21、比特币:架构、实践与创新

比特币:架构、实践与创新

1. 比特币钱包选择

选择比特币钱包时需考虑多个因素,如安全性、易用性和可用功能。其中,安全性最为重要。

硬件钱包通常比网络钱包更安全,因其采用了防篡改设计。而网络钱包托管在网站上,安全性可能不如防篡改的硬件设备。智能手机的移动钱包则因功能、用户体验和安全性的平衡组合而广受欢迎。

2. 比特币在现实世界中的情况

对于秉持自由主义理念的人来说,比特币可作为银行的替代平台。然而,由于监管要求,如“了解你的客户”(KYC)和详细的商业交易信息,比特币可能会失去对某些实体的吸引力。

比特币的监管颇具争议,执法机构、政府和银行都在提出各种监管措施。但比特币仍能显著增长,原因在于其去中心化和无信任的本质。“无信任”意味着信任在用户之间分配,而非集中于单一实体。此外,工作量证明(PoW)机制保护了网络免受攻击,比特币创始人的匿名性也对其成功起到了一定作用。

比特币的增长还得益于网络效应,即使用网络的用户越多,其价值就越高。同时,比特币的稀缺性(总共只能开采2100万枚)和内置的通胀控制机制也赋予了它价值。不过,比特币也存在一些问题,如环境、社会和治理(ESG)影响,包括挖矿集中化、高能耗以及集中化的开发和治理,其价格波动性也是日常使用的一大障碍。尽管面临监管压力和一些限制,比特币在部分地区仍得到了广泛认可,如在萨尔瓦多和中非共和国,比特币是法定货币。

3. 比特币支付流程

以下以移动设备的区块链钱包为例,介绍比特币支付交易的步骤:
1. 发起支付 :可以是用户请求支付,也可以是发送方主动发起转账,都需要通过合适的通

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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