韭菜收割机。

一、极客型:

区块链本身就是一帮技术即可捣鼓出来的。比如比特币的创始人中本聪,最开始就是在一群极客聚集的社群进行比特币的探讨和研究。以太坊的Vitalik Buterin(V神)和EOS的Daniel Larimer(BM)也都属于极客类型。极客和普通程序员的区别是,它们是突破边界,不喜欢按部就班的一群人。

比如Vitalik Buterin 很小的时候便会自己编写代码,第一次接触到比特币也仅仅才17岁。和比尔盖茨、扎克伯格一样,Vitalik Buterin在进入滑铁卢大学一年后选择退学。同年,他公布以太坊白皮书,开始向外界介绍他的加密项目—Ethereum,这是一个开源的有智能合约功能的公共区块链平台。他几乎凭借一己之力将区块链带入智能合约的2.0时代;

Daniel Larimer是EOS的开发公司Block.one的CTO,江湖人称BM。他可能是目前世界上唯一一个连续成功开发了三个基于区块链技术的去中心化系统的人。极客是孤傲的,BM被中本聪怼过,被V神怼过。然后不服,自立门户搞起了EOS实现自己理想。

中国做区块链的人也不乏极客,比原链的创始人长铗虽然不是直接做技术,但其不安分的行为是极客的典型特征。

二、互联网转型型:

迅雷集团CEO陈磊是这方面最典型的代表。陈磊,前腾讯云计算公司总裁。曾在腾讯公司负责腾讯云、腾讯开放平台、腾讯社交广告的管理工作。此前分别在美国google、微软,从事云计算、大数据等研发管理工作,毕业于中国清华大学,并拥有美国德克萨斯州大学硕士学位。2014年获年度中国云计算最具影响力人物,2015年被评为互联网行业年度杰出人物。如果没有区块链,陈磊一样能成为互联网领域的重要角色。陈磊正好结合迅雷的特点,打造了性能出众的迅雷链,让中国有了可以挑战EOS的区块链平台。

蔡文胜是另一个互联网转型。蔡文胜是互联网老将,先后投资4399游戏、美图秀秀、暴风影音以及58同城等数十个互联网项目。目前仍担任美图秀秀的董事长。涉足区块链后,蔡文胜投资OKex虚拟货币交易所,上线了名为美蜜币的代币,还存了1万枚比特币。

三、骗子或韭菜收割机

任何有利可图的地方,都会有骗子和投机者趁虚而入。

随着区块链的崛起,一批披着区块链外衣的骗子,掌握了人类历史上最快速、可持续的赚钱方法——ICO,或者伪ICO传销。

比如英雄链(HTC),影视链(MDC)、艺术链(Arts)、矿世币(BMB)、超级明星(MXCC)、中银兑(YZD)、体验的HPC国际康养等空气币跑路、被立案、或者失联,他们少则圈钱几千万,多则数亿。

还有些韭菜收割机,以从韭菜那边收割钱财为荣。比如币圈大宝二爷(郭宏才),他直言:“监管要来的越严厉越好,因为监管越严厉,媒体报道就越多,宣传就越猛,宣传越猛的话,进来的人就越多,币价就越高,币价越高我们就能挣钱。”今年3月,宝二爷在美国硅谷购置了一套百亩大的庄园。一个月后,他将标有“韭菜庄园”的牌子挂在大门上。在庄园的一角,他开垦了一小片土地,种上了绿油油的韭菜。他内心是喜欢割韭菜的。包括李笑来、薛蛮子、吴忌寒,他们虽然没有宝二爷那么直白,但都是韭菜收割机。

四、未来都是参与人

虽然区块链行业内存在这骗子、韭菜收割机这样的以收割他人利益的人。但是上帝的归上帝、凯撒的归凯撒。其技术应用也在深入。

都说2018年是区块链3.0元年,即区块链在推动实体经济发展方面越来越务实、落地项目越来越多。其标志是:

1. 首先包括百万TPS的迅雷链上线、EOS6月发布、以及以太坊扩容等,能够为区块链的实际应用提供公链日趋完善;

2.包括华为、腾讯、阿里、百度、小米等科技企业都开始落地区块链应用,让区块链不再局限于极客圈和炒币圈;

3.包括各大银行、保险机构、政府部门都开始试水区块链,也让区块链不局限于科技圈。

或许未来我们每个人都是区块链的参与人。

感谢邀请回答。

mx币,现在都是什么样的人在从事区块链这些人都赚到钱了吗

人工智能现在有2个方向。

mx币,现在都是什么样的人在从事区块链这些人都赚到钱了吗

一。机器学习

机器学习首先要介绍的是sklearn,这个是开源的基于python语言的机器学习工具包。其中包含了有分类、回归、聚类、降维、模型选择、预处理等大多数机器学习算法包和数据处理包。

预处理:特征提取和归一化。

分类:识别某个对象属于哪个类别

回归:预测与对象相关联的连续值属性

聚类:将相似对象自动分组

降维:减少要考虑的随机变量的数量

模型选择:比较,验证,选择参数和模型。

每种算法库具体包含的具体算法如下。

除了sklearn外,机器学习三大神器GBDT、XGBoost、LightGBM也是参加竞赛和优化算法的必备。

GBDT用来做回归预测,调整后也可以用于分类。

XGBoost能自动利用cpu的多线程,而且适当改进了gradient boosting,在代价函数里加入了正则项,用于控制模型的复杂度。

lightGBM:基于决策树算法的分布式梯度提升框架。相比于xgboost,速度更快 内存消耗更低。是现在最常用的竞赛快速提升神器。

说完了机器学习,就进入人工智能的最神奇的深度学习了。

二。深度学习

在Python范围内,深度学习的框架真是百花齐放。最正统的就是TensorFlow。Google出品,出身名门。当然,大宅门里不一定最好用,一直盯住TensorFlow使用中为人诟病的艰难语法,有好心人出了一个优化版本,Keras,非常好用。在TensorFlow 2.0中干脆将Keras纳入豪门,和TF合二为一了。

Theano 是诸多学习框架的“发言人”,用他写代码,可以保证你的深度学习代码灵活实现算法,但这个框架学习比较困难。

如果搞科研,亚马逊(Amazon)选择的深度学习库,并且也许是最优秀的库。但Mxnet币Theano还难学,大家掂量着来吧。

另外,好用强大的FaceBook出品Pytorch你一定要试试。它完全地对动态图的支持让人耳目一新。

谢谢大家,希望你看完本文后,能选择适合你的Python人工智能框架。

2022-06-11

2022-06-11