樹莓派btc
A. 比特幣挖機如何挖到比特幣
一、挖礦原理
最初的時候,我們用電腦CPU就可以挖到比特幣,比特幣的創始人中本聰就是用他的電腦CPU挖出了世界上第一個創世區塊。然而,CPU挖礦的時代早已過去,現在的比特幣挖礦是ASIC挖礦和大規模集群挖礦的時代。
回顧挖礦歷史,比特幣挖礦總共經歷了以下五個時代:
CPU挖礦→GPU挖礦→FPGA挖礦→ASIC挖礦→大規模集群挖礦
挖礦晶元更新換代的同時,帶來的挖礦速度的變化是:
CPU(20MHash/s)→GPU(400MHash/s)→FPGA(25GHash/s)→ASIC(3.5THash/s)→大規模集群挖礦(3.5THash/s*X)
挖礦速度,專業的說法叫算力,就是計算機每秒產生hash碰撞的能力。也就是說,我們手裡的礦機每秒能做多少次hash碰撞,就是算力。算力就是挖比特幣的能力,算力越高,挖得比特幣越多,回報越高。
在比特幣的世界裡,大約每10分鍾會記錄一個數據塊。所有的挖礦計算機都在嘗試打包這個數據塊提交,而最終成功生成這個數據塊的人,就可以得到一筆比特幣報酬。最初,大約每10分鍾就可以產生50個比特幣的比特幣報酬。但是該報酬每4年減半,現在每10分鍾比特幣網路就可以產生25個比特幣。
而要成功生成數據塊,就需要礦工需要找到那個有效的哈希值,而要得到正確的哈希值,沒有捷徑可以走,只能靠猜,猜的過程就是計算機隨機hash碰撞的過程,猜中了,你就得到了比特幣。
二、挖礦方法
1、挖礦方式:從一台礦機到大規模礦場
如果你開始嘗試挖礦,你需要准備一台礦機、一台能聯網的電腦、一個AUC、一個樹莓派、電源及各種連接線等。各種設備的連接順序為網線->樹莓派->MicroUSB線->AUC->4PIN連接線->礦機和電源。
圖3:礦場圖(成千上萬台礦機規模)
如今,抱一台礦機回家或者部署一個家庭小作坊挖礦(幾十台礦機)的中小曠工盈利空間非常有限,挖礦行業也正逐漸向有廉價電資源、有專業化部署能力的企業和團隊集中。
影響挖礦收益的因素有很多,比如礦機的性能和功耗、全網的算力和難度、礦場的部署和運維能力、有沒有廉價電的資源、以及幣價和政策的導向等等。目前優秀的礦企,他們擁有晶元研發的能力、大量的算力、專業的礦場部署和運營經驗等,在未來,資源、算力會越來越向這些礦企集中。
2、礦池
除了上面的裝備,你還需要一個必備的工具——礦池。礦池的作用是集合大量礦機算力,增大你得到比特幣的幾率,同時將你未來能得到的比特幣收益提前平均分配到你的賬戶里。
簡單的解釋如下:現在比特幣全網每10分鍾產生一個區塊,這個區塊包含25個比特幣。假設全球有1W人參與挖礦,那麼在這10分鍾內,只有1個幸運兒拿走了這25個比特幣,其它人則顆粒無收。而礦池的原理是大家組隊開采,並按約定的分配方式分配,使得礦工的比特幣收益趨於穩定,減少礦工的風險。在此以最常用的PPS分配方式為例,假設你的算力是10T,而整個礦池的算力是100T,你的算力占礦池算力的1/10,假設礦池一天能產生10個比特幣,那你每天就能拿到1個比特幣。
3、雲算力
在現實情況下,挖礦礦機常常供不應求,同時,礦機發貨需要很長的等待期。礦機安裝、調試、維護等流程非常復雜,需要耗費大量的精力,礦工們還要忍受礦機的噪音和熱量。對礦工來說,最大的成本還不是這些,是挖礦所消耗的高昂的電費,中小礦工的盈利空間越來越小甚至為負。
三、挖礦收益與風險
挖礦收益可以通過以下公式來計算:
挖礦收益=產生的比特幣*幣價-礦機成本-電費-託管費
如果你只是一個小礦工,一般情況只要扣除礦機成本和電費即可。
挖礦風險如下:
比特幣數量目前不足450萬枚 用不增發
比特幣幣價波動,價格回調就會導致回本周期延長。
挖礦難度的提升 目前我們的機子是可以滿足市場的需求
斷電 斷網的風險
B. 如何用樹莓派挖比特幣
可以網路啊
C. 0基礎自學python,有入門書籍推薦下么
AlphaGo 都在使用的 Python 語言,是最接近 AI 的編程語言。
教育部考試中心近日發布了「關於全國計算機等級(NCRE)體系調整」的通知,決定自2018年3月起,在全國計算機二級考試中加入了「Python語言程序設計」科目。
9個月前,浙江省信息技術課程改革方案已經出台,Python確定進入浙江省信息技術教材,從2018年起浙江省信息技術教材編程語言將會從vb更換為Python。
小學生都開始學Python了,天吶擼,學習Python看完這些准沒錯。
安利一波書單
Python入門
Python數據分析》
作者: 【印尼】Ivan Idris
Python是一種多范型編程語言,既適用於面向對象的應用開發,又適合函數式設計模式。Python已經成為數據科學家進行數據分析、可視化以及機器學習的一種理想編程語言,它能幫助你快速提升工作效率。
本書將會帶領新手熟悉Python數據分析相關領域的方方面面,從數據檢索、清洗、操作、可視化、存儲到高級分析和建模。同時,本書著重講解一系列開源的Python模塊,諸如NumPy、SciPy、matplotlib、pandas、IPython、 Cython、scikit-learn和NLTK等。此外,本書還介紹了數據可視化、信號處理、時間序列分析、資料庫、預測性分析和機器學習等主題。通過閱讀本書,你將華麗變身數據分析高手。
D. 正在學習python,教程中有兩句理解不了,請大神指教。
'%2d-%02d' % (3, 1) 左邊是字元串 右邊是數字 格式化字元串(類似C語言printf中的用法) %2d是長度為2的數字 不足前面補空格,%02d是長度為2的數字 不足兩位補0
'%.2f' % 3.1415926 %.2f是保留兩位小數點的浮點數