比特再创新高，莱特币又会有多大潜力呢？

文：张家明/海外财富网

莱特币于2011年问世，目前总市值约为170亿美元，位居所有数字加密货币总市值第五。创立莱特币的旧金山软件工程师李启威（Charlie Lee）周三在社交新闻网站发贴称，他在过去几天中全数出售了手中的莱特币，并捐出了所得款项。

Charlie Lee称，无论何时他在推特上发布关于莱特币价格或仅仅是消息面的信息，都被指责是为了“个人利益”而谈论这些话题：“有些人甚至认为我做空了莱特币！因此从某种意义上说，我在持有莱特币的同时在推特上讨论它是有利益冲突的，因为我的影响力太大了。我一直克制着在发布重要推文前买卖比特币，但这种事只有我自己知道。永远都会有人怀疑，我的举动是不是为了借莱特币和其他加密货币的成功来增加个人财富。”

他说，“过去这些年我都尽量不去谈论莱特币的价格，但价格又是莱特币增长的一个重要方面，而每当我谈论到莱特币价格，无论好的还是不好的，都有人指责我是为了图谋个人利益。甚至有人认为我在做空莱特币！

某种意义上，对我来说，持有莱特币和评论它是一种利益冲突，因为我有如此大的影响力。”“莱特币让我在经济上受益良多，我的状况已经够好了，不再需要把个人财务状况与莱特币的成功与否联系起来，”李启威说，他手头除了几枚收藏货币之外，不再持有任何莱特币。

李启威在文章中未说明出售数量和价格，不过表示数量占全天成交量的比例很小，“并未导致市场崩盘”。据有关数据显示，过去五天莱特币涨幅已经超过9%，达330美元。而如果从去年12月20日算起，当时莱特币的价格为3.67美元/枚，今年年初的价格为4.39美元。

目前莱特币价格依然高于330美元，这意味着一年内莱特币价格涨幅超过90倍。不过受到黑客攻击、监管机构干预等一连串坏消息的影响，莱特币周三下跌逾7%，随大部分数字货币走低。

李启威在文章中坚称，出售莱特币并不表示已经对其丧失信心。“我依然会把所有时间花在莱特币上，”他说。“莱特币腾飞时，我仍然会以多种不同的方式获得回报，只是不通过直接持有的方式。”

加密货币被称为金融市场史上最大的泡沫，对于在高点获利了结感受如何的问题，李启威写道，感觉有些“奇怪”，但“也有些神清气爽”。比特币波动性非常大，莱特币更加严重。“我只想警告大家：必须负责任地投资。不要把你的毕生积蓄全部都拿去买虚拟数字货币，谨防它暴跌80%。”李启威在推特上如此写到。

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工程造价专业需要购买什么配置的电脑？

对于工程造价专业，建议购买以下配置的电脑：

1. 处理器：推荐选择Intel i5或以上的处理器，以满足对计算能力的要求。

2. 内存：最低建议8GB的内存，以确保能够同时处理大型项目或运行复杂的软件。

3. 存储：选择至少256GB的固态硬盘（SSD），以提供快速的数据读取和存储性能。

4. 显卡：选择独立显卡（例如NVIDIA GeForce系列），以支持CAD（计算机辅助设计）软件和渲染等图形处理需求。

5. 屏幕：选择15.6英寸以上的高分辨率屏幕，以提供更好的工作体验和图像显示效果。

6. 操作系统：选择Windows 10或更高版本的操作系统，以兼容常用的建筑和工程软件。

7. 其他：注意选择具备良好散热系统和稳定性的品牌电脑，以确保长时间的稳定运行。

另外，根据自己的具体需求和预算，可以进一步考虑外接大屏幕显示器、鼠标、键盘、打印机等外设，以提高工作效率。

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工程造价专业需要使用一些较为专业的软件，例如AutoCAD、Revit、SketchUp、MicroStation等，因此需要购买较为适合专业需求的电脑配置。

以下是建议的电脑配置：

1. 处理器：Intel Core i7或更高级别的处理器，或者AMD Ryzen 7或更高级别的处理器。

2. 显卡：NVIDIA GeForce GTX 1650或更高级别的显卡，或者AMD Radeon RX 5500 XT或更高级别的显卡。

3. 内存：16GB或以上的DDR4内存。

4. 存储：512GB或以上的SSD硬盘。

5. 显示器：建议使用27英寸以上的4K显示器，分辨率为3840x2160像素，以便更好地展示工程图纸和数据。

6. 其他：需要配备一款符合要求的键盘和鼠标，以及一个符合要求的音箱或耳机。

总之，工程造价专业需要的电脑配置相对较高，建议选择专业的工作站或笔记本电脑，以确保软件运行稳定，同时也能提高工作效率和精度。

作为工程造价专业的学生或从业人员，建议购买一台配置较高的电脑。

首先，需要一台具备较高处理器性能的电脑，如Intel i7或AMD Ryzen 7，以保证处理大量数据和复杂计算的能力。

其次，至少16GB的内存可以提供流畅的多任务处理和运行大型软件的能力。此外，建议选择一块较大的固态硬盘（至少512GB），以提供快速的数据读写速度和存储空间。

显卡方面，可以选择一块中高端的独立显卡，以支持CAD软件和其他图形处理需求。最后，一个高分辨率的显示器和一个舒适的键盘鼠标组合也是必不可少的。总之，一台配置较高的电脑可以提供流畅的工作体验和高效的数据处理能力，满足工程造价专业的需求。

作为工程造价专业的学生或从业人员，购买一台配置适当的电脑是非常重要的。

首先，需要一台性能较好的电脑，包括较高的处理器速度和内存容量，以便处理大量的数据和复杂的计算。

其次，需要一个较大的显示屏，以便同时查看多个表格和图表。此外，需要一个较大的存储空间，以便存储大量的项目文件和数据。

另外，需要一个稳定的网络连接，以便进行在线研究和与团队成员进行沟通。

最后，需要安装一些专业软件，如CAD、建筑信息模型（BIM）和成本估算软件，以便进行工程造价的计算和分析。总之，购买一台配置适当的电脑对于工程造价专业的学习和工作至关重要。

作为工程造价专业的学生或者从事相关工作的专业人士，需要购买一台具备一定配置的电脑来满足工作和学习的需求。
以下是一些通常建议的电脑配置：
1. 处理器（CPU）：建议选择性能较好的多核心处理器，如Intel i5或i7系列，或者AMD Ryzen系列。
2. 内存（RAM）：建议至少8GB的内存，以确保能同时运行多个软件和处理较大数据量的任务。
3. 存储（硬盘）：建议选择256GB或更大容量的固态硬盘（SSD），以加快系统和软件的运行速度。
4. 显卡（GPU）：由于工程造价专业通常不需要进行大规模的图形处理，通用显卡即可满足日常需求。
5. 显示器：建议选择一个较大的显示器，以便更好地进行数据分析和操作软件界面。分辨率至少1080p。
6. 操作系统：大多数工程造价专业使用Windows操作系统，建议安装最新版本的Windows 10。
7. 其他：鼠标、键盘、扬声器、摄像头等外设根据个人需要选择。
需要注意的是，根据具体的工作需求和预算，配置可能会有所不同。如果需要进行复杂的数据处理、渲染或者运行大型软件等，可能需要更高性能的硬件。因此，建议在购买前咨询专业人士或参考相关建议以确保选择到合适的配置。

大数据究竟是什么？大数据有哪些技术呢？

大数据是对海量数据进行存储、计算、统计、分析处理的一系列处理手段，处理的数据量通常是TB级，甚至是PB或EB级的数据，这是传统数据处理手段所无法完成的，其涉及的技术有分布式计算、高并发处理、高可用处理、集群、实时性计算等，汇集了当前IT领域热门流行的IT技术。

大数据 big data 国标定义：

支持一个或多个应用领域，按概念结构组织的数据集合，其概念结构描述这些数据的特征及其对

应实体间的联系。具有数量巨大、种类多样、流动速度快、特征多变等特征，并且难以用传统数据体

系结构和数据处理技术进行有效组织、存储、计算、分析和管理的数据集。

[来源：GB/T 35274-2017，定义3.1]

1、基础概念

大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据技术则主要用来解决海量数据的存储和分析。

2、特点分析

大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。

3、发展过程

Google在2004年前后发表的三篇论文，分别是文件系统GFS、计算框架MapReduce、NoSQL数据库系统BigTable。海量数据文件，分析计算，并存储，确立了大数据的基本原理和思路。

天才程序员DougCutting，也是Lucene、Nutch项目发起人。根据Google论文原理初步实现类似GFS和MapReduce的功能，后来发展成为大名鼎鼎的Hadoop。

再后来，Hadoop经过高速的发展，已经形成一个生态体系，基于Hadoop之上，有实时计算，离线计算，NoSQL存储，数据分析，机器学习等一系列内容。

从这一系列事情发展看技术规律：Google业务实践中创造性的提出论文作为基础，业务的成长和需求，迫使技术不断更新换代。所以业务是技术不断发展的关键。

就以悟空问答为例说说大数据的故事。以下说的数字都不是真实的，都是我的假设。

比如每天都有1亿的用户在悟空问答上回答问题或者阅读问答。

每天产生的内容

假设平均有1000万的用户每天回答一个问题。一个问题平均有1000的字, 平均一个汉字占2个字节byte，三张图片, 平均一帐图片300KB。那么一天的数据量就是：

文字总量：10,000,000 * 1,000 * 2 B = 20 GB

图片总量: 10,000,000 * 3 * 300KB = 9 TB

为了收集用户行为，所有的进出悟空问答页面的用户。点击，查询，停留，点赞，转发，收藏都会产生一条记录存储下来。这个量级更大。

所以粗略估计一天20TB的数据量. 一般的PC电脑配置大概1TB，一天就需要20台PC的存储。

如果一个月的，一年的数据可以算一下有多少。传统的数据库系统在量上就很难做到。

另外这些数据都是文档类型的数据。需要各种不同的存储系统支持，比如NoSQL数据库。

需要分布式数据存储，比如Hadoop的HDFS。

数据的流动

上述1000万个答案，会有1亿的人阅读。提供服务的系统成百上千。这些数据需要在网上各个系统间来回传播。需要消息系统比如Kafka。

在线用户量

同时在线的用户量在高峰时可能达到几千万。如此高的访问量需要数前台服务器同时提供一致的服务。为了给用户提供秒级的服务体现，需要加缓存系统比如redis。

机器学习，智能推荐

所有的内容包括图片都会还用来机器学习的分析，从而得到每个用户的喜好，给用户推荐合适的内容和广告。还有如此大量的数据，必须实时的分析，审核，审核通过才能发布，人工审核肯定做不到，必须利用机器来智能分析，需要模式识别，机器学习，深度学习。实时计算需要Spark，Flink等流式计算技术。

服务器的管理

几千台服务器，协同工作。网络和硬件会经常出问题。这么多的资源能够得到有效利用需要利用云计算技术，K8S等容器管理工具。还需要分布式系统的可靠性和容灾技术。

本人，@小马过河Vizit，专注于分布式系统原理和实践分享。希望利用动画生动而又准确的演示抽象的原理。欢迎关注。

关于我的名字。小马过河Vizit，意为凡事像小马过河一样，需要自己亲自尝试，探索才能获得乐趣和新知。Vizit是指Visualize it的缩写。一图胜千言，希望可以利用动画来可视化一些抽象的原理。

这是我通常与想要了解大数据的人进行对话：

问：什么是大数据？

答：大数据是描述庞大数据的术语。

问：现在，大数据有多大？

答：如此庞大，以至于无法用常规工具处理？

问：通常的工具是什么意思？

答：普通文件系统，数据库等工具。

所有这些大数据工具都有一个共同的特性：分布式计算。

因此，大数据是一个通常只能通过分布式的工具才能解决的问题。我知道这些天，每个人都在尝试将他们的BI（商业情报）工具描绘成大数据工具，但不要被喧闹声所欺骗。

问：哪些典型的大数据问题？

答：请考虑以下几点：

1，如何建立存储和保存500 TB电影/视频/文字的存储？

2，一台机器实际读取500 TB会花费多少时间？

3，如何建立可以存储数百万列和数十亿行数据而不会像乌龟一样慢的数据存储？

4，如何提供每秒数百万的读写？

5，如何解决真正复杂的问题？还记得时间的复杂性吗？想象一下，电子邮件哦公司，必须每秒钟来自不同用户30GB 电子邮件自动分类为5个类别（比如是否垃圾邮件），

或判断数百万个网站的内容，您必须准备网站名称的层次树，以使两个同级彼此非常相似。这种问题称为分类。

它们比通常的数据排序更为复杂。

随着数据的进一步增长，这些问题变得非常不可能解决。

解决此类问题需要巨大的计算能力-就RAM，CPU，磁盘读取速度而言。

问：大数据有什么用？

答：如果规模巨大，几乎每个业务计算问题都可以转换为大数据问题。