以太坊经典166（以太坊经典值得投资吗）

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本文目录一览：

• 1、区块链借款骗局有哪些(区块链骗)
• 2、学solidity之前需要有什么其他汇编语言的基础吗?
• 3、元宇宙科普帖什么是NFT
• 4、sklearn中kfold和cross_val_score有什么差别?

区块链借款骗局有哪些(区块链骗)

庞氏骗局是对金融行业投资资金行骗的叫法，金字塔骗术(Pyramidscheme)的始祖，许多不法的传俏集团就是利用这一招聚敛钱财的，这类骗局是一个名为查尔斯·庞兹的投机商人“创造发明”的。庞氏骗局在我国称为“拆东墙补西墙”，“借鸡生蛋”。

云挖矿：特点：骗子推销虚拟矿机，宣传通过云挖矿可以躺着赚钱。他们声称这些虚拟矿机具有高算力、低能耗等优点，能够轻松挖到虚拟货币。风险：这些虚拟矿机可能只是骗子手里的几行代码，后台数据可以随意篡改。而且，矿机挖矿本身就很耗电，电费成本很高。

分等级制度：一般传销喜欢搞分级模式，发展会员，而正规的区块链是没有的。 验证你的实名制之类：凡是需要什么群主/工会/上级来验证你的实名制那都是传销。

区块链钱包类的骗局。我觉得这个世界上最懂人性的是两类人，一类是心理学家，一类就是骗子。在这些幕后大佬，大骗子的眼里，区块链这项新技术，与虚拟币搅一起，是一个绝好的故事框架，稍微加工一下就可以拿来圈钱。

区块链骗局最新分析：骗局概述 近期，一起打着“币圈第一大资金盘”幌子的网络传销案被揭露。该案利用区块链技术和数字货币进行非法传销活动，短短一年内发展了200余万会员，层级关系高达3000余层，涉案金额超过500亿元。

区块链骗局主要有以下四种方式，了解这些方式有助于避免上当受骗：虚拟货币诈骗：骗局描述：诈骗分子通过各种手段诱骗人们购买所谓的“虚拟货币”，并声称这些货币能够获得高额回报。但实际上，这些虚拟货币并不具有实际价值，只是一种纯粹的骗局。

学solidity之前需要有什么其他汇编语言的基础吗?

最后，Solidity 开发人员的高薪也表明了市场需求，年薪高达 166，000 美元。入门 Solidity 无需其他特定汇编语言基础，互联网上提供了丰富的免费 Web3 开发教程，无论是 YouTube、Udemy 还是 PluralSight 等专业网站，都能帮助您开始这段学习之旅。

Solidity 语言是一种专门用于编写和执行智能合约的语言，是在以太坊虚拟机基础上运行的、面向合约的高级语言。“分布式平台”部分意味着任何人都可以建立并运行以太坊节点，就像任何人都可以运行比特币节点一样。

WebAssembly提供了一种统一的编译目标，几乎可以使用任何语言进行编写，并且编译器已支持C、C++、Rust等语言，甚至有从Solidity（以太坊智能合约语言）到WebAssembly的编译器正在开发中。WebAssembly提供了一种虚拟的机器语言，它有自己的汇编语言格式（*.wat），可以直接通过工具编译为二进制文件（*.wasm）。

Femboy Capital的博文以一种轻松的方式介绍EVM，解释堆栈原理，并提供基础的汇编语言知识，助你编写简单代码。Takenobu T.的EVM图解PPT演示，用独特的视觉效果生动展示EVM运行机制，以及如何操作世界状态和更多复杂概念。

元宇宙科普帖什么是NFT

1、NFT活动可以远远超过交易，包括能够借贷，支持部分所有权(例如NIFTEX)或将其用作贷款的抵押品(例如NFTfi)等行为。当您能够将NFT与DeFi构建块相结合时，可能性是无穷无尽的。

2、在一些科普文章中显示，NFT的概念最早可以追溯到1993年，比特币先驱之一的HalFinney提出的加密交易卡(CryptoTradingCards)概念中，就有NFT的原型。 之后，2012诞生的彩色币、2014年创立的点对点金融平台Counterparty上的“RarePepes”，将NFT从概念落地到数字世界。

3、在一些科普文章中显示，NFT的概念最早可以追溯到1993年，比特币先驱之一的Hal Finney 提出的加密交易卡( Crypto Trading Cards)概念中，就有NFT的原型。之后，2012诞生的彩色币、2014年创立的点对点金融平台Counterparty上的“Rare Pepes”，将NFT从概念落地到数字世界。

sklearn中kfold和cross_val_score有什么差别?

1、SKALE Network通过文件存储和链间通讯扩展功能，文件存储采用数据可用性协议，链间通讯采用BLS阈值签名。引入IMA跨链桥，允许以太坊与SKALE链之间安全传输数字资产和通用消息数据。通证系统为验证节点和开发者提供参与权，持有者可参与治理网络。生态发展与投融资情况表明网络建设与资金支持。

2、sklearn中的cross_val_score函数是用于评估模型性能的重要工具，它通过交叉验证策略来计算模型的平均得分。以下是关于cross_val_score函数的详细解函数作用：该函数主要用于评估给定模型在不同验证方法下的表现，通过多次分割数据集并计算得分，最终得到模型的平均得分。

3、sklearn中的cross_val_score函数是评估模型性能的重要工具，尤其是在数据集分割后，它能帮助我们了解模型在不同验证方法下的表现。该函数接受一系列参数，如estimator（模型实例）、数据集X和y（可选）、交叉验证策略cv、评分标准scoring等。

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