科普-一文看懂明网（科普阅读理解）-币行情-麦斯财经

OmO——"OmO "'即Online-Merge-Offline线上与线下融合。不同于"O2O"，"OmO"强调的是小制造企业在其中的价值。四个要素将助力OmO时代的到来：智能手机的大范围运用、流利的支付系统、质优价廉的传感器、以及野生智能技术的提高。如磁云投资孵化的集合制造，就在十分传统的复制行业，发扬了"产业大脑"的高效整合才干。

产业金融—— 产业金融是产业生态和互联网金融的分别，是产业互联网的靶心。做B2B肯定不要遗忘产业金融。产业金融是衍生模式，是产业生态的核心突破口及主要赔本点。中国的传统产业并不缺钱，资金大都以应收对付账款的方式沉淀在路上，因此冗杂出现活动资金"饥渴症"。

产业互联网ADI引擎

任何技术的提高都有一个逐渐被接受、走向干练的进程。互联网最早就是一批IT精英做进去的。实业不好做他们就从虚拟末尾做，所以BAT基本上叫虚拟经济。但是技术提高到肯定水平，会就像气氛和水一样浸透到各行各业去，推进各行各业发生革新。为此，磁云科技提出了ADI引擎：

ADI=API+DataFlowX+Intelligence， A引擎是"+互联网"，它的实质是让产业链接起来。D引擎是基于"区块链+"的活的大数据，可实现数据活动，数据交流，让数据价值最大化。I引擎就是基于"AI+"的智能化，未来的智能商业、智能金融，包括创新的驱动引擎都会基于"AI+"实现。

以后，互联网对整团体类的影响远远超出了人们的想象和预期，整个商业文明正在被重构，这是"技术为王"的时代。ADI它将互联网保守架构与产业运用的专长相分别，为企业提供转型升级新引擎。ADI的手腕是重构商业文明，让企业与企业之间互通有无、供需互享，转向矫捷化、网式发展，并经过大数据的活动、交流、集成，实现智能化商业创新。ADI引入了基于互联网的技术架构，企业可以愈加灵敏地应对市场的不肯定性。

产业互联网的兴起，意味着制造、农业、动力、物流、交通、教育等诸多传统范围相继都将被互联网所改动和重构，并经过互联网进步跨行业协同的效率实现跨越式发展，让我们拭目以待。

物联网是新一代信息技术的主要组成局部，也是“信息化”时代的主要发展阶段。其英文称号是：“Internet of things（IoT）”。望文生义，物联网就是物物相连的互联网。这有两层意义：其一，物联网的核心和基础依然是互联网，是在互联网基础上的延伸和扩展的网络；其二，其用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间，停止信息交流和通讯，也就是物物相息。物联网通过智能感知、识别技术与普适计算等通讯感知技术，普遍使用于网络的融合中，也因此被称为继计算机、互联网之后世界信息产业发展的第三次浪潮。物联网是互联网的使用拓展，与其说物联网是网络，不如说物联网是业务和使用。因此，应用创新是物联网发展的核心，以用户体验为核心的创新2.0是物联网发展的灵魂。

目前干练的工业物联网已可以实现原创监控消费装备运作状况，远程下达指令，质量追溯等等功用，不懂可以问我，希冀能帮到你。

原文链接：

更多干货就在我的团体博客欢迎关心

刚刚入门神经网络，经常会对众多的神经网络架构感到迷惘，神经网络看起来冗杂多样，但是这么多架构无非也就是三类，前馈神经网络，循环网络，对称衔接网络，本文将引见四种稀有的神经网络，区分是CNN，RNN，DBN，GAN。通过这四种基本的神经网络架构，我们来对神经网络停止肯定的了解。

神经网络是机器进修中的一种模型，是一种模拟植物神经网络行为特征，停止散布式并行信息处置的算法数学模型。这种网络依托系统的繁杂程度，通过调整内部少量节点之间相互衔接的联系，从而达周围理信息的手腕。

一般来说，神经网络的架构可以分为三类：

前馈神经网络：

这是实际应用中最稀有的神经网络类型。第一层是输入，最后一层是输入。假定有多个隐藏层，我们称之为“深度”神经网络。他们计算出一系列改动样本相似性的变换。各层神经元的活动是前一层活动的非线性函数。

循环网络：

循环网络在他们的衔接图中定向了循环，这意味着你可以依照箭头回到你开端的中央。他们可以有繁杂的静态，使其很难锻炼。他们更具有生物真实性。

循环网络的手腕使用来处置序列数据。在传统的神经网络模型中，是从输入层到隐含层再到输出层，层与层之间是全连接的，每层之间的节点是无连接的。但是这种一般的神经网络关于很多成绩却无能有力。例如，你要预测句子的下一个单词是什么，普通需求用到前面的单词，由于一个句子中前后单词并不是独立的。

循环神经网路，即一个序列以后的输出与前面的输出也相关。精细的表现方式为网络会对后面的信息进行回想并应用于当前输出的计算中，即隐藏层之间的节点不再无连接而是有连接的，并且隐藏层的输出不只包括输入层的输出还包括上一时辰隐藏层的输出。

对称连接网络：

对称连接网络有点像循环网络，但是单元之间的连接是对称的（它们在两个方向上权重相同）。比起循环网络，对称连接网络更繁杂剖析。这个网络中有更多的限制，由于它们遵守能量函数定律。没有隐藏单元的对称连接网络被称为“Hopfield 网络”。有隐藏单元的对称连接的网络被称为玻尔兹曼机。

其实之前的帖子讲过一些关于感知机的方式，这里再复述一下。

首先还是这张图

这是一个M-P神经元

一个神经元有n个输入，每一个输入对应一个权值w，神经元内会对输入与权重做乘法后求和，求和的结果与偏置做差，最终将结果放入激活函数中，由激活函数给出最后的输出，输出经常是二进制的，0 外形代表抑止，1 外形代表激活。

可以把感知机看作是 n 维实例空间中的超平面决策面，关于超平面一侧的样本，感知器输出 1，关于另一侧的实例输出 0，这个决策超立体方程是 w?x=0。那些可以被某一个超立体联系的正反样例集合称为线性可分(linearly separable)样例汇合，它们就可以使用图中的感知机表示。

与、或、非问题都是线性可分的问题，使用一个有两输入的感知机能复杂地表示，而异或并不是一个线性可分的问题，所以使用单层感知机是不行的，这时分就要使用多层感知机来处理迷惘问题了。

假设我们要锻炼一个感知机，应当怎样办呢？

我们会从随机的权值末尾，重复地应用这个感知机到每个锻炼样例，只需它误分类样例就矫正感知机的权值。重复这个进程，直到感知机准确分类一切的样例。每一步依据感知机锻炼规律来矫正权值，也就是改正与输入 xi 对应的权 wi，规律如下：

这里 t 是当前锻炼样例的手段输出，o 是感知机的输出，η 是一个正的常数称为进修速率。进修速率的作用是镇静每一步伐整权的程度，它一般被设为一个小的数值（例如 0.1），而且有时会使其随着权调整次数的增加而衰减。

多层感知机，大约说是多层神经网络无非就是在输入层与输出层之间加了多个隐藏层而已，后续的CNN，DBN等神经网络只不过是将重新想象了每一层的类型。感知机可以说是神经网络的基础，后续更为复杂的神经网络都离不开最复杂的感知机的模型，

谈到机器进修，我们经常还会跟上一个词语，叫做模式识别，但是真实环境中的模式识别常常会出现各种问题。比如：

图像联络：实在场景中总是掺杂着其它物体。很难辨别哪些局部属于同一个对象。对象的某些局部可以隐藏在其他对象的后面。

物体光照：像素的强度被光照猛烈影响。

图像变形：物体可以以各种非仿射方式变形。例如，手写也可以有一个大的圆圈或只是一个尖头。

情形支持：物体所属类别一般由它们的使用方式来定义。例如，椅子是为了让人们坐在下面而想象的，因此它们具有各种各样的物理外形。

卷积神经网络与普通神经网络的区别在于，卷积神经网络包括了一个由卷积层和子采样层构成的特征抽取器。在卷积神经网络的卷积层中，一个神经元只与部分邻层神经元连接。在CNN的一个卷积层中，一般包括若干个特征平面(featureMap)，每个特征平面由一些矩形陈设的的神经元组成，同一特征平面的神经元共享权值，这里共享的权值就是卷积核。卷积核一般以随机小数矩阵的方式初始化，在网络的锻炼过程中卷积核将进修取得合理的权值。共享权值（卷积核）带来的直接益处是增加网络各层之间的连接，同时又降低了过拟合的风险。子采样也叫做池化（pooling），一般有均值子采样（mean pooling）和最大值子采样（max pooling）两种方式。子采样可以看作一种特地的卷积过程。卷积和子采样大大简化了模型复杂度，增加了模型的参数。

卷积神经网络由三部分构成。第一部分是输入层。第二部分由n个卷积层和池化层的组合组成。第三部分由一个全连结的多层感知机分类器构成。

这里举AlexNet为例：

·输入：224×224大小的图片，3通道

·第一层卷积：11×11大小的卷积核96个，每个GPU上48个。

·第一层max-pooling：2×2的核。

·第二层卷积：5×5卷积核256个，每个GPU上128个。

·第二层max-pooling：2×2的核。

·第三层卷积：与上一层是全连接，3*3的卷积核384个。分到两个GPU上个192个。

·第四层卷积：3×3的卷积核384个，两个GPU各192个。该层与上一层连接没有经过pooling层。

·第五层卷积：3×3的卷积核256个，两个GPU上个128个。

·第五层max-pooling：2×2的核。

·第一层全连接：4096维，将第五层max-pooling的输出连接成为一个一维向量，作为该层的输入。

·第二层全连接：4096维

·Softmax层：输出为1000，输出的每一维都是图片属于该类别的概率。

卷积神经网络在模式辨认范围有着主要应用，当然这里只是对卷积神经网络做了最复杂的解说，卷积神经网络中依然有很多知识，比如部分感受野，权值共享，多卷积核等形式，后续无机会再进行解说。

传统的神经网络关于很多问题难以处理，比方你要预测句子的下一个单词是什么，一般需求用到后面的单词，由于一个句子中前后单词并不是独立的。RNN之所以称为循环神经网路，即一个序列当前的输出与后面的输出也相关。精细的表现形式为网络会对前面的信息进行回想并应用于当前输出的计算中，即隐藏层之间的节点不再无连接而是有连接的，并且隐藏层的输入不只包括输入层的输出还包括上一时辰隐藏层的输出。理论上，RNN可以对任何长度的序列数据进行处理。

这是一个简单的RNN的结构，可以看到隐藏层自己是可以跟自己进行连接的。

那么RNN为什么隐藏层能够看到上一刻的隐藏层的输出呢，其实我们把这个网络展开来开就很清楚了。

从上面的公式我们可以看出，循环层和全连接层的区别就是循环层多了一个权重矩阵 W。

假设重复把式2带入到式1，我们将获得：

在讲DBN之前，我们需求对DBN的基本组成单位有肯定的了解，那就是RBM，受限玻尔兹曼机。

首先什么是玻尔兹曼机？

[图片上传失利...(image-d36b31-1519636788074)]

如图所示为一个玻尔兹曼机，其蓝色节点为隐层，红色节点为输入层。

玻尔兹曼机和递归神经网络相比，区别体往常以下几点：

1、递归神经网络实质是进修一个函数，因此有输入和输出层的概念，而玻尔兹曼机的用途在于学习一组数据的“内在表示”，因此其没有输出层的概念。

2、递归神经网络各节点链接为有向环，而玻尔兹曼机各节点连接成无向完整图。

而受限玻尔兹曼机是什么呢？

最简单的来说就是参与了限制，这个限制就是将完整图变成了二分图。即由一个显层和一个隐层构成，显层与隐层的神经元之间为双向全连接。

h表示隐藏层，v表示显层

在RBM中，恣意两个相连的神经元之间有一个权值w表示其连接强度，每个神经元自身有一个偏置系数b（对显层神经元）和c（对隐层神经元）来表示其自身权重。

详细的公式推导在这里就不展现了

DBN是一个概率生成模型，与传统的区分模型的神经网络相对，生成模型是树立一个观察数据和标签之间的分别散布，对P(Observation|Label)和 P(Label|Observation)都做了评价，而辨别模型仅仅而已评价了后者，也就是P(Label|Observation)。

DBN由多个限制玻尔兹曼机（Restricted Boltzmann Machines）层组成，一个典型的神经网络类型如图所示。这些网络被“限制”为一个可视层和一个隐层，层间具有连接，但层内的单元间不具有连接。隐层单元被训练去捕捉在可视层表现进去的高阶数据的相关性。

生成统一网络其实在之前的帖子中做过解说，这里在说明一下。

生成统一网络的手段在于生成，我们传统的网络结构常常都是辨别模型，即辨别一个样本的真实性。而生成模型能够依据所提供的样本生成相似的新样本，留意这些样本是由计算机学习而来的。

GAN一般由两个网络组成，生成模型网络，辨别模型网络。

生成模型 G 捕捉样本数据的分布，用遵从某一分布（平均分布，高斯分布等）的噪声 z 生成一个类似真实训练数据的样本，追求效果是越像真实样本越好；判别模型 D 是一个二分类器，估量一个样原本自于训练数据（而非生成数据）的概率，假设样原本自于真实的训练数据，D 输出大约率，否则，D 输出小概率。

举个例子：生成网络 G 好比假币制造团伙，特地制造假币，判别网络 D 好比警察，特别检测使用的货币是真币还是假币，G 的目的是想方设法生成和真币一样的货币，使得 D 判别不进去，D 的目的是想方设法检测进去 G 生成的假币。

传统的判别网络：

生成对立网络：

上面展现一个cDCGAN的例子（前面帖子中写过的）

生成网络

判别网络

最终结果，使用MNIST作为初始样本，通过学习后生成的数字，可以看到学习的效果还是不错的。

本文十分简单的引见了四种神经网络的架构，CNN，RNN，DBN，GAN。当然也仅仅是简单的引见，并没有深层次解说其外延。这四种神经网络的架构十分罕见，应用也十分普遍。当然关于神经网络的知识，不能够几篇帖子就解说完，这里知识讲解一些基础知识，辅佐自己快速入（zhuang）门（bi）。后面的帖子将对深度自动编码器，Hopfield 网络长短期回想网络（LSTM）进行讲解。

一文看懂互联网区块链

一文看懂互联网区块链，要了解区块链，就不得不从互联网的出世开端研讨区块链的技术发展简史，从中挖掘区块链发生的动因，并由此推断区块链的未来。上面让我们一文看懂互联网区块链。

一文看懂互联网区块链1

区块链的鼻祖就是麻将，最早的区块链是中国人创造的！区块链就跟麻将一样，只不过麻将的区块比拟少而已，麻将只需136个区块，各地麻将规则不同可视作为比特币的硬分叉。

麻将作为最新颖的区块链项目，四个矿工一组，最先挖出13位准确哈希值的获得记账权以及奖励，采用愿赌服输且不能作弊出老千的共识机制！

麻将去核心化，每团体都可以是庄，残缺就是点对点。

矿池=棋牌室的老板抽佣。

不可窜改，由于压服其他三团体需要消耗太多算力和体力。

典型的价值互联网。我兜里的价值用不了八圈，就跑到他们兜里去了。

中国人基本上人手打得一手好麻将，区块链方面消费了全球70%~80%的矿机，并具有全世界最多的算力，约占77%的算力

麻将其实是最早的的区块链项目：

1，四个矿工一组，先碰撞出13个数字准确哈希值的矿工可以获得记账权并失掉奖励。

2，不可窜改。由于压服其他三团体需要消耗太多算力和体力。

3，典型的价值互联网。我兜里的价值数字货币用不了八圈，就跑到他们兜里去了。

4、去核心化，每团体都可以是庄，完好就是点对点。

5、UTXO，未破费的买卖支出。

还有另外一种赊账的区块链玩法，假定自己身上都没现金

细究一下，在自己达成共识时，我们看不就职何中介大约第三方进去评判丙赢了，自己给丙的奖励也不需要通过第三方转交给丙，都是直接点对点买卖，这一过程就是去核心化，牌友们（矿工）各自记载了第一局的战绩，丙大胡自摸十三幺，乙杠了甲西风，记录完成后就生成了一个完整的区块，但要记住，这才只是第一局，在整个区块链上，这才仅仅是一个节点，扫尾说的8局打完，也就是8个节点（区块），8个区块连接在一同就形成了一个完整账本，这就是区块链。因为这个账本每人都有一个，所以就是分布式账本，手段就是为了防止有人窜改记载，打到最初，谁输谁赢一目了然。

4个男士（甲乙丙丁）凑在一块打麻未来钱，自己都没带现金，于是请一美女（中心化）用本子记账，记载每一局谁赢了几钱、谁输了几钱？最后终了时，自己用支付宝或微信支付结总账，但是假设这位美女记账时记错了大约预先被4人中的某人打通了故意记错，就保证不了这个游戏结果的公正公允合理性，你说是不是？那怎样办呢？假如你“打麻将”能用“区块链”作为游戏规则改编为如下：

4个男士（甲乙丙丁）凑在一块打麻将来钱，大家都没带现金，乙说让她带来的美女记账，甲说这位美女我们都不见地，于是甲乙丙丁4人一致商定每个人每局牌都在自己的手机上（区块链节点）同时记账（去中心化），最后打完麻将，直接手机上以电子货币结账时，大家都对一下记账的的结果，原本该当是一样的记账结果。

假定原本结果是甲手机上记的账：乙欠甲10元。但乙手机上的记载却是不欠，可是其他2人（丙、丁）和甲的记账一样，那还是依照少数遵从少数规则结算，另外大家心里对乙的诚信印象就差评了，下次打麻对付不会带乙一同玩了。

除非乙预先打通（丙、丁）2人让其故意作假，但乙打通他们2人的代价是10万元（认账10元的1万倍），那常理上乙只能选择坚持，因为做假本钱太高了。

假定即使乙在打牌的过程中，偷偷甘愿以廉价10万元事后打通丙、丁做这笔巨亏的傻猫买卖，但区块链的规则是按时间戳记账的，本来是下午1点钟记账乙欠甲10元的，即丙和丁下午3点钟再改账时，工夫是不可逆的，只能记下午3点钟，那就又不契合游戏规则了。

实际上在2017年博主已经开拓出了一套麻将币

中国最早的区块链项目：四个矿工一组，最先从 148 个随机数字中碰撞出 14 个数字准确哈希值的矿工，可以获得一次记账权鼓舞，由于分布式记账需要失掉其他几位矿工的共识，因此每次记账买卖时间长约十几分钟。

一文看懂互联网区块链2

一、比特币降生之前，5个对区块链未来有严酷影响的互联网技术

1969年，互联网在美国降生，尔后互联网从美国的四所研讨机构扩展到整个地球。在应用上从最早的军事和科研，扩展到人类生活的方方面面，在互联网降生后的近50年中，有5项技术对区块链的未来发展有特别严酷的意义。

1、1974降生的TCP/IP协议：决议了区块链在互联网技术生态的位置

1974年，互联网发展迈出了最为关键的一步，就是由美国迷信家文顿瑟夫和罗伯特卡恩独自开拓的互联网核心通讯技术－－TCP/IP协议正式出台。

这个协议实现了在不同计算机，甚至不同类型的网络间传送信息。所有连接在网络上的计算机，只需遵照这个协议，都能够进行通讯和交互。

深入的说，互联网的数据能穿过几万公里，抵达需要的计算机用户手里，次要是互联网世界形成了一致的信息传达机制。也就是互联网装备传达信息时遵照了一个一致的法律-TCP/IP协议。

理解TCP/IP协议对掌握互联网和区块链有十分主要的意义，在1974年TCP/IP创造之后，整个互联网在底层的硬件装备之间，中间的网络协议和网络地址之间一直比较坚定，但在顶层应用层不时出现少见多怪的创新应用，这包括旧事，电子商务，社交网络，QQ，微信，也包括区块链技术。

也就是说区块链在互联网的技术生态中，是互联网顶层-应用层的一种新技术，它的出现，运转和发展没有影响到互联网底层的基础装备和通讯协议，依然是按TCP/IP协议运转的众多软件技术之一。

2、1984年诞生的思科路由器技术：是区块链技术的模拟对象

1984年12月，思科公司在美国成立，开创人是斯坦福大学的一对夫妇，计算机中心主任莱昂纳德·波萨克和商学院的计算机中心主任桑蒂·勒纳，他们设想了叫做“多协议路由器”的联网装备，放到互联网的通讯线路中，辅佐数据精确疾速从互联网的一端抵达几千公里的另一端。

整个互联网硬件层中，有几千万台路由器义务忙碌任务，指挥互联网信息的传递，思科路由器的一个主要功用就是每台路由都保管完成的互联网设备地址表，一旦发生变化，会同步到其他几千万台路由器上（理论上），确保每台路由器都能计算最短最快的途径。

大家看到路由器的运转过程，会感到非常眼熟，那就是区块链事前的重要特征，理解路由器的意义在于，区块链的重要特征，在1984年的路由器上已经实现，关于路由器来说，即使有节点设备维护或许被黑客攻击，也不会影响整个互联网信息的传送。

3、随万维网诞生的B/S（C/S）架构：区块链的对手和希图建立的对象

万维网简称为Web，分为Web客户端和效力器。一切更新的信息只在Web效力器上修正，其他几千，上万，甚至几千万的客户端计算机不保管信息，只要在访问效劳器时才获得信息的数据，这种结构也常被成为互联网的B/S架构，也就是中心型架构。这个架构也是目前互联网最主要的架构，包括谷歌、Facebook、腾讯、阿里巴巴、亚马逊等互联网巨头都采用了这个架构。

理解B/S架构，对与后续理解区块链技术将有重要的意义，B/S架构是数据只寄具有中心效劳器里，其他一切计算机从服务器中获失信息。区块链技术是几千万台计算机没有中心，一切数据会同步到部分的计算机里，这就是区块链技术的核心，

4、对等网络（P2P）：区块链的父亲和技术基础

对等网络P2P是与C/S(B/S)对应的另一种互联网的基础架构，它的特征是互相连接的多台计算机之间都处于对等的位置，无主从之分，一台计算机既可作为服务器，设定共享资源供网络中其他计算机所使用，又可以作为任务站。

Napster是最早出现的P2P系统之一，主要用于音乐资源分享，Napster还不能算作真正的对等网络系统。2000 年3月14 日，美国公开黑客站点Slashdot邮寄列表中公布一个消息，说AOL的Nullsoft 部门已经发放一个封锁源码的Napster的克隆软件Gnutella。

在Gnutella分布式对等网络模型中，每一个联网计算机在功用上都是对等的，既是客户机同时又是服务器，所以Gnutella被称为第一个真正的对等网络架构。

20年里，互联网的一些科技巨头如微软，IBM，也包括自在份子，黑客，甚至侵犯知识产权的立功分子不时推进对等网络的发展，当然互联网那些希冀增强信息共享的梦想主义者也投入了很大的热忱到对等网络中。区块链就是一种对等网络架构的软件应用。它是对等网络试图从过去的缄默迸发的标杆性应用。

5、哈希算法：发生比特币和代币（通证）的关键

哈希算法将恣意长度的数字用哈希函数改动成活动长度数值的算法，知名的哈希函数如：MD4、MD5、SHS等。它是美国国度规范暨技术学会定义的加密函数族中的一员。

这族算法对整个世界的运作至关重要。从互联网应用商店、邮件、杀毒软件、到阅读器等、，一切这些都在使用平安哈希算法，它能判别互联网用户能否下载了想要的东西，也能判别互联网用户能否是中间人攻击或网络钓鱼攻击的受益者。

区块链及其应用比特币或其他虚拟币发生新币的过程，就是用哈希算法的函数进行运算，获得契合格式央求的数字，然后区块链次第给予比特币的奖励。

包括比特币和代币的挖矿，其实就是一个用哈希算法建立的小数学游戏。不过因为有了猛烈的合作，世界各地的人们动用了弱小的服务器进行计算，以抢先获得奖励。结果招致互联网众多计算机参与到这个小数学游戏中，甚至会消耗了某些国度逾越40%的电量。

二、区块链的诞生与技术核心

区块链的诞生该当是人类迷信史上最为非常和微妙的创造和技术，因为除了区块链，到目前为止，现代科学史上还没有一项严酷发明找不到发明人是谁。

2008年10月31号，比特币开创人中本聪（化名）在密码学邮件组公布了一篇论文——《比特币：一种点对点的电子现金系统》。在这篇论文中，作者宣称发明了一套新的不受政府或机构掌握的电子货币系统，区块链技术是支持比特币运转的基础。

论文预印外地址在，从学术角度看，这篇论文远不能算是合格的论文，文章的主体是由8个流程图和对应的注释文字构成的, 没有定义名词、术语，论文格式也很不标准。

2009年1月,中本聪在SourceForge网站公布了区块链的应用案例-比特币系统的开源软件，开源软件公布后, 听说中本聪大约挖了100万个比特币.一周后，中本聪发送了10个比特币给密码学专家哈尔·芬尼，这也成为比特币史上的第一笔买卖。随同着比特币的兴盛发展，相关区块链技术的研讨也开端呈现出井喷式增加。

向群众完好清楚的注释区块链确实是困难的事情，我们以比特币为对象，尽量简单但不断深化的引见区块链的技术特征。

1、区块链是一种对等网络（P2P）的软件应用

我们在前文提过，在21世纪初，互联网形成了两大类型的应用架构，中心化的B/S架构和无中心的对等网络（P2P）架构，阿里巴巴，新浪，亚马逊，百度等等很多互联网巨头都是中心化的B/S架构，简单的说，就是数据放在巨型服务器中，我们普通用户通过手机，个人电脑访问阿里，新浪等网站的服务器。

21世纪初以来，出现了很多自在分享音乐，视频，论文资料的软件应用，他们大部分采用的是对等网络（P2P）架构，就是没有中心服务器，大家的个人计算机都是服务器，也都是客户机，身份对等。但这类应用一直没有流行起来，主要缘由是资源消耗大，知识版权有问题等。区块链就是这种范围的一种软件应用。

2、区块链是一种全网信息同步的对等网络（P2P）软件应用

对等网络也有很多应用方式，很多时分，并不央求每台计算机都坚持信息一致，大家只存储自己需要的的信息，需要时再到别的计算机去下载。

但是区块链为了支持比特币的金融交易，就恳求发生的每一笔交易都要写入到历史交易记载中，并向一切装置比特币次第的计算机发送变化信息。每一台装置了比特币软件的计算机都坚持最新和部分的.比特币历史交易信息。

区块链的这个全网同步，全网备份的特征也就是常说的区块链信息平安，不可更改根源。固然在实际上依然不是相对的平安，但当用户量非常大时，确实在防范信息窜改上有肯定安全优势。

3、区块链是一种应用哈希算法发生”通证（代币）”的全网信息同步的对等网络（P2P）软件应用

区块链的第一个应用是知名的比特币，议论到比特币时，常常会提到的一个名词就是“挖矿”，那么挖矿终究是什么呢？

笼统的比喻是，区块链次第给矿工（游戏者）256个硬币，编号辨别为1,2,3……256，每进行一次Hash运算，就像抛一次硬币，256枚硬币同时抛出，落地后如果正巧编号前70的所有硬币部分反面向上。矿工就可以把这个数字通知区块链顺序，区块链会奖励50个比特币给矿工。

从软件顺序的角度说，比特币的挖矿就是用哈希SHA256函数建立的数学小游戏。区块链在这个小游戏中首先规则了一种获奖模式：给出一个256位的哈希数，但这个哈希数的后70位部分是0，然后游戏者（矿工）不断输入各种数字给哈希SHA256函数，看用这个函数能不能获得位数有70个0的数字，找到一个，区块链顺序会奖励50个比特币给游戏者。实际的挖坑和奖励要更复杂，但上面的举例表达了挖矿和获得比特币的核心过程。

2009年比特币诞生的时分，每笔赏金是50个比特币。诞生10分钟后，第一批50个比特币生成了，而此时的货币总量就是50。随后比特币就以约每10分钟50个的速度增加。当总量抵达1050万时(2100万的50%)，赏金减半为25个。当总量到达1575万(新产出525万，即1050的50%)时，赏金再减半为12.5个。依据比特币顺序的设想，比特币总额是2100万。

从上述介绍看，比特币可以看做一个基于对等网络架构的猜数小游戏，每次准确的猜数结果奖励的比特币信息会传递给所有游戏者，并记载到每个游戏者的历史数据库中。

4、区块链技术因比特币的兴起发生的智能合约，通证、ICO与区块链基础平台

从上面的介绍看，比特币的技术并不是从公开掉下去的新技术，而是把本来多种互联网技术，如对等网络架构，路由的全网同步，网络安全的加密技术拙劣的组合在一同，算是一种组合创新的算法游戏。

由于比特币通过运作成为可以兑换法币，置办实物，通过升值获得暴利，全世界都不淡定了。抱着你能做，我也能做的态度，很多人创造了自己的仿比特币软件应用。同时应用政府难以监管对等网络的特性，各种山寨币与比特币一同迸发。这其中出现了很多狡诈和逃窜事情，逐渐惹起各国政府的关心。

区块链基础平台：用区块链技术框架创立货币还是有相当的技术难度，这时区块链基础平台以太坊等基础技术平台出现了，让普通人也可以便利的创立类“比特币”软件程序，各显神通，请人入局挖币，炒币，从中获得利益。

通证或代币：各家“比特币”、“山寨币”如果用哈希算法创立的猜数小游戏，产生自己的“货币”时，这个“货币”统称“通证”或“代币”。

ICO:由于比特币和以太币已经打通与各国法币的兑换，其他新虚拟币发币时，只允许用比特币和以太币置办发行的新币，这样的发币过程就叫ICO，ICO的出现增加了比特币，以太币的交易量。同时很多ICO项目完整建立在虚无的项目上，招致少量狡诈案例频发。进一步加深了社会对区块链生成虚拟货币的反面见地。

智能合约:可以看做区块链上的一种软件功用，是辅佐区块链上各种虚拟币交易的程序，详细的功用就像淘宝上支付宝的资金托管一样，当一方用户收到的货物，在支付宝上进行确认后，资金自动支付个给买家货主，智能合约在比特币等区块链应用上也是承当了这个中介支付功用。

三、区块链技术在互联网中的历史位置和未来前景

1、区块链处于互联网技术的什么地位？是顶层的一种新软件和架构。

我们在前面的TCP/IP介绍中提到，区块链与阅读器、QQ、微信、网络游戏软件、手机APP等一样，是互联网顶层-应用层的一种软件形式。它的运转仍然要靠TCP/IP的架构体系传输数据。只是与大部分应用层软件不同，没有采用C/S（B/S）的中心软件架构。而是采用了不罕见的对等网络架构，从这一点说，区块链并不能建立互联网基础结构。

2、区块链想要推翻谁？想推翻万维网的B/S（C/S）结构。

它试图要推翻其实是89年年诞生的万维网B/S,C/S结构。前面说过。由于89年年欧洲物理学家蒂姆· 伯纳斯· 李发明万维网并坚持恳求专利。尔后近30年中，包括谷歌，亚马逊，facebook，阿里巴巴，百度，腾讯等公司应用万维网B/S（C/S）结构，生长为互联网的巨头。

在他们的总部，建立了功用弱小的中心服务器集群，寄存海量数据，上亿用户从巨头服务器中获取自己需要的数据，这样也招致事前云计算的出现，然后互联网巨头把自己没有用完的中心服务器资源封锁出来，进一步吸取企业，政府，个人的数据。中心化的互联网巨头对世界，国度，互联网用户影响力越来越大。

区块链的目的是通过把数据聚集到每个互联网用户的计算机上，试图降低互联网巨头的影响力，由此可见区块链真正的对手和想要推翻的是1990年诞生的B/S（C/S）结构。但能不能颠覆掉，就要看它的技术劣势和瓶颈。

3、区块链的技术缺陷：追求完整对等自由带来的困境

区块链的技术缺陷首先来自与它的对等网络架构上，举个例子，目前淘宝是B/S结构，海量的数据寄具有淘宝服务器集群机房里，几亿消费者通过阅读器到淘宝服务器网站获取最新信息和历史信息。

如果用区块链技术，就是让几亿人的个人电脑或手机上都保管一份完整的淘宝数据库，每发生一笔交易，就同步给其他几亿用户。这在梦想中是完整无法实现的。传输和存储的数据量太大。相当于同时建立几亿个淘宝网站运转。

因此区块链无法应用在数据量大的项目上，甚至小一点的网站项目用区块链也会吃力。到2018年，比特币运转了近10年，积聚的交易数据已经让整个系统面临解体。

于是区块链采用了很多变通方式，如建立中继节点和闪电节点，这两个概念非常会让人一头雾水，深入的说，就是区块链会向它要颠覆的对象B/S结构进行了学习，建立数据服务器中心成为区块链的中继节点，也用类阅读器的终端访问，这就是区块链的闪电节点。

这种变化能够缓解区块链的技术缺陷，但确让区块链变成它支持的样子，中心化。由此可见，地道的区块链技术由于技术特征有严酷缺陷，无法像万维网一样应用普遍，如果技术升级，部分采用B/S（C/S）结构,又会使得区块链有了中心化的信息节点，不在保持它诞生时的梦想。

4、从互联网大脑模型看区块链的未来前景

我们知道互联网一般是指将世界范畴计算机网络互相连接在一同的网际网络，在这基础上发展出掩盖全世界的全球性互联网络称互联网，即是互相连接一起的网络结构。

从1969年互联网诞生以来，人类从不同的方向在互联网范畴进行创新，并没有一致的规划将互联网建形成什么结构，事先间的车轮到达2017年，随着野生智能，物联网，大数据，云计算，机器人，虚拟梦想，工业互联网等科学技术的兴盛发展，当人类抬起头来观看自己的创造的巨系统，互联网大脑的模型和架构已经越来越清楚。

通过近20年的发展依托万维网的B/S,C/S结构，腾讯QQ，微信，Facebook，微博、twitter亚马逊已经发展出类神经元网络的结构。互联网设备特别是个人计算机，手机在通过设备上的软件在巨头的中心服务器上映照出个人数据和功能空间，互相加好友交流，传递信息。互联网巨头通过中心服务器集群的软件升级，不断优化数亿台终端的软件版本。在神经学的体系中，这是一种标准的中枢神经结构。

区块链的诞生提供了另外一种神经元模式，不在巨头的汇合服务中一致管理神经元，而是每台终端，包括个人计算机和个人手机成为独立的神经元节点，保管独立的数据空间，互相信息进行同步，在神经学的体系中，这是一种没有中心，多神经节点的分布式神经结构。

诙谐的是，神经系统的发育出现过这两种不同类型的神经结构。在高等生物中，出现过类区块链的神经结构，有多个功能相同的神经节，都可以指挥身体活动和反应，但随着生物的进步，这些神经节逐步兼并，当进步成为高等生物时，中枢神经出现了，中枢神经中包括少量神经元进行交互。

四、关于区块链在互联网未来地位的判别

1、对比特币的认知：一个基于对等网络架构（P2P）的猜数小游戏，通过拙劣的金融和举措运作，成为不受政府监管的”世界性货币”。

2、对区块链的认知：一个应用哈希算法产生”通证（代币）”的全网信息同步的对等网络(P2P)软件应用。

3、区块链有特定的用途，如大范围选举投票，大范围赌博，规避政府金融监管的金融交易等等领域，还是有不可替代的用处。

4、在更多时分，区块链技术会依托于互联网的B/S,C/S结构，实现功能的扩展，但总体仍然属于互联网已有技术的补充。关于区块链目前设想的绝大部分应用场景，都是可以用B/S,C/S结构实现，效率可以更高和技术也可以更为老练。

5、不论是从信息传递效率和资源消耗，还是从神经系统退化看，区块链无法成为互联网的主流架构，更不能成为未来互联网的颠覆者和反动者。

6、当然B/S,C/S结构发展出来的互联网巨头也有其问题，但这些将来可以通过商业的方式，政治的方式逐步处理。

科普类网站有：

1、百度百科：

百度百科是百度公司推出的一部形式封锁、自由的网络百科全书。其测试版于2006年4月20日上线，正式版在2008年4月21日公布，截至2020年10月，百度百科已经收录了超2100万个词条，参与词条编辑的网友逾越717万人，几乎涵盖了所有已知的知识领域。