算力與接受的關系

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❷ 電腦上面說的挖礦是什麼意思

挖礦是什麼？
挖礦是對加密貨幣（比如比特幣Bitcoin）開採的一個俗稱。開采比特幣就像是求解一道數學題，最先得到答案，就獲得相應的獎勵。
所以整個求解並驗證的過程就叫做挖礦，而協助破解數字答案的設備就稱為礦機，由此，運行礦機，獲得收益的人群就被成為礦工。
比特幣誕生之初，普通的計算機就可以進行挖礦操作，同時很容易由個人挖出一個塊，但是隨著比特幣的發展、每10分鍾出一個塊的難度調節機制以及全網算力的不斷提高，普通的計算機的計算能力已不足以挖出區塊了，由此衍生出了算力更強的專業礦機，也就是ASIC礦機。但是單台ASIC礦機的算力依舊是有限的，面對不斷提高的全網算力，礦池作為集中礦工算力的運營商也逐步的出現。比如幣印礦池、viapool等等礦池。

如何挖礦得到收益？

礦工挖礦的過程就是通過運行比特幣節點，同步歷史賬本，將最新交易記錄到賬本，並獲得比特幣區塊獎勵的一個過程。對比特幣網路而言，礦工通過挖礦維護比特幣網路安全。對礦工而言，通過挖礦分得比特幣獎勵。當前比特幣爆塊/出塊獎勵為12.5個比特幣（編輯日期：2019年9月2日）。
挖礦即工作量證明PoW（Proof of Work）。工作量證明通過計算一個數值（ nonce ），使得拼湊上交易數據後計算出的 Hash 值滿足規定的上限。在節點成功找到滿足的Hash值之後，會馬上對全網進行廣播，告知全網自己已打包到了新的區塊，網路的節點收到廣播打包區塊後，會立刻對其進行驗證。如果驗證通過，則表明已經有節點成功解迷，自己就不再競爭當前區塊打包，而是選擇接受這個區塊，記錄到自己的賬本中，然後進行下一個區塊的競爭猜謎。網路中只有最快解謎的區塊，才會添加的賬本中，其他的節點進行復制，這樣就保證了整個賬本的唯一性。

算力與挖礦收益成正比嗎？
算力和收益之間的關系：
1）同難度的情況下，算力越高，收益越高；
2）比特幣每2016個區塊，約兩周的時間進行一次難度調整。可能會因為全網難度調整，而出現算力增加，但收益反而減少的情況；
3）比特幣每4年獎勵減半一次，在獎勵減半的收益，用戶挖礦的收益也隨之減半。
算力和收益之間的計算公式：
您一天的挖礦收益=您的算力*一天的時間（86400秒）*塊獎勵（12.5個比特幣）/（全網難度*2^32）

❸ 礦機挖幣是騙局嗎

礦機挖幣不是騙局，能成為騙局的是礦機和礦池，通過誇大礦機的算力騙取投資者購買，也就是說只要選擇正規的礦機和礦池，那麼，礦機挖幣就不是騙局，首先挖礦機是實實在在存在的東西，比如說比特幣挖礦機，裡面部署了挖比特幣的演算法，是用來挖比特幣的，挖礦機的算力越高，挖到比特幣的數量越多。
現在挖幣的小平台有很多，花幾百元就可以注冊一個網站弄一套制度就可以開始了，等加入的人多了，投入的錢多了，到一定時候平台就會卷錢跑人。 挖礦機一般都是騙人的特別是要充值VIP會員才能提現的，或者說一天賺一兩百的，這些都是假的。 比特幣用家用的普通電腦配置是達不到比特幣礦機的要求的。挖一天的電費成本都難賺回來。
拓展資料:
1、 算力暴漲： 算力暴漲是挖礦投資最大的風險，算力增加導致挖礦難度增加，導致收益減少，但由於自由市場中，無法避免競爭，算力增加的風險是可以被接受的。
2、 幣價下跌： 當幣價下跌到一定程度時，挖礦的產出收益小於產生的電費時，就會出現虧損。不過根據測算，電費 5 毛，幣價 6000 以下才可能虧本，現在的幣價接近 40000.除非有特殊原因短期內幣價下跌到 6000 的可能微乎其微。比如監管。
3、 系統風險： 系統風險在比特幣這個裡面非常常見，最常見的當屬於分叉。分叉會導致幣價下跌，挖礦收益銳減。不過從目前的情況來看，分叉反而讓礦工收益，分叉出來的競爭幣也需要礦工的算力來完成鑄幣和交易的過程，為了爭取更多的礦工，競爭幣會提供更多的區塊獎勵及手續費來吸引礦工。風險反而成就了礦工。
4、政策風險： 早期13年的《關於防範比特幣風險的通知》到如今的《七部委聯合公告》都昭示了數字貨幣的政策風險，目前國內的政策並不明朗，但比特幣是世界的，所以大部分的礦場都認為風險影響不大

❹ 以太坊挖礦一天賺多少

在以太坊挖礦中，礦機算力的高低直接影響著一天的收益。假設使用一台具備210MHS算力的RX580-8G-8顯卡礦機，每天的電費為12元，加上6%的管理費和平台幣獎勵，如果投資十台起購，每MHS算力每天可以產出0.0001ETH。由此推算，每台礦機每天的凈產出約為0.21ETH。

以太坊的區塊生成時間大約為13秒，其產出速度會根據網路運算情況動態調整。因此，每個區塊的產出量也不固定。平台會根據每日礦池分配情況，按照礦工持有的算力進行分配。計算一天的收益時，可以考慮以下因素：

1. 每MHS算力的產出量為0.0001ETH，但具體產出量會因區塊難度和網路狀況變化而不同。

2. 管理費為0.0249USDT，但根據具體平台政策，可能會收取6%的管理費。

3. 電費按0.008USDT/MHS/天計算，若電費折扣為6折，則每天每MHS算力電費為0.0048USDT。

4. 最終，每MHS算力的凈收益為0.1ETH減去0.0048USDT，大約為0.0201USDT。

因此，選擇合適的以太坊挖礦機是至關重要的。投資者在決定投入挖礦時，需要考慮礦機的成本、電費、管理費等因素，並確保能接受這些成本。同時，還需要考慮到挖礦機帶來的噪音問題，以及是否能找到合適的安放位置。只有充分考慮這些因素，才能避免在挖礦過程中出現手忙腳亂的情況。

在選擇以太坊挖礦機時，還需注意礦機的算力、耗電量、噪音等問題。投資者需要根據自身條件和市場需求，選擇性能穩定、耗電量低且噪音小的礦機。此外，還需了解礦機的維護和保養方法，以確保礦機能夠長期穩定運行。

在進行以太坊挖礦時，投資者還需要關注市場行情和政策變化。以太坊挖礦的收益會受到市場波動的影響，因此投資者需要及時了解市場動態，以便及時調整挖礦策略。同時，還需關注政府對加密貨幣的監管政策，避免因政策變化而遭受損失。

總之，以太坊挖礦是一項復雜的活動，投資者需要充分了解挖礦的各個環節，才能實現穩定收益。選擇合適的礦機、關注市場動態、維護好礦機，這些都將對挖礦收益產生重要影響。

❺ 解密：挖礦本地算力跟礦池算力的關系

深入探索：本地算力與礦池算力的微妙聯系與差異

挖礦過程中，本地算力與礦池算力之間的關系常常成為礦工們關注的焦點。在討論中，問題的核心往往在於兩者之間的數值差異，以及如何在兩者之間做出正確的選擇。為了澄清這一復雜現象，我們將從定義出發，逐步揭開這一關系的面紗。

本地算力解析

本地算力指的是礦工在本地挖礦軟體中直接觀測到的實時算力。這一數值提供了對設備當前處理能力的直觀展示，有助於礦工初步評估設備性能。

礦池算力解讀

礦池算力則是在礦池網站上展示的綜合指標，包括錢包地址下的所有設備算力總和，以及單台礦機的算力情況。礦池算力的展示方式多樣，通常包括實時算力和平均算力，其中24小時平均算力更准確地反映礦工實際貢獻。

算力差異之謎

礦池算力與本地算力之間的差異，其實源於算力分配與計算方式的差異。礦池通過量化工作分配機制，確保公平的資源利用與收益分配。在這一過程中，本地算力僅作為參考值，而礦池算力則代表了礦工實際貢獻的工作量。這一機制類似於員工與企業間的合作關系，旨在激勵高效與公平。

實際工作量的評估

通過礦池網站上的算力提交模塊，礦工可以直觀了解自己的實際工作量。成功提交的計算結果直接反映在礦池算力上，而被拒絕的結果則減少礦池算力。這一機制確保了礦工的勞動成果與收益直接掛鉤，公平地反映了實際貢獻。

影響礦池算力的因素

影響礦池算力的因素包括但不限於：超頻、網路延遲、軟體抽水、算力被竊取等。超頻過度可能導致計算穩定性下降，影響礦池接受份額。網路延遲則直接影響任務接收與結果提交的效率。軟體抽水現象則導致實際算力與顯示算力之間的偏差。此外，病毒木馬程序的侵入也可能是算力減少的原因之一。

正常差異范圍

對於礦工而言，了解本地算力與礦池算力之間的正常差異范圍至關重要。通常，5%至8%的差異被認為在合理范圍內。然而，這一范圍可能隨時間變化，礦池可能會根據自身運營情況調整標准。對於超出這一范圍的情況，礦工應檢查是否存在超頻過度、網路問題、軟體抽水或算力被竊取等問題。

綜上所述，理解本地算力與礦池算力之間的關系，不僅有助於礦工准確評估設備性能，還能夠指導礦工在面臨差異時做出合理的判斷與調整。通過深入了解這一關系，礦工能夠更好地優化挖礦策略，提升挖礦效率與收益。

❻ 交付倒計時，汽車機器人ROBO-01示範算力調校標桿

自英偉達掌門人黃仁勛提出「算力就是新的馬力」之後，算力將替代馬力和扭矩等機械化參數並成為衡量汽車產品力重要標准，這一論調已逐漸被行業接受。

傳統車企無一例外在卯足勁智能化轉型，新勢力也在大把燒錢投智能化研發。平心而論，很少有一家車企具備10年的AI技術積累，缺乏強大的AI演算法是許多車企沒法把晶元算力充分發揮出來的原因之一。

通過對8155和8295的應用對比，我們發現下一代智能汽車對晶元算力使用的底層邏輯。究其根本，產品要面向用戶，如果只是一味強上高算力晶元，卻沒有發揮算力價值的AI能力，則只能在無形中讓用戶徒增購車成本。

對其後使用8295晶元的車企而言，修煉好AI「內功」，上好算力使用這堂「必修課」，將高算力晶元的潛力最大化挖掘並標配，才能實現真正的科技普惠。

【本文來自易車號作者新能源汽車網，版權歸作者所有,任何形式轉載請聯系作者。內容僅代表作者觀點，與易車無關】

❼ 人工智慧需要什麼基礎

人工智慧（AI）基礎：
1、核心三要素——算力、演算法、數據（三大基石）：
演算法、算力、數據作為人工智慧（AI）核心三要素，相互影響，相互支撐，在不同行業中形成了不一樣的產業形態。隨著演算法的創新、算力的增強、數據資源的累積，傳統基礎設施將藉此東風實現智能化升級，並有望推動經濟發展全要素的智能化革新。讓人類社會從信息化進入智能化。
1）算力：

在AI技術當中，算力是演算法和數據的基礎設施，支撐著演算法和數據，進而影響著AI的發展，算力的大小代表著對數據處理能力的強弱。
（2）演算法：
演算法是AI的背後「推手」。

AI演算法是數據驅動型演算法，是AI的推動力量。
（3）數據：
在AI技術當中，數據相當於AI演算法的「飼料」。

機器學習中的監督學習和半監督學習都要用標注好的數據進行訓練，由此催生了大量數據標注公司，它們將處於未經處理的初級數據，轉換為機器可識別信息。只有經過大量的訓練，覆蓋盡可能多的各種場景才能得到一個良好的模型。
2、技術基礎：
（1）文藝復興後的人工神經網路。
人工神經網路是一種仿造神經元運作的函數演算，能接受外界資訊輸入的刺激，且根據不同刺激影響的權重轉換成輸出的反應，或用以改變內部函數的權重結構，以適應不同環境的數學模型。

（2）靠巨量數據運作的機器學習。
科學家發現，要讓機器有智慧，並不一定要真正賦予它思辯能力，可以大量閱讀、儲存資料並具有分辨的能力，就足以幫助人類工作。

（3）人工智慧的重要應用：自然語言處理。
自然語言處理的研究，是要讓機器「理解」人類的語言，是人工智慧領域里的其中一項重要分支。
自然語言處理可先簡單理解分為進、出計算機等兩種：
其一是從人類到電腦──讓電腦把人類的語言轉換成程式可以處理的型式；
其二是從電腦回饋到人──把電腦所演算的成果轉換成人類可以理解的語言表達出來。