区块链系列一:现在挖比特币有多难

比特币去年大涨,各种新闻、技术论坛甚至身边的大叔大妈都在讨论比特币,火爆程度远超15年年初的股市。甚至直接带动各种山寨币、空气币大涨,似乎只要发个币都是几十、几百倍的增长,简直全民疯狂!

这些请大家理智看待,冷静分析,合理投资,我不给其助威,也不泼冷水,仅从技术的角度来探讨一些问题。

最早听说比特币是在11年,然后去年下半年才开始系统地了解区块链相关的技术,打算接下来整理一下这方面的知识,希望对大家有所帮助。 市面上也有很多文章书籍甚至课程来讲授比特币或者区块链技术的,所以我不会面面俱到,尽可能挑一些自己感兴趣的话题来写。推荐一些区块链相关的学习资料,https://magicly.me/blockchain-materials

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为什么说“XXX是个伪命题”是个伪命题?

已经太多次听到这样的言论:“XXXX是个伪命题”, 也太多次看到这样的标题:“为什么说XXX是个伪命题?”。 绝大多数时候使用者其实都没明白“伪命题”一词的含义, 一部分是把它跟“假命题”混淆了, 一部分人纯粹就是为了装13。

每次听到这样的话, 我都起一身鸡皮疙瘩。最近区块链火的不行,到处都能看到相关文章,似乎一夜之间很多人都成了区块链专家。今天看到一篇,“区块链是个伪命题”, 还有一篇“为什么说区块链的去中心化是个伪命题?”。大哥, 你这就好比说,“鸡蛋是个伪命题”, “为什么说鸡蛋的蛋壳是个伪命题”一样, 听了自己不会觉得奇怪的么?

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区块链学习资料

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区块链的一些学习资料:

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TypeScript简介

TS的简介或者说学习笔记吧,主要留给自己查阅。

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TypeScript学习资料

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TypeScript的一些学习资料:

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TypeScript React Native入门

上一篇我们介绍了TypeScript如何跟React搭配使用,这篇我们继续介绍如何在React Native中使用TS。

关于React Native,我之前写过一本React Native电子书, 如果不熟悉RN的话可以参考一下。

本文涵盖内容如下:

  • TypeScript & React Native
  • TSLint
  • Jest

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TypeScript React入门

Javascript作为一门动态语言, 简单易学,容易上手,非常适合web开发(浏览器也只支持JS啊)。但是随着项目逐渐变大,动态语言的弊端慢慢显露出来,比如没有编译器检查,代码质量不容易保证,IDE支持有限, 不便于重构等等, 而且JS设计之初比较仓促遗留了很多问题,好在ES6等后续版本慢慢修复了很多问题。也有各种尝试将其它语言编译成JS来做web开发,包括GWT、Dart、Java、Scala、Kotlin、Go等,而微软出的TypeScript由于一系列的优点,算是目前最流行的吧。当前Web开发基本是三大框架三分天下:Angular、React、Vue,而Angular本身就是TS开发的,React和Vue也支持TS开发。本文就简单介绍一下如何用TS开发React。

另外Facebook自己开发的Flow也可以给JS添加静态类型,我之前写过一篇文章介绍React Native里面如何使用Flow,有兴趣的可以移步Flow使用

本文涵盖内容如下:

  • TypeScript & React
  • TSLint
  • Jest & Enzyme
  • Redux

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接入微信SDK的坑s

最近做个app要接入一下微信sdk,按理说很简单的, 但是碰到很多坑, 记录一下。

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照片合成webapp项目总结

最近做了一个小项目, 在微信里面根据用户选择的模板、用户微信头像、昵称、用户选择上传的照片合成一个图片,用户可以保存到手机上,然后发朋友圈。

说复杂其实不复杂, 总结一下其中踩过的坑。

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前端高性能计算之四:GPU加速计算

人工智能是最近两年绝对的热点,而这次人工智能的复兴,有一个很重要的原因就是计算能力的提升,主要依赖于GPU。去年Nvidia的股价飙升了几倍,市面上好点的GPU一般都买不到,因为全被做深度学习以及挖比特币的人买光了😂。

GPU,全称Graphics Processing Unit,即图像处理器,早期主要用于显示图像使用。因为图像处理主要偏简单的矩阵运算,逻辑判断等很少,因此GPU的设计跟CPU架构不一样,也因此做到一个GPU上可以有很多计算单元,可以进行大量并行计算。网上找到一个视频,应该是Nvidia某年的产品发布会,形象地演示了CPU跟GPU的区别。http://v.youku.com/vshow/idXNDcyNTc1MjQ4==.html 。知乎上也有对CPU和GPU的对比https://www.zhihu.com/question/19903344

后来人们逐渐发现,GPU的这种特性还可以用于神经网络的训练,因为神经网络训练中也是大量的矩阵运算,然后原来的训练速度提高了几十倍,原来需要一周训练的模型,现在几个小时就可以出结果,于是神经网络飞速发展。。。

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