守株阁

石墨烯（graphene，读作gurafin，没有尾音 i）技术本身是由 cryptonomex 开发的一个库，目前已经有国内的开发者开始使用它来开发公有链相关的基础设施。BM-丹尼尔•拉里默（Dan Larimer）是 cryptonomex 的创始人。 EOS 声称自己具有以下几个优点： 不易分叉 高 TPS 可以平滑升级 EOS 的365天众筹模式可以让 EOS 团队负成本的操盘。EOS 总量是无限的，（据说）增发的部分只是给矿工创造价值。

分类的话： 用户画像算法 用户画像算法、聚类算法 分类算法： gbtd、随机森林 识别完了看哪个变量更重要。要有可解释性。 价格相关数据：体现在什么方面？一定要跟收入密切相关的。要对数据和业务的理解很重要。 分类项目：部分已知，有一部分训练集，用未知的和已知的做一个比较。打标签。寻找标签里最重要的因素。 gbtd（底层是很多决策树）。svm。dnn。可能解释性那么强。 决策树。xgbox。 输出是：分类的概率。 聚类项目：完全未知，从数据本身来发现特征。k-means。层次聚类。 输出是：不同类别的特征。 要理解商业逻辑。

什么是同源策略 同源策略(SOP same origin policy)指的是，两个网页的协议、域名和端口都相同。 但 Windows RT IE 是例外的，对它而言，端口号并不是同源策略的组成部分之一。 同源策略的变化 同源策略最初的要求是，同源的网页才能打开同源网页下的 cookie。cookie 实际上是一种对浏览器用户总是可见，但对 javascript 代码不总可见的内容。 同源策略大多数关于读，而且同源总能用沙箱解释 但现代的同源策略起了轻微的变化： 为了网络安全，浏览器为每一个“源”（Origin）都创建了一个独立的、互不干扰的沙箱环境。您可以把每个沙箱想象成一个独立的“安全屋”，里面存放着属于这个源的所有资源：它的 DOM 结构、数据存储（localStorage 等）以及运行的脚本。 同源策略就是这个沙箱模型的核心规则：一个沙箱里的脚本，不能随意访问另一个沙箱里的任何资源。 限制存储和当前页面的资源 DOM 访问限制 当一个页面（如a.com）通过<iframe>嵌入另一个不同源的页面（如 b.com）时，浏览器实际上是创建了两个独立的沙箱。 a....

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联盟链必然要求多个账户系统存在，联盟中的每个节点都必须独立保存自己的私钥，则在当前的 gas 系统限制下，每个账户必须有自己的ether存款。 是不是允许多头出块？如果允许多头出块，则各个账户可以预先prefund或者在网络启动的时候充钱，不必考虑货币流通性问题。但多头出块的缺点是，不可抵挡分叉。而且，实际上极有可能还是存在货币流通性问题。 不允许多头出块，则必须由我们自己的中心账户来出块，我们自己来出块的话，其他账户发起合约请求需要的货币需要定期从我们的中心账户提取出来。 如果可以用强一致性的协议来预先持久化所有的写消息，也许可以靠监控把错误恢复过来，当然这也对业务产生了强依赖，业务的写操作必须是可以通过类似反幂等的方式恢复过来的。这就是把Raft分布式强一致性协议当做一个分布式的WAL来用了。ES 不适合拿来当这个 WAL，因为它不是强实时写的。

值得注意的几篇文章： 这个 reddit 上的帖子里提到了 RANDAO 其实是不够安全的，但下面 RANDAO 的作者又出来说这个东西被它改进过了。 这个话题下面还有人引了 Vitalik 的一篇博客。 randao的实现。基本上就是用一个dao 的方式（Decentralized autonomous organization）来运行一个匿名先知组织。这个设计思路和 Vitalik 谈到的用先知而不是全上链的版本来运行智能合约的对比基本一致。 vdice 自己的博客里也提到了用未来的块hash来生成随机数是不安全的，他们直接使用了oraclize。改天要分析下它们所谓的“200行的安全的codebase”。

健康是一种身体上、精神上和社会上的完美状态。                          – 世界卫生组织健康定义 养生三大原则： 和谐原则 辩证调摄 “度”和“量”的适当掌握-充分进行综合调养 和谐原则-“天人相应”理论 和自然界相适应。情志养生。 辩证调摄-因人、因时、因地制宜 每个人都不同。不要乱吃补品。 疲劳的时候吃清淡的。 运动可以发泄身体的郁闷。 “度”和“量”的适当掌握-充分进行综合调养 碳水化合物是很重要的。 吃蛋白质尿酸高。 太操劳？ 知道寒暑冷热。 不要运动过度。 四季养生 运动养生 起居养生 精神养生 环境养生 饮食养生 睡眠养生 不要喝高汤里的嘌呤 不要一哄而上吃流行的 合理的饮食 适量运动 戒烟戒酒 心理平衡 充足睡眠 未病先防 欲病早治 已病防变

《猥琐发育成区块链开发者》 普林斯顿的《Bitcoin and Cryptocurrency Technologies》课程 《精通比特币（第二版）》

达成共识的英文原文是 come to consensus。达成共识以后，也未必代表数据是完全一致的（Raft 算法中 leader 发出 append log 的 commit 命令即算达成共识？但如果中途数据丢失，则还是会有子节点数据不一致）。 在分布式环境下，多个系统协同工作的效率，受制于系统交叉点的性能。在需要达成分布式共识的场景下，分布式共识算法在保证系统安全性的同时，限制了全系统横向扩展的性能提升。 根据环境的不同，可以应用不同的共识算法。 在完全互信的环境下-私有链、私有的分布式数据库，节点之间可以使用 Paxos 或者 Raft 这种 leader 相对固定的算法。 在有限互信的环境下-联盟链，可以使用 PBFT。PBFT 算法是依据确定性的投票（可能是漫长的投票，也可能进入死循环）达到确定性一致的算法。 在没有互信的情况下-公有链，可以使用 POW/POS/DPOS/POA。这类算法是基于概率得到正确的最终一致性，性能比 PBFT 要稍微好点。 最好的共识算法应该模块化，例如 Corda 中的 notary，Hyperledger fabric 中的 solo/k...

this.$el.querySelector(’#map’) 只能查找第一个 dom 以内的 dom 节点，不包括当前的 dom。 在 webpack:// 这个域下可以看到可调式的 vue 文件。