領主科技區塊鏈筆試題

『壹』 從本質上講區塊鏈技術中的智能合約是做什麼的

就是一段狀態轉移代碼。
比如我的賬戶A 有100塊錢。 運行合約B後， 變成了80塊錢。 這個合約就是將100這個狀態轉換成了80。 合約本身也是一個帳戶，外部的時間（交易，事件） 也能觸發狀態轉移。

『貳』 區塊鏈技術中的智能合約是什麼

重慶金窩窩網路分析：智能合約功能是指電子合約與區塊鏈技術結合，合約條款以計算機語言而非法律語言記錄，當一個預先編好的條件被觸發時，智能合約執行相應的合同條款。

『叄』 區塊鏈 屬於哪個方向 工程師年薪

領主科技創始人劉大鴻在北京大學進行演講時首次提出區塊鏈「合約工程師」的概念，智能合約工程師其將成為合約社會的規則設計者。
在未來，合約工程師們將設計顆粒度無限放大的規則，並將規則發布到區塊鏈上，再由其他更多無數個小合約依據規則去智能執行，從而解決復雜社會下復雜網路的全球問題。以「合約工程師」為超級節點的合約設計者和開發者們，將成為區塊鏈時代的互聯網佈道者。發布人才召集令：年薪30個比特幣招募區塊鏈合約工程師。

『肆』 年薪百萬的區塊鏈職位薪酬存在泡沫嗎

這天中午，31歲的郭楊 (化名)剛開完上午的技術會議，接下來還有七八個小時的技術討論等著他，難得有時間從工作中抽離出來和朋友吃個飯，一聽對方說了句「區塊鏈技術總監年薪150萬」，手一抖，碗差點翻了。

張作義現在的目標，就是以相同的方法完成區塊鏈技術在其他場景的改造，他稱，隨著團隊做的越來越多，大家看到有三百多上線的品牌商，已經有將近八千多個商品，就像搭積木一樣，正在一些品牌商合作的基礎上再建立起他合作關系。

郭楊此刻也躊躇滿志。晚間9點，他加完班和朋友在公司食堂一邊用餐，一邊講述區塊鏈項目的最新進展，經歷了區塊鏈行業的起伏，也聽了一些或悲或喜的消息，反倒覺得區塊鏈這項技術更有生命力，更值得去探索。想到此，覺得當下工作讓自己的野心得到了釋放，並期待著建立一份真正屬於區塊鏈技術的事業。

『伍』 學習智能合約區塊鏈的公司有哪些

智能合約就是用來解釋區塊鏈的吧

『陸』 合約工程師啥意思

就是和老闆簽過合同的工程師

『柒』 北京領主科技有限公司怎麼樣

北京領主科技有限公司是2016-09-06在北京市海淀區注冊成立的有限責任公司(自然人投資或控股)，注冊地址位於北京市海淀區西四環北路158號1幢4層4033號。
北京領主科技有限公司的統一社會信用代碼/注冊號是91110108MA00828H68，企業法人劉大鴻，目前企業處於開業狀態。
北京領主科技有限公司的經營范圍是：技術開發、技術推廣、技術轉讓、技術咨詢、技術服務;銷售自行開發後的產品;計算機系統服務;數據處理(數據處理中的銀行卡中心、PCE值在1;5以上的雲計算數據中心除外);基礎軟體服務、應用軟體服務;軟體開發;軟體咨詢;產品設計;模型設計;包裝裝潢設計;教育咨詢(中介服務除外);經濟貿易咨詢;文化咨詢;體育咨詢;公共關系服務;工藝美術設計;電腦動畫設計;企業策劃、設計;設計、製作、代理、發布廣告;市場調查;企業管理咨詢;組織文化藝術交流活動(不含營業性演出);文藝創作;承辦展覽展示活動;會議服務;影視策劃;從事互聯網文化活動。(企業依法自主選擇經營項目

『捌』 什麼是區塊鏈合約工程師為什麼年薪百萬

因為目前區塊鏈還是早期，然後早期(2013年開始)研究區塊鏈合約的基本都是千萬富翁了，所以現在基本都是有價無市，價格自然水漲船高，順便提一下區塊鏈是比特幣背後的技術，合約是以太坊最先也是最成功的項目，他們價格目前都翻了至少幾千倍

『玖』 數據挖掘大戰 機器怎麼做到「見信如面」

數據挖掘大戰 機器怎麼做到「見信如面」
大數據殺熟？隱私換便捷？一度被熱捧的大數據挖掘，近日站在了輿論的風口浪尖：一些商家利用大數據挖掘技術「殺熟」被網友親測證實；網路董事長兼CEO李彥宏一句「中國人對隱私問題沒有那麼敏感」，更是讓它的處境雪上加霜。大數據挖掘技術就像一位有了負面新聞的明星，霎時間光彩暗淡，似乎變成了偷人隱私的小賊。
《大數據時代》一書暢銷之後的幾年，大數據雖不再那麼當紅，但並未隱退，它的持續發展已成為人工智慧得以實現的基礎之一。
那麼，大數據挖掘究竟是怎樣的技術？從誕生發展至今，那些埋頭苦乾的技術人員又讓它長了哪些本領？面對大數據難以管理的問題，有沒有技術手段加以控制？
用戶畫像：機器給人類貼標簽
「通過打標簽的方式建立用戶畫像，是數據挖掘常用的一種技術。」北京大學計算機科學技術研究所多媒體信息處理研究室主任彭宇新教授解釋，建立用戶畫像就是利用社交網路的信息，根據用戶社會屬性、生活習慣和消費行為等信息，抽象出一個標簽化的用戶模型，目標是使機器實現類似於人的「見信如面」的能力。社交網路數據是實現這一目標的基礎，機器對人的「初相見」多是源自於對社交網路數據的挖掘。
標簽，通常是通過對用戶信息進行分析得到的高度精煉的特徵標識，使得機器方便做信息提取、聚合分析等處理。標簽本身無需再做過多文本分析等處理工作，這為利用機器提取標准化信息提供了便利。
「有了標簽，計算機就能夠自動處理與人相關的信息，能夠通過演算法、模型逐步『理解』 人。」彭宇新介紹，多個標簽共同完成畫像，整個過程可分三步走：一是採集數據，即基於文本的信息抓取，口語稱為「爬數據」；二是用戶行為建模，通過機器學習技術，形成演算法模型，判斷用戶可能的一些行為；三是可視化展現，把機器運算出來的結果，通過能讓人類理解的方式展現出來。這三步是多輪調整的，在實際應用中，根據結果的反饋，以及業務需求，可能進行二次建模等調整。
整個過程的影響參數是相對多元的，不同的行為類型，對於標簽信息的權重影響也不同。以應用最廣的商品營銷為例，比如網售紅酒，如果「購買」權重計為5，僅「瀏覽」計為1，加上瀏覽間隔、駐留時長、生活習慣等，通過復雜的演算法最終呈現出一個標簽的權重，再形成畫像。
基於用戶畫像技術，大數據挖掘進行分類和關聯規則計算等分析：例如喜歡紅酒的用戶有多少，喜歡紅酒的人群中，男、女比例是多少，喜歡紅酒的人通常喜歡什麼運動品牌等等。
跨媒體智能識別：為計算機裝上慧眼
「以前文本信息佔主流，現在圖像、視頻等多媒體數據鋪天蓋地而來。」彭宇新說，後者目前占據大數據的80%以上。
數據類型發生的巨大變化，使得智能識別的任務更加艱巨。「管不住」和「用不好」的問題日益凸顯。「機器只能讀懂自己的語言。」彭宇新說，人類世界的所有語言都要轉化為機器理解的語言才能被識別，以前只處理文本相對簡單，而現在要加上復雜的圖像、視頻等數據。
「例如，世界上有數千種鳥類，很多種的差異非常細微，即使是有專業知識的人類也很難准確辨認，計算機自動識別的難度就更大了。」彭宇新說，圖像、視頻內容理解的難點在於如何進行語義自動識別，這也是他們團隊多年攻關的課題之一，為此團隊發明了基於注意力模型和深度增量學習的識別方法。
注意力模型，顧名思義是讓計算機自動定點陣圖像的顯著性區域，以此提高檢測精度；深度增量學習，是指計算機能夠利用已經學到的知識加速對新知識的學習，同時通過動態擴容以支持新概念的檢測。
新模型新演算法的發力，幫助機器快速識別圖像、視頻的語義信息。彭宇新團隊近年來六次參加國際權威評測TRECVID的視頻樣例搜索比賽均獲第一名，並在與卡內基梅隆大學、牛津大學、IBMWatson研究中心等參賽隊伍的較量中勝出。其中一個題目就是在464個小時的視頻中快速准確地找出所有的倫敦地鐵標志，彭宇新團隊僅用了不到1秒就成功勝出，獲得第一名。
單媒體信息的分析與識別之上，如何進一步讓機器像人類一樣能看、能理解呢？
為達到跨媒體信息融合與一體化分析識別的目的，項目團隊首先把數據按照不同媒體類型自動分發到對應的分析與識別模塊。例如，對視頻鏡頭進行分割、對關鍵幀進行提取，然後分發到鏡頭檢索、片斷檢索、視頻字幕識別等模塊中，對單媒體分析結果進行跨媒體語義關聯分析，實現跨媒體信息的語義協同。「一種常用的方法是構建第三方空間進行跨媒體關聯。」彭宇新說，「計算機根據我們教它的模型分別為圖像、視頻、文本、音頻抽取表徵，再共同投射到一個第三方空間中，這樣不同媒體的信息就可以對話了。」
技術的「抽絲剝繭」，讓圖像、視頻中的信息可以如文本一般精確透明。「我們是瞄著應用去的，准確率、處理速度都經過多年的優化，已經可以進行實際應用了。」彭宇新介紹，這項技術不僅幫助新聞媒體等行業進行數據管理和檢索，還在助力互聯網管理部門對大數據進行分析與監測。
延伸閱讀
匿名處理：可預期的隱私保護對策
打破信息控制權幾乎不可能，但隱私保護卻有個很便捷的方法。北京郵電大學教授楊義先的《安全簡史》中有個形象的比喻，如果數據在網上「裸奔」，為了不被溯源，最便捷的安全手段是「把臉捂住」。這就是所謂的「匿名化處理機制」。
「用戶隱私保護的相關規定要求，數據公司在售賣數據時，需要對數據進行匿名化處理。」北京大學計算機科學技術研究所研究員趙東岩說。但為了精準定位、推送服務，匿名化處理可能被忽視。「精準意味著目標客戶群的ID指向，而不是向群體發送，因此，個性化推送和匿名化處理在目前的技術中是相互沖突的。」
針對上面的沖突，業界的先行者提出一種區塊鏈的解決思路。「我稱它為OF ID。」北京領主科技公司研究人員劉偉泰說，「大數據的本質是群體研究，但是群體粒度可以細一些，此外，區塊鏈技術可以授予用戶授權的方法。」
不難想像，隨著新技術的不斷創新，會有更多用於信息安全的技術突破，不是一門心思用於大數據挖掘，而是也能用於制衡「信息控制權」。