树莓派btc
A. 比特币挖机如何挖到比特币
一、挖矿原理
最初的时候,我们用电脑CPU就可以挖到比特币,比特币的创始人中本聪就是用他的电脑CPU挖出了世界上第一个创世区块。然而,CPU挖矿的时代早已过去,现在的比特币挖矿是ASIC挖矿和大规模集群挖矿的时代。
回顾挖矿历史,比特币挖矿总共经历了以下五个时代:
CPU挖矿→GPU挖矿→FPGA挖矿→ASIC挖矿→大规模集群挖矿
挖矿芯片更新换代的同时,带来的挖矿速度的变化是:
CPU(20MHash/s)→GPU(400MHash/s)→FPGA(25GHash/s)→ASIC(3.5THash/s)→大规模集群挖矿(3.5THash/s*X)
挖矿速度,专业的说法叫算力,就是计算机每秒产生hash碰撞的能力。也就是说,我们手里的矿机每秒能做多少次hash碰撞,就是算力。算力就是挖比特币的能力,算力越高,挖得比特币越多,回报越高。
在比特币的世界里,大约每10分钟会记录一个数据块。所有的挖矿计算机都在尝试打包这个数据块提交,而最终成功生成这个数据块的人,就可以得到一笔比特币报酬。最初,大约每10分钟就可以产生50个比特币的比特币报酬。但是该报酬每4年减半,现在每10分钟比特币网络就可以产生25个比特币。
而要成功生成数据块,就需要矿工需要找到那个有效的哈希值,而要得到正确的哈希值,没有捷径可以走,只能靠猜,猜的过程就是计算机随机hash碰撞的过程,猜中了,你就得到了比特币。
二、挖矿方法
1、挖矿方式:从一台矿机到大规模矿场
如果你开始尝试挖矿,你需要准备一台矿机、一台能联网的电脑、一个AUC、一个树莓派、电源及各种连接线等。各种设备的连接顺序为网线->树莓派->MicroUSB线->AUC->4PIN连接线->矿机和电源。
图3:矿场图(成千上万台矿机规模)
如今,抱一台矿机回家或者部署一个家庭小作坊挖矿(几十台矿机)的中小旷工盈利空间非常有限,挖矿行业也正逐渐向有廉价电资源、有专业化部署能力的企业和团队集中。
影响挖矿收益的因素有很多,比如矿机的性能和功耗、全网的算力和难度、矿场的部署和运维能力、有没有廉价电的资源、以及币价和政策的导向等等。目前优秀的矿企,他们拥有芯片研发的能力、大量的算力、专业的矿场部署和运营经验等,在未来,资源、算力会越来越向这些矿企集中。
2、矿池
除了上面的装备,你还需要一个必备的工具——矿池。矿池的作用是集合大量矿机算力,增大你得到比特币的几率,同时将你未来能得到的比特币收益提前平均分配到你的账户里。
简单的解释如下:现在比特币全网每10分钟产生一个区块,这个区块包含25个比特币。假设全球有1W人参与挖矿,那么在这10分钟内,只有1个幸运儿拿走了这25个比特币,其它人则颗粒无收。而矿池的原理是大家组队开采,并按约定的分配方式分配,使得矿工的比特币收益趋于稳定,减少矿工的风险。在此以最常用的PPS分配方式为例,假设你的算力是10T,而整个矿池的算力是100T,你的算力占矿池算力的1/10,假设矿池一天能产生10个比特币,那你每天就能拿到1个比特币。
3、云算力
在现实情况下,挖矿矿机常常供不应求,同时,矿机发货需要很长的等待期。矿机安装、调试、维护等流程非常复杂,需要耗费大量的精力,矿工们还要忍受矿机的噪音和热量。对矿工来说,最大的成本还不是这些,是挖矿所消耗的高昂的电费,中小矿工的盈利空间越来越小甚至为负。
三、挖矿收益与风险
挖矿收益可以通过以下公式来计算:
挖矿收益=产生的比特币*币价-矿机成本-电费-托管费
如果你只是一个小矿工,一般情况只要扣除矿机成本和电费即可。
挖矿风险如下:
比特币数量目前不足450万枚 用不增发
比特币币价波动,价格回调就会导致回本周期延长。
挖矿难度的提升 目前我们的机子是可以满足市场的需求
断电 断网的风险
B. 如何用树莓派挖比特币
可以网络啊
C. 0基础自学python,有入门书籍推荐下么
AlphaGo 都在使用的 Python 语言,是最接近 AI 的编程语言。
教育部考试中心近日发布了“关于全国计算机等级(NCRE)体系调整”的通知,决定自2018年3月起,在全国计算机二级考试中加入了“Python语言程序设计”科目。
9个月前,浙江省信息技术课程改革方案已经出台,Python确定进入浙江省信息技术教材,从2018年起浙江省信息技术教材编程语言将会从vb更换为Python。
小学生都开始学Python了,天呐撸,学习Python看完这些准没错。
安利一波书单
Python入门
Python数据分析》
作者: 【印尼】Ivan Idris
Python是一种多范型编程语言,既适用于面向对象的应用开发,又适合函数式设计模式。Python已经成为数据科学家进行数据分析、可视化以及机器学习的一种理想编程语言,它能帮助你快速提升工作效率。
本书将会带领新手熟悉Python数据分析相关领域的方方面面,从数据检索、清洗、操作、可视化、存储到高级分析和建模。同时,本书着重讲解一系列开源的Python模块,诸如NumPy、SciPy、matplotlib、pandas、IPython、 Cython、scikit-learn和NLTK等。此外,本书还介绍了数据可视化、信号处理、时间序列分析、数据库、预测性分析和机器学习等主题。通过阅读本书,你将华丽变身数据分析高手。
D. 正在学习python,教程中有两句理解不了,请大神指教。
'%2d-%02d' % (3, 1) 左边是字符串 右边是数字 格式化字符串(类似C语言printf中的用法) %2d是长度为2的数字 不足前面补空格,%02d是长度为2的数字 不足两位补0
'%.2f' % 3.1415926 %.2f是保留两位小数点的浮点数