随着市场行情的下行，能够为投资者带来稳健、可观收益的投资品似乎越来越少。从DeFi板块看，现有的流动性挖矿、Staking等所能为投资者提供的潜在收益，处于不断的下降状态，平均来看目前参与DeFi活动所能够获得的年化收益，普遍不超过10%。除了DeFi板块外，GameFi、NFT赛道也同样增长疲软，整体收益不佳。而在该大背景下，PlatoFarm正在通过LaaS（流动性即服务）协议ElephantSwap，为社区用户、投资者们，带来远超行业年化收益的投资回报，据悉在PLATO代币上线ElephantSwap后，将能够为投资者带来远超10-15倍的收益。PlatoFarm有望通过Elephant
Q40.今天聊聊关于币圈和币圈生态方面，尤其是在建立和保护各种币圈生态链的问题。主要包括各种主体、各种权益和各种币及其币圈的分类，包括概念、关系和链接和断链的判断根据等等，是否有一个比较清晰的体系结构呢？因为现在各种币名目繁多，如果不建立一个相对完整的认知体系，在使用和选择上可能会出问题。请完整给出相关的各种概念，并帮我梳理一下其中的脉络，最好能建立一个足构将各种币和币圈包罗进去的分类层次结构，以及说明了各种币圈和币种之间的关系以及各种币圈生态链关系的体系结构。币圈（Cryptocurrencycircle）指的是以数字货币为核心的金融生态系统，包括数字货币的发行、交易、投资、支付等各个方面。
比特币作为加密货币的鼻祖，一直以来都扮演着数字资产市场的引领者角色。最近几年，随着BRC20项目的兴起，我们看到了更多与比特币相互关联的创新。在比特币生态中，BRC20项目不仅仅是数字资产的代表，更是一种对于区块链技术和去中心化金融的演进。比特币的价值储存属性使得其成为投资者们的首选，而BRC20项目通过丰富的应用场景和协议层的建设，为整个生态系统注入更多活力。今天的采访松神将为我们揭示BRC20项目在比特币生态中的融合与发展，探讨它们如何与比特币相辅相成，形成了一个更加庞大和多元化的数字资产生态系统。我们也将深入研究BRC20项目如何通过与比特币的互动，不断创新商业模式，满足用户需求，推动整
在过去的传统云计算时代，云厂商“狂奔”十年，生态策略一变再变。从“总集成”到“被集成”，云厂商将大包大揽做业务的模式，转变为将更多的应用交给具有自研能力的ISV厂商来做。 如今，AI这个杠杆则是将这个策略更向前推进了一步。 作者|思杭 编辑|皮爷 出品|产业家 “唯一不变的是变化”，这句话出自2023年变化最大的云厂商，阿里云CEO吴泳铭的全员信中。作为多年位居国内三朵云榜首的阿里云而言，公有云和被集成是2023下半年以来最大的两个变化，也是2024年的重点方向。同样地，阿里云的这种变化也映射在2023年国内云厂商的整体战略定位中。它所对应的是，未来AI大模型时代，云厂商在生态里要扮演的角色
一、Spark概述Spark最初由美国加州伯克利大学（UCBerkeley）的AMP（Algorithms，MachinesandPeople）实验室于2009年开发，是基于内存计算的大数据并行计算框架，可用于构建大型的、低延迟的数据分析应用程序。Spark在诞生之初属于研究性项目，其诸多核心理念均源自学术研究论文。2013年，Spark加入Apache孵化器项目后，开始获得迅猛的发展，如今已成为Apache软件基金会最重要的三大分布式计算系统开源项目之一（即Hadoop、Spark、Storm）二、Spark的特点Spark计算框架在处理数据时，所有的中间数据都保存在内存中，从而减少磁盘读写
文｜刘俊宏编｜王一粟这回轮到鸿蒙禁用安卓了。1月18日，鸿蒙生态千帆仪式上，华为正式宣布了HarmonyOSNEXT（下简称鸿蒙星河版或纯血鸿蒙）开发者预览已向开发者开放申请，纯血鸿蒙开始走向普及阶段。伴随着不再兼容安卓的纯血鸿蒙铺开，鸿蒙走进了运营属于自己生态的新阶段。自2019年华为被谷歌禁用GMS至今，华为等待鸿蒙系统的独立和成熟已然过去5年。直到2023年，随着Mate60的发布，带动华为手机和电脑等终端回暖，甚至将华为汽车拉至逆风翻盘后，鸿蒙系统再次有了大规模普及的底气。华为常务董事、终端BGCEO、智能汽车解决方案BU董事长余承东激动地宣布，“2020年我们提出‘没有人能够熄灭满天
前沿 R语言作的开源、自由、免费等特点使其广泛应用于生物群落数据统计分析。生物群落数据多样而复杂，涉及众多统计分析方法。一：R和Rstudio简介及入门和作图基础1）R及Rstudio：背景、软件及程序包安装、基本设置等2）R语言基本操作，包括向量、矩阵、数据框及数据列表等生成和数据提取等3）R语言数据文件读取、整理及存储等4）R语言基础绘图（含ggplot）：基本绘图、排版、发表质量绘图输出存储二：R语言数据清洗-tidyverse包应用1）tidyvese：tidyr、dplyr、readr、%>%等2）文件操作：不同格式文件读取、多文件同时读取等3）数据筛选：行筛选、列筛选、条件筛选（字
引言 最近在博客页面发现了CSDN推出【创作打卡挑战】，旨在激励技术高手参与内容创作。活动针对在CSDN平台发文90天以上的用户，设有每日任务和阶段挑战，完成任务可获得流量券奖励，包括每日任务流量券、大额流量券以及无门槛流量券。流量券可用于推广原创、公开、非营利性文章，但有一定规则，如流量券有效期限等。文章创作要求包括自拟标题、原创性、公开性，不得涉嫌抄袭或含有商业推广、违法违规内容。活动目前仅对部分用户开放，参与者需注意活动规则和要求。我通过积极参与并撰写两篇文章成功获得了一张流量券。然而，在使用流量券的过程中，我发现了一系列值得深入探讨的现象。 活动介绍原文链接：CSDN官方博
大数据处理涉及处理和分析大型复杂数据集的技术和技术。“大数据”通常指的是传统数据库和处理工具无法处理的数据集。例如：应用程序日志、用户交互日志：这些大数据用于分析用户互动、偏好和行为，以改进内容推荐算法并提升用户参与度。各种组件共同工作以处理、存储和分析这些大型数据集。这些组件共同形成一个大数据处理生态系统。大数据处理的关键组件：1.数据摄取和传输(Kafka、Logstash(ELK))批处理和流处理：数据可以分批摄取，也可以以实时流模式处理。批处理涉及按预定义的块收集和处理数据，而流摄取处理连续生成并以准实时方式处理的数据。ApacheKafka：用于构建实时数据管道和流应用的广泛使用平台
译者|李睿审校|重楼在企业技术的世界里，像Kafka、RabbitMQ、ApacheFlink集群、数据仓库和监控平台这样的共享平台是支持健壮基础设施的重要组件，从而实现现代微服务架构。人们将看到共享平台充当微服务之间的中介，从微服务中聚合日志，提供跨域分析和许多其他跨领域功能。本文将从平台所有者和平台用户的角度探讨共享平台，揭示一些对健康的技术生态系统至关重要的最佳实践和策略。建立共享平台的基本原理共享平台在企业环境中的存在既是出于需要，也是出于战略选择。并非每个应用程序都可以或应该依赖于自己的独立平台。以下提出共享平台对现代企业来说是一个经过深思熟虑的决定的原因：1.专业技能要求：Kafk
