1.区块链协议如何验证真伪(区块链查真伪)
2.如何系统地学习量化交易？
3.BBD指标源码
4.学习java以后可以做什么？
5.学java能做什么工作
6.学Python能干什么？

区块链协议如何验证真伪(区块链查真伪)

       如何通过微版权对区块链存证数据进行验证查询？

       通过取证证书上的备案号，还可直接在易保全、高频高频公证处和仲裁委官网进行区块链查询，模型模型包括保全主体、源码源码保全时间戳、经典交易经典交易广州互联网法院证据编号、高频高频原子源码区块链哈希值等相关信息，模型模型保障区块链存证数据的源码源码公开透明和可溯源。

       易保全官网验证

       公证处官网验证

       仲裁委官网验证

       区块链技术应用在商品防伪溯源上有什么优势？

       在“区块链时代”初期，经典交易经典交易人们对于区块链的高频高频认知仅仅局限于数字货币及炒币操作。随着技术发展，模型模型人们认识到通过将区块链技术应用到行业之中，源码源码并推动行业经济发展才是经典交易经典交易其真正价值。区块链溯源防伪被认为是高频高频最有前景的区块链落地领域之一，也是模型模型巨头们争夺区块链应用技术落地的首要领域之一。可以说谁能率先推出落地项目，谁就能在业内领先一步。

       将借助区块链技术，将商品原材料流通过程、生产过程、商品流通过程、营销过程的信息进行整合并写入区块链，实现一物一码全流程正品追溯。利用区块链技术将不同商品流通的参与主体的信息数字化后存进区块链中。其中包括原产地、生产商、渠道商、零售商、品牌商和消费者。使每一个参与者的信息在区块链中可被查看。

       借助区块链技术，将商品从生产到入仓的各个环节信息进行整合并写入区块链，每一条信息都拥有独立特殊的区块链ID，附有商品的数字签名和时间戳，为用户提供很好的底层数据支撑和货品质量把控。

       在消费者层面通过终端化的溯源二维码及公开透明的区块链技术支持，让用户便捷查询商品真伪，培养用户的正品意识，同时提升品牌价值。

       由于交易内容复杂难以核查以及高额利润的诱惑，市场上造假、售假的行为屡禁不止。这不仅打击了消费者的购物体验，也损害了商家的品牌形象。对于商家和消费者而言，建立一个可信的防伪溯源体系迫在眉睫。

       在整个市场内所有商品的交易流转都必须有一个可信任的防伪溯源机制来支撑。这样才能更好的保证企业自身产品的质量，同时提高消费者的购物体验。

如何辩别真正的区块链数字货币

       某个数字货币是否是一个有价值的币种，在目前基本属于“天使轮”阶段而言，判定标准有三个，绝地子弹追踪源码一是团队，二是经济模型，三是行业需求。

       团队的随机性太大，在此不进行讨论。本文首先对数字货币的经济模型进行一个详尽地分析，在随后的文章中，笔者会根据不同行业对部分数字货币进行剖析。

       严格来讲，本文所涉及的经济模型，并不完全等同于经济学中所述概念。特指在数字货币中，货币的共识机制与激励机制。

       一、共识机制

       共识机制是区块链系统中各个节点达成一致的策略和方法，应根据系统类型及应用场景的不同灵活选取。

       常用的共识机制主要有PoW、PoS、DPoS、PBFT（及其变种）等。另外，基于区块链技术的不同应用场景，以及各种共识机制的特性，本文按照以下维度来评价各种共识机制的技术水平：

       a)合规监管：是否支持超级权限节点对全网节点、数据进行监管；

       b)性能效率：交易达成共识被确认的效率；

       c)资源消耗：共识过程中耗费的CPU、网络输入输出、存储等计算机资源；

       d)容错性：防攻击、防欺诈的能力。

       1、PoW(ProofofWork)工作量证明：依赖机器进行数学运算来获取记账权，资源消耗相比其他共识机制高、可监管性弱，同时每次达成共识需要全网共同参与运算，性能效率比较低，容错性方面允许全网%节点出错。

       优点：（1）安全性高，系统稳定性好；（2）节点间无需交换额外的信息即可达成共识；（3）破坏系统需要投入极大的成本；（4）算法简单，容易实现。

       缺点：（1）需要投入硬件成本及能源成本；（2）区块的确认时间较长，而且需要等待多个确认；（3）由于比特币的先发优势，新的区块链必须找到一种不同的散列算法，否则就会面临比特币的算力攻击；（4）容易产生分叉。

       2、PoS（ProofofStake）权益证明：主要思想是节点记账权的获得难度与节点持有的权益成反比，相对于PoW，一定程度减少了数学运算带来的资源消耗，性能也得到了相应的提升，但依然是基于哈希运算竞争获取记账权的方式，可监管性弱。该共识机制容错性和PoW相同。

       优点：（1）缩短了共识达成的黑客定位软件源码时间；（2）不再需要大量消耗能源挖矿。

       缺点：（1）还是需要挖矿，存在一定的资源浪费；（2）所有的确认都只是一个概率上的表达，而不是一个确定性的事情，理论上有可能存在其他攻击影响。

       3、DPoS(DelegateProofofStake)股份授权证明：与PoS的主要区别在于节点选举若干代理人，由代理人验证和记账。其合规监管、性能、资源消耗和容错性与PoS相似。

       优点：（1）通过使用“代议制”，大幅提高达成共识的时间，为商业应用的开发提供了客观条件；（2）大幅度减少了资源消耗。

       缺点：（1）存在“代表”作恶的情况，需要制定相应的约束条件及替代方案；（2）需要在总节点数量与“代表”数量之间做好平衡。

       4、PBFT（PracticalByzantineFaultTolerance）实用拜占庭容错：一种采用许可投票、少数服从多数来选举领导者进行记账的共识机制，但该共识机制允许拜占庭容错。该共识机制允许强监管节点参与，具备权限分级能力，性能更高，耗能更低，该算法每轮记账都会由全网节点共同选举领导者，允许%的节点作恶，容错性为%。

       优点：（1）系统运转可以脱离币的存在，PBFT算法共识各节点由业务的参与方或者监管方组成，安全性与稳定性由业务相关方保证；（2）共识的时延大约在2~5秒钟，基本达到商用实时处理的要求；（3）共识效率高，可满足高频交易量的需求。

       缺点：（1）当有1/3或以上记账人停止工作后，系统将无法提供服务；（2）当有1/3或以上记账人联合作恶，且其它所有的记账人被恰好分割为两个网络孤岛时，恶意记账人可以使系统出现分叉，但是会留下密码学证据。

       二、激励机制

       激励机制与共识机制有强关联性的，不夸张的说，在一定程度上，共识机制决定了激励机制的设计方式，也就是说，共识机制是激励机制的充分条件（规模极小的私有链除外）。就二者在区块链系统内的关系而言，共识机制的目的是产生区块，而激励机制则是给予区块生产者的奖励。

       单就激励机制而言，即数字货币如何发放。其中涉及到总量是否恒定，数字货币总量如何分配（投资人、团队、帝国cms 首页源码矿工等），激活/解锁/释放/回购机制，数字货币权益等。

       从二者关系看，数字货币分为两种：一种是区块链项目，拥有区块链完整的架构，其经济模型由共识机制与激励机制组成；另一种是部署于区块链上的分布式应用所发行的数字货币，仅需要设计优化后的激励机制以维系整个应用的良性运转即可。

       2.1区块链项目的激励机制

       激励机制的设计源于以比特币为代表的区块链1.0时代。

       比特币是一个完全开源的公链项目，没有众筹，没有项目方，整个区块链运行的关键在于三点：

       第一是底层代码的准确性（已经经过了时间的检验）；

       第二是共识算法，采用PoW机制，简单易用，在前期运行比特币系统过程中，并无过多的资源浪费，这为大量普通网络节点接入比特币系统提供了便捷，然而在专业的比特币挖矿机器产生之后，难度系数增加，资源浪费在所难免，是为后话（中本聪可能低估了群体的智慧）；

       第三是，激励机制的设计，基于开源的公链必须提供给网络节点持续运行所必要的动力。比特币约每十分钟出一个区块，前万个区块，大概需要4年时间，第一个四年期每个区块的激励为：个比特币与该区块内所有的交易费用，随后的每万个区块，奖励减半，在年比特币区块奖励将完全由区块中的交易费用构成。

       几个要素构成了比特币的激励机制：

       （1）比特币的发行总量为万枚，不增发；

       （2）PoW共识机制决定了比特币的分配方式为算力产生，%分配给矿工；

       （3）约每十分钟产生一个区块，区块初始奖励为个比特币，每万个区块之后产量减半，具有“通缩”属性，无回购销毁机制；

       （4）比特币交易需要支付给矿工一定的数据打包费用。

       以上是第一套区块链的激励机制：稳定的数字货币供应，维持整个系统运转的矿工团体及数字货币分配方式，数字货币释放机制，数字货币交易方式。这也成为区块链项目中激励机制设计的基础框架。

       随着比特币知名度的上升，用户群体日益扩大，资源浪费，效率偏低等问题逐渐凸显，后续区块链项目在激励机制设计上开始进行改进。

       比如为了减少资源消耗而采取的PoS共识算法，在此种算法下新“挖掘”出的数字货币为全员共享而非矿工独享，客观上打压了矿工的手游apk源码积极性，从而采用了数字货币“通胀”的形式，即增发一定数量的数字货币，然而数字货币的增发必然会造成贬值，因此，需要将新增的一部分数字货币返还持币者作以补偿。

       再比如为了提高效率而采取DPoS共识算法，设计机制与PoS类似，只不过将新增数字货币的分配方式从由代码约定改为了由超级节点主观分发。

       总而言之，激励机制的设计是不断进化中的，但是仍然未摆脱经典模式的基本框架。

       2.2分布式应用的激励机制

       分布式应用是指，部署与通用公有链或者行业公有链上的应用，如果把公链理解为操作系统，那么分布式应用就是适配于这个系统的Applications。通常情况下，这些应用都会在所部署的公链上发行数字货币，暂且称之为应用型数字货币。由于应用基于公链创建，所有特性受制于公链所能提供的功能。

       应用型数字货币的经济模型中，不需要进行共识机制的设计，只需要设计健康的激励机制即可。

       比如，头部数字货币交易所Binance发布了一种数字货币，简称“BNB”，它是基于以太坊区块链的ERC标准数字货币。

       BNB总量被限定为2亿个，并承诺永不增发。%数字货币对外发售，%团队持有，早期的天使投资人持有%。持有BNB的用户，在Binance平台上进行交易，可享受用足额BNB抵扣并享受5年内手续费逐级递减的折扣；除了享受手续费折扣外，持有BNB的用户可以享受众多的空投活动。在这些权益之外，BNB项目团队会在每季度拿出当季净利润的%用于回购BNB并销毁，直至所有BNB总量为1亿个为止，具备了“通缩”属性。

       应用型数字货币的经济模型大体如下：数字货币总量一般恒定；数字货币分配方式为：早期投资者与项目团队持有一定比例的数字货币（约%）；持有数字货币享受该分布式应用的部分权益。

       当然，在数字货币数量（是否增发需根据所部属平台和项目需求而定）、分配方式、比例和持币权益方面都能依据项目需求进行调整。

       三、如何设计数字货币的经济模型

       在这里，应该明确一个理念，价值回归。我们可以将它延伸理解为互联网下的共享经济模式在区块链领域的扩展。即区块链项目的价值是由参与者共同创造的，应该由区块链参与者共享。

       那么如果要为一个区块链项目或者分布式应用设计一个合理的经济模型，应该从哪些方面加以考虑呢？

       3.1共识机制的选用

       对区块链项目而言，经济模型的设计比较难，即便现有的几大区块链项目，其经济模型的设计也并非尽善尽美的。

       在共识算法的选择上，要参照符合监管，利于性能效率提升，尽量避免过度的资源消耗，具有一定的容错性四个方面加以考虑。

       结合主流的共识算法如PoW、PoS、DPoS、PBFT（及其变种）等，其中DPoS、PBFT（及其变种）两种算法在上述四方面能够做到一个较好的平衡。目前国内的区块链项目多采用PBFT及其变种算法作为共识机制即是例证。

       当然，随着未来人类科技的不断进步，更新的、更能够得到有效监管、效率更高的算法可能会逐渐被人发现并加以运用。

       3.2激励机制的设计

       激励机制的重要性无需赘言。在确定采取何种共识机制之后，下一步就需要设计合理的激励机制以保证区块链项目的良好运转和持续发展。

       下面将从数字货币总量、分配方式、释放/回购机制、持币权益四个方面进行探讨。

       （1）数字货币总量供应

       数字货币的总量依据所属行业及项目需求而定，避免预期价格异常而导致与法币兑换差额较大：例如，一个关于资产管理的区块链项目，预期资产管理市值为亿美元，发行数字货币的数量应不少于亿枚为佳。

       （2）数字货币分配方式

       这里的分配方式是指，在所发行数字货币的总数中，早期投资者、团队、社区等分别持有的数量。

       在当前市场中，为了维持价格的稳定，防止游子恶意做空，促进区块链项目生态健康，团队持有一定比例的数字货币是十分必要的。

       （3）数字货币释放/回购机制

       在比特币中即“挖矿”，在非PoW共识机制的区块链项目中，数字货币的有三种形式释放：一种是前期预售；第二种就是行为（包括但不限于：交易、运动、内容生产）释放；最后一种为线性释放，即固定周期内释放固定数量的数字货币，直至全部释放完毕（三种方法也可同时使用）。

       回购机制是项目方对持币者的回馈措施之一，使用回购销毁的方式对市值进行管理，对所有持币者进行“分红”。

       （4）数字货币权益

       根据区块链赋予不同的行业来看，一般具有交易、应用中消费、持币享受平台利润分成（类似于持股）、空投等福利。

       四、案例示范

       项目名称：X

       代币名称：XT

       核心产品：基于AI大数据的数字货币智能投顾平台

       1行业背景

       寻找行业痛点：资产管理需要专业的团队与知识，然而现在大多数数字货币投资者并不具备；数字货币市场行情波动巨大，在行情下挫中，投资者无法对资产进行保值。

       2自身优势

       在股票、期货市场深耕多年，有成熟、高素质资产管理团队；AI大数据团队技术实力强劲。

       3市场调研

       进行市场调研之后，预估未来5年内，资产管理的市值约为亿美元。

       4数字货币总量

       在考虑预期资产管理市值、开发周期与难度后，考虑发行基于以太坊ERC数字货币XT，数量亿枚，永不增发。

       5分配方式

       早期投资人持有%，团队持有%，商务运营%，社区建设%，投资者持有%。

       6数字货币释放/回购机制

       释放机制分为三类：

       第一类：商务运营持币部分为全部解锁，用途限定为商务及运营活动；

       第二类：社区建设部分的释放机制为，社区成员发布独家资讯、合作平台发布独家项目进展等行为，根据参与ID数，释放相应比例XT（发布者与参与者各获得%），直至全部释放完成（释放完成之后，后续奖励来源于平台利润池）；

       第三类：投资者持主流数字货币，在平台中进行资产管理，根据兑换比例，释放一定数量的XT，早期投资人与团队持有部分同步，按比例解锁；

       回购机制为：所得利润（以XT计）的%返还给持币者；剩余进入平台利润池中，按月对利润池中的%的XT进行销毁，直至XT总量为亿枚；其余作为平台生态建设基金；

       7数字货币权益

       利润分成：持有XT，是为平台用户，可以享受平台利润%的分成；

       平台治理：参与平台活动享受XT奖励、其他项目方的空投活动；

       功能定制：可基于平台AI大数据，投资者可购买针对个人交易策略进行优化的服务

区块链防伪溯源能否真的防伪？

       您好，防伪肯定是没有问题的，您卖什么产品的，不过区块链技术是目前几乎很少有公司掌握的，更多的是趋向于概念，真正的区块链防伪溯源开发下来价格也是非常高的，大约几十万到百万不等，希望您区分好，别花大价钱买的只是普通溯源系统，如果您有普通溯源需求，可以找中企防伪.

虚拟货币区块链真假查询马克币

       区块链是一种技术，是比特币的底层协议。

       马克币声称是一种数字货币，源代码是开源的，但可以找懂技术的去验证一下。马克币的应用场景规划就是违法的，在国内也不可能行得通。更何况马克币在国内走的是直销模式，很多媒体和圈内人质疑其是传销骗局。

       建议最好不要去碰马克币这类币，如果对数字货币感兴趣可以去了解一下比特币、瑞泰币、莱特币这些有市场深度的数字货币。

如何系统地学习量化交易？

       首先，我对这个问题是完全不知道怎么回答，为此，我专门去请教了我的老师。

       我理解很难有一个定量交易的所谓的系统学习过程，定量的只是手段，交易逻辑是多样的，你可以通过形态描述，追踪市场方法，如不合理的降价，也可以把天体物理、小波分析、神经网络等复杂模型应用其中，你可以做的是K线结构上的策略，也可以做日线或每毫秒数据进行决策的策略。所有的一切目的就是为了获利，所谓量化和程序化只是实现这一目的的手段。

       当你可以通过各种方法来理解定量的关注细节，比如如何避免未来的功能，如何理解每个数据的含义，测试，以及不同测试软件的优缺点，但你没法去“学习”量化交易，因为不会有人把自己真正赚钱的东西拿出来，如何赚钱必须自己去挖掘等等。

量化归根到底是什么不重要，重要的是你要利用自己的特点和优势，在你积累足够长的盘子以量化它为鸡肋之前，继续用单点深度挖掘坑，相信我，只要你有了长板（对，你应该首先把编程学牛了，达到准专业水平，这是最容易且可操作可衡量的点且受用一辈子），个劝你去撸策略的人都挂了，你的职业生涯还好好的。

       一个strategist需要思考策略的思维框架，实现方式，而developer则是侧重了前后端接口，输入输出，界面设置，风控机制，平台拼接等等很多很多方面。其实很不相同吧。

BBD指标源码

       BBD指标源码

       BBD指标是一个复杂的市场分析指标，它通常涉及到深度数据分析、模型计算与特定的策略分析逻辑。源码是保护其特有逻辑的核心秘密，直接展示其源代码可能会涉及到侵犯版权的风险。在此无法直接给出BBD指标的详细源码。但可以大致解释该指标的核心思想和分析逻辑，用以了解其工作方式及如何运用到市场策略中。

       BBD指标主要基于市场买卖盘的深度数据进行分析，通过检测买卖盘的活跃度和变化来预测市场趋势。其核心逻辑在于捕捉买卖盘的动态变化，并结合时间周期和价格波动幅度进行综合分析。这样的指标在高频交易和算法交易中尤为常见，能够帮助交易者更好地把握市场节奏和趋势变化。

       为了计算BBD指标，通常需要收集大量的市场数据，包括实时交易数据、买卖盘深度数据等。这些数据经过特定的算法处理后，可以生成反映市场动态的指标值。这些算法可能包括数据处理、模式识别、时间序列分析等高级技术。由于BBD指标的计算过程涉及复杂的逻辑和算法，因此其源代码通常是高度专业化的，并且受到严格保护。

       如果您对BBD指标感兴趣，建议通过正规渠道获取相关信息和资源，如查阅相关的研究报告、参加专业培训课程等。这些资源可以提供对BBD指标的深入理解，并帮助您了解如何在自己的交易策略中应用这一指标。同时，尊重知识产权，避免未经授权使用或传播他人的源代码。

学习java以后可以做什么？

       java是一门应用非常广泛的计算机语言，发展是比较不错的。

       学成之后的就业岗位还是非常多的，网页制作，软件应用，服务器应用等等，都是java可以做的。想要学好Java，需要有正确的学习路线，有坚持不懈的学习毅力，也需要有专业老师的指导，这样才能学得更好。那么，学习Java需要掌握哪些知识和技能呢？这里简单列举一些。

Java学习需要掌握的知识与技能：

       1、Java SE部分 初级语法，面向对象，异常，IO流，多线程，Java Swing，JDBC，泛型，注解，反射等。

       2、数据库部分，基础的sql语句，sql语句调优，索引，数据库引擎，存储过程，触发器，事务等。

       3、前端部分， HTML5 CSS3 JS， HTML DOM Jquery BootStrap等。

       4、Java EE部分，Tomcat和Nginx服务器搭建，配置文件，Servlet，JSP，Filter，Listener，elliJIdea和NetbansIDE.。我认为这些都是经常使用的用Java编写的桌面应用程序。

       å°±å¦‚上面所说，Swing曾经在图形用户界面的客户端开发非常流行，它们大多数应用在金融服务领域以及投资银行。虽然现在JavaFx正在逐渐地流行起来，但仍然无法替代Swing，而且C#已经在大部分金融领域中代替了Swing。

       5、交易系统

       ç¬¬ä¸‰æ–¹äº¤æ˜“系统，金融服务行业的一大部分，同样也是使用Java编写的。例如像Murex这种受欢迎的交易系统，运用于与许多的银行前端链接，同样也是用Java编写的。

       6、J2MEApps

       è™½ç„¶IOS和Android的到来几乎扼杀了J2ME的市场，但是仍然有很多的低端诺基亚和三星手机在使用着J2ME。曾经有段时间大部分的游戏,手机应用都是利用MIDP和CLDC,或者J2ME部分平台编写的，以适用于Android系统。.J2ME依然在蓝光、磁卡、机顶盒等产品中流行着。app之所以如此流行是因为对于所有的诺基亚手机，app仍然适用于J2ME。

       7、嵌入式领域

       Java在嵌入式领域也有很大的应用。你只需要KB就能够使用Java技术(在一块小的芯片或者传感器上)，这显示了这个平台是多么的可靠。Java当初是为了嵌入式设备而设计的。事实上，这也是Java当初的一项“立即编写，随处运行”主旨的一部分。

       8、大数据技术

       Hadoop和其他的大数据技术也在不同程度使用着Java，例如Apache的基于Java的Hbase，Accumulo(开源)，以及ElasticSearch。但是Java并没有占领整个领域，还有其他的大数据技术例如MongoDB就是使用C++编写的.如果Hadoopor和ElasticSearch逐渐发展，那么Java就能有潜力在大数据技术领域上得到更大的发展空间。

       9、高频交易领域

       Java平台已经大大提高了性能特点和JITS，并且Java也拥有像C++级别的传输性能。因此，Java也流行于编写高并发系统。虽然Java的传输性能不比C++，但你可以不用考虑Java的安全性，可移植性和可维护性等问题(Java内部已经实现好了)，而且Java有着更快的运行速度。安全性等问题会使一个没有经验的C++程序员编写的应用程序变得更加缓慢和不可靠。

       ã€ç§‘学应用

       çŽ°åœ¨Java经常是科学应用的默认选择，包括了自然语言处理。这主要的原因是因为Java比起C++或者其他语言有更加的安全，可移植，可维护，而且Java有着更好的高级并发工具。

       å…¶å®žä¸ç®¡æ˜¯é€‰æ‹©å“ªä¸ªé¢†åŸŸåªè¦è‡ªå·±æŠ€æœ¯å¤Ÿå¼ºé«˜æ–°å°±ä¸æ˜¯é—®é¢˜ã€‚

学Python能干什么？

       Python可以做什么？

       1）网站后端程序员：使用它单间网站，后台服务比较容易维护。如：Gmail、Youtube、知乎、豆瓣

       2）自动化运维：自动化处理大量的运维任务

       3）数据分析师：快速开发快速验证，分析数据得到结果

       4）游戏开发者：一般是作为游戏脚本内嵌在游戏中

       5）自动化测试：编写为简单的实现脚本，运用在Selenium/lr中，实现自动化。

       6）网站开发：借助django,flask框架自己搭建网站。

       7）爬虫获取或处理大量信息：批量下载美剧、运行投资策略、爬合适房源、系统管理员的脚本任务等。