以太坊大学生

1. 利用网络挣钱的路子

利用网络挣钱的路子很多，点我的头像可以报名学习汽修，焊工专业，都是短期的专业，没有基础也可以学，一般学几个月就可以工作挣钱了，望采纳

2. ed2k这是谁

Martin tesla——分布式网络ed2k的参与者

宏链财经
媒体专栏
2021/01/24 20:40 1029
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马丁特斯拉背景：
Martin tesla 今年46岁DEC基金会创始人，Cypherpunk（密码朋克）成员之一；
cypherpunk密码朋克成员名单：
史蒂夫·乔布斯（苹果公司创始人，密码朋克创始成员之一）
中本聪（比特币创始人，密码朋克成员之一）
维塔利克（以太坊基金会创始人，密码朋克成员之一）
帕维尔·瓦勒耶维奇·杜洛夫（telegram创始人，“密码朋克”成员之一）
斯蒂文·贝洛文（美国贝尔实验室研究员，密码朋克成员之一）
马丁·特斯拉（DEC基金会创始人，密码朋克成员之一）
布拉姆·科恩（BT下载的作者，密码朋克成员之一）
蒂姆希·C·梅（英特尔首席科学家，密码朋克成员之一）
菲尔·卡恩（贝尔实验室研究员，密码朋克成员之一）
约翰·扬（惠普前CEO，密码朋克成员之一）
朱利安·阿桑奇（维基解密创始人，密码朋克成员之一）
Martin tesla
DEC基金会联合创始人兼首席技术官、DHT加密算法创始人，也是分布式网络ed2k的参与者，诞生于2000千禧年的ed2k是当时全世界最大的文件分享网络之一，后来的ipfs创始人Juan Benet的filcoin和中本聪的BitComet，Bitcoin，都在此思想框架下建立和发展出了深远的影响；
Martin tesla的学生时代
今年46岁，出生于科罗拉多洲的一个小镇并在加拿大渥太华大学毕业。从小就被赋予天才的称号”尼古拉·特斯拉“转世，正值初中生的13岁时就发表论文【世界央行】并大胆提出：需要有一种基于密码学和新型网络的方式，创造一种以人为本的新型央行系统而非基于财团和国家利益的银行系统；
【世界央行】其中的一段话：
这个宇宙中质量守恒而地球的总质量基本保持不变：5.9742×10^24 kg（在无法大规模获取其它天体质量的情况下，人类的物质资源总量将永远小于地球总质量）
由于地球只有三分之一的陆地：地球总质量3=1.9914 ×10^24
人类最大挖掘深度为12261米，地球的半径为6378000米
122616378000= 0.00192238（这被命名为马丁特斯拉比例）
最终算出的人类财富总质量为：
3.8255326 10^21kg
基于货币的1000流动性和稀缺性创造需求
整个人类文明最终可以创造的财富总量为：
3.8210^15美元
382000000000000000美元就是地球的总价值
从第一原理来讲，任何金融系统都是一种数字比例游戏
从结构上将最优比例将会胜出，而非最大体量
神奇的是：13岁的Martin tesla，就已经提出了企业币的新型概念；
这可能是世界改变的开始！
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Martin tesla母亲是一位乡村小学教师。和很多男孩子一样，Martin从小也会对机械感兴趣，会拆分一些机器探究机械工作原理，并且喜欢进行各种实验，父亲专门为他在自家楼顶上搭建了一个实验室；据Martin tesla说：13岁的时候对【光的时空性】很感兴趣，通过各种实验寻找光的传播规律，并且试图在光中寻找穿越时空的秘密；Martin说：把世界上所有光学实验重复做一遍，是人类文明和高纬度世界交流的最高效的方式；后来，基于Martin对物理学的浓厚兴趣母亲带着他去见一位朋友，这个朋友是个大学物理教授，这位大学教授带Martin演示了很多新型的科技成果，何认识了很多当地有名的科学家，工程师；
“这次经历让我认识到，解决资金问题是让新型的科技成果问世的关键，而未来的世界有40亿人将会使用数字货币进行交易和支付，数字货币就像平地起高楼，从无到有，将一个想法变成一个美妙的成品。”Martin感叹道。
此后，Martin开始自学编程。但是那时候条件简陋，Jed直到15岁才拥有自己第一台电脑，在此之前，除偶尔去朋友家借用当时以DOS为操作系统的电脑和学校机房里的电脑练习，大部分时间里Martin只能通过书本自学编程。这是个艰难的自学过程，但是Martin乐在其中。经过多年的自学，Martin的编程能力已经相当了得。
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Martin自己认为他在高中的成绩只能算不错。虽然成绩在班级里名列前茅，但在学校里并不突出。尽管如此，他还是于1994年成功被名校渥太华大学录取，按照Martin的描述，录取的过程很顺利平稳。但是即使在渥太华Martin也只待了一年就退学了，因为渥太华太冷了。Martin表示他想选择基础物理作为专业并且争取诺贝尔奖，是他只花了一年就学完了相应的课程。对他来说，学习这些知识远远不需要4年时间，所以与其浪费接下来的三年时间，还不如腾出时间做更多有意义的事情。对大部分大学生来说，退学已经是极端大胆的决定，即使是退学，也会在想好出路或工作后，但Martin退学时并不担心工作没有着落。相反，他自信满满。他相信凭借自己出色的编程技术，他可以养活自己。

3. 挖矿为什么要用显卡而不是cpu

首先我们需要了解挖矿这个概念。以比特币、以太坊为代表的数字货币，使用的是区块链技术，计算机向区块链网络贡献算力，即可获得按照算力大小比例分配的数字货币，这一过程是去中心化、由算法保证的，通过贡献算力换取区块链算法生成的数字货币的过程，就是挖矿。

挖矿需要的算力，往往是通过哈希、解密等算法完成的。这类算法有一个特征，那就是复杂程度低，但强度极大，这正是GPU擅长的工作。

CPU和GPU都可以进行计算，但擅长的方面各不相同。CPU核心更少，但架构复杂，拥有复杂的逻辑控制单元，更擅长复杂的运算；而GPU拥有大量的核心，但架构相对简单，非常适合大吞吐量的高密度计算。

做个粗暴的类比，CPU相当于是一个会高数的大学生，而GPU则像是一百个只会四则运算的小学生，要解奥数题那肯定大学生更强，但如果要算1000道加减乘除题，一个大学生无论如何也不可能算得比一百个小学生快——小学生们可以一起做并行计算，而大学生一次才能算几题？

而挖矿的哈希、加密等算法，恰恰就如同海量的加减乘除题一样，它们难度不高，但却需要不断进行重复计算，计算量极大，这就和显卡的长处不谋而合。

在这一轮数字货币暴涨的行情中，显卡价格被大大推高，其中的最大推手，其实并不是大家最为耳熟能详的比特币，而是以太坊。

时至今日，参与比特币挖矿的算力已经非常庞大，光靠显卡已经无法在矿池中取得足够的分配权重，现在需要专门的矿机才能在比特币挖矿中分一杯羹。

而以太坊不同，它目前仍可以通过显卡计算获得，而且它的算法Ethash还对RAM有着非常高的要求，运算后的结果会直接存储在RAM中，当前RAM容量底线是4G。因此，现在算力达到一定程度、大显存的显卡备受青睐，为了达到更强的挖矿性能，不少矿工还会对显存进行超频。可见，目前显卡的确是挖以太坊最适合的工具之一，而CPU则并不擅长此道。

4. 疯狂币圈背后:10万瞬间清零，币圈暴跌真正的原因是什么

对于目前的整个虚拟货币市场来说，这时候会出现大规模的暴跌，是因为整个虚拟货币市场出现了一定的问题，而且各国政府对于整个比特币的打击力度也不断加强，所以说对于整个比特币市场来说，它的整体的市场规模在不断缩减，绝大多数的机构投资者都在高位套现离场，所以说对于整个虚拟货币市场来说，它目前注意一个比较低的位置。

更为关键的是，对于各国政府对于比特币的打击力度也是在逐渐增大的，尤其是对于一些发达的经济来说，他们对于比特币的态度是0容忍的，所以说也经过各种各样的政策手段来封闭比特币的交易平台，所以说对于比特币的价格也出现了非常大的下降。

5. 超零币是怎么赚钱的超零币是通过什么赚钱

这个就涉及到区块链的知识了，他就好比比特币和以太坊这些虚拟币是一个道理，他们有他们的底层架构，然后在底层架构开发和他们相关的链接延伸产品，这样就可以赚取一定的服务费，自身的超零币也就越来越存在价值了。

6. 全国大学生计算机设计大赛软件开发组怎么准备，用什么软件制作

2021程序员的出路在哪里
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吕小巷
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全国大学生计算机设计大赛经验分享（faceSchool） 原创
2018-12-27 16:12:45
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吕小巷

码龄4年

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距离考研结束已经有4天的时间了，在经历过几天的潇洒时光后还是想和大家分享一下我的考研路程当中的一些过程。在这大半年的时间里，很多人都以为我绝大多数时间都放在考研上了，其实不是的，我还是做了一些其他我觉得很有意思的事。比如说在考研过程中我就去参加了计算机设计大赛，也荣幸的拿了国家一等奖，还是有点小骄傲哈。下面言归正传，我就正式谈谈参加计赛的经验吧。（至于考研的经验我想在初试成绩出来之后在和大家正式分享）

作为参加了两届计赛的学长，其实想告诉大家这个比赛还是很有套路的，一旦掌握了套路，其实获奖还是很好获得的。

关于比赛的评委和评判标准：值得注意的是校赛、市赛和国赛的评委们的评判标准是有些许不同的，所以自然得到的成绩也有很大的不同，不过校赛和国赛的评判还是比较类似的，市赛的标准就稍微有些许不同。其实笔者认为，计赛讲究的主要是两点内容：创新和算法。尤其是市赛最为讲究算法的编写，而国赛则更注重创新些。而且值得注意的是：国赛的很多评委都是老一辈的教授，所以大家就要好好琢磨怎么能说服老一辈的评委你们的项目是非常有实用价值的是非常重要的。

关于选题的建议：相信还是有不少同学还是不知道要做什么或者从何下手，所以笔者想告诉大家国赛的评委们偏于老龄化，他们大多喜闻乐见于一些比较新颖的技术和选题。所以大家可以多将现在市面上比较火热的技术和我们平时的生活结合起来去确定自己的软件所要实现的目标。像笔者本人今年的参赛软件就是将活体人脸识别技术和地理信息定位应用于上课点名所做的一个考勤系统，其中还使用了NLP自然语言处理和网络AI的情感识别做了一个评论系统，主要是解决我们平日学习中旷课率、迟到率、代课率等问题；而笔者的一个朋友则是使用来区块链、票据市场以及财大的特色所做的一个系统也获得了一等奖。所以笔者还是建议大家多使用一些现在的新的技术，并结合身边生活中的一个问题来做一个有用的系统，记住一定要新，选题不新颖的话老师会很容易地问道为什么我要用你的软件而不用市面上现在比较成熟的软件。

关于新颖的技术如何学习和选择：笔者在这里可以给大家提供一些比较新颖的技术网站供大家去考虑，里面有很多现成的api可供大家去考虑。1、网络AI，网址：http://ai..com/ ；2、 腾讯AI，网址：https://ai.qq.com/ ；3、以太坊，网址：https://ethfans.org/ ；4、图灵机器人，网址：http://biz.turingos.cn/home ；5、腾讯大数据平台，网址：https://data.qq.com/ ；6、知识工场，网址：http://kw.fudan.e.cn/ 。读者推荐大家考虑一下知识工场，毕竟知识图谱是一个大热门，很好应用于实际的项目中，而且可以做的特别炫目，并且参加计赛的人里面很少有人用知识图谱，还是属于比较新颖的技术。

关于团队分工：这是一个非常重要的点。因为一般的项目团队都有三个人，所以在我看来最好的搭配就是一个前端、一个后端、一个专门负责文档的编写。（文档的编写是真的很麻烦）

前端：如果是参加的web网站设计的化，笔者的建议是不论怎样都至少要做一个移动端的简易版的使用，因为第一年参加比赛的时候笔者就被问道：现在都移动互联网的时代了，你们这个项目想法可以，就是使用起来太麻烦了。所以第二年笔者就做了一个移动端（小程序），评委们也就没在说我们这个不方便使用了。对于移动端的制作，笔者的建议是做一个小程序，因为小程序真的很好学，代码写起来很像HTML、CSS、JavaScript，很简单的，关键是它的优势在于不论是Android还是iOS，它都适用。（小程序学习网址：https://developers.weixin.qq.com/miniprogram/dev/index.html）

后端：我建议大家还是用框架来写代码，因为用框架真的很方便，很多前辈都事先写好了很多非常好用的接口，像图片、视频等的存储，用原生的代码写的话，不会使用缓存的情况下是真的运行的很慢，但是用框架的话，就不会存在这样的问题了，因为前辈们早就设计好了优秀的现成的接口可供使用，而且有空的话还可以看他们写的源码来学习，最关键的是企业招聘人的时候都要求是会运用框架的人。当然我不是说写原生不好，原生是内功，大家也还是要注意的。不过框架的学习在开始的时候可能会存在一定的问题，不过我相信大家肯定可以很好的解决这个问题的啦！笔者在这里推荐大家学几个框架：ThinkPHP、Django、SpringBoot。其中前两个比较好学，分别是php和python的框架、后面一个相对难些，是Java的。对于想学爬虫的人可以学习Django，因为这个和爬虫框架Scrapy用起来特别像，很好同时掌握，据说Django和Scrapy是同一个开发团队开发的，所以很像，当然我只是听说，不知道实际是怎样的，哈哈哈。

文档：文档的编写是真的很繁琐的，因为文档有很多，所以最好要有一个人专门写文档，尤其是要会UML图的构建，思维导图的建立等等。文档的编写一定要注意时间节点，如果错过了时间节点，那就相当可惜了。

关于编程语言学习：相信有很多的同学目前暂时找不到比较好的编程语言或者框架学习网站，在这里笔者推荐几个笔者觉得比较好的网站：1、慕课网，网址：https://www.imooc.com/ ；2、实验楼，网址：https://www.shiyanlou.com/ ；3、中国慕课MOOC，网址：https://www.icourse163.org/ ；4、CSDN，网址：https://www.csdn.net/ ；5、Github，网址：https://github.com/ 。慕课网和实验楼里的部分比较好的实战课程现在都是需要用钱买的，比较贵，大家可以去咸鱼、转转上找录屏课，某宝上已经被某宝官方强制下架了，当然如果大家实在找不到的话可以在公众号后台向我要一些框架的学习视频，我还是有一些课程视频库存的。中国慕课的缺点在于时效性，过了课程的学习时间就不能再看了，可能是为了保护老师们的知识劳动权益。CSDN的作用很大，对于新手来说，CSDN应该可以cover你所有的问题。Github相信大家都是知道的，这个的主要作用还是在于在上面搜搜现成项目来学习别人的构建软件思路或者是搜索一些很好用的插件比如说爬虫中常用的IP代理池和fake-useragent等等。

7. 虚拟货币圈几位大神天才，V神、BM、孙宇晨，哪个更胜一筹呢

说到虚拟货币圈的大神，首推的当属比特币的创始人中本聪了。

但这位高人神龙见首不见尾，自从2008年10月31日发表了一篇题为《比特币：一种点对点式的电子现金系统》的论文后，便消失于人们的视野当中了，江湖上也只留下他的传说。

中本聪是如何做到在人肉搜索那么强大的互联网上隐藏自己的身份的？

有人说中本聪根本不是一个人，而是一个幕后组织，也有人说中本聪已经死了，还有一些人站出来承认自己就是中本聪，但却得不到人们的认可。这个虚拟货币圈“创世纪”的人物可能只存在于人们的传说中了。

以太坊创始人V神。

1994年，一个小男孩出生于俄罗斯，父母给他起名Vitalik Buterin。受程序员父亲的影响和熏陶，V神在很小的时候就开始接触计算机编程。

2011年，V神从他父亲那里了解到比特币。在论坛上认识一些人之后，他被邀请为一个比特币博客写文章，当时，他写一篇文章可以得到 5 个比特币（价值 3.5 美元）。可惜的是，由于当时只有很少的人关注比特币，这个博客网站很快关停了。

2013 年，V神周游全球，他曾有一段时间待在中国，他的中文也很好，常和中国网友在论坛上用中文交流。

2013年19岁的布特林进入加拿大滑铁卢大学。能用这样的名字命名，可见这个大学也绝非泛泛之辈。这所大学在加拿大排名第三，并且是北美最优秀的学校之一。可惜V神只在区块链，入学8个月后，就走上了很多大佬的老路：辍学了。

2014年1月23日，20岁的小V神在比特币杂志上发表了《以太坊：一个下一代加密货币和去中心化应用平台》一文，首次公开提出以太坊技术相关概念。

以太坊已经不是一个单一的货币了，而是一个全新的区块链平台，允许任何人在平台中建立和使用通过区块链技术运行的去中心化应用，且不局限于数字货币交易。

如果说中本聪和比特币掀开了21世纪区块链革命的大幕，那么V神则接过了中本聪手中的火炬，与以太坊一起开启了区块链2.0时代，给革命画卷添上了浓墨重彩的一笔。

EOS（柚子币）创始人BM

BM原名Daniel larimer，币圈一般都叫他BM。BM诞生于美国的工程师家庭，从小在他老爸的指导下在Mac上进行编程。

BM在09年比特币出现之前，就已经开始研究开发一种数字货币了，而就在BM研发数字货币的时候，比特币横空出世。但是发现比特币存在可测量性的问题 很难支持小型支付，于是他就和中本聪在论坛里互怼起来。

2010年7月，BM觉得比特币10分钟一次的交易确认时间太长，使用起来很不方便，于是就在当时全球最大的比特币社区里发了一个帖子公开指出这一问题，提出改进共识机制。

没想到引来了中本聪本尊的回应：“If you don’t believe me or don’t get it, I don’t have time to try to convince you, sorry.”（如果你不信或者不理解，我也没时间去说服你，抱歉。）

后来这句话成为了币圈的金句，翻译成中文就是：爱玩玩，不玩滚。

之后BM自己就开发出了去中心化交易平台BTS（BitShares），同时创造出了DPOS（授权股权证明）共识机制，不同于比特币的POW（工作量证明）。

然后BM又开发了STEEM和之后的EOS，BM也成为了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，并且都曾进入世界前50的人。

波场币创始人孙宇晨（Justin）

把孙宇晨放入这个名单中，大家是不是觉得：这不是在开玩笑吧。诚然孙总在技术上无法企及上面几位的高度，但要说起营销的话，估计币圈没几个人能比得上孙总。

2015年，马云创立湖畔大学，孙宇晨作为区块链行业代表，成为湖畔大学的首期学员。自那以后，他就自称是马云最年轻门徒。

2017年，ICO站在了风口上。作为区块链的早期参与者，孙宇晨肯定不能错过。

7月， 孙宇晨 发布区块链项目—— 波场，拉上这些年认识的大佬，包括比特大陆吴忌寒、OFO戴威、、薛蛮子等。8月21日，波场直接在币安平台开启认筹，5亿个波场币在53秒内以0.01元的价格出售完毕。其实也才500万而已，有这么多资本给背书，自己随便抢一下不就完了吗。

之后赶上了94事件， 要求相关项目进行清退，币圈陷入恐慌，ICO瞬间冷却下来。孙宇晨苦思之后，想到了一个营销方法：因为波场最开始对标的就是以太坊，碰瓷以太坊的创始人V神怎么看都合情合理。

之后，V神的推特下水军出没，常常出现踩以太坊夸波场的言论。V神跑去看看波场，白皮书抄的，代码抄的，啥也没有的空气啊。这下彻底怒了，回怼道： “如果以太坊被波场取代的话，那么人们将失去希望！”

孙宇晨一看V神下水了，营销已经成功。颇为“绅士”的回应： “如果波场取代以太坊，我将为以太坊树碑立传。”

2017年12月，孙宇晨发动豪车攻势，交易排名前列者送玛莎拉蒂、奔驰等礼品。一波波骚操作下来，2018年1月，波场达到 历史 最高点1.3元，相比发行价暴涨了130倍，流通市值近22亿美元。一时间，孙宇晨豪言壮语， “马云做到了1000亿用了十年，但我只用了四个月。”

2019年6月，孙宇晨花了3000万拍到巴菲特午餐，万众期待，不是好奇他多有钱，而是想看巴菲特怎么怼他。因为巴菲特之前说过，虚拟货币基本上就是一种幻想。

按照原计划，7月25日，孙宇晨会和巴菲特在旧金山共进午餐。谁也没想到午餐前夕，孙宇晨却突然宣布不去了。理由是：突发肾结石。

这波操作估计连巴菲特老爷子都要感慨：活久见啊。

拍下午餐吸引一波眼球，放鸽子再引发一波争议，最后吃饭再营销一波，“一餐三用”的操作你感觉水平如何？在2020年1月，孙宇晨也是“圆梦”巴菲特，和他共进了午餐。

至于其它的方法，比如：

罗永浩创业失败，他慷慨地说“高薪聘请”，为他捐排忧解难；

ofo深陷押金退还危机，他站出来说“要帮朋友戴威给1万个ofo用户退押金”；

见义勇为反被拘捕，他又站出来宣布“为被冤枉的赵宇先生提供总计1000万元的支持计划”；

还有和王思聪互怼、和王小川互撕等故事就不胜枚举了。

看完了上面的介绍，如果说孙宇晨是个营销天才，你还会质疑吗？

8. 那些靠虚拟币发财的人现在都在干嘛

大概在2013年年末，当时比特币的价格大概在600美元左右，它的涨幅证实了这个回答的可行性。但是，600美元在当时看来也是一个高位，没人能确定它的未来是怎样的。

后来，我还去关注了写这个回答的人，也就是巴比特论坛的创始人长铗的微博。凑巧的是，我是一个科幻小说阅读爱好者，他还是一位科幻作家。于是，我去读了他的一些作品。他的科幻小说比较特别，鲜有“外星人”、“飞船”等老生常谈事物，而是营造出一种历史与现代交错的氛围，一直强调比特币的出现为他打开了通往新世界的大门，并且对比特币的未来充满信心。

但这也让我明白了2017年的顺风顺水，不乏运气的成分。于是，我觉得自己如果真的想在交易这条路走下去，还是要潜心学习，除了对基础知识的理解，对消息面的分析，还有对技术指标也应该有所研究。如果不进行深度的调研以及合理规划指挥自己的钱袋子，到时候资金只会被消磨殆尽。最后，作为一名毫无根基的散户只会欣喜入场，黯然离场。

一些著名的技术指标在经久流传是有一定道理的。比如MACD的背离信号、KDJ的超买和超卖信号、支撑与压力信号等等，虽然不能保证一定就会盈利，但是可以让你在一个比较成熟的模式上定量分析，从而对让投资者有一个基本的方向。

9. EpiK团队：打造共建共享共益的开源知识平台

1月10日，由EpiK铭识协议主办的“2021开源知识运动”主题活动为业界带来了一场知识图谱开放与互联的智慧盛宴。活动吸引了包括清华大学信息技术研究院副院长邢春晓、中国计算机学会知识图谱 SIG 主席/著名知识图谱专家/OpenKG主要发起人王昊奋、东北大学自然语言处理实验室副主任/小牛思拓创始人王会珍在内的重量级嘉宾参与。

在此次大会上，EpiK中国区负责人Eric Yao 做了《分布式知识图谱构建》的主题演讲，其中他重点提及了区块链去中心化的协作模式搭建共建共享共益的开放知识库的构想与实践。同时EpiK产品负责人介绍了即将推出的游戏化数据标注平台，详细内容如下：

前面三位老师分别讲述了知识图谱、区块链和数据标注三个方向的细节，而这三个方面融合在一起又会产生怎样的火花呢？接下来我要讲的EPIK PROTOCOL铭识协议，它的目的就是为了构建人类的永恒知识库，从而提高AI的智能，这就是数据开源或者是知识开源。

为什么要搭建开源知识平台？

EpiK项目是基于区块链的可信的分布式数据和知识的共享平台，通过去中心化数据存储和协作的方式来实现数据的共建和共享。为什么Epik会嵌入到人工智能和区块链的结合的角度，来切入到创业中来？这与当下的时代背景密不可分。

第四次工业革命已经来临了，全面智能化是这个阶段的核心目标之一，各种智能体也在逐渐的走入日常生活，比如说siri、小爱同学等等人工智能的语音助手，还有各种有AI学习能力的家用电器，比如说冰箱洗衣机彩电等等。

人类的知识传承已经有数万年了，最早是甲骨文刻在石头上，最后演变成竹帛纸张，到数字化存在硬盘上，这些知识都以文本图片和音视频非结构化的数据结构来存储，人类理解这些知识是很容易的，比如，我们可以很轻松的从电影中或者是从歌曲中判断这个人物的关系和情节。但是对这些信息，机器理解是很难的，很难通过一祯一祯的屏幕来把人类的关系梳理出来，如何让机器理解我们的人类的知识？

谷歌2012年提出知识图谱，它通过结构化的人类体系，从而让机器掌握人类的知识，开拓AI的认知。这里有一个知识图谱，也是我们很熟悉的一部电影，叫做《复仇者联盟》，它是用一个一个的图谱组成的网络结构，描述了电影中透露的各种各样的信息，有了这些图谱，AI就可以读懂知识图谱回答很多的问题，比如如何获得宝石位置，从谁那里取得宝石等等。

人工智能是一个大的方向，但是这个事儿和区块链有什么关系，这个就需要引入到一个很严肃的话题，是人类怎么样才能信任人工智能或者机器智能，这里就涉及机器人是否会欺骗人类，引导人类作出错误的决策。

AI或者知识图谱是很多的公司在做得事情，脸书，苹果、亚马逊、阿里巴巴等等，他们每个大公司都耗时费力的构建自己的知识图谱，但是这些知识图谱不是互联互通的，每个公司有自己的知识库，这就涉及到一个问题，中心化的知识库会面临被篡改知识图谱的隐患，由于知识图谱是一个可以一个一个三元组成的拓扑式网络结构，一个结点的变化，很容易导致计算机或者人工智能理解这个节点相关其他节点的关系都会发生变化，从而造成善恶或者立场的变化，这是非常危险的。

同时构建超大规模的知识图谱，还面临着无法组织大量的人工参与到构建知识库的过程中，缺少这样的组织结构，专业化是很难做到的，也会成为机器智能化巨大的障碍。

基于这两点可以看到，构建超大规模知识图谱，区块链技术是目前唯一找到解决这个问题的出路，因此，知识图谱就要开源开放可见度，这是它的必备属性，而不是不可对它产生的结果做解释。

构建开源知识平台有哪些挑战？

知识图谱底层的存储要开放开源和监督，但是人们怎么样可以协作共建知识库，同时可以访问知识库？

这里面有很多挑战，人类的知识是非常多的，领域也非常多，如何搭建共享平台我要是考虑几点。

第一点，如何开放知识共享，通过构建一些合理的工具和机制，让人人都有渠道贡献知识，因为每一个人都是智能体，让有需求的人可以有方法和访问这些知识。

第二条，如何防范知识篡改，或者知识被更改的时候可以溯源的，这就需要用到区块链的东西，它能保证知识的确权和不可更改，同时也可以通过合适的机制保障它可以持续的公开和更新。

接下来是我们如何能保持知识的质量，由于区块链其实是价值的载体，它的存储成本很高，它的优势其实不在于存储成本，而是在于数据的共建和共享，如何保证知识质量是很重要的一个话题。

在知识的产生层面，知识要可以被监督，在知识质量出现问题的时候，它需要被追责，才会形成一个良性循环，让链上的数据变得质量越来越高，越来越有价值。

最后一点，如何激励知识贡献，每个人都会通过我们的系统提供知识或者为我们系统做贡献，但是其实每个人都不一定是自发性的爱好，所以需要合理的激励机制，如何权衡各方面的收益的动态平衡，同时使得激励的分发成本相对比较低，让系统良性的可循环的运作起来，也是非常重要的。

为什么会选择在2020年做这个事情？我们观察到了一些合适的机会，很多的时机已经成熟了：2020年的时候基于区块链的去中心化存储技术刚刚成熟，比如很有名的项目Filecoin，可以借助0知识证明，以极低的管理成本组织超大规模的防篡改可共享的开放存储资源；2020年数据标注这个行业也迎来了一个大的爆发，预计2025年会达到100亿左右的人民币规模，同时会促进大量的年轻的就业人口涌入，为这个行业提供丰富的知识贡献和知识质检人才；2020年，DeFi这个概念迎来了空前的发展，可以更好的帮助解决线上的激励动态分配的问题，同时让数字货币的激励手段变得更加灵活；社会对数字货币的接受程度越来越高，越来越接受激励的合理性的概念。

EpiK构建超大规模知识图谱的解决方案

基于上面的考虑，诞生了EPIK PROTOCOL，EPIK指的是EpigraphyKnowledge，翻译过来就是铭刻在石头上的知识，代表着进入区块链上的知识，就像铭刻在石头上一样，不可以被随意的篡改，目的是依托区块链技术，构建人类永恒知识库，从而开拓AI的学识。针对前面提出的问题，提出三大解决方案。

第一点，要借助去中心化的存储技术，来解决数据的不可篡改问题，就是这样的数据是不可以被随意篡改的，这些知识不会因为私人的利益而随意篡改的，从而实现知识在全国各地永恒存储得以广泛传播。

第二点，借助去中心化自治组织解决劳动力问题，实现各国各界各族人民去中心化协作中公平获益。

第三点，借助通证经济解决自驱力问题，实现生态中各个成员为追求自身利益最大化，从而无形中推动知识图谱数据壮大的过程。

Epik技术架构，分为三大模块，知识提取、知识存储、知识应用，由低到高的三个层级，里面包含了很多的技术细节。

Epik生态参与者包含五个角色：持币用户、数据矿工、领域专家、赏金猎人、数据网关。把这些角色按照数据从生产到存储到使用这三个过程，数据产生的团体包含三种角色，一个是核心用户，一个是领域专家和赏金猎人，核心用户是可以通过投票来票选出领域专家，确保领域专家的权威性和专业性，领域专家是一个非常核心的的人物，负责组织生产各个类目的人类知识库数据，由于整个工作是非常劳动密集型的工作，所以涉及到大量的繁杂的数据纠错和清洗的工作，数据专家是无法完成的，他需要把这些任务拆分出来，发布到平台上，由赏金猎人认领，他的目的就是为了完成领域专家发布的任务，同时获得对应的奖励。

经过领域专家发布任务，把数据梳理和清洗出来以后，通过领域专家上传给数据矿工上，就是底层的存储机制上，这里面有数以万计的数据矿工来共同维持着整个平台数据的不可篡改和确权。

数据从产生到存储下来，可能涉及到应用的环节，上面会有很多应用的生态，如何方便的访问这些数据，就引入了第五个角色，就是数据网关，它的作用就是为整个底层的数据存储提供数据访问和数据索引的服务，为上层的应用层赋能，让上层的应用层更好的使用整个平台存储的数据。

上面说到的两个图偏概念化，下面举一个具体的例子，如何实现商业闭环，这就是一个具像化的图。

首先可以看到上面已经标注了一些角色了，领域专家，数据网关等等，领域专家是行业专家和领域达人，目的是梳理数据格式，组织数据生产和验收数据质量，其处理的数据都是自己所在该领域的公开的数据源，比如说公开的企业信息，公开的教材信息等等，当他把这两个数据源梳理的格式定好了，所要处理的数据任务发到去中心化的平台上，赏金猎人就可以在这个平台上认领任务，他的角色一般是大学生、青年白领等等，有一定的空闲时间，有一定的知识储备和使用工具素养的一些人，他们可以领取众包任务，同时对这些数据进行校对，获取一定的收益。

数据按照我们所需要的格式和质量生产好以后，由领域专家提供给矿工，矿工就是底层的分布式存储节点，由于我们的数据存储比较定向化，都是针对知识领域的，所以对数据存储的要求能力都不是很高，可能要求这些服务器八核16G，250G的ssd固态硬盘，5兆的带宽就可以满足。数据存储了以后，上层会有很多的应用，会访问我们的数据，因为我们的数据很有价值，因为我们整理了公开的企业信息，原题库整理了教材信息，这两种信息对他们来说都是非常有用的，同时我们可以看到上层知识的应用场景都有很大的规模，就是证明我们所服务的市场增长潜力和空间是巨大的，也可以保障整个项目的快速发展。

他们可以通过数据网关很好的访问我们平台上存储的知识和数据，从而实现更多的商业化应用，为整个知识的变现提供价值。

这个系统为什么会很好运作起来？这里面就有一个区块链行业的概念，叫做通证经济，就是我们希望设计合理的通证经济，每个人提供贡献在里面都会有对应的收益，比如领域专家每天会有5880元人民币的收益，可能每个月的收益足够他养活10到20人的小团队，持续的做这个事情。赏金猎人都是小镇青年和白领时间比较零散化的一类人，他们是时薪的方式，可能达到每小时36块钱，完成任务就可以领取这部分的收益。矿工，大概会有30元每台节点一天的收益。最后底层的应用场景，用户想要使用数据是需要去耗费一定的资源的，这是给整个系统注入能量的一个过程，他们需要大概抵押每天是202块钱人民币左右的积分，就可以获得1GB数据的访问权，可以随时的赎回，这形成了商业闭环。

接下来看一下整个项目的路线图：第一阶段是我们已经完成的，如白皮书测试发布，测试网方尖碑发布，到白皮书发布，测试网预挖计划发布，领域专家招募计划启动，都已经完成了，第二阶段是主网v1.0罗塞塔发布，还有《治理白皮书》发布和知识众包产品1.0发布，到今年的二三季度，就会发布主网v2.0，引入重要的概念就是以太坊，EVM虚拟机，同时去中心化治理平台发布和知识众包产品2.0发布。

顺便提一下，为什么引入EVM信息？这可以很便捷或者0成本的把以太坊上的经济或者去中心化的Eth经济资源引入到知识生态系统中。比如用户想访问我们链上的数据，但是没有链上积分怎么办，就可以通过抵押其他的资产，来获得数据地访问，这样可以快速扩大用户规模，这只是其中的一个应用。

我们将EpiK使命描述为：这将是一场至少延续50年的碳基生命向硅基生命的史诗级布道。这是一个非常长期的赛道，而且Epik也会持续的给这个系统赋能和迭代，让越来越多的用户很好的贡献知识和使用知识。

游戏化数据标注平台即将发布

在这分享一下关于游戏化的数据标注平台产品的一些思考，为大家展现一下未来普通人怎么样能很轻松的参与到EpiK知识图谱构建体系中，来为系统提供自己的知识，从而获取收益。

游戏现在是让整个互联网消耗用户时长非常多的一个领域。这里有一组数据：2004年—2010年《魔兽世界》这个游戏所有玩家的小时数加一起约等于593万年，这个基本上比人类文明的历史还长了，平均玩家每周在虚拟世界里要花调17—22个小时，这基本上相当于上班时间的50%了。

而全球最好的图片数据集，已经有100万张是已经标注的图片。它的图片总数是可能过千万的，但是100万张是带标注的。如果每一张图片的标注成本是5分钟，那其实只需要《魔兽世界》这个游戏六十万分之一的工作量就可以完成了。所以说其实游戏是一个特别值得我们去思考的东西。

 游戏化其实就是把游戏的一些常见的设计思路运作到一些非游戏的领域，比如在线教育、比如一些公益类的项目或者是一些产品设计当中去。

举个例子：支付宝的蚂蚁森林和蚂蚁庄园，蚂蚁森林的累计用户应该是有5.5个亿了。因为这是公益项目，用户可以根据能量换成植的真树，相当于这个蚂蚁森林种下了1.22亿颗真的树。蚂蚁庄园的累计用户有4亿，送出了150亿个鸡蛋，这两个项目其实都是一个游戏化的公益项目，但却增加支付宝的活跃度，增加支付宝的黏性，以及拓展支付宝的社交关系链。其实这是一个商业和公益上都双赢的很大体量的项目，虽然它看起来只是一个小游戏。

另外还有一个很好的例子，是一个在台湾的工作室Fourdesire，这个工作室专门喜欢去做这类游戏化的产品。比如说其中有一个叫《记账城市》，《记账城市》是鼓励用户每天去记账，因为记账是一个很枯燥的事情，它用一个用户不断地记账就能换取一些积分，这些积分就能发展用户自己的城市，这个城市里面还有很多好玩的一些小的游戏化的一些特性，这样的话就让挺多人喜欢上记账了，成为一个养成性的存在。

这些游戏类的APP有一个共同的特点，它原本是把一些很枯燥的东西、很枯燥的一些任务包装成一个游戏的壳，用户就能逐渐地沉迷其中了。而且这个工作室最终也获得了一个流量上非常不错的表现，这是一个二三十人的工作室，但是他在全球累计获取了超过2500万的用户，而且《记账城市》经常会被推荐上APP Store首页。

游戏的核心体验是什么？简单总结为四点，第一个就是积分等级成长体验，就是用户长期持续地完成任务会得到这种积分、奖励、等级提升，像《记账城市》就是这个城市逐渐地发展壮大，像《太空冒险》就是你可能去了更远的星球，这样是一个积分等级成长的体验。

另外，游戏当中沉迷的另外一个元素就是它有故事和情感体验，比如说游戏的《使命召唤》里面会有那种战友的剧情，用户就能沉浸其中并能情感投射。包括蚂蚁庄园那只很可爱的小鸡，我们经常看到在朋友圈里很多用户其实会觉得自己的小鸡好久没有喂食了，他其实会产生一种愧疚感，这些东西其实都是这个产品打造出来的优良的情感体验。

还有一个比较重要的是游戏能够有一个成瘾性和进入感也是因为它有即时反馈体验，当用户完成某一个任务之后是有明显的反馈体验设计的。比如说在打篮球的时候当我们去投中一颗篮球的时候，它会擦中那个篮网发出一个声音，这个其实就是一个即时的反馈。比如说我们打FPS类游戏如果是爆头屏幕中间会出现巨大的一个图标提示，这个就是一个即时反馈体验。

最后，社会性互动体验，比如说我们可以跟好友之间一起互动，当年风靡一时的Social game比如说偷菜其实就是借助游戏本身实现人与人之间的互动，这个互动充满了一些很小的暧昧或者说隐含表达性一些东西，这其实是玩家们都很喜欢的。

我们的尝试探索是这样的，第一就是我们觉得数据标注这个业务跟游戏化其实是可以放在一起的。为什么说我们觉得数据标注这个业务跟游戏化是比较适合放在一起的？

其实就是因为第一标注这个任务本身是枯燥重复的，另外，我们也是希望用户在碎片化的时间里能够去进行数据标注的。

假如这个时候我们有一个标注任务是口腔医学相关这个领域的，比如说口呼吸是否会导致下颌收缩，这个东西其实一般的用户是无法去标注的，如果是医生他又很忙，他平时又有大量主业的工作。如果我们能把这样类似于数据标注的业务，在医生这个全国大概只有14万左右人的群体里面，去把它用碎片化的方式拆解成任务，并用游戏化的方式去鼓励用户收集，那么可能这个标注任务就能更好地执行。

为此，我们期待做出这样一个体验的产品，第一它有流畅的标注体验的，这需要有强大的算法支持，能够智能地分配标注任务。第二，我们肯定要尝试不同的游戏化的场景设计，赋予用户这个故事与世界观。

另外，我们要把一些游戏化的元素融入进来，比如我们做随机的抽卡或者成长体系这样的东西，让这个游戏能够具备一个基本的可玩性。

先说下流畅的数据交互，我们现在认为大部分的数据标注任务其实上下文无关的，就是标一个任务和标下一个任务之间是没有太强的关系的。因此，就可以把一些大的任务拆解，拆解之后就可以分发给合适的一些人，比如，我们会发布让用户朗读句子五遍的任务，用户对着这个把这句话朗读出来，满五遍之后这个任务自动提交了，然后用户就能获取相应的一些积分，然后这些积分可以拿来在游戏里做一些好玩的东西。

在游戏场景我们希望讲一个故事，这个故事中可能是某一种浩劫人类文明现在已经被摧毁了，那么我们在这个基础上怎么重启人类文明？在这个主线中，我们要不断地派遣探险队出去探险，去找到过往历史中的一些科技遗迹，然后去升级我们的一些建筑。比如说原本给人类提供能源的是火堆，通过反复的派遣探险队我们最终能变成蒸汽发电站，变完蒸汽发电站之后我们可能会变成核聚变发电站。这样也带着我们重塑一遍人类的科技文明史，带着我们的玩家能够体验到一种带着人类文明从蛮荒的时代走向农业时代、走向蒸汽时代、工业文明包括现在的人工智能未来，未来可能走向太空时代。

但是这件事情其实本身是很难的，我们认为未来的工作难点是：第一，我们的数据标注任务的推荐系统设计，潜在的问题也会非常地多。比如说我们的标注任务怎么能够实时的生成、怎么能够实时的分发，当然还要考虑用户的专业性门槛和反作弊。第二，不同于专业性人员的标注，我们是有员工雇佣的。大家的工作场合是安静的，我们用户的使用场景可能是在地铁上、可能是在上班的闲暇时间、可能是家里。这样的话什么样的人在什么场景下获取什么样的任务能保证我们较好的数据质量，这也是一个问题。第三，多用户提交的时候我们整个标数据的质性度的问题；第四，怎么合理地激励每一个用户，使用户贡献量和激励平衡。整个这一系列的东西都是我们要长期去解决的问题；第五，真正好玩的、用户周期很长、高黏性的一个前端游戏化是怎么实现的，这个也需要逐步探索。比如说什么样的玩法用户喜欢，我们是做一个成长积分不断增长的游戏更好，还是做一个自我挑战的游戏更好，还是单纯只是把一点游戏化的元素融入到移动APP的标注当中就可以，怎么能够避免用户觉得有新鲜感之后就厌烦，或者我们能不能频繁更换主题，这些东西都是未来我们在前端上需要探索的地方。

10. 大学生想接触区块链，从哪入手比较好

如果只是接触的话，那我建议可以采用如下方法（主要针对非相关专业的小白学生，不包括准备从事区块链行业的朋友们）

首先，你关注到这个问题，说明你对区块链产生了极大的好奇心或者有了浓厚的兴趣，那么，我不建议大家一上来直接去看专业性很高的《白皮书》，因为大量的专业术语和名词让人头大。

换个方式，我们从年轻人的角度来想，在学习区块链知识之前，先从最基础的开始了解。

1.超大流量的DouYin平台，在搜索框内输入“区块链”，会出现很多“红人”老师用生动形象的超短视频为你讲解什么是区块链。虽然视频内容不能说百分之一百正确，但是对于简单的基础理解完全足够的。毕竟“一千个观众眼中有一千个哈姆雷特，每个人都会对区块链有不同的理解和看法，将来的你也会有不同的见解。

2.现在的你可能对区块链半知半解或者只是有个轮廓，那么，请带着你这份浅印象来阅读《区块链100问》（网络直接可以搜到），依旧是很短的视频，但是基本上区块链相关知识都有涉及，包括密码学背景知识、区块链的 历史 、什么是区块链、比特币及以太坊相关介绍、区块链技术的应用场景等内容。

注意，不用细究每个名词，全部浏览一遍，将读懂的和不懂的区分。

3.在碎片时间可以读一读网络小说《区块链修仙》，大概是一颗韭菜魂穿后获得区块链修仙系统，开挂人生，由挖矿开始的故事。在这本小说中，你将会看到大量的名词（矿工、节点、数字货币、区块链系统等等），将你前面学到的知识带入书中，会有奇效。

节选 ——“所有诸天万界，居然凝聚成了一个巨大区块链……所有的人都可以通过区块链进行……需要的不过是虚拟币而已。我们用自己的法力精华……献祭给区块链……就会得到虚拟币，从而在现实中，代替货币，买卖一切，甚至能够用区块链来直接修炼，从区块链物联网之中获得丹药、功法。”

看到这里，是不是觉得比《白皮书》有意思的多。

4.建议回看《区块链100问》，再去读《比特币白皮书》。

5.如果面临实习的同学，可以到相关企业体验，学以致用才是良方。

6.当然，关注币秘书也是个不错的选择

[看]