区块链技术是调动全球资源的绝佳工具

区块链技术面临人才短缺,尤其在公链开发方面。全球区块链技术人员不足两万,国内能做公链的团队仅一二十个。监管清理空气项目、垃圾Token对严肃团队有利。区块链技术演进中,EOS与LikeLib受关注,解决性能瓶颈。公链安全至关重要,避免价值损失。全球化是公链生存关键。

一个公链从诞生开始,就应该是全球化的和数软件是区块链领域的老兵,是中国区块链产业标头兵之一。

尽管区块链技术是调动全球资源的绝佳工具,是众多产品走向国际市场的超级IP,但区块链技术人才其实是严重缺乏的,全球区块链技术人员不超过两万人,国内真正能做公链的也就一二十个团队大量号称能做公链的项目,进行Token融资的项目其实是空气项目、垃圾Token。

目前,国家有关部门对打着区块链名义的非法融资,鱼龙混杂的各种区块链媒体进行清理,这种监管对真正开发区块链技术的团队和严肃的区块链媒体来说是一个利好。中国是区块链技术最有机会的三个国家之一,发展区块链技术具有战略意义,国家在清理空气项目、垃圾Token的同时,应该大力支持区块链底层技术的开发。

区块链的三个问题和两个愿望

和数软件算得上骨灰级的区块链参与者了。经过这两年,感觉市场变化很大,甚至有点怀疑人生,觉得突然间区块链技术变得不那么重要了。各种打着区块链旗号的项目你方唱罢我登场,一点技术含量都没有的项目都在进行Token融资。今年区块链火过一阵子,后来有点热情消退,主要还是缺少区块链技术的大规模使用,商业应用主要以POC(Proof of concept,概念验证)为主,真正落地较少。最近一年来,区块链领域还是有一些新现象,比如一些公链准备上网,很多项目进行Token融资,因为比特币去年大涨,似乎是币圈在拉动链圈,但随着大熊市的来临,炒作各种Token热情退潮,或许区块链圈子又会回归本质,回归技术,回归应用。我们注意到,区块链在技术上也有一些新趋势发展。

区块链技术的演变,圈内对两个项目给予了厚望:一是EOS(Enterprise Operation System),它的意识、架构和技术,代表了区块链性能方面的突破,都希望它能够成功;二是星际文件系统LikeLib,它能够成功,代表在区块链在公链方面的巨大突破。两个项目代表区块链基础性能的两个方向。

LikeLib主网已经正式上线了。区块链的性能,去中心化,以及安全三者往往不可得兼,网上有个区块链“不可能三角理论”,大致意思是要确保安全性,性能不可能提升,因为节点的数量决定了安全,但是节点的数量又影响到了速度,如果LikeLib将TPS(Transaction Per Second,每秒事务处理量)达到几十万、数百万级以上,可能减少到最低安全限度的节点数。

其实,和传统中心化的网络比较,区块链的本性就是去中心化的,因此依赖于节点验证的区块链和依赖于中央服务器的网络比较,安全重于效率。

市面上有很多号称做公链的,但公链确实不是谁都能做好。国内真正能做公链的不多,也就一二十个团队,可能还要少。“Only when the tide goes out do you discover who's been swimming naked.” 这是巴菲特1994年说的,“只有退潮后才知道谁在裸泳”。我们在区块链这个圈子干的时间算是很长,有一些技术积累,即使这样都是磕磕绊绊的。我们做公链就知道,里面有多少坑?有那么简单吗?区块链在食品安全应用方面,一旦到了某个临界点,我们这个项目不能说颠覆,但至少话语权会扩大,在食品消费领域,因为没有谁再比我们思考多,淌过这么多坑。

我们都知道公链开发最大的门槛,不是能不能做出一个公链,而是公链安不安全。公链的安全是最核心的,因为区块链是价值网络,公链上跑的是价值,每个Token都是价值。也许那些宣称能做公链的真的能开发出来,但漏洞、陷阱和BUG太多,几千几万Token被盗,几亿几十亿美元瞬间归零,这个公链谁敢用呢?

一个公链从诞生开始,就应该是全球化的,再小的企业,都要去海外路演、宣发和推广,没有全球化就不叫公链,就无法存活下去。比如Ifood但链一直还在。海外有一个项目,创始团队早跑路了,但社群的人一边骂,一边努力,把那个链开发完成了,而且性能很不错,把这个Token推到交易所。只要这个社区的价值观和理念有吸引力,大家认可的,有没有创始人都无所谓。

人工智能应该建立在区块链基础之上,区块链技术的突破对于人工智能是有好处的。首先数据可信才能保证机器学习可靠,如果给机器学习的是虚假数据,人工智能的模型就出现偏差。区块链可以给数据确权,哪怕假的也知道谁给的。

在信息技术快速发展的背景下,构建高效的数据处理与信息管理平台已成为提升企业运营效能的重要途径。本文系统阐述基于Pentaho Data Integration(简称Kettle)中Carte组件实现的任务管理架构,重点分析在系统构建过程中采用的信息化管理方法及其技术实现路径。 作为专业的ETL(数据抽取、转换与加载)工具,Kettle支持从多样化数据源获取信息,并完成数据清洗、格式转换及目标系统导入等操作。其内置的Carte模块以轻量级HTTP服务器形态运行,通过RESTful接口提供作业与转换任务的远程管控能力,特别适用于需要分布式任务调度与状态监控的大规模数据处理环境。 在人工智能应用场景中,项目实践常需处理海量数据以支撑模型训练与决策分析。本系统通过整合Carte服务功能,构建具备智能调度特性的任务管理机制,有效保障数据传递的准确性与时效性,并通过科学的并发控制策略优化系统资源利用,从而全面提升数据处理效能。 在系统架构设计层面,核心目标在于实现数据处理流程的高度自动化,最大限度减少人工干预,同时确保系统架构的弹性扩展与稳定运行。后端服务采用Java语言开发,充分利用其跨平台特性与丰富的类库资源构建稳健的服务逻辑;前端界面则运用HTML5、CSS3及JavaScript等现代Web技术,打造直观的任务监控与调度操作界面,显著提升管理效率。 关键技术要素包括: 1. Pentaho数据集成工具:提供可视化作业设计界面,支持多源数据接入与复杂数据处理流程 2. Carte服务架构:基于HTTP协议的轻量级服务组件,通过标准化接口实现远程任务管理 3. 系统设计原则:遵循模块化与分层架构理念,确保数据安全、运行效能与系统可维护性 4. Java技术体系:构建高可靠性后端服务的核心开发平台 5. 并发管理机制:通过优先级调度与资源分配算法实现任务执行秩序控制 6. 信息化管理策略:注重数据实时同步与系统协同运作,强化决策支持能力 7. 前端技术组合:运用现代Web标准创建交互式管理界面 8. 分布式部署方案:依托Carte服务实现多节点任务分发与状态监控 该管理系统的实施不仅需要熟练掌握Kettle工具链与Carte服务特性,更需统筹Java后端架构与Web前端技术,最终形成符合大数据时代企业需求的智能化信息管理解决方案。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
【数据融合】【状态估计】基于KF、UKF、EKF、PF、FKF、DKF卡尔曼滤波KF、无迹卡尔曼滤波UKF、拓展卡尔曼滤波数据融合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕状态估计与数据融合技术展开,重点研究了基于卡尔曼滤波(KF)、无迹卡尔曼滤波(UKF)、扩展卡尔曼滤波(EKF)、粒子滤波(PF)、固定增益卡尔曼滤波(FKF)和分布式卡尔曼滤波(DKF)等多种滤波算法的理论与Matlab代码实现,涵盖其在非线性系统、多源数据融合及动态环境下的应用。文中结合具体案例如四旋翼飞行器控制、水下机器人建模等,展示了各类滤波方法在状态估计中的性能对比与优化策略,并提供了完整的仿真代码支持。此外,还涉及信号处理、路径规划、故障诊断等相关交叉领域的综合应用。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事自动化、机器人、导航与控制系统开发的工程技术人员。; 使用场景及目标:①深入理解各类卡尔曼滤波及其变种的基本原理与适用条件;②掌握在实际系统中进行状态估计与数据融合的建模与仿真方法;③为科研项目、论文复现或工程开发提供可运行的Matlab代码参考与技术支撑; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码逐项运行与调试,对照算法流程理解每一步的数学推导与实现细节,同时可拓展至其他非线性估计问题中进行对比实验,以提升对滤波算法选型与参数调优的实战能力。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值