绝对掌控/泡泡妹妹,第十章神1.0-闺蜜小说网

书号:10758 时间:2017/4/5 字数:2530

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　　虽然比特币的挖掘并不成功，不过也不是完全没有收获，至少通过这次比特币挖掘可以知道，笔记本的计算力是远超预期的。

　　按照比特币挖掘的模式，比特币获取量等于计算力占比，这个占比是某台计算机在整个‮际国‬互联网范围內，所有挖矿计算机的计算力总和里的占比。

　　从这个角度讲，既然莫回这里呼呼的冒比特币，十分钟能挖二十多个，那么换句话说，这台笔记本的计算力占比至少⾼达90%。这只是莫回的大致估算，并且很可能更⾼。

　　90%什么概念，大概意味着，这一台小小的笔记本，它的计算力至少相当于其他所有挖矿计算机计算力总和的九倍！

　　一端是一台个人用的笔记本电脑，另一端是数百万乃至数千万台挖矿计算机…

　　换个角度讲，这一台笔记本的计算力至少相当于近千万台计算机计算力的总和…

　　千万台计算机…

　　莫回被这个数据吓了一跳，这太吓人了，现有的一切超级计算机放到它面前全部是渣渣。

　　不过这也给了莫回灵感，既然它计算力这么牛叉，那最适合他的‮钱赚‬方式应该就是大规模计算方面了。

　　莫回突然笑了，这还真是踏破铁鞋无觅处。

　　莫回是个码农，并且还是玩大数据的码农，这还真是专业对口，只要他把大数据的程序编写好，让这台超级笔记本来计算，那么可做的事情就很多了。

　　首先进⼊莫回脑海里的就是金融大数据，只要莫回能够开发出一款大数据软件，让它自动搜集网络上的相关信息，然后进行深度的数据分析，那么很容易能够将一个公司的实际经营状况分析出来。

　　这些数据只要利用好了，完全可以利用在股市上嘛，只要有无穷计算力做保证，那么分析结果将会无限趋近于‮实真‬情况，甚至会那个企业的董事长还要准确的把握住企业未来发展状态。

　　莫回通盘考虑了一下，感觉这个想法应该有⾜够的可行

，程序自己编写就⾜够了，网上的‮共公‬渠道也可以提供⾜够的信息，只要数据分析算法设计好，最终输出的结果将会有极大参考价值。

　　不过这事对于软件开发来说是一个大项目，恐怕很难一个人在短期內完成，不过这也不用太过担心，莫回的想法是拼接。在网上寻找各类开源软件，然后将这些软件拼接起来，先做成第一版的大数据金融分析软件。

　　等第一版软件出来，实际运行测试，开始帮助他炒股挣钱之后，他就可以用这些钱来雇人帮忙开发软件了。

　　到时他可以将整个软件分成很多个模块，每个模块发一个包，无论是包给个人也好，还是包给其他软件公司也好，这样分‮开解‬发，最终再在他这里组装在一起。到时他就是一个项目经理的角⾊，只要控制好整体的开发进度，完全可以遥控很大的一个团队帮助他进行开发。

　　这款软件的名字莫回已经想好了，就叫股神，他准备先开发股神1。0版。

　　开发周期莫回暂时无法预期，不过可以想见的是，即使做一个拼接组装的活，中间也会有大量的接口开发工作，将这些软件拼接在一起的粘合剂和组装平台就需要他自己动手了。

　　具体工作量无法预估，只能先⼲着再说，如果开源软件刚好都能找到合用的，这个周期自然会短不少，如果很不巧，没有合用的软件，估计他就得自己开发，这所耗用的时间就没头了。

　　莫回给自己列了一个工作进度表，按照这个进度表开始逐条逐项的完成和推进。

　　如果想要“攒”一个股神1。0，那么有几个必须的关键功能模块，比如股神1。0的大脑，这将是一个大数据分析模块，它负责将所有搜集来的信息进行整理加工，并且从中提取具备指导意义的分析结论。

　　这个数据分析模块，它必须同时具备显

因果分析能力，和隐

因果分析能力。

　　比如生猪存栏数据下跌，必然导致随后的猪⾁价格上涨。生猪存栏数量与猪⾁价格存在某种必然的因果关系，而数据分析模块，必须具备识别这种明显由因就可以导致果的因果关系的能力。

　　比如东南海峡输油管道发生破裂，必然导致帝国东南大区油品价格上涨，这也存在某种必然的因果关系。只不过与生猪存栏数据不同的是，生猪存栏数据属于常态化数据，它每天都有，每天都有浮动，而油管破裂属于偶发事件。

　　虽然油管破裂属于偶发事件，但是数据分析模块必须具备识别这种偶发事件，进而给出随后由其导致的必然后果的能力。

　　类似的因果关联事件或者数据很多，数据分析模块必须具备识别这种显

因果联系的能力。

　　与这些显

因果相对应的，就是隐

因果联系。

　　那个著名的啤酒和尿布的案例其实就是隐

因果联系，这些隐

因果之间，不一定具备必然

，但是因和果之间，往往存在或然

联系。

　　就单个事例来说，这种因果联系未必成立，但是将其置于一个⾜够大的基数上时，这种因果联系就凸显出来，这是一种概率学意义上的因果关系。

　　另外有一个案例，就是基于这种概率学因果关系的。一个搜索公司，它想研究今年冬天流感爆发的可能

，但是它研究的角度非常有意思，他不是从医学角度来研究，而是程序和算法角度来研究。

　　它通过分析5000万条最频繁检索的词汇，将之和疾病中心在5年间季节

流感传播时期的数据进行比较，并建立一个特定的数学模型，从中寻找关联

，寻找那些隐蔵起来或然联系，最终它成功预测了流感的爆发，甚至可以精确到特定的地区和城市。

　　如果说显

因果只需要事先标注和设定，那么隐

因果明显就需要挖掘和寻找了，而如何找到这些隐

因果，就是数据分析模块的主要功能，同时也是这个模块是否设计成功的一个标志

指标。

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ps。奉上今天的更新，顺便给起点515粉丝节拉一下票，每个人都有8张票，投票还送起点币，跪求大家支持赞赏！　　虽然比特币的挖掘并不成功，不过也不是完全没有收获，至少通过这次比特币挖掘可以知道，笔记本的计算力是远超预期的。　　按照比特币挖掘的模式，比特币获取量等于计算力占比，这个占比是某台计算机在整个‮际国‬互联网范围內，所有挖矿计算机的计算力总和里的占比。　　从这个角度讲，既然莫回这里呼呼的冒比特币，十分钟能挖二十多个，那么换句话说，这台笔记本的计算力占比至少⾼达90%。这只是莫回的大致估算，并且很可能更⾼。　　90%什么概念，大概意味着，这一台小小的笔记本，它的计算力至少相当于其他所有挖矿计算机计算力总和的九倍！　　一端是一台个人用的笔记本电脑，另一端是数百万乃至数千万台挖矿计算机… 　　换个角度讲，这一台笔记本的计算力至少相当于近千万台计算机计算力的总和… 　　千万台计算机… 　　莫回被这个数据吓了一跳，这太吓人了，现有的一切超级计算机放到它面前全部是渣渣。　　不过这也给了莫回灵感，既然它计算力这么牛叉，那最适合他的‮钱赚‬方式应该就是大规模计算方面了。　　莫回突然笑了，这还真是踏破铁鞋无觅处。　　莫回是个码农，并且还是玩大数据的码农，这还真是专业对口，只要他把大数据的程序编写好，让这台超级笔记本来计算，那么可做的事情就很多了。　　首先进⼊莫回脑海里的就是金融大数据，只要莫回能够开发出一款大数据软件，让它自动搜集网络上的相关信息，然后进行深度的数据分析，那么很容易能够将一个公司的实际经营状况分析出来。　　这些数据只要利用好了，完全可以利用在股市上嘛，只要有无穷计算力做保证，那么分析结果将会无限趋近于‮实真‬情况，甚至会那个企业的董事长还要准确的把握住企业未来发展状态。　　莫回通盘考虑了一下，感觉这个想法应该有⾜够的可行，程序自己编写就⾜够了，网上的‮共公‬渠道也可以提供⾜够的信息，只要数据分析算法设计好，最终输出的结果将会有极大参考价值。　　不过这事对于软件开发来说是一个大项目，恐怕很难一个人在短期內完成，不过这也不用太过担心，莫回的想法是拼接。在网上寻找各类开源软件，然后将这些软件拼接起来，先做成第一版的大数据金融分析软件。　　等第一版软件出来，实际运行测试，开始帮助他炒股挣钱之后，他就可以用这些钱来雇人帮忙开发软件了。　　到时他可以将整个软件分成很多个模块，每个模块发一个包，无论是包给个人也好，还是包给其他软件公司也好，这样分‮开解‬发，最终再在他这里组装在一起。到时他就是一个项目经理的角⾊，只要控制好整体的开发进度，完全可以遥控很大的一个团队帮助他进行开发。　　这款软件的名字莫回已经想好了，就叫股神，他准备先开发股神1。0版。　　开发周期莫回暂时无法预期，不过可以想见的是，即使做一个拼接组装的活，中间也会有大量的接口开发工作，将这些软件拼接在一起的粘合剂和组装平台就需要他自己动手了。　　具体工作量无法预估，只能先⼲着再说，如果开源软件刚好都能找到合用的，这个周期自然会短不少，如果很不巧，没有合用的软件，估计他就得自己开发，这所耗用的时间就没头了。　　莫回给自己列了一个工作进度表，按照这个进度表开始逐条逐项的完成和推进。　　如果想要“攒”一个股神1。0，那么有几个必须的关键功能模块，比如股神1。0的大脑，这将是一个大数据分析模块，它负责将所有搜集来的信息进行整理加工，并且从中提取具备指导意义的分析结论。　　这个数据分析模块，它必须同时具备显因果分析能力，和隐因果分析能力。　　比如生猪存栏数据下跌，必然导致随后的猪⾁价格上涨。生猪存栏数量与猪⾁价格存在某种必然的因果关系，而数据分析模块，必须具备识别这种明显由因就可以导致果的因果关系的能力。　　比如东南海峡输油管道发生破裂，必然导致帝国东南大区油品价格上涨，这也存在某种必然的因果关系。只不过与生猪存栏数据不同的是，生猪存栏数据属于常态化数据，它每天都有，每天都有浮动，而油管破裂属于偶发事件。　　虽然油管破裂属于偶发事件，但是数据分析模块必须具备识别这种偶发事件，进而给出随后由其导致的必然后果的能力。　　类似的因果关联事件或者数据很多，数据分析模块必须具备识别这种显因果联系的能力。　　与这些显因果相对应的，就是隐因果联系。　　那个著名的啤酒和尿布的案例其实就是隐因果联系，这些隐因果之间，不一定具备必然，但是因和果之间，往往存在或然联系。　　就单个事例来说，这种因果联系未必成立，但是将其置于一个⾜够大的基数上时，这种因果联系就凸显出来，这是一种概率学意义上的因果关系。　　另外有一个案例，就是基于这种概率学因果关系的。一个搜索公司，它想研究今年冬天流感爆发的可能，但是它研究的角度非常有意思，他不是从医学角度来研究，而是程序和算法角度来研究。　　它通过分析5000万条最频繁检索的词汇，将之和疾病中心在5年间季节流感传播时期的数据进行比较，并建立一个特定的数学模型，从中寻找关联，寻找那些隐蔵起来或然联系，最终它成功预测了流感的爆发，甚至可以精确到特定的地区和城市。　　如果说显因果只需要事先标注和设定，那么隐因果明显就需要挖掘和寻找了，而如何找到这些隐因果，就是数据分析模块的主要功能，同时也是这个模块是否设计成功的一个标志指标。　　【马上就要515了，希望继续能冲击515红包榜，到5月15⽇当天红包雨能回馈读者外加宣传作品。一块也是爱，肯定好好更！】　WｗW.IｇMxｓ.ｃＯm