一文读懂区块链产业链结构

        随着区块链的发展,区块链产业链逐步形成,本文和大家分享的就是区块链的产业结构,一起来看看吧。

上游:矿机产业

  矿机产业可以说是区块链产业的上游产业。

  没有矿机产业,就没有矿机,没有矿机, 矿工当然可以使用普通计算来挖矿。

  但是,问题是,没有专业的矿机,普通计算机的效率和安全性都很低,那么在这个区块链上记录交易信息或其他信息的效率和安全性也就不言而喻了。

  矿机产业的发展,会决定着区块链运行的效率。

  在矿机产业中,生产者是矿机厂商,我们最熟悉的矿机厂商就是比特币大陆。

  在矿机产业中,需求者,也就是买方,是矿工。

中游:区块链产业

  区块链产业,包括公链、私链、联盟,这里是数据存储和运动的场所,是区块链的中游产业,也是区块链产业的核心产业。

  没有区块链,也就没有整个区块链产业了,不多说。

  在区块链产业中,生产者是矿工了,矿工就是其上游产业(矿机产业)的买方,而在区块链产业中,矿工成了卖方。

  在区块链产中业,需求者有两种,一种是DAPP的开发者,另一种是数字货币的需求者。这就对应着两种区块链了。

  第一种区块链是可以开发DAPP的,那么就有一些人需要在这样的区块链上开发DAPP。以太坊、EOS和NEO就是这样的公链,针对的就是人们开发DAPP的需求。

  第二种就是不能开发DAPP的区块链,比特币、莱特币、狗狗币等,就是这样的区块链,这样的区块链就是一个数字货币为基础的金融体系,用户对这样的区块链的需求就是使用数字货币。

下游:DAPP产业

DAPP产业是区块链的下游产业,也是终端产业。因为DAPP面向的是广大用户。

  显然,这是区块链产业的最终环节,如果没有人需要DAPP,也就没有人需要在区块链上开发DAPP,那么区块链的应用就只剩下数字货币交易了。那整个产业就会委缩了。

  在DAPP产业中,生产者是DAPP开发者,而这些人是上一个产业链环节中的需求者。

  在DAPP产业中,需求者就是DAPP的用户们了。

周边:交易所与社区

  除了产业链上的这些产业以外,区块链还有一些周边产业。最典型的两个周边产业就是交易所和区块链垂直社区。

  交易所是把项目的代币接入交易所,区块链也好、DAPP也好都要在交易所才能体现出价值来。

而区块链垂直社区,就是一个区块链公关和营销的平台,是区块链信息交流的场所。

 

作者:链上TVB

原文链接:https://www.kg.com/article/510719474018684928

### YOLOv8 网络结构详解 #### 1. 配置文件解析 YOLOv8 的配置通过 YAML 文件定义,此文件不仅规定了模型架构参数还包含了训练超参等内容。这些设置对于构建和调整模型至关重要[^1]。 #### 2. Backbone: 改进型 CSPDarknet 作为特征提取的基础部分,YOLOv8采用的是基于CSP(Cross Stage Partial Network)设计思路优化后的 Darknet 架构,该版本继承并增强了之前版本的优点,在保持计算效率的同时提升了检测精度[^2]。 ##### 2.1 Conv 层 卷积操作是深度学习视觉任务中的核心组件之一。在YOLOv8里,Conv层负责执行标准的二维空间滤波器应用过程来捕捉图像局部模式特性。 ```python import torch.nn as nn class Conv(nn.Module): def __init__(self, c1, c2, k=1, s=1, p=None, g=1, act=True): super().__init__() self.conv = nn.Conv2d(c1, c2, k, s, autopad(k, p), groups=g, bias=False) self.bn = nn.BatchNorm2d(c2) self.act = nn.SiLU() if act is True else (act if isinstance(act, nn.Module) else nn.Identity()) ``` ##### 2.2 C3 与 C2f 结合模块 为了进一步提升性能,C3(即BottleneckCSP)被引入用来替代传统的Residual Block;而C2f则是对后者的一种变体形式,两者共同作用于加深网络表达能力而不显著增加运算负担上有着出色表现。 ##### 2.3 SPPF(Spatial Pyramid Pooling - Fast) SPPF是一种高效的多尺度融合机制,它能够有效增强模型的感受野范围从而更好地处理不同大小的目标对象识别问题。 ##### 2.4 上采样(Upsample) Upsample用于实现高分辨率特征映射重建工作,这对于最终输出预测框位置具有重要意义。通常情况下会配合最近邻插值法完成这一过程。 ##### 2.5 Detect 层 Detect层承担着将前面各阶段所学到的信息汇总起来形成具体类别标签及边界框坐标的重任。其内部实现了锚点设定、损失函数计算等功能逻辑。
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