草庐IT

比特币减半即将到来?

佚名 2023-03-28 原文
在最近哈希率急剧上升后,出块时间相应减少。是比特币减半越来越近还是难度调整阻碍了计划?

加密货币社区的很大一部分人不耐烦地期待着下一个比特币减半。然而,时间点并不是一个固定的日期,而是像最近成功的以太坊合并一样,是从迄今为止确认的区块中计算出来的。这就是为什么比特币说:减半来自 81,966 个区块(截至 22 年 10 月 10 日下午 3:53)。

这个因素影响减半

最近比特币哈希率的增加是决定下一次调整的重要组成部分。平均而言,每 10 分钟发现一个区块,并将其包含的交易输入网络。

如果哈希率(即网络的计算能力)增加,则新块的验证速度会更快。问题:上周,区块 757,214创下历史新高,达到每秒 321.15 exahashes (EH/s)。结果,低于平均出块时间。根据Bitcoinsensus.com的计算,当时的持续时间是 7.65 分钟/块。因此,减半事件也被推迟到 2023 年 12 月 19 日。

同时,“当前出块时间”为 8.66 分钟,将减半推至 2024 年 2 月。最后一个比特币预计将在 2140 年被发现。从那时起,K工只收到网络用户为执行交易而支付的费用。但是,如果哈希率不断增加并且减半事件在理论上越来越短,那怎么能行呢?

比特币解决了这个问题!

两个字:挖K难度。当然,伟大的中本聪想到了自动调整网络。随着新K工加入网络,或现有K工升级其硬件,哈希率会增加。采K难度也会发生同样的情况 - 开采的难度越大。因此,当比特币的哈希率下降时,难度成正比下降。

让出块时间不会继续缩水,每2016个区块自动调整难度。这导致平均时间为十分钟。2016 块大约等于两周。这 14 天于昨天 10 月 9 日结束。随着哈希率的提高,难度也随之增加。35.61 T,创下历史新高。

最后一个比特币减半

减半发生在 210,000 个区块之后,因此大约每四年一次。该事件支持比特币背后的通货紧缩供应结构——毕竟,比特币最多将有 2100 万个。

过去, 比特币价格在每次减半后都会大幅上涨。尽管每次都需要几个月的时间,但加密货币的市值在每次减半后都飙升至新高。在上一次调整之后,投资者在一段时间后经历了新的高度。

目前市场的发展,以及宏观经济事件,目前都清楚地指向熊市反弹。目前尚不清楚比特币价格何时可以摆脱数月的停滞。许多投资者有时认为,只有 2024 年的下一个减半才会带来变化。

有关比特币减半即将到来?的更多相关文章

  1. ruby-on-rails - 是否有适用于 Ruby 的比特币支付解决方案? - 2

    关闭。这个问题不符合StackOverflowguidelines.它目前不接受答案。我们不允许提问寻求书籍、工具、软件库等的推荐。您可以编辑问题,以便用事实和引用来回答。关闭8年前。Improvethisquestion使用Ruby(也许还有Rails)工作。是否有任何方法可以接受和管理Ruby或Rails的比特币支付?

  2. javascript - 使用 bitcoinjs 发送比特币交易 - 2

    有人可以解释一下我如何使用bitcoinjs发送比特币交易吗???我已经使用bitcoinjs设置了两个钱包。我想从这里发送100000聪:1G4iprWu7Q8tNbQLA8UBM2GearcnzwFrxM到这里:1HsrKvboax8J3X1sgsRdWybEwnUNWsDw4Y如果需要,这里是1G4iprWu7Q8tNbQLA8UBM2GearcnzwFrxM的最后一笔交易我使用的代码来自bitcoinjs.org网站:vartx=newbitcoin.TransactionBuilder()//Addtheinput(whoispaying)://[previoustransa

  3. 即将学习3D建模看过来,超高性价比电脑推荐 - 2

    虽说建模还是台式最好,但是需要外出或者带回家工作的时候还是不方便的❌,咱们来看下怎么挑~我们使用的建模软件为3DsMax、maya、zbrush等建模的时候,对显卡和内存的要求较高🉐显卡越好,模型面数多了也不会太卡顿✅当使用Vary插件渲染,此时CPU就开始发挥作用了CPU越好,渲染越快✅1⃣游戏本的预算是多少?🔅入门级:价格在5-6k左右即可🔅进阶级:价格在7.5k-1w往上,需要的显卡和CPU配置更高2⃣选购看哪些参数?🔅一先看显卡,好的独显更重要一些,再来看散热,续航,屏幕🖥以及接口数量等,接口是越多越好,方便外接机械键盘⌨和鼠标🖱,工作中就使用更多🔅显卡看型号📱,同时也要看显卡的几个数

  4. javascript - "import * as"是否比特定的命名导入效率低? - 2

    这个问题在这里已经有了答案:IsusinganES6importtoloadspecificnamesfasterthanimportinganamespace?(2个答案)关闭4年前。假设我有一个像这样的模块foo:exportconstf=x=>x+1;exportconstg=x=>x*2;我可以像这样使用这个模块:import{f,g}from'foo';console.log(f(g(2)));或者像这样:import*asfoofrom'foo';console.log(foo.f(foo.g(2)));我更喜欢第二种方式,因为它可以防止模块之间的名称冲突。但是,impor

  5. javascript - 是否有现有或即将推出的 CSS3 选择器来匹配属性名称的子字符串? - 2

    您可以执行[foo^="bar"]来匹配具有foo属性且值以bar开头的节点。有没有办法匹配具有以特定字符串开头的属性name的节点?这个用例是用data-*属性匹配所有节点。编辑:我尝试这样做的原因是为了避免遍历所有节点以查找这些属性(出于性能原因)。我将使用querySelectorAll及其针对旧版浏览器的Sizzlepolyfill。 最佳答案 一种方法是使用.filter()方法:$('element').filter(function(){return$.grep(this.attributes,function(val

  6. json - 来自比特币 api 的 Golang json 查询返回无效字符 - 2

    有些事情告诉我我没有正确理解json。我正在尝试获取一些数据http://api.bitcoincharts.com/v1/trades.csv?symbol=rockUSD,但我的Unmarshal似乎无法读取json数据。我是golang(和json)的新手,我想知道我如何能够跳过我正在犯的错误字符错误。我的错误:invalidcharacter','aftertop-levelvaluepanic:invalidcharacter','aftertop-levelvalue我的代码:packagemainimport("fmt""net/http""io/ioutil""enco

  7. ubuntu - Go 没有检测到来自 aws ubuntu 服务器的 SOMAXCONN 更改 - 2

    我正在尝试使用k6对我的golangnet/http服务器进行压力测试.当我使用2048个虚拟用户访问我的awsubuntu服务器时,k6抛出“连接重置”。在互联网上调查,我发现可能是积压队列的问题。阅读一些计算器问题,我试图从sysctl.conf文件修改SOMAXCONN变量。将它从128修改为1024后,当我运行我的主要go程序时:packagemainimport("fmt""log""net/http""strings""golang.org/x/sys/unix")funcmain(){http.HandleFunc("/some_path",handler)fmt.Pri

  8. go - 由于 goroutine,main 即将退出 - 2

    我正在尝试重新实现/修改thispost的第二条评论的代码.我想要多个go例程从堆栈中弹出元素(只要堆栈包含一些东西),以及另一个函数来捕获它们。Thiscodeinplaygroundfuncpop(list*[]int,cchanint){iflen(*list)!=0{result:=(*list)[0]*list=(*list)[1:]fmt.Println("abouttosend",result)c如果我将receiver(c)设为go例程,则只会打印“Main”,并且程序将退出而不等待Scan()函数。即使添加time.Sleep(2)也不会阻止程序退出。为什么我的程序没

  9. xml - XSD 允许加倍减半 - 2

    我想限制xsd:complexType只包含0.5到20之间的值,两者都包括在内,步进0.5。这意味着数字:0.511.522.533.5..upto20我的代码在这里:可以通过在xsd:string上应用正则表达式来实现,但是我正在寻找限制xsd:double的解决方案。 最佳答案 一个简单(虽然冗长)的解决方案是使用枚举:...一个更优雅的解决方案是使用结合了min和maxInclusive的模式:正如C.M.Sperberg-McQueen所指出的,后者允许更轻松的范围适应,但可能会使一些模式感知建议提供者感到困惑。

  10. 【AIGC】重磅!微软开源Deep Speed Chat,人人拥有ChatGPT的时代正在到来! - 2

    专注AIGC领域的专业社区,关注GPT-4、百度文心一言、华为盘古等大语言模型(LLM)的发展和应用落地,以及国内LLM的发展和市场研究,欢迎关注!目录DeepSpeedChat:基于人工反馈机制的强化学习微软为什么开源DeepSpeedChat

随机推荐