粒子说区块链3:整体写作框架

本文旨在提供一个清晰的区块链入门指南,适用于没有相关背景的读者。通过介绍区块链的基本概念、核心特征及其应用,帮助读者理解区块链的工作原理及行业现状。文章避免使用高深的技术术语和预测性言论,专注于基础知识的普及。

前面两篇文章是开胃小菜,对区块链有了一些大致的了解。本文是想说明《粒子说区块链》这个系列文章的整体写作框架,从什么角度来写,如何组织安排系列文章的顺序才会更容易达成目标。

紧紧围绕着目标

《粒子说区块链》系列文章的目的是打造最简单易懂的区块链入门教程,让没有任何区块链知识的人也能够理解区块链,目标读者是那些想学习和了解区块链但是却没有相关知识和背景的朋友。希望能够为区块链的普及做出一些微末的贡献。在明确目标的情况下,作者再次梳理了当前互联网上能够找到的各种类型关于区块链的文章和书籍,做了归类整理,也梳理了这些文章和书籍的思路。

现有文章的几大类型

  1. 高大上类型。这一种类型的文章,常见的话术有,传统互联网是信息互联网,最擅长的是信息的传输和复制,而区块链是价值互联网,实现价值的储存和转移。动辄就说,互联网将会被区块链取代,现有的中心化社会体系将会被去中心化社会所颠覆,区块链是第四次工业革命,区块链将改变社会生产关系,区块链将重新定义世界等等等等,完全一副语不惊人死不休的架势。
  2. 币圈类型。这一种类型的文章,大多数都会告诉你,从一万个比特币买两个披萨开始到现在,比特币总共上涨了XXXX倍;某某大牛本来是一个落魄屌丝,从入手ZZZ币开始,如今已经实现了财务自由。这一类文章就是打着区块链的旗号为韭菜准备的。
  3. 纯技术类型。讲解纯粹的区块链技术,包括从数据存储,P2P网络,共识算法,密码学,跨链,智能合约,虚拟机等。以及就某一个具体的区块链平台做详细解说,比如Bitcoin, Ethereum,Hyperledger Fabric等等。
  4. 面向初学者的入门类文章和书籍。本系列文章也是属于这一个分类,并且采用一套不同于以往文章的方法,做一个有益的尝试,给所有朋友另一种选择。

初次接触区块链,想要了解什么

对于每一个写普及性文章的作者来说,都会思考这个问题,每个人的思考结果也不尽相同,并且根据自己思考的结果来安排教程的整体框架。这里并没有绝对的正确和错误,读者类型也有很多,每一位读者都会根据自己的需要从而选择适合自己的内容。对于作者来说,每次接触到一个新事物的时候,首先想知道的就是这个新事物是什么,能做什么,现在都有谁在做相关的事情,如果对这个新事物特别感兴趣的话,就会更深入一步的去理解这个新事物是如何工作的,通过这个步骤去了解这个新事物的本质特征,结合自己的思考,这些本质特征能够做什么事情,最后是怎么做这些事情的。

写作思路

 

从《粒子说区块链》系列文章的目标出发,我们做出如下选择:

写什么

  1. 区块链介绍。介绍区块链的基本定义和概念,区块链的核心特征,以及区块链能做什么
  2. 产业全景图。都有谁在做相关的事情,这个行业内部都包括哪些大事件,有哪些相关的人和事。
  3. 最简单、最朴实的区块链技术原理,紧紧围绕着区块链的工作流程这条主线出发,在这条主线中每一个步骤的详细工作过程。在每一个过程中,穿插地讲解具体使用到的技术。但是不会对技术做太过深入的介绍,毕竟这不是本系列文章的目标。

不写什么

没有任何高大上的话语,也没有任何激动人心的口号,不对区块链的未来做断言,更不会讨论任何币圈的话题。不会去讨论太深的技术细节。

 

About

粒子说区块链”系列文章由粒子区块链编辑整理,目标是打造最简单易懂的区块链入门教程,让没有任何区块链知识的朋友也能够理解区块链。只要您对区块链感兴趣,想要了解区块链是什么,以及区块链的基础概念和原理,都可以来阅读这个系列的文章。欢迎您留言反馈任何意见或建议,您的支持是我坚持下去的最大动力。

 

 

内容概要:本文介绍了一种基于蒙特卡洛模拟和拉格朗日优化方法的电动汽车充电站有序充电调度策略,重点针对分时电价机制下的分散式优化问题。通过Matlab代码实现,构建了考虑用户充电需求、电网负荷平衡及电价波动的数学模【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)型,采用拉格朗日乘子法处理约束条件,结合蒙特卡洛方法模拟大量电动汽车的随机充电行为,实现对充电功率和时间的优化分配,旨在降低用户充电成本、平抑电网峰谷差并提升充电站运营效率。该方法体现了智能优化算法在电力系统调度中的实际应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源汽车、智能电网相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究电动汽车有序充电调度策略的设计与仿真;②学习蒙特卡洛模拟与拉格朗日优化在能源系统中的联合应用;③掌握基于分时电价的需求响应优化建模方法;④为微电网、充电站运营管理提供技术支持和决策参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注目标函数构建、约束条件处理及优化求解过程,可尝试调整参数设置以观察不同场景下的调度效果,进一步拓展至多目标优化或多类型负荷协调调度的研究。
内容概要:本文围绕面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程展开研究,提出了一套基于Python实现的综合性计算框架,旨在应对制造过程中数据不确定性、噪声干扰面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程研究(Python代码实现)及模型泛化能力不足等问题。该流程集成了数据预处理、特征工程、异常检测、模型训练与优化、鲁棒性增强及结果可视化等关键环节,结合集成学习方法提升预测精度与稳定性,适用于质量控制、设备故障预警、工艺参数优化等典型制造场景。文中通过实际案例验证了所提方法在提升模型鲁棒性和预测性能方面的有效性。; 适合人群:具备Python编程基础和机器学习基础知识,从事智能制造、工业数据分析及相关领域研究的研发人员与工程技术人员,尤其适合工作1-3年希望将机器学习应用于实际制造系统的开发者。; 使用场景及目标:①在制造环境中构建抗干扰能力强、稳定性高的预测模型;②实现对生产过程中的关键指标(如产品质量、设备状态)进行精准监控与预测;③提升传统制造系统向智能化转型过程中的数据驱动决策能力。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Python代码实例,逐步复现整个计算流程,并针对自身业务场景进行数据适配与模型调优,重点关注鲁棒性设计与集成策略的应用,以充分发挥该框架在复杂工业环境下的优势。
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