InterValue项目周报:20190520-20190526


一、InterValue开发进度

1、INVE主网:对快照剥离代码进行review,发现了快照功能模块的三个新问题并着手修复。已基本完成对程序原始多线程进行单线程化。查询世界状态,确保世界状态一致性。撰写State 数据全地址,RocksDB交易金额计算,相关交易链处理(节点检测)。编写交易历史轨迹查询程序。撰写操作平台工具功能说明。数据监控项目自测调试/环境上版。Cytoscape网络图技术调研。推进运维监控台建设。推进全主网跟踪系统实施。

2、inWallet:用户反馈问题复现/修复。

3、Dapp:完成区块链积分管理系统功能分析。完成区块链积分管理系统需求分析。进行区块链会员系统需求及原型设计。

4、其他:官网维护更新。继续优化区块链浏览器。

二、战略合作

1、与BTEX交易平台对接技术事宜。

2、与BIHUEX交易平台对接投票上币事宜。

三、社群公告

1、INVE参加BIHUEX投票上币活动

2019年5月26日-29日,InterValue参加BIHUEX第一期投票上币活动。此次活动,旨在让更多的人关注INVE,提高社群共识度。活动期间,许多社群用户纷纷为INVE打Call!

活动链接https://www.bihuex.com/ac/coinVote/app.html

四、InterValue历史进程

(1) 2017年8月,Barton Chao构想了InterValue的定位、愿景与功能。

(2) 2017年9月-10月,筹划组建InterValue团队,细化InterValue各方面功能。

(3) 2017年11月,InterValue核心研发团队正式组建完成,着手撰写白皮书和制定开发计划。

(4) 2018年1月,InterValue中英文白皮书初稿完成,着手开发工作。

(5) 2018年2月-3月,InterValue中英文白皮书从1.0迭代至4.0完成。

(6) 2018年4月,InterValue 1.0测试链完成,并实际应用。

(7) 2018年5月,InterValue 2.0测试链的研发启动。

(8) 2018年6月,InterValue 1.0测试链钱包Demo上线。

(9) 2018年6月,InterValue 2.0测试链Hashnet共识机制验证完成。

(10) 2018年6月,InterValue 2.0测试链TPS突破百万量级。

(11) 2018年6月,InterValue 2.0测试链启动首次全球局部全节点、轻节点内测。

(12) 2018年7月,InterValue启动首次糖果空投活动。

(13) 2018年8月,InterValue 2.0测试链获得中国泰尔实验室颁发的TPS性能检测报告和检测证书。

(14) 2018年8月,InterValue中英文白皮书从4.0迭代至4.5完成。

(15) 2018年8月,InterValue正式发布INVE ERC20 Token。

(16) 2018年8月,InterValue研发团队成立湘江区块链研究院。

(17) 2018年8月,InterValue正式成立区块链安全事业部。

(18) 2018年9月,InterValue正式登陆FCoin交易所。

(19) 2018年9月,InterValue开放INVE空投糖果兑换。

(20) 2018年11月,InterValue正式登陆Hotbit交易所。

(21) 2018年11月,InterValue正式登陆bitget交易所。

(22) 2018年11月,InterValue在DAG上实现图灵完备智能合约。

(23) 2018年12月,InterValue技术核心成员入选CCF区块链专委。

(24) 2018年12月,InterValue跨链完成,支持INVE、BTC、ETH的跨链转移和交换。

(25) 2019年1月,InterValue正式发布生态建设激励政策。

(26) 2019年1月,InterValue官方网站全新升级。

(27) 2019年2月,InterValue主网正式上线。

(28) 2019年2月,INVE区块浏览器上线。

(29) 2019年2月,inWallet v3.3上线。

(30) 2019年2月,inWallet v3.3.1上线。

(31) 2019年3月,InterValue正式启动主网映射。

(32) 2019年3月,inWallet v3.3.2上线。

(33) 2019年3月,inWallet v3.3.3上线。

(34) 2019年4月,inWallet v3.3.4上线。

(35) 2019年4月,InterValue正式开源主网代码。

(36) 2019年4月,inWallet v3.3.5上线。

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/dab15056c6a5 用户画像(User Profile)是大数据领域关键概念,是基于用户多维度信息如行为数据、偏好、习惯等构建的虚拟代表。它是数据分析重要工具,能助企业深度理解用户,实现精准营销、个性化推荐及服务优化。其源码涵盖以下内容:一是数据收集,需大量数据支撑,常借助Flume、Kafka等日志收集系统,实时或批量收集用户浏览记录、购买行为、搜索关键词等数据;二是数据处理与清洗,因数据源杂乱,需用Hadoop、Spark等大数据处理框架预处理,去除噪声数据,统一格式,保障数据质量;三是特征工程,为构建用户画像关键,要挑选有意义特征,像用户年龄、性别、消费频率等,且对特征编码、标准化、归一化;四是用户聚类,用K-means、DBSCAN等算法将用户分组,找出行为模式相似用户群体;五是用户建模,借助决策树、随机森林、神经网络等机器学习模型对用户建模,预测其行为或需求;六是用户画像生成,把分析结果转为可视化用户标签,如“高消费能力”、“活跃用户”等,方便业务人员理解。 其说明文档包含:一是项目背景与目标,阐述构建用户画像原因及期望效果;二是技术选型,说明选用特定大数据处理工具和技术栈的理由;三是数据架构,描述数据来源、存储方式(如HDFS、数据库)及数据流图等;四是实现流程,详述各步骤操作方法和逻辑,含代码解释及关键函数功能;五是模型评估,介绍度量用户画像准确性和有效性方式,像准确率、召回率、F1分数等指标;六是应用场景,列举用户画像在个性化推荐、广告定向、客户服务等实际业务中的应用;七是注意事项,分享开发中遇问题、解决方案及优化建议;八是结果展示,以图表、报表等形式直观呈现用户画像成果,展现用户特征和行为模式。 该压缩包资源对学习实践用户画像技术价值大,既可助人深入理解构建过程,又能通过源码洞察大数据处
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