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  • 但从长远来看如此宏大的承诺是不可持

    续的，不可避免的崩溃最终会将好坏分离开来。互联网热潮为我们带来了 PayPal、Google、Amazon 和数十家远远超出其最初设想的公司。 加密货币正在经历痛苦的​​青春期，但这是件好事，因为这些变革对于市场的 成熟和成长是必不可少的。我们有足够的理由对未来保持谨慎乐观的态度。 如何轻松创建自己的区块链和加密货币 构建加密货币的方法有很多种。

    比特币的历史证明了它是多

    么复杂。幸运的是，由于该技术日益普及，该过程已简化到可 越南资源 以总结为七个步骤的程度： 如何创建自己的区块链 #1 明确你的目标。 第一步是确定你为什么要创建加密货币。并不是每个启动此类项目的人都想推翻以太坊和比特币的统治地位。有时你想要一些小东西；例如，加密货币非常适合建立 品牌知名度、筹集资金或作为奖励计划的基础。

    您的目标将帮助您了解 项

    目的规模 并在以下每个步骤中选择最佳方法。 #2 选择共 发现新线索、跟踪现有活动并了解您的市场 识算法 去中心化是加密货币的核心原则。为了维持这种去中心化结构，加密货币依靠共识机制来验证区块链上的交易。 了解这种机制的复杂性对于理解加密货币如何在安全透明的区块链架构上运行至关重要。 最流行的两种共识机制是工作量证明（PoW）和权益证明（PoS）。

    每种方法在确保加密货

    币交易的有效性和安全性方面都发挥着关键作用： 工作 全部 100 量证明 (PoW)：在 PoW 共识机制中，多个参与者（通常称为矿工）参与竞争以验证交易。他们通过执行复杂的加密计算来实现这一点。第一个成功完成这些计算的矿工将因其勤奋的努力而获得代币或硬币奖励。PoW 以其强大的安全功能而闻名，使其成为许多加密货币网络的可靠选择。

     

  • 权益证明相比之下共识机制采用了

    不同的方法。在这里，参与者（称为验证者）需要投入一定数量的加密货币资源作为赌注。赌注的价值越高，验证者被选中确认交易并向区块链添加新区块的可能性就越大。但是，如果验证者行为不诚实或犯错，他们就有失去赌注的风险。与 PoW 相比，PoS 消耗的能源要少得多，因此它因其环保性而受到称赞。

    对于任何参与加密货币创建的

    人来说，在这两种共识机制之间做出选择都是一个至关 委内瑞拉资源 重要的决定。虽然 PoW 以其强大的安全性而闻名，但 PoS 提供了一种更环保、更可持续的方法。然而，在选择最合适的共识机制时，并没有普遍正确的答案。该决定应该与你的加密货币目标以及你在区块链架构中想要实现的目标保持一致。 #3 选择区块链平台。 是的，你可以从头开始 构建自己的 区块链。

    但创建自己的加密货币

    还有更简单的方法。你可以获取 开源区块链平台的源代码 潜在客户生成与列表购买 并将其用作自己区块链的基础，也可以使用现有的区块链。 选择哪种区块链取决于你在最后一步的决定。Cardano和 Polkadot 是众所周知的权益证明解决方案。以太坊可能是地球上最受欢迎的区块链，它是工作量证明，但他们正在将其运营转向权益证明。 #4 创建节点 节点是参与区块链网络的计算机。

    它们运行软件协议

    验证交易并确保网络安全。 您必须在此步骤做出一些选择：节点是公共 全部 100 的还是私有的？您将把它们放在现场还是在云端？有多少个节点？它们将运行哪种操作系统？ 5. 设计内部架构 现在你必须构建 内部架构。这一步非常重要，因为一旦你上线就无法回头了。除了技术方面，你还必须就货币的可访问性和经济性做出一些重要决定： 定义谁可以访问、创建和验证新区块； 制定资产发行规则； 建立私钥保护和存储管理制度； 确定区块链验证交易所需的数字签名的数量； 估计区块奖励、区块大小、交易限制等； 估计您将提供多少硬币。

     

  • 人们可以与您的网络交互以购买或出

    #6 生成钱包地址 现在您的节点已启动，您需要一个地址，以便售加密货币；这就是您的钱包地址。您可以自行生成它，也可以使用第三方为您创建地址。 7. 集成 API 虽然此步骤是可选的，但考虑为您的加密货币提供 API 是一个好主意，因为这将允许您的用户构建新工具并以创造性的方式与您的网络交互。

    API 是与开发人员和技术

    爱好者社区建立信任的绝佳方式。 创建自己的加密货 美国资源 币合法吗？ 简短的回答是肯定的。详细的回答是：这很复杂。 目前，加密货币处于灰色地带。一些国家完全接受加密货币，另一些国家只接受少数加密货币，还有一些国家则完全禁止加密货币。根据您想要使用加密货币的用途和潜在市场，您可能需要了解加密货币的合法性。 除此之外，一些公司还会为加密货币提供认证印章，这对于任何试图在加密货币领域取得突破的公司来说都是一笔宝贵的财富。

    只要您遵循这些步骤并了

    解监管您所在市场的法律，就没有什么可担心的。 加密货币 什么是潜在客户生成软件 用例 加密货币已经不再只是传统货币的数字替代品。它们有一系列实际用途，每种用途都有独特的优势和应用。对于任何考虑创建自己的加密货币的人来说，了解这些用例都至关重要。让我们来探讨一些最突出的用例： 加密货币用例 ＃1数字支付和点对点交易 加密货币最初是为了实现安全、去中心化的点对点交易而创建的，无需银行等中介机构。

    第一种加密货币比特币为

    数字支付铺平了道路。与传统银行系统相比，用户可以快速 全部 100 跨境汇款，且交易费用更低。 现实世界的例子：比特币 (BTC) 仍然是日常交易中使用最广泛的加密货币。许多线上和线下企业都接受比特币作为付款方式。例如， 许客户使用比特币支付各种产品。 2.跨境汇款 加密货币为国际汇款提供了一种经济高效的解决方案。

     

  • 外工作的人可以将钱汇回国内而无需

    在国支付传统汇款服务的高额费用。这种用例对于银行服务有限地区的个人尤其有价值。 现实世界的例子： Ripple 的 XRP 经常用于跨境汇款。MoneyGram 和 Western Union 等公司已与 Ripple 探讨合作，利用其区块链技术实现更快、更便宜的国际汇款。 3.去中心化金融（DeFi） DeFi是加密货币领域中一个蓬勃发展的领域，它提供不依赖传统银行的金融服务。

    DeFi 平台允许用户借入

    借出、交易加密货币并赚取利息。该生态系统以其开放性 乌拉圭资源 和可访问性而闻名。 现实世界的示例： Compound Finance 和 Aave 是流行的 DeFi 平台，用户可以通过借出其加密货币来赚取利息，或通过使用其加密货币作为抵押品来借入资产。 4.非同质化代币（NFT） NFT代表着对独特数字资产的所有权，在艺术、游戏和娱乐领域广受欢迎。

    它们通常用于证明数字

    或实物物品的所有权和真实性，包括艺术品、音乐、收藏品和 2025 年最佳 60 多种潜 游戏内资产。 现实世界的例子：以 NFT 形式出售数字艺术品已席卷艺术界。像 Beeple 这样的艺术家已经在 OpenSea 和 Rarible 等平台上以数百万美元的价格出售 了基于 NFT 的艺术品。 5.智能合约 智能合约是将协议条款直接写入代码的自动执行合约。

    它们可以实现流程自动

    除法律、保险和供应链管理等各行各业对中介机构的需求。 真实 全部 100 案例：以太坊是创建和执行智能合约的领先平台。Chainlink 等公司提供预言机，使智能合约能够与真实数据交互，从而扩展其功能。 6.隐私和安全 对于希望保密金融交易的用户来说，加密货币提供了额外的隐私和安全保障。注重隐私的加密货币提供了增强的匿名功能。

     

  • 定制加密货币的功能和能力以满足特

    现实世界的示例： Monero（XMR）是一种以隐私为重点的加密货币，它使用先进的加密技术来混淆交易细节，从而确保用户的隐私。 创建加密货币时，了解市场中的不同用例（包括支付、去中心化金融 (DeFi)、NFT 等）至关重要，以便做出明智的决策。考虑定目的。这种方法可让您有效利用现有的区块链基础设施。

    不断发展的加密领域蕴藏着无限

    可能。通过将您的项目与特定用例（例如 DeFi 或 NFT）相 乌克兰资源 结合，您可以在该领域进行创新，并有可能推动更多采用。但是，必须了解加密货币创建的法律方面，确保您的加密货币符合相关法规。 作为踏上创建自己的加密货币之旅的区块链开发者，了解加密货币法律要求的复杂性至关重要。您需要随时了解最新发展，并寻找机会在您正在开发的加密货币中提供真正的实用性。

    有这么多的方向需要探索

    在设计新的加密货币时，富有洞察力的方法，加上对现有区 谁在访问我的网站 块链基础设施、加密货币硬币创建和法律考虑的深刻理解，将为您提供最佳帮助。 如何制作加密货币：总结 进入加密货币市场并创建自己的货币可能是一项有价值的事业，除了显然需要的高级技术知识之外，您还需要在开始之前了解所涉及的风险和步骤。这将帮助您确保在充分了解和准备的情况下进入市场。

    为了有效地驾驭这个复杂

    的环境，聘请加密货币开发人员可能是明智之举，他们可以提 全部 100 供创建和推出成功的加密货币所需的专业知识，确保满足所有技术和安全标准。 如果您喜欢这篇文章，请务必查看我们关于区块链技术的其他文章： 区块链可以成为医疗保健的战略盟友。原因如下。 银行业的区块链：金融服务行业的游戏规则改变者 物联网、人工智能和区块链如何引领能源行业迈向智能化 区块链是一个等待问题解决的解决方案吗？ 什么是区块链？为什么您的企业需要它？ 常见问题解答 从长远来看，创建加密货币可以盈利吗？ 从长远来看，创建自己的代币可以带来利润，但这是有风险的。

     

  • 用现有的区块链平台创建加密货币

    创建加密货币的成功取决于许多因素，包括市场需求、您使用的技术等等。在决定创建加密货币之前，您应该评估风险与回报。 使有哪些优点和缺点？ 使用现有的区块链平台创建新的加密货币有几个优点，例如更强的安全性、社区、节省成本以及与相关应用程序的无缝集成。但是，也有一些缺点，包括有限的定制选项、更大的竞争、对平台基础设施和开发团队的依赖以及可能影响您的决策能力的治理。

    创建加密货币有哪些风险？

    创建自己的加密货币存在一些风险。例如，存在监管风险。组织 英国资源 可以通过与法律专家合作来确保加密货币合规性，从而解决这一问题。此外，加密货币可能容易受到网络攻击。这就是为什么与网络安全专家合作，首先严格测试和评估产品很重要。 创建加密货币需要哪些技术技能？ 创建加密货币通常需要区块链技术、加密技术、智能合约和编程语言方面的知识，例如用于基于以太坊的代币的 Solidity 或用于自定义区块链解决方案的 C++。

    开源后端运行.js并

    框架配合使用。要真正了解 Parse Server 的功能，您必 创造强有力的引导和激励措施 须首先了解什么是后端即服务 (BaaS)。 BaaS 是一种为 Web 和移动开发人员提供全面的方法，将应用程序连接到后端云存储和 API，从而可以与其他服务进行通信。BaaS 提供用户管理、身份验证、推送通知、社交网络集成和数据分析等功能（这对于开发成功的移动应用程序通常至关重要）。

    移动应用程序开发的问题在于

    创建服务的后端部分可能非常困难且耗时。使用 BaaS，您可以减 全部 100 轻这些挑战，并使开发人员可以更轻松地专注于开发应用程序本身（而不必同时构建后端）。换句话说，BaaS 使得可以使用框架来处理后端事务。有了 BaaS，您的移动应用程序开发人员几乎可以完全专注于前端开发。 想象一下，如果您的开发人员只需专注于事情的一方面，可以完成多少工作。

  • 每个企业都应努力以任何可能的方式

    简化开发生命周期。 这就是 Parse Server 的作用所在。几乎每个现代应用程序（尤其是移动和Web 应用程序）都依赖于存储数据的能力。这些数据位于后端，并与其所服务的应用程序保持持续通信。Parse Server 使部署和管理变得非常容易。 Parse 于 2011 年开始开发，并得到了 Y Combination 的加速支持。

    同年 11 月不久之后

    版本就出现了。该开源版本称为 Parse Server，最初于 2016 年 乌干达资源 发布。Parse 和 Parse Server 之间最大的区别之一（除了开源之外）是 Parse Server 允许开发人员在本地机器上运行该服务（从而进行开发）。

    由于开源的全球开发者

    社区帮助扩展了该框架的功能集，甚至可以在本地（例如 问答来产生更多的 b2b 销售线索 在数据中心或第三方云提供商上）或全球（通过 Back4App 或 Firebase 等服务）托管应用程序。因此，无论您想在本地网络上（或基于每个系统）托管较小的应用程序，还是想向广大民众部署较大的、高度可扩展的应用程序，Parse Server 都能满足您的需求。

    您的公司何时应使用

    动后端即服务 (MBaaS) 公司来来去去。例如，Telerik 就是 全部 100 这样一家为移动开发提供 MBaaS 的公司。Telerik 突然决定放弃其 MBaaS 产品，让其客户陷入困境。 这是专有软件中非常常见的情况。开源软件不会发生这种情况。尽管项目可能会被放弃，但源代码始终可用，因此即使 Parse Server 的维护者放弃该项目，任何人都可以来并对其进行分叉以使其继续存在。

  • 因此如果您的开发人员依赖 BaaS并且您害怕依

    赖 Parse 的闭源版本，那么 Parse Server 是理想的选择。 但贵公司采用 Parse Server 的主要原因是简化移动和 Web 应用的软件开发生命周期。由于您的开发人员不必花时间开发后端，因此整个过程将更加高效。 使用 Parse 的优点和缺点 Parse Server 已成熟 Parse Server 团队投入了大量时间来开发一款成熟的产品，使其成为各种规模项目的理想选择。

    即使是企业也可以依赖这个

    种成熟度带来了相当大的可靠性，这使得您可以扩展应用 阿联酋资源 程序而不必担心后端会崩溃。 无需编写 API 使用 Parse Server 时，您的开发人员可以跳过开发后端的复杂过程，而不必担心编写或重写 API。 很简单 使用 Parse Server 后，移动和 Web 应用开发的学习曲线会显著降低。

    这意味着您的开发人员不

    仅能够将精力集中在前端，还能更快地开发和发布更 2025 年真正有效的 20 种 b2b 销售策略 多应用。这样做的额外好处是可以为您的公司节省资金。 这对各方而言都是双赢的。 结论 这应该是显而易见的。如果您的公司希望将移动和/或 Web 应用程序添加到组合中，您应该认真考虑通过添加 BaaS 来减轻开发人员的负担。通过消除开发人员构建应用程序前端和后端的需要，他们可以更聪明、更高效地工作。

    谁不想要呢数字侦探

    利用机器学习检测欺诈 机器学习是一种强大的模式发现技术。这种 全部 100 能力可以用来发现可疑活动并防止欺诈。 阅读时间：10分钟 内特·道 作者：Nate Dow 解决方案架构师 Nate Dow 帮助 BairesDev 团队通过富有创意的业务解决方案提供最高质量的软件交付和产品。 Article Contents 网络安全很重要，特别是在我们生活的这个互联互通的现实中。

  • 随着云计算和在线功能的激增网络犯罪分

    子的攻击场所呈指数级增长，我们不能再依赖传统的方法来保证我们的安全。 例如，验证码自 1997 年就已出现，虽然花了一段时间才开始流行，但它已成为防止数据抓取、暴力攻击和自动脚本的首选安全系统之一。它们对用户来说也是一种负担（我一生中曾多次未能通过验证码，以至于我开始怀疑自己的人性），而且随着 OCR 模型的使用，它们一次又一次被击败。

    不幸的是最薄弱的环节不

    是技术，而是我们人类。大多数网络攻击实际上都是内部工作，而网 土耳其资源 络钓鱼和勒索软件分发等骗局通常依靠人为工程来捕获毫无戒心的受害者。我们能用人工智能来弥补我们的弱点吗？欺诈检测机器学习可靠吗？ 如何使用机器学习进行欺诈检测 诈骗者的主要策略之一是寻找极难发现的操作模式。例如，使用被盗信用卡的人可以在很短的时间内花掉大量金钱，从而触发警示。

    但如果犯罪者在知名的

    网上商店进行小额交易，就很难被发现。 这里的关 利用技术和自动化 键词是模式。虽然理论上我们可以创建基于规则的软件来发现欺诈行为，但一旦犯罪分子了解哪些行为会触发标记，他们就会调整并制定新策略以避免引起怀疑。这充其量只是暂时的措施，而且只有我们已经了解他们的方法时才会起作用。 最重要的是，在交易数据中寻找隐藏的模式非常困难，需要一定的专业知识，而这很难做到。

    欺诈专家需要花费数年时

    间进行培训和学习，才能察觉可疑行为，而欺诈者的数量肯 全部 100 定比专家的数量要多。那么，还有什么其他选择呢？ 一个有希望的途径是机器学习。通过训练计算机识别这些模式，我们可以在人工审核所需时间的一小部分内监控数百万笔交易。更好的是，计算机可以注意到原本可能未被发现的模式。这就像有一位未来侦探在你身边。但它是如何工作的呢？ 欺诈检测中的人工智能和机器学习 基本上，机器学习模型有三种类型：监督式、无监督式和半监督式。

  • 们将包含输入和输出变量的数据集输

    在监督式机器学习中，我入到模型中，该模型会学习哪些输入会导致哪些输出。 例如，假设我们有一个信用卡交易数据集，其中包含每笔交易的价值、时间、消费模式和其他变量。我们之前已经标记了哪些是欺诈性的，哪些是合法的。计算机会学习哪种模式对应于每种类型的交易，因此它可以正确预测未来的交易是否是欺诈性的。 在无监督模型中，我们没有输出变量，因此模型试图通过寻找模式来对数据进行分类。

    最常见的两种方法是聚类

    和密度估计。第一种方法（也是最常见的方法）用于分类任务，按相似 突尼斯资源 模式对数据进行分组。后者总结了数据的分布。 例如，对于信用卡交易数据集，我们使用自学习模型根据人工智能检测到的模式对数据进行分类，然后工程师可以检查每个分组并标记任何可疑活动，或者可以对人工智能进行编程以自动报告异常值以供进一步调查。 在半监督学习中，我们有一些带有输出变量的数据，一些没有输出变量的数据，因此我们结合使用上述技术来构建模型。

    监督模型与无监督模型 由于监督

    模型基于我们已经标记了欺诈交易的数据，因此它们往 有针对性的电子邮件活动 往非常可靠。不幸的是，这也是它们的弱点。当这些模型发现与过去发现的模式相似的模式时，它们将发挥最佳作用。换句话说，随着模式的变化，它们的可靠性会下降。 另一方面，无监督模型对于探索新数据非常有用。但由于我们无法在没有进一步检查的情况下确定可疑活动是否确实是欺诈行为，因此该模型更有可能发现误报（在没有欺诈行为时检测到欺诈行为）。

    请记住该模型只能告诉我们

    某笔交易是否具有与其他数据条目相似的模式，而不能告 全部 100 诉我们该模式意味着什么。 尽管如此，这也许是必要之恶，而且有了正确的客户支持服务，假旗行动只不过是一种小麻烦而已。 需要注意的是，机器学习不能成为我们系统中唯一的欺诈预防措施。双重身份验证和用户验证可以大大帮助我们最大限度地降低欺诈风险，并避免错误标记带来的麻烦。

     

  • 一些用于欺诈检测的机器学习模型 逻辑

    回归：经典的回归模型之一：基于一系列数据条目，模型在两种可能的结果之间做出选择。在本例中，选择欺诈或非欺诈。这是传统监督学习的一个很好的例子。 决策树和随机森林：决策树使用示例来找到一系列规则，这些规则可应用于下游流程以对数据进行分类。随机森林是决策树的扩展，其中不相关的树各自做出决策并进行投票。

    输出由民主程序决定获得最多

    选票的选择获胜。这种模型在我们没有足够的信息来对数据做 泰国资源 出假设的情况下特别有用（例如，我们不知道它是否遵循正态分布）。 神经网络：另一种非常流行的模拟人类学习的模型：一系列节点通过数据进行训练以寻找模式，然后模型会自行配置最佳路径。虽然功能强大，但它是最耗费资源的模型之一，至少在训练阶段是如此。 K 最近邻：一种监督模型，其中新案例根据其与数据集上其他案例的接近度（相似性）进行分类。

    你需要数字版的福尔摩斯吗？

    从信用卡欺诈到身份盗窃，每一种形式的网络犯罪 2025 年 20 项基本战略和策略专家指南 都对我们的用户和业务构成威胁。使用正确的机器学习模型，您也可以保护自己和社区免受恶意第三方的侵害。大多数这些模型实际上非常容易实现。AWS 和 Azure 等服务已经提供了欺诈检测机器学习应用程序，因此您可以外包解决方案或构建内部系统。 无论您选择哪条路线，您都可以高枕无忧，因为您知道您的数字侦探正在调查案件。

    虽然领导一家科技公司似乎

    全都是关于 DevOps和数字化转型之类的事情，但如果你无法有 全部 100 效地传达这些活动，那么这些活动可能会表现不佳。太多技术内部（和外部）的领导者低估了有效传达其战略、计划和目标的重要性。 这不仅仅是一个沟通问题，因为清晰而令人信服地分享想法可以为你带来资金、领导支持和团队认同。如果愿景得到充分理解、支持和适当资助，同样的策略可能会产生截然不同的结果；所有好处都源于有效地分享你的策略。

  • 提高您呈现信息和赢得观众支持的能

    力并不一定很复杂。提高与团队、同事和领导沟通能力的最佳方法之一是采用基本的讲故事技巧。自古以来，人类就一直在分享故事，我们大多数人都是听着简单的故事长大的，这些故事教会了我们深刻的道德和伦理教训，或者只是传达了一个让我们难忘的有趣轶事。以下是一些基本技巧，您可以将其应用于最复杂的技术主题，以改善您的演示。

    从观众开始 在准备演示文稿时

    许多人会从他们要分享的主题开始。他们可能会在脑海中勾勒 台湾资源 出该主题的关键要素，包括关键定义和背景信息，甚至可能是该主题为何重要的技术细节。 更好的方法是从你的受众开始。什么对他们来说是重要的？他们试图解决什么问题？他们的基础知识水平如何？你如何提供他们可以理解和应用的信息？ 考虑一下儿童故事。假设你试图教某人道德。

    在这种情况下你可以向他

    们介绍各种哲学家或世界宗教，解释道德的重要性及其如 您的潜在客户生成方式错误 何应用于有组织的社会发展，并提供道德缺陷导致灾难的例子。这可能对对道德感兴趣或有背景的成年人有用，但对大多数小孩来说却很糟糕。然而，一个有亲和力的孩子面对大灰狼或邪恶女巫的童话故事会立即引起共鸣，同时仍然传授重要的道德教训。 在考虑演讲的技术方面之前，先想想你的听众。

    他们担心什么他们的希望

    和抱负是什么？他们喜欢如何接收信息？他们是喜欢 全部 100 数据和数字，还是喜欢“大局观”思维？ 问问自己，你希望你的受众在收到你的电子邮件、演示或研讨会后发生哪些变化。在与你交流后，他们会有什么不同的想法或行为？ 使用故事结构 好的故事有明确的开头、中间和结尾，并以合乎逻辑的流程将故事的每个部分连接起来。您的演示文稿也应如此，并带领观众踏上合乎逻辑的旅程，逐渐将他们转移到您在考虑观众时确定的目的地。