刷算力腳本

㈠ 如果將比特幣、山寨幣網路里的挖礦機都拿來跑 BOINC，能為 BOINC 網路提高多少算力

這個問題有意思～
但是挖礦的人你覺得他還會來支援計算嗎？
挖礦機貌似都有GPU加速那些，對計算肯定幫助很大～
曾經對比過單CPU，和GPU+CPU運算同個項目，GPU的刷刷就完成了，但是發熱厲害……

㈡ 顯卡是不是可以刷BIOS提升挖礦的算力

用RadeonBIOSEditor來刷。可以提高核心電壓核心頻率顯存頻率等。不過刷了後可能不穩定萬一刷不好的話可能造就磚卡。一般不追求極致性能的還是別刷了3850還是不錯的

㈢ 怎麼判斷手機是否被挖礦

其實不難，我們日常使用手機的時候都會有一些後台應用，這些應用往往在重啟後就會被「殺死」。但是如果手機被黑客入侵後，在重啟後，手機會再度進入高負荷狀態，往往系統運行內存會被迅速使用殆盡，所以如果手機出現無端卡頓、發熱、死機，那就有可能是被挖。

可能用手機「挖礦」還沒挖到加密貨幣，黑客就把信息都給竊取了。人們不僅會遇到手機卡頓、發熱甚至死機等問題，還有可能遭遇其他的資金損失。

而且，值得警惕的是，有些手機挖礦APP打著「挖礦」的名義，卻讓用戶投入資金並不斷發展下線。

㈣ 顯卡是不是可以刷BIOS提升挖礦的算力

是有這種操作，所謂刷BIOS只是適用於部分顯卡，不是所有顯卡。有一些顯卡，製造商出升級型顯卡，比如hd5750和hd6750就是提升了GPU頻率，少量增加了就處理器，但核心GPU是一樣的，這時候可以通過刷BIOS將5750刷成偽6750提高一點性能。這種技術類似於超頻。但成功率不是100%。

㈤ 588顯卡挖ETH為什麼才16mh算力

全新588顯卡需要超頻提高算力，AMD顯卡都是刷修改好參數的BIOS來達到超頻的目的

㈥ 請問現在市面上出現的算力貓收款碼怎麼申請資金安全嗎

算力貓是杭州一家公司做的，他們沒有支付牌照，通過對接第三方有支付牌照的一個叫樂刷的支付公司做的，所以資金是安全，是受央行監管的。
申請可以關注他們的vw公眾算力貓裡面應該有教程，也可以咨詢他們客服，都有人在線幫你解決問題的

㈦ 為什麼python不可加密

可以加密。 python 代碼加密甚至可以做到比用匯編手寫混淆，用 c 手寫混淆更加難以解密。具體做法略復雜僅簡單說個過程。

第一級別是源碼級別的混淆，用 ast 和 astor ，再自己手寫一個混淆器，三五百行的腳本直接混淆到幾萬行，整個文件面目全非，基本可以做到就算直接放腳本給你拿去逆，除非你再寫出來一個逆向前面的混淆演算法的腳本來逆（在熟悉 python 的情況下需要花幾天，且不說需要了解程序構造原理），手動去調試腳本幾乎達到不可行的地步（話費時間再乘以 2 ）

第二級別是個性化定製 pyinstaller ， pyinstaller 會打包所有需要的庫，將腳本也包含進打包的 exe ，但是， pyinstaller 有一個 stub ，相當於一個啟動器，需要由這個啟動器來解密腳本和導入模塊，外面有直接導出腳本的工具，但是那是針對 pyinstaller 自帶的啟動器做的，完全可以自己修改這個啟動器再編譯，這樣逆向者就必須手動調試找到 main 模塊。配合第一級別加密，呵呵，中國就算是最頂尖的逆向專家也要花個一兩周，來破解我們的程序邏輯了，就我所知，實際上國內對於 py 程序的逆向研究不多。

第三級別是再上一層，將 py 翻譯為 c 再直接編譯 c 為 dll ，配合第一階段先混淆再轉 c 再編譯，在第一步混淆之後，會產生非常多垃圾（中間層）函數，這些中間層函數在 c 這里會和 py 解釋器互相調用，腳本和二進制之間交叉運行，本身混淆之後的源碼就極難復原，再混合這一層，想逆向，難。

第四級別是利用 py 的動態特性，絕大多數逆向者都是 c ，匯編出身，對於程序的第一直覺就是，程序就是一條一條的指令，後一條指令必然在這一條指令後面，然而， py 的動態特性可以讓代碼邏輯根本就不在程序裡面，這一點不想多講，涉及到我一個項目里的深度加密。

第五級別，數學做牆。了解過比特幣原理的知道要想用挖比特幣就得提供大量算力去幫網路計算 hash ，這個成為 pow ，那麼既然已經採用 py 了估計已經不考慮太多 cpu 利用率了，那就可以採用 pow （還有其他的手段）確保程序運行時擁有大量算力，如果程序被單步調試，呵呵，一秒鍾你也跑不出來幾個 hash 直接拉黑這個 ip （這個說法可能比較難理解，因為我第四層的加密沒有說明，不過意思就是拒絕執行就對了）

㈧ 給人工智慧提供算力的晶元有哪些類型

給人工智慧提供算力的晶元類型有gpu、fpga和ASIC等。

GPU，是一種專門在個人電腦、工作站、游戲機和一些移動設備（如平板電腦、智能手機等）上圖像運算工作的微處理器，與CU類似，只不過GPU是專為執行復雜的數學和幾何計算而設計的，這些計算是圖形渲染所必需的。

FPGA能完成任何數字器件的功能的晶元，甚至是高性能CPU都可以用FPGA來實現。 Intel在2015年以161億美元收購了FPGA龍 Alter頭，其目的之一也是看中FPGA的專用計算能力在未來人工智慧領域的發展。

ASIC是指應特定用戶要求或特定電子系統的需要而設計、製造的集成電路。嚴格意義上來講，ASIC是一種專用晶元，與傳統的通用晶元有一定的差異。是為了某種特定的需求而專門定製的晶元。谷歌最近曝光的專用於人工智慧深度學習計算的TPU其實也是一款ASIC。

(8)刷算力腳本擴展閱讀：

晶元又叫集成電路，按照功能不同可分為很多種，有負責電源電壓輸出控制的，有負責音頻視頻處理的，還有負責復雜運算處理的。演算法必須藉助晶元才能夠運行，而由於各個晶元在不同場景的計算能力不同，演算法的處理速度、能耗也就不同在人工智慧市場高速發展的今天，人們都在尋找更能讓深度學習演算法更快速、更低能耗執行的晶元。