ML Blog

雕刻时光
Sculpting in time

每一个故事都有起点与终点
Every story has a beginning and an end.

1 分钟

2018年我以Devops的职位加入了sparkpool团队之后,扩宽了我对数字加密货币的认知,在这接近四年的工作中,我在sparkpool学习了数字金融与传统金融体系的相关知识,什么是健全的货币体系,加密货币与传统货币的区别,可以这么说,在sparkpool我学到了大量的金融知识,同时也在工作之余自学了前沿科技的相关技术,比如深度学习和量化交易,虽然自己还没有做出一套完整的相关产品,但我一直在朝着这个方向努力。非常庆幸自己能够加入sparkpool大家庭,在此感谢sparkpool的两位创始人。最后的最后,聚是一团火,散是满天星。

加密货币预测 1

利用你的机器学习专长预测加密货币市场数据

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预测高波动率的数字货币市场价格是困难的,G-Research在kaggle.com上发起了一个关于利用机器学习预测数字加密货币收益率的比赛项目,我准备加入该比赛,后期关于比赛的参考资料和模型建立都会更新在该博客板块中。

Interlay Btc Bridge - 2

理解interlay BTC 跨链桥

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之前写过一篇博客介绍了PolkaBTC的整体架构,这篇博客我们会具体理解PolkaBTC的运作原理,PolkaBTC已经改名为Interlay BTC Bridge,其中之前运行的 Staked Relayer已经合并到Valut模块中。Interlay使用了XCLAIM协议框架,BitCoin资产在比特币链上被锁仓,然后在Interlay链上产生1:1对应的InterBTC代币,InterBTC Token可以在PolkaDOT生态的平行链上使用。对于大部分投资数字货币的投资人来说,跨链是个伪需求,然而参考下整个股市以及期货交易市场,数字货币交易所,他们无非是中心化的,并且用户会转移交换不同种类的资产,到了数字货币的世界,我们希望的是去中心化的交易所,交易所依靠的是智能合约来完成交易,比特币是数字货币的龙头,目前获取比特币的方式我们只能通过交易所或者挖矿,我有ETH,我得将ETH转到中心化交易所,然后兑换成BTC,如果是跨链的去中心化交易所,那么我们可以直接通过跨链协议将资产转移到其他链的Token上,该过程相比中心化交易所而言优点是高效以及安全,想想万一中心化交易所跑路了怎么办?!…

Proof of Deep Learning BlockChain

基于深度学习证明的区块链

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最近两天公司策划了一场黑客马拉松比赛,自己索性也报名参加了,思考自己目前正在研究深度学习这一课题,就在google上搜索了blockchain deep learning,最后搜到了这一篇论文Energy-recycling Blockchain with Proof-of-Deep-Learning,然后就沿着论文中的思路开发出了一条PoDL链,用于存储深度模型,演讲稿如下,后续会放出Mathematica和Python实现的程式代码。

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