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InvestDigital联合传统金融机构设立潮汐资本,首期募集2000BTC,投资优质币种,赋能IDT,打造通缩经济模型,持续为用户创造价值。

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去中心化金融(DeFi)引领未来金融发展趋势,InvestDigital联合传统金融机构,依托现有数字货币金融业务平台,设立生态投资基金—潮汐资本(Marea Capital),持续完善数字货币金融版图,赋能平台通证IDT。基金由InvestDigital担任GP,招募机构投资者担任LP,首期将募集2000BTC,用于在二级市场投资价值低估的优质币种。

数字货币行业快速发展,数字货币理财、资管需求日益旺盛,围绕数字货币相关的金融服务将蓬勃发展。可以预见,传统金融中的交易所、银行、证券、基金、信托等业务形态,将在数字货币领域完整映射并演化发展,去中心化金融(DeFi)将引领未来金融发展趋势。

IDT持续为用户创造价值

InvestDigital作为国内首个从事数字资产投资服务的平台,致力于提供一站式的数字货币资产管理解决方案。始终聚焦数字货币金融业务,相继发行了大德、赢数、通盈三个产品系列,推出包括固收宝、红利宝、增利宝、闪兑宝等15款理财产品。

InvestDigital逐步建立起基金理财平台、聚合交易平台、通证经济赋能平台等为一体的核心业务架构,服务于数字货币行业超过20万用户,逐步打造出基于数字货币通证IDT的社区生态,并主动转型投入交易所业务生态,推动IDT转型升级为平台币。

InvestDigital二级市场投资成效显著

InvestDigital秉持“投融结合,一二级联动”的投资哲学,在不断拓展理财业务板块的基础上,加大对二级市场价值币种的持续投资。

今年以来,InvestDigital投研团队准确把握了二级市场风险偏好降低这一特点,更加关注二级市场项目的基本面,从代币的现金流、估值逻辑、通缩模型、社区流量等角度构建定量分析体系,筛选优质币种进行投资。从2019年2月份相继投资了OKB、HT、ZB,均取得了超出市场均值的收益。同时,在二级市场增持了Grin、Beam等隐私币种,获得了较好的趋势交易机会。

设立潮汐资本(Marea Capital),赋能平台通证IDT

为更好地开展二级市场投资,InvestDigital联合多家传统金融机构及区块链行业资深从业者,依托现有数字货币金融业务平台,设立生态投资基金—潮汐资本(Marea Capital)。基金由来自摩根斯坦利、中金等机构的交易员负责管理,投资事宜邀请北京大学光华管理学院教授等作为学术研究顾问,并与相关机构在量化交易、高频对冲等领域进行产学研究。

基金由InvestDigital担任GP,招募机构投资者担任LP,首期将募集2000BTC,目前募集进度过半。基金将在二级市场投资价格低估的优质币种,获取稳健的趋势性收益。同时,潮汐资本(Marea Capital)将与InvestDigital业务进行战略协同,采取增持、回购、战略投资与举牌等资本运作形式,提升IDT平台内在价值和二级市场流通性,打造IDT通缩经济模型,持续为IDT用户创造更大价值。

内容概要:本文详细介绍了一个基于Java和Vue的联邦学习隐私保护推荐系统的设计与实现。系统采用联邦学习架构,使用户数据在本地完成模型训练,仅上传加密后的模型参数或梯度,通过中心服务器进行联邦平均聚合,从而实现数据隐私保护与协同建模的双重目标。项目涵盖完整的系统架构设计,包括本地模型训练、中心参数聚合、安全通信、前后端解耦、推荐算法插件化等模块,并结合差分隐私与同态加密等技术强化安全性。同时,系统通过Vue前端实现用户行为采集与个性化推荐展示,Java后端支撑高并发服务与日志处理,形成“本地训练—参数上传—全局聚合—模型下发—个性化微调”的完整闭环。文中还提供了关键模块的代码示例,如特征提取、模型聚合、加密上传等,增强了项目的可实施性与工程参考价值。 适合人群:具备一定Java和Vue开发基础,熟悉Spring Boot、RESTful API、分布式系统或机器学习相关技术,从事推荐系统、隐私计算或全栈开发方向的研发人员。 使用场景及目标:①学习联邦学习在推荐系统中的工程落地方法;②掌握隐私保护机制(如加密传输、差分隐私)与模型聚合技术的集成;③构建高安全、可扩展的分布式推荐系统原型;④实现前后端协同的个性化推荐闭环系统。 阅读建议:建议结合代码示例深入理解联邦学习流程,重点关注本地训练与全局聚合的协同逻辑,同时可基于项目架构进行算法替换与功能扩展,适用于科研验证与工业级系统原型开发。
源码来自:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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