微软发布Flash播放器“杀手

根据Dune Analytics的数据，目前WBTC拥有80.4%的比特币DeFi市场份额，最接近的竞争对手是renBTC，它占有11.9%的市场份额。

九、挖矿

跟前几年一样，2020年比特币的算力连续创下历史新高，年初仅略高于每秒100 EH/s，随后在10月份攀升至历史最高值157.6 EH/s。

由于比特币的价值增长速度快于挖矿难度变化，比特币挖矿的盈利能力在整个2020年都在增长，单位挖矿收益从年初的0.155美元上升到0.2 美元的峰值。
 

很多时候就连开发这些机器人程序的程序员也不知道它们究竟是如何运行的，对这些“机器员工”的工作方式大公司也常常讳莫如深。不过，程序并不会进行自我创造，除非是我们让他们进行自我创造。

人们需要教程序如何创造自己，也有一些人称其为程序制造程序或程序教程序。不管怎样，人们并非直接教程序，而是告诉程序如何自主学习。明白这一点后，就可以开始学习了，可是要想真正上手机器学习，所需时间少则几秒，多则数年。

列证

假如给程序展示一张有猫的图片，它如何能认出这是只猫。人类可以分辨出这是只猫，但你怎么知道这是只猫呢?

可能已经有人告诉你猫的长相，然后当你看到不认识的猫时，又有人告诉你那也是只猫，但如果是你一生中从未见过的蓝猫呢，情况就不一样了，但你仍然可以根据猫的共同特征来判断它是只猫。

换个角度来思考这个问题，你就会发现其他事物也有同样的模式，比如别人告诉你这类事物都是猫，这便是你为何能分辨出蓝猫是猫的原因。这也正是机器学习的功能。它创造出一个机器人程序，给它输入大量的资源并告诉它如何分类，如果存在足够多的模式，它就能教会自己识别猫。

再比如教机器玩踩钢琴块儿的游戏。这是一款十分流行的游戏，玩家需要踩着黑块儿前进，随着歌曲节奏加快，玩家要努力跟上节奏，不能踩黑块儿以外的地方，也不能错过黑块儿。

人类当然可以认出哪个是黑块儿，然后点中它。现在如果是你自己创建游戏，可能只需要告诉机器如何操作就可以了，但对于更复杂的过程和游戏来说，就没那么简单了。

为了教机器人程序玩儿这个游戏，引入了“代”这个概念。第一轮游戏开始时，若干个程序齐刷刷地踩向屏幕。未踩中黑块儿或踩错黑块儿的程序要么被摧毁，要么被回收，无论是哪种方式，它们都不会再延续到下一代程序中。那些踩中了正确黑块儿的将进入下一代程序，并为下一代制造出更多的程序。

第一代程序很可能还没开始，游戏就结束了，一分也没得到。事实上，它们会经历几十代甚至数百代的时间才能连续踩对几次，但最终机器学习能教会这些程序玩这个游戏并把它们训练得非常优秀，甚至是人们做梦也想不到的优秀。

它们究竟是怎样学习的

 

（编辑：桂林站长网）

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