本文不会去讨论比特币的合法性，也不会深究货币的来源，而仅仅比较传统货币和比特币之间的区别。   一、从一个例子开始 假设有三个人，Alice(别名A)、Bob(别名B)和Carl(别名C)需要相互转账

　　摘要 ：本文提出了一种完全通过点对点技术实现的电子现金系统，它使得在线支付能够直接由一方发起并支付给另外一方，中间不需要通过任何的 金融 机构。虽然数字签名（Digital signatures）部分

　　本文从分类和回归两个方面介绍了基本的监督学习方法，并用Scikit-Learn做了实例演示。     为何使用人工智能和机器学习？ 地球的未来在于人工智能和机器学习。如果对这些技术一无所知，人们很快会

　　一百年以后，当艺术史学家研究21世纪时，加密货币的图像很可能是他们讨论中不可或缺的一部分。在讨论中，比特币及其无处不在的图标必将成为一个重要的话题。比特币之于加密货币世界，基本等同于美元之于主流全球经

　　指数投资是种信仰，信仰市场永远是最聪明的投资者，没有人能够长期超越市场，同时信仰数学的魅力，它可以帮助我们精准计量风险，分散化投资，通过一揽子组合达到更好的风险收益比。而数字资产市场具有自己的特点，例

　　# ===开头 套利，一般来说要求同一种标的，在不同的情况下存在价格的差异。   跨所套利，要求在不同的交易所之间，同一个标的的价格不同，从而可以买低卖高，实现无风险盈利；期现套利，要求同一个标的，其

　　本文介绍跨期套利策略回测的完整版本，并提供回测代码。该代码适用OKEx交易所的合约交易规则，由于各个交易所的合约交易规则并不一样，因此使用其他交易所的数据进行代入时，得到的结果极有可能是不正确的。 本

　　先从系统软件从业者的角度，分享一些对EOS的看法。 EOS和以太坊很像，EOS很明确的说明它就是一个区块链的操作系统。 可以这样比喻，EOS就相当于内置激励系统的Windows/Linux/MacOS

　　1、引言 k-means与kNN虽然都是以k打头，但却是两类算法——kNN为监督学习中的分类算法，而k-means则是非监督学习中的聚类算法；二者相同之处：均利用近邻信息来标注类别。 聚类是数据挖掘中

　　本文对比了频率线性回归和贝叶斯线性回归两种方法，并对后者进行了详细的介绍，分析了贝叶斯线性回归的优点和直观特征。 我认为贝叶斯学派和频率学派之间的纷争是「可远观而不可亵玩」的学术争论之一。与其热衷于站

　　在投资界，能被英女王授予爵士爵位的投资人屈指可数，约翰·邓普顿84岁高龄的时候就获得了该荣誉。还被 《福布斯》称其为“全球投资之父”和“历史上最成功的基金经理之一”，《纽约时报》将其评为“20世纪全球

　　说起技术分析，没有人会说自己不熟悉的。只要打开任何一个看盘软件，K线图，KDJ，MACD，VOL等等指标总是会落入我们的眼中，我们总以习惯的方式观察著这些指标（直观，简明），但对他们的作用与用途，深知

　　海豚交易系统认为世界上万物运行是有规律的，大自然最基本的规律就是对数螺线规律（黄金分割是对数螺线规律的一种）。保证金交易是属于非线性数列研究范畴，但是从周期和数列结构来看依然是符合大自然韵律的产物，因

　　本文中，我主张的观点是： 未来的网络效应应该建立在通证化的生态系统之上，在这种生态系统中，网络参与者与网络经营者之间没有区别。 导致这种变革的原因是：中心化的网络效应平台的典型特征是，网络参与者必须要

　　数字资产的基本要素 从20世纪四五十年代起，互联网技术的应用与发展带领人类进入了“数字时代”。数字打破了现实世界的时空界限，实体空间的物质逐步向数字化转变，创造财富的要素在数字空间中实现了比特化和在线