一出好戏不止是部电影,它也正接近你的生活。

DappSo


冲着渤哥跟小绵羊艺兴,周末去看了《一出好戏》,发现里面关于资本的镜头如果放在区块链里也可以是「一出好戏」。




电影中间,以张总为代表的资本主义时代拿出扑克牌充当岛上货币,为鱼标上加码,再后面演到黑化的小兴打算「买房」的时候发现,原先说好只有两幅的扑克牌,如今自己的手上却出现了4个红桃2。




通货紧缩


在经济学中有个相应的名词,当商品(主要是鱼)数量过多时,货币跟不上,就会造成通货紧缩,中央银行得增发货币。



于是,张总这个充当岛上「中央银行」的人就暗自多拿了两幅扑克出来,当作货币将其在市场中流通出去。


张总的这种行为,虽然不对但是讲真没有多少人能挡住诱惑吧。


人人都憎恨特权但又希望自己享受特权。


所以信任什么的有时候还得从其他方面来解决。比如区块链。



区块链进入公众的视野也有一段时间了,关于区块链大家也各有各的说法,但要是你真的去问区块链到底有什么作用,似乎又很难讲清楚。


我们常说,区块链是要解决信任问题,但信任可是一个非常抽象的概念。看了《一出好戏》以后,或许可以作为一个简单的例子帮助我们理解。


从前面的小部分剧透里,我们可以看到张总其实已经是岛上无所不能的“中央银行”了。如果他愿意,他可以随意引起混乱,岛上的人也都对此无可奈何。


【艺兴黑化以后的威胁部分不参与探讨!】




我们假设有一天,这个岛上来了一个神秘访客叫黄磊。黄磊老师好歹是极限最精,能想出区块链这种方法也不会出戏。


黄磊跟这群人说:我知道一个叫做「去中心化共识」的好方法,这个办法特别好,他能把所有人的资产负债表都聚拢在一起,而且张总还无法暗箱操作。


不仅是张总,任何一个人都不能篡改。大家也不必听张总的指挥才能把这个系统运行下去。

于是这个方法就得到了所有人认同。


emmmmm,不过张总可能会不太高兴?

初看之下,这个「去中心化共识」的方法只跟岛上的货币系统有关,但其实他是可以融合到岛上各方面生活(商业)领域的。



我们以广告为例。


渤哥砍下一颗树做了一块木板,他想着,我把这板子给小王用,让他把两天摘了什么果子价值多少上写在板子上,大家都可以看到。对面张总那边也很喜欢这个方法,他可以把打捞的鱼也写上去进行交易。


但是随之又有问题来了,只有一块木板,张总跟小王谁来用?这时候爱好和平的迅哥上来说,那就让张总跟小王来竞标嘛。要是恰巧两个人都想在同一天用这个板子,那就每个人付点钱给做板子的渤哥呗。单独竞价,价高者得。至于谁来做中间人审核价格,决出最高者,迅哥提名自己。


其实大家都对这个方法不是很满意,却又没有其他更好的办法。小王担心即便自己出了最高价,但是张总那边可是有个大胸妹啊,要是被派去贿赂迅哥,他们竞拍还有意义吗?


这个广告系统,除了迅哥,其他的人都得不到什么好处,大家对此也没啥热情了。


这时候,黄磊老师又出来说:那就用「去中心化共识」这个方法来参与竞标啊。让所有人共同维护投标名单,这样迅哥就不会操纵结果啦。


于是问题解决。




《一出好戏》的开头,小王给大家介绍精品旅游时,他说「这是一个来了就不想走的地方」。


那么区块链也是一个你了解了,就无法放下的技术。

至于孤岛上如何才能运作区块链技术,你等我下次写吧,反正《一出好戏》还要上映一段时间.....


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标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 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!
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