2022年4月28日19：00，爱分析举办了低代码应用实际报告解读线上分享会，详情请看海报

Methodot 2022-04-18 14:04:20

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2008年爆发全球金融危机，同年11月1日，一个自称中本聪（Satoshi Nakamoto）的人在P2P foundation网站上发布了比特币白皮书《比特币：一种点对点的电子现金系统》 [6] ，陈述了他对电子货币的新设想——比特币就此面世。2009年1月3日，比特币创世区块诞生。和法定货币相比，比特币没有一个集中的发行方，而是由网络节点的计算生成，谁都有可能参与制造比特币，而且可以全世界流通，可以在任意一台接入互联网的电脑上买卖，不管身处何方，任何人都可以挖掘、购买、出售或收取比特币，并且在交易过程中外人无法辨认用户身份信息。2009年1月5日，不受央行和任何金融机构控制的比特币诞生。比特币是一种数字货币，由计算机生成的一串串复杂代码组成，新比特币通过预设的程序制造。每当比特币进入主流媒体的视野时，主流媒体总会请一些主流经济学家分析一下比特币。早先，这些分析总是集中在比特币是不是骗局。而现如今的分析总是集中在比特币能否成为未来的主流货币。而这其中争论的焦点又往往集中在比特币的通缩特性上。 [7] 不少比特币玩家是被比特币的不能随意增发所吸引的。和比特币玩家的态度截然相反，经济学家们对比特币2100万固定总量的态度两极分化。凯恩斯学派的经济学家们认为政府应该积极调控货币总量，用货币政策的松紧来为经济适时的加油或者刹车。因此，他们认为比特币固定总量货币牺牲了可调控性，而且更糟糕的是将不可避免地导致通货紧缩，进而伤害整体经济。奥地利学派经济学家们的观点却截然相反，他们认为政府对货币的干预越少越好，货币总量的固定导致的通缩并没什么大不了的，甚至是社会进步的标志。比特币网络通过“挖矿”来生成新的比特币。所谓“挖矿”实质上是用计算机解决一项复杂的数学问题，来保证比特币网络分布式记账系统的一致性。比特币网络会自动调整数学问题的难度，让整个网络约每10分钟得到一个合格答案。随后比特币网络会新生成一定量的比特币作为区块奖励，奖励获得答案的人。 [6] 2009年，比特币诞生的时候，区块奖励是50个比特币。诞生10分钟后，第一批50个比特币生成了，而此时的货币总量就是50。随后比特币就以约每10分钟50个的速度增长。当总量达到1050万时（2100万的50%），区块奖励减半为25个。当总量达到1575万（新产出525万，即1050的50%）时，区块奖励再减半为12.5个。该货币系统曾在4年内只有不超过1050万个，之后的总数量将被永久限制在约2100万个。 [3] [8] 比特币是一种虚拟货币，数量有限，但是可以用来套现：可以兑换成大多数国家的货币。你可以使用比特币购买一些虚拟的物品，比如网络游戏当中的衣服、帽子、装备等，只要有人接受，你也可以使用比特币购买现实生活当中的物品。 2014年2月25日，“比特币中国”的比特币开盘价格为3562.41元，截至下午4点40分，价格已下跌至3185元，跌幅逾10%。根据该平台的历史行情数据显示，在2014年1月27日，1比特币还能兑换5032元人民币。这意味着，该平台上不到一个月，比特币价格已下跌了36.7%。同年9月9日，美国电商巨头eBay宣布，该公司旗下支付处理子公司Braintree将开始接受比特币支付。该公司已与比特币交易平台Coinbase达成合作，开始接受这种相对较新的支付手段。虽然eBay市场交易平台和PayPal业务还不接受比特币支付，但旅行房屋租赁社区Airbnb和租车服务Uber等Braintree客户将可开始接受这种虚拟货币。Braintree的主要业务是面向企业提供支付处理软件，该公司在2013年被eBay以大约8亿美元的价格收购。 2017年1月22日晚间，火币网、比特币中国与OKCoin币行相继在各自官网发布公告称，为进一步抑制投机，防止价格剧烈波动，各平台将于1月24日中午12：00起开始收取交易服务费，服务费按成交金额的0.2%固定费率收取，且主动成交和被动成交费率一致。 [9] 5月5日，OKCoin币行网的新数据显示，比特币的价格刚刚再度刷新历史，截止发稿前高触及9222元人民币高位。1月24日中午12：00起，中国三大比特币平台正式开始收取交易费。9月4日，央行等七部委发公告称中国禁止虚拟货币交易。同年12月17日，比特币达到历史高价19850美元。 2018年11月25日，比特币跌破4000美元大关，后稳定在3000多美元。 [10] 11月19日，加密货币恢复跌势，比特币自2017年10月以来首次下探5000美元大关，原因是之前BCH出现硬分叉，且监管部门对首次代币发行（ICO）加强了审查。 [10] 11月21日凌晨4点半，coinbase平台比特币报价跌破4100美元，创下了13个月以来的新低。 2019年4月，比特币再次突破5000美元大关，创年内新高。 [11] 5月12日，比特币近八个月来首次突破7000美元。 [12] 5月14日，据coinmarketcap报价显示，比特币站上8000美元，24小时内上涨14.68%。 [13] 6月22日，比特币价格突破10000美元大关。比特币价格在10200左右震荡，24小时涨幅近7%。 [14] 6月26日，比特币价格一举突破12000美元，创下自去年1月来近17个月高点。 [15] 6月27日早间，比特币价格一度接近14000美元，再创年内新高。 [16] 2020年2月10日，比特币突破了一万美元。据交易数据，比特币的价格涨幅突破3% [17] 。3月12日，据加密货币交易平台Bitstamp数据显示，19点44分，比特币低价格已跌至5731美元 [18] 。5月8日，比特币突破10000美元关口，创下2月份以来的新高 [19] 。5月10日早上8点开始，比特币单价在半小时内从9500美元价位瞬间下跌了上千美元，低价格跌破8200美元，高价差超1400美元 [20] 。7月26日下午6点，比特币短时极速拉升，高触及10150.15USDT，日内大涨幅超过4%，这是2020年6月2日以来首次突破1万美元关口 [21] 。11月4日，比特币价格正式突破14000美元 [22] 。11月12日晚，比特币价格突破16000美元，刷新2018年1月以来新高，一周涨超8.6%。比特币总市值突破2915亿美元 [23] 。11月18日，比特币价格突破17000美元 [24] 。12月1日，比特币价格报19455.31美元，24小时涨幅为5.05%。 [25] 12月17日，比特币价格突破23000美元整数关口，刷新历史新高，日内涨幅超7.5%。 [26] 截至12月27日19时20分，比特币报价28273.06美元。 [27] 2021年1月8日，比特币涨至4万美元关口上方，高至40402美元

2022 / 01/ 30: 新版esptool 刷micropython固件指令不是 esptool.py cmd... 而是 esptool cmd... 即可;另外rshell 在 >= python 3.10 的时候出错解决方法可以查看: 已于2022年发布的: 第二章：修复rshell在python3.10出错免费内容： https://edu.csdn.net/course/detail/29666 micropython语法和python3一样,编写起来非常方便。如果你快速入门单片机玩物联网而且像轻松实现各种功能，那绝力推荐使用micropython。方便易懂易学。同时如果你懂C语音，也可以用C写好函数并编译进micropython固件里然后进入micropython调用（非必须）。能通过WIFI联网(2.1章)，也能通过sim卡使用2G/3G/4G/5G联网（4.5章）。为实现语音控制，本教程会教大家使用tensorflow利用神经网络训练自己的语音模型并应用。为实现通过网页控制，本教程会教大家linux(debian10 nginx->uwsgi->python3->postgresql)网站前后台入门。为记录单片机传输过来的数据，本教程会教大家入门数据库。本教程会通过通俗易懂的比喻来讲解各种原理与思路，并手把手编写程序来实现各项功能。本教程micropython版本是 2019年6月发布的1.11；更多内容请看视频列表。学习这门课程之前你需要至少掌握: 1: python3基础（变量, 循环, 函数, 常用库, 常用方法）。本视频使用到的零件与淘宝上大致价格: 1: 超声波传感器(3) 2: MAX9814麦克风放大模块(8) 3: DHT22(15) 4: LED(0.1) 5: 8路5V低电平触发继电器(12) 6: HX1838红外接收模块(2) 7：红外发射管(0.1)，HX1838红外接收板(1) other: 电表, 排线, 面包板(2)*2,ESP32(28)

数据仓库（Data Warehouse）简称DW或DWH，是数据库的一种概念上的升级，可以说是为满足新需求设计的一种新数据库，而这个数据库是需容纳更多的数据，更加庞大的数据集，从逻辑上讲数据仓库和数据库是没有什么区别的。为企业所有级别的决策制定过程，提供所有类型数据支撑的战略集合，主要是用于数据挖掘和数据分析，以建立数据沙盘为基础，为消灭消息孤岛和支持决策为目的而创建的。数据仓库的应用 1.数据分析、数据挖掘、人工智能、机器学习、风险控制、无人驾驶。 2.数据化运营、精准运营。 3.广告精准、智能投放。随着我们从IT时代步入DT时代，数据积累量也与日俱增，同时伴随着互联网的发展，越来越多的应用场景产生，传统的数据处理、存储方式已经不能满足日益增长的需求。而互联网行业相比传统行业对新生事物的接受度更高、应用场景更复杂，因此基于大数据构建的数据仓库先在互联网行业得到了尝试。高性能高扩展的亿级电商全端实时数据仓库全实现（PC、移动、小程序），以热门的互联网电商实际业务应用场景为案例讲解，对电商数据仓库的常见实战指标以及难点实战指标进行了详尽讲解，具体指标包括：每日、月大盘收入报表、高付费用户分析报表、流量域多方位分析、营销域多方位分析、实时排行榜指标分析、用户主题分析、店铺主题时间区间分析等，数据分析涵盖全端（PC、移动、小程序）应用，与互联网企业大数据技术同步，让大家能够真正学到大数据企业级数据仓库的实战经验。本课程凝聚讲师多年一线大数据企业实际项目经验，大数据企业在职架构师亲自授课，全程实操代码，带你体验真实的大数据开发过程，代码现场调试。通过本课程的学习再加上老师的答疑，你完全可以将本案例直接应用于企业。本套课程可以满足世面上绝大多数大数据企业级的数据仓库业务场景，全部代码可以直接部署企业，支撑亿级并发数据分析。该项目代码也是具有极高的商业价值的，大家可以根据自己的业务进行修改,便可以使用。本课程包含的技术：开发工具为：IDEA、WebStorm Flink1.9.0 Greenplum5.0.0 Hadoop2.6.0 Hbase1.0.0 Kafka2.1.0 Hive1.1.0 HDFS、MapReduce Redis、Flume Sqoop、Zookeeper MyBatis、EhCache SpringBoot2.0.2.RELEASE SpringCloud Finchley.RELEASE Binlog、Canal MySQL、MyCat Vue.js、Nodejs Highcharts课程亮点： 1.与企业对接、真实工业界产品 2.支持海量数据的分析 3.支持全端实时数据分析 4.通用数据仓库分层解决方案 5.数据库实时同步解决方案 6.主流微服务后端系统 7.电商数据仓库实战指标 8.实时加离线多方位分析 9.互联网大数据企业热门技术栈 10.分布式数据库存储解决方案 11.涵盖主流前端技术VUE+jQuery+Ajax+NodeJS 12.大数据热门技术Flink新版本13.集成SpringCloud实现统一整合方案 14.全程代码实操，提供全部代码和资料 15.提供答疑和提供企业技术方案咨询企业一线架构师讲授，代码企业直接复用，提供企业解决方案。版权归作者所有，盗版将进行法律维权。

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