萊特幣
目前市值:1037億
投資回報率5476.74%
首日開盤價:27.9014
歷史最高價:2435.07
24小時交易量:1988.87萬
創造者:CharlieLee畢業于麻省理工大學,曾是谷歌的員工,同時也是創始人李啟元的弟弟,他于2011年設計了萊特幣
萊特幣Litecoin(簡寫:LTC,貨幣符號:)是一種基于"點對點"(peer-to-peer)技術的網絡貨幣,也是MIT/X11許可下的一個開源軟件項目。它可以幫助用戶即時付款給世界上任何一個人。
Mass社區開發者?Elon:打造硬盤最強共識機制PoC:金色財經現場報道,8月23日,在成都舉辦的“全球區塊鏈算力大會暨新基建礦業峰會”上,Mass社區開發者?Elon做了主題為《Mass如何建立硬盤最強共識機制》的演講。Elon表示,共識的過程每一輪都要進行選主、造塊、驗證、上鏈四個階段,Mass對基礎共識與鏈上共識進行了解耦,建立了PoC共識算法,可同時并行為多個公有鏈提供共識服務。[2020/8/23]
V神:區塊鏈最強大的特性之一便是可獨立驗證各個執行部分:8月17日,V神在其個人網站發布《區塊鏈驗證的哲學》文章稱,區塊鏈最強大的特性之一就是可以獨立驗證區塊鏈執行的每個部分。即使大多數礦工(或PoS中的驗證者)被攻擊者接管,但如果該攻擊者試圖推送無效區塊,網絡也可以將直接拒絕這些區塊。即使是當時未驗證區塊的那些用戶,也可以(可能會自動)警告那些有嫌疑的用戶,并實施檢查,自動拒絕那些未遵循規則的區塊。與此同時,V神還表示,驗證對于用戶主要有兩大益處:1.最大程度地提高了節點可以準確確定并在規范鏈(社區認可的合法鏈)上發言的機會。2.證明鏈的有效性。[2020/8/18]
萊特幣技術上跟比特幣的原理基本一樣,創造和轉讓基于一種開源的加密協議,不受任何中央機構的管理,發行最初的目的是為了改進比特幣的,所以他們會有不同之處。
聲音 | CNBC主持人:實用代幣是很長一段時間內最強大的金融工具:CNBC數字貨幣節目主持人Ran Neuner在Twitter表示,他認為實用代幣是在很長一段時間內創建的最強大的金融工具,它可以實現其他工具所不能達到的網絡效果。他認為大家應該自我調節 ICO,并希望監管很快到來。[2018/9/27]
第一個:萊特幣網格每2.5分鐘就可以處理一個區塊,而比特幣要十分鐘交易的確認速度會更快。
第二個:萊特幣總發行量8400萬個,是比特幣發行量的四倍之多
第三個:萊特幣的工作量證明算法中使用了由ColinPercival首次提出的scrypy的加密算法,就是說每一個萊特幣被分成100000000個更小的單位,0有點多,可以認為是小數點后9位來作為單位。
萊特幣是怎么產生呢?
當然是跟比特幣一樣需要通過“礦工挖礦”產生,挖礦是通過計算機顯卡進行哈希計算,當計算到“爆礦”的數值,就會獲得萊特幣獎勵,萊特幣的推出,很快得到了極好的發展,算力增長迅速,從開始的一臺兩臺就可以挖礦已經遠遠跟不上算力增長速度,如同比特幣的發展一般,產生了多個礦池,通過集合大家所有的算力來增加“爆礦”值得概率
說說萊特的輝煌史,2013年11月17日價格27元,而到了當月27日已經暴漲到117元,十天300%,隨后繼續上漲,一度突破300元,截止2013年12月16日,萊特幣在國內交易平臺的價格回落至170元左右,甚至當時一度被人稱之為“比特黃金,萊特銀”
2017年初,也就是上一個牛市,萊特幣從最低3.83美金的價格一路上漲,甚至在12月開始出現每天翻番的瘋狂速度狂飆。當時最高價達到375.29美金,當年漲幅達到可怕的90倍
根據數據對比,中國不僅是世界上比特幣交易最大的市場,也控制著全球的萊特幣交易,火幣網,OKex,幣安,每個交易平臺的萊特幣交易量,基本都超越了全球其他所有交易所的交易量總和。
這里是北迪社區,我們一起了解,挖掘幣圈更有意義的價值。
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狗狗幣漲勢一騎絕塵,攪動幣圈人“路轉粉”。年初上車的王巖已在這場狂歡中收獲了一波,隨即成了狗狗幣的“安利粉”.
1900/1/1 0:00:00本欄目由俠客島與《中國經濟周刊》聯合出品這是經濟Ke的第84篇文章自問世起,幣值累計漲幅1923倍,特斯拉創始人一路發推特助攻.
1900/1/1 0:00:00如果說道美國的這所學院,它是常春藤盟校中唯一叫“學院”而不叫“大學”的,雖為私立研究型大學,但由于其保持著極其“小而精”的學術標準,所以一直保留其“學院”的稱號.
1900/1/1 0:00:00詞根前綴后綴 前綴+詞根 詞根+后綴 前綴+詞根+后綴前綴 一.表示否定的前綴 1.dis-加在名詞、形容詞,動詞之前.
1900/1/1 0:00:00中國礦業大學簡介: 中國礦業大學-徐州,是教育部、江蘇省和應急管理部三方共建的“211工程”“985工程優勢學科創新平臺”高校,是我國傳統能源研究強校.
1900/1/1 0:00:00前言 Python具有強大的軟件包,例如Numpy,Scikit,Pandas和TensorFlow,可以進行定量工作,機器學習等.
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