2020年区块链爆雷 区块链雷暴

今天给各位分享区块链雷暴的知识，其中也会对2020年区块链爆雷进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

关于USDT的一点实用小科普

想必每一位币东们都有试过去交易所买过不少辣鸡、山寨、CX、空气币了。

除了一些主流的加密货币如BTC、ETH、EOS交易对外，都会看见另一种稳定币，即USDT。

以法币本位看，USDT是一种比较方便小韭菜们入金兑换其它加密货币的一种方式。因为更容易看到底跌了涨了。

那么到底什么是USDT呢？

USDT是Tether公司推出的基于稳定价值货币美元（USD）的代币Tether USD（下称USDT），号称1USDT=1美元，也就是锚定美元。方便用户可以随时使用法币对其进行1:1兑换。

我们不知道Tether公司有没有严格遵守1:1准备金保证，发一枚就去银行存1美金。目前来看幺蛾子不少，不管它到底会不会雷暴，USDT也还是目前最主流的稳定币之一，你不服也不行，该用还得用，悠着点就是了。既然早晚得出事，我们也只能中午的时候偷偷用了。

扯了大半天，今天主要讲的是关于USDT的种类。

没错，USDT运行到今天，已经不仅仅在一个区块链网络上运行了。一个不留神你的USDT很容易就打水漂了。

USDT目前有运行在三个区块链网络里，其中包括OMNI、ERC20、还有TRC20。它们分别对应于比特币网络、以太坊网络、以及波场网络。

2014年，USDT是首先在比特币区块链上基于OMNI Layer协议发行的。从此获得先发优势一局夺得大半个加密货币的稳定币市场。

2018年，以太坊网络上，基于ERC-20协议发行的USDT正式发行。

2019年，同样在波场网络中，通过TRC20协议发行了波场版本的USDT，也就是USDT-TRON20。

这三个版本的稳定币USDT-OMNI（美元）、USDT-ERC20（以太坊）、USDT-TRC20（波场）是采用不同的协议，属于不同的区块链网络。

最重要的是，它们之间是不兼容的，并不能互相转账。

划重点：

重要的事情说三遍。

那么怎么区分它们是不同网络呢？很简单，就看地址开头。

USDT-OMNI（比特币网络）地址是以1开头

USDT-ERC20（以太坊）地址是以0x开头

USDT-TRC20（波场）地址是以T开头

切记，别再转错了。

那么关于优劣方面，由于OMNI是基于比特币网络的，其安全系数比较高，而且支持更多的交易所，基本上所有交易所上线的第一个USDT版本都会是OMNI版本的，如果只有一个版本的那就是它了。

除此之外，我们考虑的另一个因素就是转账的速度，OMNI的速度很慢，以太坊版本的USDT-ERC20速度上会有一些提高，矿工费有多有少，视拥堵程度。个人觉得如果速度没有很大的提升，而转账费用也没有足够的优势的话，用的人应该不多，目前看也是如此。

来自波场版本的USDT-TRC20号称零转账费，秒级到账，目前接入的交易所貌似也不多。如果真的体验有更大的提升相信也有部分用户选择。

相较于USDT这种黑历史很多，幺蛾子也多，早晚雷暴的稳定币，个人还是建议早点换其它诸如Dai之类的去中心化的稳定币好过。

如图所示是云层之间闪电的模拟图，图中A、B是位于南、北方向带有电荷的两块雷雨云，在放电的过程中在两云

由于小磁针N极转向纸里区块链雷暴，S极转向纸外，故该通道所产生区块链雷暴的磁场方向应该是垂直于纸面向里，所以利用右手螺旋定则可以判断出电流区块链雷暴的方向应该是由A流向B，所以A带的是正电荷区块链雷暴；B带的是负电荷．

故选B．

雷暴模块是给全队加盾吗

雷暴模块不是给全队加盾。但是这个可以给舰船增加额外的能量护盾无人机的首选

也就是变相加血量，但是一般人很少用。

近5年有哪些触雷的典型p2p?

P2P问题平台事件频发，也引发了社会各界区块链雷暴的广泛关注。据网贷之家数据，截至2015年2月，问题平台已达494家，其中，包括纯诈骗跑路型、提现困难型平台、经营不善停业型、经侦主动干预型四大类。

案例1区块链雷暴：善林金融

善林金融涉嫌自融。投资人的钱直接由POS机划到公司账户，但公司却把这些钱转移到善林控制人的公司里去投资实业，而投资者每月所收到的钱均由私人账户转出，属于严重的自融行为；公司借新还旧，偿还高息。善林金融允诺的收益率非常高，而经警方调查发现，善林金融对外宣称的投资项目并无盈利能力，其通过借新还旧的方式偿还前期投资人到期本息；虚假宣传，打造“大而不倒”形象。警方通报称，善林金融不惜花费巨额资金做足包装宣传，在民众中营造“大而不倒”的公司形象，骗取投资者的信任；公司曾两度受罚。2015年7月13日，因违反《公司登记管理条例》相关规定被下令整改并处以55万元的罚款，之后同年12月16日，因虚假宣传再次被处以10万元罚款。

案例2区块链雷暴：唐小僧

唐小僧实控人背景神秘。执行董事兼总经理被质疑只是代理人，实控人具有“神秘背景”，且至今无人对此进行澄清；平台无银行存管。唐小僧自2015年5月成立以来，至今未上线银行存管；“高额返利”在业界早已鼎鼎大名。因为理财还能返现金，所以平台的“羊毛流量”很大；平台的信息披露差。信息披露差一直为人所诟病，募集资金的真实用途、还款来源以及资产抵押情况均未披露。为获得投资人信任和接受，想方设法给自己披上国资的外衣，于是就有了假央企“瑞宝力源”事件。

案例3：联璧金融

联璧金融收益率畸高。联璧金融"铃铛宝3月期"、"铃铛宝6月期"两款产品历史年化收益率分别达到10%、12%，皆高于市场平均水平；平台涉嫌自融。投资者投资联璧的产品，所有的资金流动都在斐讯供应商之间，包括零钱计划。斐讯和联璧之间自融嫌疑非常大，且斐讯的财务状况非常糟糕；明显不合规。官网上的服务协议中写道：“公司不对金融产品交易的参与方的真实性、充分性、可靠性、准确性、完整性、合法性承担任何责任”，“本公司股东、创建人……雇员不保证平台内容的真实性、充分性、及时性、可靠性、完整性和有效性，并且免除任何由此引起的法律责任”，这种协议明显违反合规要求；没有银行存管。联璧金融自成立以来，至今未上线银行存管。

案例4：雅堂金融

雅堂金融是有名的高返利P2P平台，网贷之家显示其参考收益率高达16.6%；平台涉嫌自融。如果说其区块链雷暴他平台的自融还是遮遮掩掩的，那么雅堂金融则是明目张胆的自融。自2017年6月起，雅堂金融的多个标的明确写着为其股东或旗下产业融资，其中一个借款标的明确写着借款是为“雅堂控股集团参股企业股东融资”，另一只创业标中也明确地写着“融资项目为雅堂家具馆”；平台自上线起未接入银行存管。

《复杂的引擎》经典读后感10篇_读后感_名著读后感

《复杂的引擎》是一本由[美] 约翰·梅菲尔德著作，湖南科学技术出版社出版的402图书，本书定价：平装，页数：2018-2-1，文章吧我精心整理的一些读者的读后感，希望对大家能有帮助。

《复杂的引擎》读后感(一)：复杂是相对的

1。在我读高中的时候，我们村里发生了一件事情，在某个雷电交加的下午，某个村民为了防止洪水冲走田鱼，跑去田里泄洪，被一道雷电打死了。

2。在千千万万的人海之中，我与无数的人擦肩而过，在某一次偶尔的事件中，我认识了我老婆。

3。魔都、帝都等超级城市的一环、二环、外环各种复杂的交通网络中，每天数千万的车辆有条不紊的川流不息。

4。一块SOC芯片，集成了数亿个开关，一旦接上电源的那一瞬间，所有的开关都在有条不紊地进行工作着。

5。一个 *** 与卵子结合十个月之后，一个复杂的生命体就诞生了，同样的父母，为什么生出来的孩子在性格、脾气、相貌以及命运为何差异如此巨大？

6。从我睁开眼睛起床开始，选择什么交通方式上班、与什么样的人吵架，开会、扯皮，发邮件，写这样的书评，选择吃什么样的午餐，到我宽衣解带入眠...

7。居住在贵州偏远山村的村民们，每天辛勤劳动，渺渺炊烟，在深圳这个地方的群体，他们坐在一栋栋的高楼里，面对着电脑敲着键盘写代码，在叙利亚的部分群体，此刻正在躲避着飞来的导弹袭击，随时就有生命的危险。

以上的这一切行为或者现象，是如何发生的，如何解释？背后的规律是什么？

《复杂的引擎》阅读这本书，让我突然穿越想到上述几个场景，为什么我在都这本书的时候，我就突然想起了以上几个场景和事物呢？而且我相信每个人阅读这本书的时候，感受或者联想到的事物肯定和我不一样。

对于不懂生物的我来说，理解比较慢，这本书也提到在序言里也说，极为复杂的事物随处可见，就比如千千万万读者在阅读这本书得到各种各样的启发，这本身也是一个复杂的事件吧。

牛顿的经典物理理论是相信因果关系，有什么的输入，这是我们基于某种物理规律下就会有某种确定性的果的认知。（原理）

现在的大数据时代和AI时代，我们更偏重采用相关性的理论来解释周边发生的现象，这是从行为背后的统计规律的认知。（关系）

本书作者从生物进化的观点来理解复杂性，认为进化既不是（关系）也不是简单的（原理），进化是一个过程，而且本书的撰写章节也类似一个进化一样，从计算机、到人体到文化到复杂性本身以及未来展开来分析。

回到我个人的思考，复杂是相对性的，取决于抽象级别，比如上述5的一块芯片，它不过是存储器+控制器+运算器等的组合，具体再展开每个器件不过是一堆晶体管的组合而已，再对晶体管展开页不就是硅化合物，再展开就是这些硅化合物在一个电压下产生了电子的迁移....，但是我们对每一个层面再具体分析其实都是无比复杂的，只是这一切都是我们人类利用自然规律设定了一系列规则（算法）实现了

生物体呢？规则和算法是DNA吗？

群体人类交易、相处之间的规则法律规范以及文化共识，也许未来区块链技术也把人类之间的相互关系算法化

我与我老婆的认识是一个什么算法呢？是基于生物DNA算法 还是基于社会交易背后的法律算法，我觉得都不是，是随机的吗？

还有前文所述村民被雷电打死这种，大自然的雷电为什么选择在此刻发生，为什么这个村的村民选择在此刻出门？是上帝的算法吗？还是随机数的偶然？那随机数的算法又是什么呢？

当无数个你我一样的个体每天忙碌的时候，从太阳系看来，可能就是一个热壶里的一个随机振动的水分子，我们的运动轨迹其实都是忽略的，重要的算法是地球的运动轨迹，而从一个宇宙星系来看，地球也不过是一粒尘埃，地球的算法重要吗？

《复杂的引擎》读后感(二)：跨学科的复杂性科学科普

以生物学为主，无所不包，从信息、进化和计算讲到人类行为和社会。不同于很多忽悠人的科普书，此书都是基于大量实证研究里的具体问题，有大量的实验数据，对关键概念和原理的解释很生动。但稍有些门槛，普通读者读起来不太轻松，更适合研究人员阅读。

书中有几个地方很有意思，在此仅举几例：

1 第二章，用简短程序产生大复杂性的方法，可以实际操作一下。

2 第三章，用计算机模拟沙堆崩塌实验的方法。

3 第十章，当我们面临一个新的情境时，实际也是唯一可行的策略是基于已有的信息进行非随机的猜测，然后反复挑选最好的进行修正，直到达到可以应对这种情境的思维状态。

《复杂的引擎》读后感(三)：复杂的引擎——进化计算

首先说这是一本很启发人的书。

本书作者约翰.E.梅菲尔德是一位来自生命科学领域的大咖，而他的兴趣又不限于生命科学，还包括数学，物理以及社会文化等，平时呢就喜欢用广义进化论的视角研究各个层次的复杂现象。本书所讲核心就是如何从进化计算的角度去理解复杂。作者从对信息和复杂的理解探讨开始，又有进一步在物理，计算机，分子生物学以及人类学习与文化等不同层次上阐述了进化计算对引入复杂性的重要作用。全书采用了问答的模式，提出一个问题，然后去寻求探讨答案，思路清晰。而且本书的翻译也不错，读起来很流畅。唯一有些门槛的是由于本书作者的生物学背景，书中有很多来自生物学的例子，对非生物专业的读者来讲需要熟悉的概念会比较多，读起来可能稍显吃力。不过如果你对信息和复杂系统感兴趣，这确实是本很值得读的书，相当有启发。

以下是读书过程中思考最多的三点，可能有点偏哲学了，在这里跟大家分享

1.信息是源自时间吗？

其实这个问题已经困扰我很久了，始终没找到答案。在看这本书的过程中，越发觉得时间真是一个很神奇的物理量，可能与信息有着相同的本源。我的推想如下：

a.首先因为你会发现大多复杂的事物都需要时间去演化，从一个简单的结构，根据某些规则，在时间的加持下变成一个复杂的结构。那么中间积累的信息是来源于时间么？

.复杂其实是相对的概念，我们认为一个事物很复杂是因为需要花很多时间才能形成或者花很多时间才能理解，而如果我们从更长的时间尺度来看，复杂的事物也会变简单。时间是不是可以衡量复杂性？

c.假设万物静止，时间也就是失去了意义，而此时信息不变。所以可不可以说没有时间，也不会有信息的改变？

d.热力学第二定律熵增，信息在总体上流失，而时间也是单向流失。

其实信息和时间都是我们头脑中的一个概念，在现实中有着不同的应用场景，但如果换个角度，会不会它们都有着相同的本源呢？

2. 通过自然算力可以实现蛋白质结构预测吗？

之前由于课题研究的需要用核磁的方法解析过两个蛋白质结构域的结构，劳心劳力，所以很希望有一天可以实现蛋白的结构预测。但现在的预测总是差强人意，尤其对长序列，能有50%以上的准确率就很不错了。从理论的角度来讲，蛋白质的结构是由它的一级序列决定的，用书中作者的话来说，对一段已定的序列，形成的是免费的结构。按理说预测它的结构不应该是 a piece of cake 嘛。 但实际上就目前来说这还是一项不可能的任务。这个不可能来源于两点：一是无法获悉各种氨基酸准确的物理学参数，而蛋白质折叠对初始条件是很敏感的；二是即便知道了相当精确的参数，搜索蛋白质可能的空间状态数也是大的吓人，远不是现在的计算机可以做到的。 所以现在比较主流的预测方法是采用机器学习的方法，从已有的数据出发，来训练模型，可是现在的数据库还不能涵盖足够的pattern ，所以预测的结果通常不那么令人满意。

其实从书中讲到的广义的进化计算，我们可以发现很多物理的过程其实可以看做是一种计算，那我们也可以把蛋白质折叠过程看成是一种计算，我们姑且把它叫做自然算力。在自然状态下蛋白质折叠速度其实是很迅速的，那它是如何快速找到到自己正确的空间状态的呢？有没有我们可以学习借鉴用于改进目前计算方式的地方呢？

我想到可能的原因有两个，一是自然算力本身拥有强大的并行计算能力，所有的原子都可以同时根据各种物理规则计算自己的平衡点，而且在分子尺度上的时间可能也要快很多，所以蛋白质可以迅速完成全空间状态的搜索，折叠成合适的空间结构。二是自然状态的折叠根本没有完成蛋白质全空间状态的搜索，而是采用了完全不同的算法，或许类似于动态规划的算法，可以大大节省了计算的成本，迅速完成折叠。

其实不只蛋白质折叠预测，很多计算机对现实世界的模拟都是类似的情况。我们现在的人工算力（目前的计算机）还远远比不上自然算力，如果有一天可以充分的认识和利用自然算力，造出分子计算机，也许会有一场计算上的革命，实现很多事情。

3.世界是分层的吗？

从《异次元骇客》，到《黑客帝国》，再到《创战记》，《盗梦空间》这些经典的科幻电影，还有刚刚读到的《复杂的引擎》这本书，都让我越发觉得这个世界是分层的。

从大的层次来说，我们现在的科学实际就是：找规律，验证规律，然后利用规律。但是我们有没有想过，为什么这些这些规律只可以被发现和利用，却不能改变呢，这些规律又是从哪里来的呢，是谁限制了我们的编辑权限呢？在我们的世界之外会不会还有另一个和我们类似的世界，是他们创造了这个世界，定义了各种规则，并开启了我们的进化计算，更或许我们的世界本来就是他们的分子计算机中的一个？而有一天，当我们的计算达到某个阈值，我们也可以创造下一层的其他世界，如此不断循环，每个层次的世界都自相似，但又不完全相同。

从小的层次来说，这个世界本身就是分层的。从物理学化学研究的夸克，电子，原子，分子，到生物学研究的大分子复合物，细胞器，细胞，组织，器官和个体，再到生态学研究的种群，生态系统或者社会学，经济学研究的社会文化，经济发展等等，都表现出了明显的层次，都是从上一层次的结构中涌现出来的。

虽然我们现在还不能理解这样的层级结构有什么目的和意义，但这真是一个很神奇的世界啊！

《复杂的引擎》读后感(四)：复杂事物背后的第一性原理

首先必须强调一下：个人认为这是一本非常有趣的书，一本已经冲击到我世界观的书。

现在的我们虽然处于知识大爆炸时代，每天都习得大量的知识与经验，但是从底层代码---世界观来说，大多数人还都处于牛顿式的世界观。我们会认为整个世界是确定性和可预测的。也许是因为习惯了物理中寻找物质终极组成的还原论思想，也习惯了从历史中预测未来的连续性思想。本书作者---约翰.E.梅菲尔德以其资深的复杂性研究和广义进化论研究背景从另一个角度（或许是一种会冲击到我们世界观的角度）给我们提供了面对复杂性事物的方法论。他通过介绍生命的演化、哺乳动物的适应性免疫系统、社会的演化、进化算法以及人类学习等，找到了复杂性事物背后的第一性原理---复杂的引擎。

如下图所示，作者将复杂性事物分为两类：免费结构和目的性结构。所谓的免费结构是在初始条件以及物理和化学定律作用下产生的显著性结构，例如晶体、太阳系等等。这些结构的生成不需要预先设计的程序，也没有指令。目的性结构是在初始条件下，通过指令（附加信息）的参与，利用物理化学定律产生的具有一定目的性的结构。而指令来源于进化算法。所谓的进化算法则是在可能性空间（事物在一定约束下随机产生的空间）中通过累积性选择演化出目的性的过程。典型的目的性结构有生命以及人造物（如航空母舰）等等。

在寻找“复杂的引擎”的过程中，我总结了作者的两个基石假设：第一，物理化学等规律是先天性的；第二，事物的运动本质上的随机的。基于这两个基石假设，作者将计算机科学中的“计算”、生物学中的“进化”和信息论中的“信息”三个关键概念广义化，从而用来描述复杂事物的演化规律。书中指出，广义的计算可以被认为是逻辑规则作用于已存在的状态产生新状态的过程；广义的信息则是系统之间的相互区分；广义的进化不限于生物学中的进化，它同样适用于计算机科学，物理学和社会学等等。用一句话来概括就是：目的性复杂事物进化是在初始条件与物理化学定律限定的可能性空间中，通过指令（附加信息）选择出一条含有目的性路径的过程，其中指令是在可能性空间中对微小的随机变化反复选择累积产生的。

作者的“复杂的引擎”思想之抽象程度已经接近于哲学层面，这也为复杂性哲学的研究提供了很好的素材，也奠定了一些基础。个人非常同意作者的第二条基石假设，但是对第一条假设：物理化学规律是先天性的，持有保留态度。我认为规律是动态生成的，并不是先天的静态性的存在。当然，这个哲学层面的异议并不影响对书中思想的理解。

以上纯属个人总结与意见，若有不当之处，欢迎大家批评指正。谢谢！

《复杂的引擎》读后感(五)：一个程序员眼中的《复杂的引擎》

《复杂的引擎》是第一推动2018年复杂系统方面的佳作。我于4月下旬开始阅读本书。作为一名做AI/机器学习方向的程序员，很自然的我会更多的从计算机编程和机器学习算法方面对本书的内容进行思考

《复杂的引擎》是第一推动2018年复杂系统方面的佳作。我于4月下旬开始阅读本书。作为一名做AI/机器学习方向的程序员，很自然的我会更多的从计算机编程和机器学习算法方面对本书的内容进行思考。复杂的引擎指的就是进化计算，进化计算是一种具有循环结构的程序，程序具有某种复制机制，并且这种机制允许发生错误或其它变化。每次循环中变化必须很小，并且每次循环都必须有足够多的输出，以供下一次循环能够从足够多的备选项中选择足够好的的输入。

机器学习算法让计算机可以从训练集中获取信息。最简单的办法是把所有数据都存起来。但这样一来数据存储太多，二来不能解决数据中不包含的问题。要解决这两个问题，我们需要概括信息后再存储。神经网络的权重就是概括信息的例子。反向传播是确定权重的很有用的技术，也是现阶段深度学习的主流技术，这个方法的一个问题就是依赖于确定的损失函数。但是现实世界中很多问题没有明确的目标或者目标不好描述，怎么办？答案就是进化计算——复杂的引擎。

要理解复杂的引擎，必须先明确两个基本概念——计算和结构。

什么是计算？大多数人关于计算的印象可能就是类似于1+1=2，ln2之类的数学运算。对于程序员来讲也就是还比较熟悉计算机所采用的二进制计算。广义的计算是什么？想一想高中所学到的函数。函数是英文function的中文翻译，但是函数是一个数吗？不是，函数其实更像function的另一个中文翻译——“”功能“。函数其实就是给定输入信息，然后经过某种操作，产生输出信息。大多数编程语言中的function也是类似的结构。那么广义的计算与函数的定义是基本相同的。有一点不一样的是，计算不仅仅发生在计算机和数学运算中，也发生在真实的物理世界中。书中用“分子砖”的示例描述了物理世界中的计算。人类活动尺度的砖块自组装将物理过程和计算概念连接到了一起。物理结构的形成和计算都能通过状态随时间的互动来认识。确定性计算也就是所谓的图灵机，构成了计算的一个极端，状态只有0和1两种组分形成。但现实的物理系统通常有更多的组分，并具有大量的不确定性。

结构按照是否需要指令分为两种——免费的结构和目的性结构。免费的结构不需要指令，只要有一个初始的输入，按照物理和化学定律就能自发形成，比如雪花、太阳系、雷暴等自然的非生命现象。目的性结构需要某种指令才能形成，比如螺丝刀，电脑、手机、ipad等人造物和各种生物。因为你无法把一堆分子按照物理和化学规律随机摇晃产生出一个螺丝刀，因为这种可能性极低。虽然这种可能性的概率不为0，但现实世界绝不会发生这种事情。

目的性结构需要指令，可是指令从何而来？人造物的指令列表存在于人的大脑中，人类可以指定并理解一些列复杂的指令，从而制造出像汽车、计算机这样复杂的东西。生物这种复杂的结构形成的指令来自于哪里？生物体的复杂结构信息都编码在DNA中。DNA编码的信息量和大多数生命体的复杂结构比起来，还是太少，太微不足道了。书中用通俗的语言详细解释了DNA高效保存信息的手段，以及大脑神经元形成过程和免疫系统形成的不同之处。

复杂引擎是形成丰富多彩的生命世界和人造世界的动力核心。理解复杂引擎是认识复杂世界的钥匙，生物科学、组织社会学、人工智能等多学科都需要从复杂性科学吸取养分，让自身学科建立更完善的理论体系。

《复杂的引擎》读后感(六)：复杂的引擎，复杂的思维

从收到书开始，前前后后用了三周的空闲时间把这本书读完。《复杂的引擎》顾名思义是复杂的进化，作者也在开篇就提到了这个复杂的引擎的定义。写作的顺序也是从介绍什么是复杂性，其来源，在现实中的表现。如何度量复杂性，这是目前的一大难题，作者也提出了自己的观点之后就涉及到了作者的核心思想，复杂引擎的定义及其作用，如何影响复杂性。复杂引擎的引入会导致的的结果。文中的例子很多很适合作为读者的我们的学习理解。个人体会，作者在引入复制引擎之前，大篇幅介绍了什么是复杂性，其实就是介绍随机性，作为研究随机性的个人来说，有点遗憾的是没有看到作者如何识别随机性。或许这个是一个更大的命题。复杂网络的是目前描述复杂的很好的工具，简单的应用例子是网节点受到攻击，如何保护核心的东西不受到攻击？俗语“牵一发而动全身”，其实一个通俗的理解是网络中的一个节点变化后会导致全局的变化。

《复杂的引擎》读后感(七)：为什么我们可以种出一个太阳系却晃不出一辆汽车？

从理论上讲，我们可以种出一个太阳系。

太阳系优美复杂，但其大部分可以认为是三个定律的产物，能量守恒定律，动量守恒定律，万有引力定律。所以从理论上而言，只要我们拿到一定规模的、正在运动的和不均匀的气体尘埃云，然后找一个宇宙空间丢过去，假以时日，总会产生一个新的太阳系，这与我们在地球上找块地种一颗种子培育出一棵参天大树一样，至少表面看起来一样。

然而，从理论上讲，我们却很难种出一辆汽车，这个种法指的是将汽车所有零件都备齐，然后丢进一个大球或大锅，不停的晃动，显然，从概率的角度，就算我们晃到宇宙尽头，也晃不出一辆组装完好的汽车。

现实呢？现实是，满大街的汽车奔驰来往。

我们当然知道，汽车并不是晃出来的，而是在流水线上组装出来的。所以作者认为，汽车流水线乃至更广义的工业流水线上的流程造就了前所未有的复杂性，流程就是指令，而且是长指令。作者顺便探讨了短指令创造复杂性的可能性，典型如NKS元胞机，通过简单的几条规则就可以生成复杂的图案，但是，元胞机却变不出蒙娜丽莎。所以作者倾向于认为，复杂性总是跟长指令相关。

所有人造物都可以看做是人类活动的产物，所以探究人造物的复杂性其实就是探究人类的复杂性，而人类又是生命的一员，所以探究人类的复杂性也就是探究生命的复杂性。

按照作者的想法，生命的复杂性集中体现在计算上，通过DNA这种生物指令实现计算，最终造就了复杂性，并成为诞生于非生命世界的生命对抗非生命世界的最重要武器。

毕竟，在非生命世界，热力学第二定律告诉我们，一切将归于平淡，没有什么可以永垂不朽，除了死寂。

生命来了，从《生命是什么》到《自私的基因》，生命用负熵、复制和进化反抗死亡，用复杂反抗简单的物理定律。

万物源于比特？并不是的，非生命的简单世界造就了生命的复杂比特，而生命的复杂比特将反噬非生命的简单世界。万物与比特的关系错综复杂。

生命的起源依然云里雾里，但生命与非生命的战斗，必将持续下去，而我们的武器就是基于（长）指令的计算。

加密货币的J曲线，带你深度了解加密行业

什么是 J 曲线？

“ J曲线”是涉及经济、私募股权到政治科学等各个领域的图表，它甚至可被用来分析一个国家的稳定程度和开放程度。

J曲线也可以应用到加密资产的投资过程，以作为一种辨别手段去了解具有交付巨大收益能力的潜在低估加密货币。

J 曲线的三个阶段

让我使用下面的图表向您介绍，该图表分为三个阶段：

第一阶段：ICO（Initial Coin Offering）首次代币发行

加密货币进入市场的目的是快速筹集资金，并且通常会伴随着大量的宣传。在此过程会有很多炒作，也许有些名人参与其中。一般来说，短期投机者会在代币发行时大量地购买。

但是第一阶段的令牌通常没有任何效用。通常情况下，这些令牌在以太坊区块链上启动。但是该公司正在筹集资金的潜在价值主张或产品尚未建立。

因此，我们经常会看到投机活动出现短期飙升，然后进行修正。

第二阶段：低迷期

地理学上讲，“低迷期”描述了受赤道周围低压影响的大西洋和太平洋的部分地区。尽管这些地区可能会出现狂风和雷暴，但通常会有漫长而平静的时期，连续数周没有风。

这通常是在第二阶段中发生的。

最初的ICO和后ICO的炒作和媒体报道基本已经平息。投机者往往进进出出，与此同时，开发人员正在努力地工作、调试和开发，一般每个项目需要几个月甚至一年的时间才能投入使用。

可以看出的是：价格反映出投机者缺乏兴趣，市场中“噪声”还不多。第二阶段中，一切还是安静的。

贝瑞研究认为：从J曲线的分析来看，对投资者来说，第二阶段是入场持有的理想时机。

第三阶段：能量发动

随着时间的流逝，加密项目将更接近达到关键的里程碑和推出加密货币（无论是货币，协议还是企业）。当我们开始接近该领域时，我们会看到市场对该项目会再次产生兴趣，而价格也反映了这一点。

购买一个项目的令牌需要一个星期，而不是六个月，这之间存在很大的差异。

我希望读者很清楚我们要在哪个阶段持有加密货币：第二阶段，一个项目开始受到关注的时候。因为在第二阶段它不受大部分投机者的喜爱，也没有铺天盖地地出现在新闻和博客上，更没有太多要报告的内容。

这是我们离盈利项目很近的时候，我们正在寻找定期的开发更新，且确保团队正在达到其里程碑。确定他们是领先还是落后与既定的计划？他们是在组建团队还是开发人员打算离开？

这些J曲线交易为我们提供了寻找巨额回报的最佳可能性。

J曲线意味着潜在的机会交易

我们会不时地发现难得的机会，快速涉足加密资产，并且不必等待每月的出版，甚至每周的更新。

这些交易通常是由事件驱动的：例如，当某种情况发生在市场上时，引起了巨大的调整并创造了巨大的购买机会。

其他机会交易将是由于特定加密资产的潜在上行催化剂：例如主要合作伙伴公告或列出代币的主要交易所（通常会在上市后将更多的交易量注入特定代币）。

加密货币复杂度等级

有些加密货币比其他加密货币更容易购买和存储。

例如，可以在交易所（可让您用美元交易加密货币的交易所）在加密货币处购买比特币。可以购买其他加密货币并将其存储在集成交换钱包（也称为“多资产钱包”）中。这些是易于使用的钱包，可让您在同一位置存储和交换几十个不同的加密货币（有关更多信息，请参阅有关加密货币交换和加密货币钱包的指南）。

然而，有些加密货币只能在特定的加密货币交易所购买，这需要使用自己的钱包才能安全存储。

在事物发展如此之快的加密空间中，不可能进行完美的分类，但是我们的“复杂性等级”旨在让您了解购买和存储加密的难度。

除了J曲线之外，还有其他相关技术指标可以预见加密货币的发展趋势，例如S曲线等。贝瑞研究曾发布 《比特币的S曲线，远比你想象得性感》 ，根据分析S曲线，深度剖析比特币的长期发展趋势。

想知道我们是如何划分加密货币的复杂程度吗？想了解我们如何解决和管理复杂的加密货币难题吗？贝瑞后续会发布更多加密货币投资机会的内容，让您实时把握行业风向，深度了解加密圈！

贝瑞研究分析师： Eric Wade

编译： Lois Li

写到这里，本文关于区块链雷暴和2020年区块链爆雷的介绍到此为止了，如果能碰巧解决你现在面临的问题，如果你还想更加了解这方面的信息，记得收藏关注本站。