数字藏品会是割“韭菜”么?

数字藏品交易持续增长,然而快销式平台的出现让行业乱象丛生。这类平台仅需3万元即可搭建,提供包括支付对接及上链等一条龙服务。尽管便捷却也滋生大量劣质项目,使得数字藏品逐渐偏离初衷,沦为炒作工具。

自今年以来,数字藏品交易也在不断增长,尽管在近期由于国外市场的下行,国内的热度也略有减少,但依然是许多人热衷的新型数字产业,相应的,数字藏品交易平台也在不断增加。由于区块链技术是一个新兴信息技术,对有很多想要“分一杯羹”的人存在一定门槛,因此,也有人做起了数字藏品交易平台App研发的生意。

这些“流水线”的平台,最低3万元就可买一个基础的框架,并且最快一周也就能够提供交易。另外,除了平台打造外,数字藏品发行也有“打包”计价,2D作品每份1000元,3D作品每份2000元,甚至还能帮忙对接支付机构和上链。整个过程“一条龙”服务,让即使不了解区块链的投资者也可以参与进来。

那么,这种形成了一条产业链的情况是在割“韭菜”么?

“NFT数字资产一站式解决方案服务商”的出现无疑是让整个流程的打造变得更加快捷方便,同时也很容易诞生大量劣质的项目和产品。

流水线的项目,从过程来看就是套模板,因此可以节省大量时间、资金等成本,但同时也让平台缺乏个性化和特色,大规模的出现就会导致人们对数字藏品的审美疲劳。

尽管也有支持在原有基础上二次开发和定制功能开发,但实际上也存在很大的风险,因为购买的是并没有真正掌控平台的源代码,从而无法对进行修改和维护。

这种批量的快销式生产方式,也让数字藏品领域中的乱象开始产生。数字藏品沦为赚钱、炒作工具的现象越来越严重。这和数字藏品的发展本末倒置了。

数字藏品有很大的发展潜力,从它的特性中,我们不难发现它在版权认证、证书认证、票据业务、数字资产管理等多种方面能发挥强大的作用,随着进一步的开发,在未来或许还将存在更多的应用场景。 但是,如果市场中存在大量像“跑路”“诈骗”等负面消息,就会不断刺激人们的神经,这样即使拥有大的潜力,整个行业都会陷入到“赚快钱”“炒作”等节奏之中,从而功亏一篑。

我们再发展数字藏品时,只有让它脱离金融化的转变,“安心”进军文化产业,这样才或许能避免我们被割“韭菜”,从而更好地打造一个数字化的世界。

【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 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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