❶ btc btb btr bth 模式分別是什麼
模式分別如下。
1.BTC(BusinessToCustomer)又稱B2C,電子商務按交易對象分類中的一種,即表示商業機構對消費者的電子商務。
2.B2B(也有寫成 BTB,是Business-to-Business的縮寫)是指企業與企業之間通過專用網路或Internet,進行數據信息的交換、傳遞,開展交易活動的商業模式。
3.B2R(也有寫成 BTR) 是英文Business-to-Retailer(商家對零售商)的縮寫,意思就是商家或者廠家直接與終端零售商之間的一種貿易。
4.B2H(也有寫成 BTh)是繼B2B(business to business,企業對企業)、B2C(business to customer,企業對消費者)C2C(customer to customer消費者對消費者)模式之後,又一電子商務模式,它是當今城市高度發展,人口居住日益集中的趨勢下的產物,是企業直接針對社區家庭營銷的一種模式。
❷ 為什麼挖比特幣靠顯卡而不是cpu
1、 CPU 主要為串列指令而優化,而GPU則是為大規模並行運算而優化。
2 、現代的多核 CPU 針對的是指令集並行(ILP)和任務並行(TLP),而 GPU 則是數據並行(DLP)。
3 、GPU 往往擁有更大帶寬的 Memory,也就是所謂的顯存,因此在大吞吐量的應用中也會有很好的性能。
4、CPU是通用運算簡單說就是無腦算、暴力算不管是100個小朋友分蘋果還是模擬地球都能分解成 1+1=2這類最基本的給暴力算出來。GPU 就是專門來處理高階數學演算法的,比如算出、光源、物體、視點、陰影的相對位置,這就要三角函數給堆出來。而比特幣挖掘器採用的是SHA-256,這是由美國國家安全局發明的一種安全散列函數,一般用於密碼加密與解密。這種演算法會進行大量32位整數循環右移運算(Right-Rotate),很適合擅長大規模並發計算,破解密碼的 GPU來運算。
❸ bcc是什麼 btc
BCC和BTC的含義解析:
BCC全稱為Business Control Center,是一個商業控制中心或商務中心的概念。而BTC則代表Bitcoin的縮寫,意為比特幣。兩者雖然名字相近,但實際上是兩個不同的概念。以下是詳細的解釋:
關於BCC:
BCC作為商業控制中心或商務中心,是企業在運營過程中進行管理和監控的核心區域。它通常集成了各種商業運營數據,如銷售數據、庫存數據等,通過實時分析這些數據,幫助企業做出決策和策略調整。BCC是現代化企業管理體系中的重要組成部分,有助於提升企業的運營效率和市場競爭力。隨著信息技術的不斷發展,BCC的功能也在不斷豐富和完善。
關於BTC:
BTC是一種數字貨幣,也被稱為區塊鏈技術的一種應用。它基於區塊鏈技術去中心化的特性,實現了全球范圍內的去中心化支付體系。BTC的出現解決了傳統金融體系中的一些痛點,如交易速度慢、交易成本高、跨境支付困難等。BTC的價值在全球范圍內得到了廣泛的認可,並且其技術和應用也在不斷發展和創新。BTC的出現不僅改變了人們的支付方式,也對金融體系和全球經濟產生了深遠的影響。
綜上所述,BCC指的是商業控制中心或商務中心的概念,而BTC則是數字貨幣比特幣的簡稱。兩者雖在名稱上相似,但在實際應用領域有著本質的區別。隨著技術和市場的不斷發展,兩者將在各自的領域發揮更大的作用。
❹ 誰是最大的比特幣持有者
作者| 哈希派-LucyCheng
比特幣被絕大部分人認為是世界上最為透明的支付網路沒錯,但它的地址是由用戶錢包匿名生成的;所以「誰是BTC最大的持有者」一直以來都沒有準確的答案。根據網路資料及Bitinfocharts的數據顯示,比特幣富豪榜前十名內除了半數已知的交易所錢包之外,其他皆為持有者不詳的神秘地址。
比特幣前十名富豪榜地址(數據源自:bitinfocharts.com)
這些地址大都以接收比特幣為主,其中最為神秘的是BTC富豪榜里排名第七的(有分析指出此為Mt.Gox於2011年黑客攻擊中被盜BTC的接收地址);該地址於2011年3月1日轉入的79956枚比特幣至今仍未轉出。如果按照當時0.92美元的價格來計算,這七萬多枚比特幣截至目前為止已經翻了一萬多倍。
地址的比特幣轉入轉出情況(數據源自:bitinfocharts.com)
而更為重要的是,持幣者和錢包地址並不是簡單的一對一關系;將BTC分散存儲在多個地址內才是大多數比特幣富豪們的常規操作。也就是說,不僅僅是誰,就連他持有多少比特幣我們也無法找到確切的答案。
圖片源自:quora.com
不過多年以來,大家還是能從領域的花邊新聞以及部分好奇人士的分析研究中,得到一些不太准確但有意思的結論。
比如說,紐約加密貨幣交易所Gemini的所有人Winklevoss兄弟曾在2013年表示,他們擁有當前流通量約1%的比特幣(按照該時間點約1200萬的BTC流通總量來看,這兩兄弟大概持有12萬枚比特幣)。而同樣擁有六位數比特幣的還有在《東方時空》聲稱自己是中國持有比特幣第一人的李笑來、被稱為「比特幣耶穌」的Roger Ver、收繳了絲綢之路運營者14.4萬BTC的FBI以及在打擊犯罪中沒收二十多萬枚比特幣的保加利亞執法部門。
另外撇開這些花邊新聞,根據RSA演算法提出者之一Adi Shamir發布的論文《Quantitative Analysis of the Full Bitcoin Transaction Graph》中的說法,擁有比特幣最多的人持有量可能不多於70萬BTC。這位以色列數學家通過分析比特幣前18000塊鏈的交易數據得出, 歷史 上出現過持幣量大於50萬BTC的有兩個實體(包括個人以及交易機構),而且收入(不算支出)最多的人交易轉入數量在70萬BTC以下。但需要強調的是,這已經是2012年的分析了,八年後的今天數據可能得刷新一下。
往期回顧: (十 )最誇張的比特幣估價是多少? 下期預告: (十二) 2100萬並不是比特幣的最終總量 比特幣你不知道的故事系列合集,將持續更新,敬請期待......
❺ 區塊鏈的區塊最終存在哪裡(區塊鏈中的區塊到底是什麼)
區塊鏈中的數據存在哪裡?簡單回答:區塊鏈的數據就是存在每一個節點中(可以是個人機,也可以是其他);區塊鏈的確是一個公眾可以修改的資料庫,只不過你只能夠使用你持有的秘.鑰,修改你秘.鑰相對的"賬戶"的數據。
不過,不同的區塊鏈的數據存儲方式與數量是不同的。已BTC為例,其數據是存在每一個節點中,目前BTC的節點數據大概是200多G,其增長速度是每個月10G左右,個人機問題不大的。
但是,數據量的確是越來越大了!至少很快個人筆記本就很難運行BTC全節點了。對於以太坊來說,記錄了所有數據的存檔節點應該有數T的存儲量,這對於個人機來說是不可能運行的。
區塊鏈技術中的區塊是什麼?區塊就是很多交易數據的集合,它被標記上時間戳和之前一個區塊的獨特標記。有效的區塊獲得全網路的共識認可以後會被追加到主區塊鏈中。區塊鏈是有包含交易信息的區塊從後向前有序鏈接起來的數據結構。
區塊鏈由一串使用密碼學演算法產生的區塊連接而成。每一個區塊上寫滿了交易記錄,區塊按順序相連形成鏈狀結構,也就是區塊鏈大賬本。以比特幣為例,礦工在生成新區塊時,需要根據前一個區塊的哈希值、新交易區塊和隨機數,來計算新的哈希值和隨機數。
(5)btc數據集擴展閱讀:
每一個區塊都是在前一個區塊數據的基礎上生成的,該機制保證了區塊鏈數據的唯一性。因為交易記錄細微的變化也會徹底改變哈希值的結果。
所以礦工在進行算力競爭的時候無法作弊,每個礦工都必須等前一個區塊生成之後才能根據前一個區塊的數據開始計算符合條件的隨機數,保證了挖礦的公平性。
區塊鏈中的信息是存儲在哪裡,個人電腦還是機構伺服器
存儲在鏈上,數據是儲存在伺服器上;只是所謂的伺服器是分散形式的。
❻ NER常用數據集匯總
命名實體識別(NER)作為自然語言處理(NLP)的基礎任務,受到了廣泛的關注。本文匯總了常見的中英文NER數據集,以供演算法人員學習使用。以下為各類數據集的詳細信息:
中文NER數據集涵蓋多種語料來源,如新聞、電商、文娛、醫療、微博、論文文獻等。其中,MSRA命名實體識別數據集、簡歷命名實體識別數據集、weibo命名實體識別數據集、OntoNotes Release 4.0、OntoNotes Release 5.0、CLUENER2020、人民日報NER數據集、中文醫學命名實體識別數據集CMeEE、Yi-S4K、糖尿病科研文獻實體關系數據集DiaKG、Youku NER Dataset、E-Commercial NER Dataset、Chinese-Literature-NER-RE-Dataset等,分別在不同領域提供了豐富的實體識別樣本。
英文及其它語種的NER數據集則包含了多模態的NER任務。例如,conll2002、conll2003、wnut16、wnut17、conllpp、CrossNER、BioCreative V CDR task corpus、NCBI disease corpus、MIT-Movie命名實體識別數據集、MIT-Restaurant命名實體識別數據集、ACE 2004 Multilingual Training Corpus、ACE 2005 Multilingual Training Corpus、KBP2017、JNLPBA生物命名體識別數據集、Few-NERD、Financial NER Dataset、Broad Twitter Corpus (BTC)、Temporal Twitter Corpus (TTC)、Tweebank-NER、TweetNER7、Multimodal Tweets NER Dataset、WikiDiverse Dataset、MultiCoNER Dataset等,覆蓋了多語言、多領域的實體識別需求。
達摩院NLP團隊和天池數據科學團隊長期維護著這份列表。相關數據可通過序列理解統一框架AdaSeq進行模型訓練,詳情請訪問GitHub倉庫:github.com/modelscope/A...
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