ctb區塊鏈
⑴ 比特幣病毒入侵，有什麼好的辦法防治嗎
比特幣病毒是一種敲詐病毒，該病毒是通過遠程對感染者的電腦文件加密，從而向這台感染電腦的用戶索要加密用戶電腦文件，從而向用戶勒索贖金，用戶文件只能在支付贖金後才能打開。它運用的是4096位演算法，這種演算法，普通電腦需要幾十萬年才能破解出來，超級電腦破解所需時間也可能得按年計算，國內外尚無任何機構和個人能夠破解該病毒，支付贖金是恢復文件的唯一辦法。說通俗一點，該病毒像一個擁有金剛不壞之身的搶劫者，路上的人們都是他的攻擊對象，而警察卻不能制服他。
那麼我們該如何防止它，避免讓自己的電腦中招呢？
今後養成定期備份自己電腦中的重要文件資料到移動硬碟、U盤，備份完後離線保存該磁碟。這樣隨你刪，刪完之後我還有~
要養成不明鏈接不要點擊，不明文件不要下載，不明郵件不要打開的好習慣。
安裝最新的安全補丁，各大網路平台都可以找到
關閉445、135、137、138、139埠，關閉網路共享。win10重啟後，微軟會自動處理這個漏洞。win7可以打開360衛士、電腦管家等，進行漏洞補丁的修復；而以被流放的XP 的用戶就只能自己手動關閉455埠了。
如何關閉455埠？
在控制面板中找到Windows防火牆，開啟防火牆，進入防火牆的高級設置，在「入站規則」中新建一條規則，本地埠號選擇445，操作選擇阻止連接。其他埠號也是同樣的方法。
最後祝大家好運~
⑵ 比特幣存在哪些交易騙局
目前數字貨幣、虛擬貨幣等尚未納入監管，很多新興的交易市場、要素市場等尚未納入監管或監管薄弱。比特幣交易亂象很多。
交易騙局
2013年10月底，香港GBL平台攜款潛逃，超過2000萬人民幣資金下落不明。這個交易網站的程序寫得非常差，沒有使用SSL安全協議，甚至連用戶名都是明文存儲，一些編程的基本常識他們都沒有。GBL依靠經紀人發展新客戶的「類傳銷」模式。
2013年10月22日，因看好比特幣的行情，東陽市民喬先生在網上搜索比特幣交易平台GBL公司，並通過第三方支付在該交易平台充值9萬元用來買賣「比特幣」。2013年10月26日，發現該網路交易平台的工作人員不在線，一些正常的交易程序也無法實施，一查才知道該公司注冊地址是假的，共被騙9萬元。這是東陽市第一起因購買「比特幣」被詐騙的案件，警方提醒在網路上購買「比特幣」的市民要注意甄別網站真假，防止被騙。
西方經濟學界對當前比特幣的經濟泡沫現象抱有許多擔憂。澳大利亞經濟學家John Quiggin稱比特幣為「經濟泡沫的最純粹的例子（"perhaps the finest example of a pure bubble"）」
Mt.Gox的比特幣價格從2013年11月初的200美元左右，一路飆升到去年12月4日1236美元的歷史新高，在令早期參與者興奮不已的同時，也有越來越多的分析師開始探究背後的原因：是因為中國人在他們的免費交易所中投機炒作？還是因為「絲路事件」發生後，比特幣對政府沒收行為的抵抗導致這種虛擬貨幣大量外流？
用WordPress搭建的Willy Report是一家僅有一篇文章的網站，上面詳細闡述了2013年9月至11月期間，種種可疑的機器人交易活動。
⑶ 零基礎學python大約需要多久
Python學習路線。
第一階段Python基礎與Linux資料庫。這是Python的入門階段，也是幫助零基礎學員打好基礎的重要階段。你需要掌握Python基本語法規則及變數、邏輯控制、內置數據結構、文件操作、高級函數、模塊、常用標准庫模塊、函數、異常處理、MySQL使用、協程等知識點。
學習目標：掌握Python基礎語法，具備基礎的編程能力；掌握Linux基本操作命令，掌握MySQL進階內容，完成銀行自動提款機系統實戰、英漢詞典、歌詞解析器等項目。
第二階段WEB全棧。這一部分主要學習Web前端相關技術，你需要掌握HTML、CSS、JavaScript、jQuery、BootStrap、Web開發基礎、VUE、Flask Views、Flask模板、 資料庫操作、Flask配置等知識。
學習目標：掌握WEB前端技術內容，掌握WEB後端框架，熟練使用Flask、Tornado、Django，可以完成數據監控後台的項目。
第三階段數據分析+人工智慧。這部分主要是學習爬蟲相關的知識點，你需要掌握數據抓取、數據提取、數據存儲、爬蟲並發、動態網頁抓取、scrapy框架、分布式爬蟲、爬蟲攻防、數據結構、演算法等知識。
學習目標：可以掌握爬蟲、數據採集，數據機構與演算法進階和人工智慧技術。可以完成爬蟲攻防、圖片馬賽克、電影推薦系統、地震預測、人工智慧項目等階段項目。
第四階段高級進階。這是Python高級知識點，你需要學習項目開發流程、部署、高並發、性能調優、Go語言基礎、區塊鏈入門等內容。
學習目標：可以掌握自動化運維與區塊鏈開發技術，可以完成自動化運維項目、區塊鏈等項目。
按照上面的Python學習路線圖學習完後，你基本上就可以成為一名合格的Python開發工程師。當然，想要快速成為企業競聘的精英人才，你需要有好的老師指導，還要有較多的項目積累實戰經驗。
自學本身難度較高，一步一步學下來肯定全面且扎實，如果自己有針對性的想學哪一部分，可以直接跳過暫時不需要的針對性的學習自己需要的模塊，可以多看一些不同的視頻學習。系統學習一般在5-6個月。
⑷ 零基礎如何學Python
找本基礎的書先看下語法，
然後自己搭一個環境，
邊看書邊練習，
偶爾自己想一個場景去實現，實現的過程中有問題可以翻書查看，也可以上網搜索，以便熟悉基礎語法和函數。
⑸ python怎麼學習
對於很多想學習Python的小夥伴來說，不知道從何開始，小蝸這里整理了一份Python全棧開發的學習路線，大家可按照以下這份大綱來進行學習：
第一階段：專業核心基礎
階段目標：
1. 熟練掌握Python的開發環境與編程核心知識
2. 熟練運用Python面向對象知識進行程序開發
3. 對Python的核心庫和組件有深入理解
4. 熟練應用SQL語句進行資料庫常用操作
5. 熟練運用Linux操作系統命令及環境配置
6. 熟練使用MySQL，掌握資料庫高級操作
7. 能綜合運用所學知識完成項目
知識點：
Python編程基礎、Python面向對象、Python高級進階、MySQL資料庫、Linux操作系統。
1、Python編程基礎，語法規則，函數與參數，數據類型，模塊與包，文件IO，培養扎實的Python編程基本功，同時對Python核心對象和庫的編程有熟練的運用。
2、Python面向對象，核心對象，異常處理，多線程，網路編程，深入理解面向對象編程，異常處理機制，多線程原理，網路協議知識，並熟練運用於項目中。
3、類的原理，MetaClass，下劃線的特殊方法，遞歸，魔術方法，反射，迭代器，裝飾器，UnitTest，Mock。深入理解面向對象底層原理，掌握Python開發高級進階技術，理解單元測試技術。
4、資料庫知識，範式，MySQL配置，命令，建庫建表，數據的增刪改查，約束，視圖，存儲過程，函數，觸發器，事務，游標，PDBC，深入理解資料庫管理系統通用知識及MySQL資料庫的使用與管理。為Python後台開發打下堅實基礎。
5、Linux安裝配置，文件目錄操作，VI命令，管理，用戶與許可權，環境配置，Docker，Shell編程Linux作為一個主流的伺服器操作系統，是每一個開發工程師必須掌握的重點技術，並且能夠熟練運用。
第二階段：PythonWEB開發
階段目標：
1. 熟練掌握Web前端開發技術，HTML，CSS，JavaScript及前端框架
2. 深入理解Web系統中的前後端交互過程與通信協議
3. 熟練運用Web前端和Django和Flask等主流框架完成Web系統開發
4. 深入理解網路協議，分布式，PDBC，AJAX，JSON等知識
5. 能夠運用所學知識開發一個MiniWeb框架，掌握框架實現原理
6. 使用Web開發框架實現貫穿項目
知識點：
Web前端編程、Web前端高級、Django開發框架、Flask開發框架、Web開發項目實戰。
1、Web頁面元素，布局，CSS樣式，盒模型，JavaScript，JQuery與Bootstrap掌握前端開發技術，掌握JQuery與BootStrap前端開發框架，完成頁面布局與美化。
2、前端開發框架Vue，JSON數據，網路通信協議，Web伺服器與前端交互熟練使用Vue框架，深入理解HTTP網路協議，熟練使用Swagger，AJAX技術實現前後端交互。
3、自定義Web開發框架，Django框架的基本使用，Model屬性及後端配置，Cookie與Session，模板Templates，ORM數據模型，Redis二級緩存，RESTful，MVC模型掌握Django框架常用API，整合前端技術，開發完整的WEB系統和框架。
4、Flask安裝配置，App對象的初始化和配置，視圖函數的路由，Request對象，Abort函數，自定義錯誤，視圖函數的返回值，Flask上下文和請求鉤子，模板，資料庫擴展包Flask-Sqlalchemy，資料庫遷移擴展包Flask-Migrate，郵件擴展包Flask-Mail。掌握Flask框架的常用API，與Django框架的異同，並能獨立開發完整的WEB系統開發。
第三階段：爬蟲與數據分析
階段目標：
1. 熟練掌握爬蟲運行原理及常見網路抓包工具使用，能夠對HTTP及HTTPS協議進行抓包分析
2. 熟練掌握各種常見的網頁結構解析庫對抓取結果進行解析和提取
3. 熟練掌握各種常見反爬機制及應對策略，能夠針對常見的反爬措施進行處理
4. 熟練使用商業爬蟲框架Scrapy編寫大型網路爬蟲進行分布式內容爬取
5. 熟練掌握數據分析相關概念及工作流程
6. 熟練掌握主流數據分析工具Numpy、Pandas和Matplotlib的使用
7. 熟練掌握數據清洗、整理、格式轉換、數據分析報告編寫
8. 能夠綜合利用爬蟲爬取豆瓣網電影評論數據並完成數據分析全流程項目實戰
知識點：
網路爬蟲開發、數據分析之Numpy、數據分析之Pandas。
1、爬蟲頁面爬取原理、爬取流程、頁面解析工具LXML，Beautifulfoup，正則表達式，代理池編寫和架構、常見反爬措施及解決方案、爬蟲框架結構、商業爬蟲框架Scrapy，基於對爬蟲爬取原理、網站數據爬取流程及網路協議的分析和了解，掌握網頁解析工具的使用，能夠靈活應對大部分網站的反爬策略，具備獨立完成爬蟲框架的編寫能力和熟練應用大型商業爬蟲框架編寫分布式爬蟲的能力。
2、Numpy中的ndarray數據結構特點、numpy所支持的數據類型、自帶的數組創建方法、算術運算符、矩陣積、自增和自減、通用函數和聚合函數、切片索引、ndarray的向量化和廣播機制，熟悉數據分析三大利器之一Numpy的常見使用，熟悉ndarray數據結構的特點和常見操作，掌握針對不同維度的ndarray數組的分片、索引、矩陣運算等操作。
3、Pandas裡面的三大數據結構，包括Dataframe、Series和Index對象的基本概念和使用，索引對象的更換及刪除索引、算術和數據對齊方法，數據清洗和數據規整、結構轉換，熟悉數據分析三大利器之一Pandas的常見使用，熟悉Pandas中三大數據對象的使用方法，能夠使用Pandas完成數據分析中最重要的數據清洗、格式轉換和數據規整工作、Pandas對文件的讀取和操作方法。
4、matplotlib三層結構體系、各種常見圖表類型折線圖、柱狀圖、堆積柱狀圖、餅圖的繪制、圖例、文本、標線的添加、可視化文件的保存，熟悉數據分析三大利器之一Matplotlib的常見使用，熟悉Matplotlib的三層結構，能夠熟練使用Matplotlib繪制各種常見的數據分析圖表。能夠綜合利用課程中所講的各種數據分析和可視化工具完成股票市場數據分析和預測、共享單車用戶群里數據分析、全球幸福指數數據分析等項目的全程實戰。
第四階段：機器學習與人工智慧
階段目標：
1. 理解機器學習相關的基本概念及系統處理流程
2. 能夠熟練應用各種常見的機器學習模型解決監督學習和非監督學習訓練和測試問題，解決回歸、分類問題
3. 熟練掌握常見的分類演算法和回歸演算法模型，如KNN、決策樹、隨機森林、K-Means等
4. 掌握卷積神經網路對圖像識別、自然語言識別問題的處理方式，熟悉深度學習框架TF裡面的張量、會話、梯度優化模型等
5. 掌握深度學習卷積神經網路運行機制，能夠自定義卷積層、池化層、FC層完成圖像識別、手寫字體識別、驗證碼識別等常規深度學習實戰項目
知識點：
1、機器學習常見演算法、sklearn數據集的使用、字典特徵抽取、文本特徵抽取、歸一化、標准化、數據主成分分析PCA、KNN演算法、決策樹模型、隨機森林、線性回歸及邏輯回歸模型和演算法。熟悉機器學習相關基礎概念，熟練掌握機器學習基本工作流程，熟悉特徵工程、能夠使用各種常見機器學習演算法模型解決分類、回歸、聚類等問題。
2、Tensorflow相關的基本概念，TF數據流圖、會話、張量、tensorboard可視化、張量修改、TF文件讀取、tensorflow playround使用、神經網路結構、卷積計算、激活函數計算、池化層設計，掌握機器學習和深度學習之前的區別和練習，熟練掌握深度學習基本工作流程，熟練掌握神經網路的結構層次及特點，掌握張量、圖結構、OP對象等的使用，熟悉輸入層、卷積層、池化層和全連接層的設計，完成驗證碼識別、圖像識別、手寫輸入識別等常見深度學習項目全程實戰。
⑹ 零基礎學習Python能學會嗎
學習之前，先問問自己：
1、為什麼想學Python?
2、你的學習風格怎麼樣?
3、你的編碼水平有多高?
明確學習目標
明晰動機不僅能讓你集中注意力，還可以幫助你縮小查找學習資源的范圍。舉個例子，如果你的興趣主要在於web開發，那麼，使用Python進行數據分析的課程對你的幫助就沒有那麼大。
之後，思考自己學習風格是怎樣的
可以想一下，你是喜歡循序漸進的教學方法，還是喜歡更有挑戰性的途徑?了解自己的學習風格可以幫你找到最適合你的Python學習方法。
對自己的編碼水平做一個正確的認知
學習Python的最佳方法與你的技能水平有關。如果你完全是新手，你就需要從入門課程或初學者讀物開始鑽研。
⑺ 零基礎學習Python可以學會嗎有哪些方法
Python是一門高級編程語言，而且Python語言適合零基礎人員學習，也是初學者的首選。
如何學習好Python：
1. 要有決心
做任何事情，首先要有足夠的決心和堅持，才能做好事情、學好Python。
2. 勤於動手
對於編程語言的學習，不能眼高手低，學的過程中，想到就要寫出來，一方面能夠培養出寫代碼的感覺，另一方面可以加深知識的掌控。
3. 一套完整的學習體系
Python編程語言的全面學習，需要擁有一整套系統的學習資料和學習計劃，全面掌握Python基礎知識，對以後解決Python編程過程中的問題十分有益！
4. 項目實戰訓練
Python編程基礎知識的學習最終目的是應用於項目中，因此，項目實戰訓練必不可少，多做幾個項目，盡量是功能完整的項目，形成項目思路，對以後進行項目實戰是很有好處的！