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❶ 誰要小米2S的訂單10元一個，2小時內有效

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❷ 27歲以太幣創建者獲利11億美元，以太幣值得投資嗎

以太必正在經歷重大的變革。 ETH的基本資產評估方法是不透明的，且不斷變化。如果把 ETH看作貨幣、消費品或有利息的資產，投資者就可以在分配資產時考慮一系列可能的結果。若以太坊2.0得以成功實施，投資者可望將以太坊作為持續盈利的生息資產。前途可望！EtherGroup是構建區塊鏈項目並推出中心化應用程序的第一個平台。以太坊網路成立以來最初幾年ERC-20獨特的代幣交易數量。雖然區塊鏈創業公司的市場擴張在2018年第一次泡沫破裂之後有所放緩，但總市值仍然保持著增長。雖然以太坊擁有 Tron、 Polkadot、 Cardano、 Cosmos和 Tezos等強大的競爭對手，但 Vitalik Buterin的加密貨幣平台在這方面仍處於領先地位。

ETH雖是 BTC代幣之一，但有其獨特的投資價值。而且與 BTC一樣，國內頭部交易所如歐易OKEx已全面上線包括 ETH、 LTC等主流貨幣衍生品交易，歐易OKEx本身成立時間較長，操作簡便。

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❹ 巴菲特投資印度的原因目的是什麼

據8月27日報道，沃倫·巴菲特(Warren Buffett)旗下的伯克希爾-哈薩維公司目前正在與Paytm的母公司One97進行接觸，欲向後者投資2000至2500億盧比(28.5億美元至35.7億)，這也是巴菲特對印度進行的首次投資。

據悉，在未來的幾周內，這筆交易會被最終敲定。投資完成後，作為移動支付和在線金融服務商的One97估值將會超過100億美元，同時大幅提升公司的影響力。目前，該公司已經獲得了來自於阿里巴巴和軟銀集團的投資。

「伯克希爾正在就收購該公司3%至4%的股份進行討論，並且會通過首次認購股份的形式完成。」知情人士表示。

該交易是Paytm創始人在幾周前Vijay Shekhar sharma推廣Paytm董事會會議上開始討論的，不過當時並未為敲定最終的投資規模。

通過對One97的投資，伯克希爾-哈撒韋將擁有Paytm Payments Bank大約49%的股份，而Sharma則繼續持有規定的個人股份。最近印度儲備銀行要求本地支付銀行停止增加新客戶，主要的原因是e-KYC流程的問題。

但這並未妨礙Paytm實現更激進的業務擴展計劃，Paytm目前在其新零售戰略下建立一個超本地化的線上線下綜合業務。

此舉會增加線下商店的收入，通過使用Paytm的二維碼提供更多折扣。另外Paytm也沒有向商家收取傭金，但後者必須要為物流和營銷成本支付費用。

該公司的另一個發展重點是Paytm Money，客戶可以用自己的儲蓄資金進行基金投資。該公司希望在未來三年內拓展2000萬新客戶，並且還設立了涉及人壽保險和普通保險的子公司。

❺ 小米和谷歌要在印度合作是真的嗎

近日，據外媒entrackr消息，為了增強無現金購物體驗，中國智能手機製造商小米公司在其印度市場的電子商務平台Mi.com和Mi Store應用端整合了谷歌最新推出的支付服務Google Tez。本次整合，將允許印度用戶在Mi.com和Mi Store應用上選擇無現金交易，Google Tez支持印度國家支付公司開發的統一支付介面（UPI）平台，可以提供便捷支付服務。

谷歌在今年九月推出了基於「統一支付介面」的Google Tez支付應用，目前支持英語和多個印度本土方言，包括印地語、孟加拉語、古吉拉特語、卡納達語、馬拉地語、泰米爾語和泰盧固語。而小米公司則非常看好其印度公司的發展，他們之前就已經表示，要在印度市場投資20億美元。

❻ 二手房過戶時賣家需提供哪些證件

二手房交易是指已經在房地產交易中心備過案、完成初始登記和總登記的、再次上市進行交易。二手房是相對開發商手裡的商品房而言的，是房地產產權交易二級市場的俗稱，包括商品房、允許上市交易的二手公房（房改房）、解困房、拆遷房、自建房、經濟適用房、限價房。二手房交易，現在在北京、上海、深圳等大城市是一個非常活躍的現象，其發展前景相當可觀。
二手房交易的整個過程大致分以下幾個階段：
（1）買賣雙方建立信息溝通渠道，買方了解房屋整體現狀及產權狀況，要求賣方提供合法的證件

，包括房屋所有權證書、身份證件及其它證件。
（2）如賣方提供的房屋合法，可以上市交易，買方可以交納購房定金（交納購房定金不是商品房買賣的必經程序），買賣雙方簽訂房屋買賣合同（或稱房屋買賣契約）。買賣雙方通過協商，對房屋坐落位置、產權狀況及成交價格、房屋交付時間、房屋交付、產權辦理等達成一致意見後，雙方簽訂至少一式三份的房屋買賣合同。
（3）買賣雙方共同向房地產交易管理部門提出申請，接受審查。買賣雙方向房地產管理部門提出申請手續後，管理部門要查驗有關證件，審查產權，對符合上市條件的房屋准予辦理過戶手續，對無產權或部分產權又未得到其他產權共有人書面同意的情況拒絕申請，禁止上市交易。
（4）立契。房地產交易管理部門根據交易房屋的產權狀況和購買對象，按交易部門事先設定的審批許可權逐級申報審核批准後，交易雙方才能辦理立契手續。北京市已取消了交易過程中的房地產賣契，即大家所俗稱的「白契」。
（5）繳納稅費。稅費的構成比較復雜，要根據交易房屋的性質而定。比如房改房、危改回遷房、經濟適用房與其它商品房的稅費構成是不一樣的。
（6）、辦理產權轉移過戶手續。交易雙方在房地產交易管理部門辦理完產權變更登記後，交易材料移送到發證部門，買方憑領取房屋所有權證通知單到發證部門申領新的產權證。
（7）對貸款的買房人來說在與賣方簽訂完房屋買賣合同後由買賣雙方共同到貸款銀行辦理貸款手續，銀行審核買方的資信，對雙方欲交易的房屋進行評估，以確定買方的貸款額度，然後批准買方的貸款，待雙方完成產權登記變更，買方領取房屋所有權證後，銀行將貸款一次性發放。
（8）買方領取房屋所有權證、付清所有房款，賣方交付房屋並結清所有物業費後雙方的二手房屋買賣合同全部履行完畢。
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❼ 美國證監會將ICO納入監管，將帶來什麼影響

近半年來，ICO可謂是進行的如火如荼，它的融資速度甚至讓IPO都望塵莫及。7月25日，美國證監會（SEC）宣布將部分ICO項目納入監管體系，這將給ICO項目乃至區塊鏈行業帶來何種影響？

ICO（Initialcoinoffering）即通過發行加密代幣的方式進行眾籌融資的行為。是區塊鏈公司或自治組織發行初始加密代幣，出售給合格參與者從而間接獲得資金、用於項目開發的一種融資方式。

SEC確認對ICO具有監管權源於發布的關於ICO風險教育的投資者公告，以及對由於代碼漏洞遭受黑客攻擊而崩盤的ICO項目TheDAO的調查報告。

報告聲稱，SEC依據1934年證券交易法第21條(a)的規定對ICO項目之一的TheDAO展開調查，現界定TheDAO代幣屬於有價證券范疇，並強調依據事實情況界定為有價證券的虛擬貨幣或者代幣都將納入證監會監管體系，受到聯邦證券法律的約束，無論是否利用分布式賬本技術進行發行和銷售。

金融研究機構AutonomousNext近期發布一份ICO報告顯示，ICO這種融資模式已累積實現數十億美元融資，Tezos、TheDAO、Bancor等項目更是通過ICO實現2.32億美元、1.523億美元、1.52億美元的巨額融資。2017年上半年，中國地區發生了高達26億人民幣的ICO融資。

SEC將TheDAO代幣納入監管范疇，意味著什麼？對投資者將產生什麼影響？ICO整個產業鏈條將發生什麼變化？對此，騰訊科技專訪了全球領先的數字資產服務商OKEX的首席合規官TimByun先生。

Tim先生表示，SEC的報告首先明確了DAO代幣是一種證券資產，SEC並沒有表明所有的代幣都是證券，但是很多代幣都可以根據證券交易委員會報告第11至15頁證券的四項標准被定義為證券。在B.3准則里說到：購買DAO代幣的投資者投資於一個一般性的企業，並希望從該企業獲得合理收益。有一些非證券類代幣可能並不符合這個標准，例如代幣購買者可能期望得到的是某個應用的使用權，而不是收益。

Tim先生指出，SEC的此舉將產生四個方面的影響：

影響一：美國的非合格投資者可能不能再投資ICO項目。

針對證券類代幣，在美國發行和出售證券的ICO發行人必須在美國證券交易委員會注冊或獲得豁免權。這也意味著根據SEC的監管要求，ICO項目將有可能只能向合格投資者或者非常富有的人發行。

影響二：ICO發行人可能會搬離美國。

如果代幣是一種證券，在美國發行和出售證券的ICO發行人必須在美國證券交易委員會注冊或須符合豁免注冊。針對證券類代幣，如果ICO發行人不想遵守SEC的監管要求，可以把發行活動轉移到美國境外，並且不接受美國投資者參與。

影響三：ICO代幣發放的時間和成本都將顯著增加。

針對證券類代幣，ICO代幣發行時間和成本將顯著增加。ICO平台服務提供商（例如承銷商）可以提供服務來確保ICO活動遵守了SEC的監管要求，但是成本會增加很多，融資金額也會降低很多。

影響四：ICO代幣交易平台將被迫搬離美國。

針對證券類代幣，交易平台必須在美國注冊並成為國家證券交易平台，或者獲得豁免權。從短期來看，美國的代幣交易平台必須移除證券類代幣，從長遠來看，美國的代幣交易平台可搬離美國，並且不再服務於美國客戶。

「風暴之後就會回歸平靜。」Tim先生表示，盡管許多行業參與者和觀察員可能不同意SEC的報告，但是美證券交易法是不能被違反的；希望美國證監會再發布一個針對非證券類代幣的報告，這會讓行業更明確如何發展。」

OKEX是致力於成為全球數字資產的基礎設施提供商，主要面向全球用戶提供數字資產之間的交易、OTC、錢包、保險櫃、區塊追蹤等服務。

❽ 什麼是POW和POS，二者區別聯系

POW：全稱Proof of Work，工作量證明。

POS：全稱Proof of Stake，權益證明。

這兩者都區塊鏈的共識機制，是數字貨幣的記賬方法。

區別是：

1、POW機制：工作量證明機制即對於工作量的證明，是生成要加入到區塊鏈中的一筆新的交易信息(即新區塊)時必須滿足的要求。在基於工作量證明機制構建的區塊鏈網路中，節點通過計算隨機哈希散列的數值解爭奪記賬權，求得正確的數值解以生成區塊的能力是節點算力的具體表現。

2、POS機制：權益證明要求證明人提供一定數量加密貨幣的所有權即可。權益證明機制的運作方式是，當創造一個新區塊時，礦工需要創建一個「幣權」交易，交易會按照預先設定的比例把一些幣發送給礦工本身。權益證明機制根據每個節點擁有代幣的比例和時間，依據演算法等比例地降低節點的挖礦難度，從而加快了尋找隨機數的速度。

(8)tez交易擴展閱讀：

比特幣（BitCoin）的概念最初由中本聰在2009年提出，根據中本聰的思路設計發布的開源軟體以及建構其上的P2P網路。比特幣是一種P2P形式的數字貨幣。點對點的傳輸意味著一個去中心化的支付系統。

與大多數貨幣不同，比特幣不依靠特定貨幣機構發行，它依據特定演算法，通過大量的計算產生，比特幣經濟使用整個P2P網路中眾多節點構成的分布式資料庫來確認並記錄所有的交易行為，並使用密碼學的設計來確保貨幣流通各個環節安全性。P2P的去中心化特性與演算法本身可以確保無法通過大量製造比特幣來人為操控幣值。

❾ 當下大數據發展的 8 個要點

作者 | 章劍鋒

筆者從 2008 年開始工作到現在也有 11 個年頭了，一路走來都在和數據打交道，做過大數據底層框架內核的開發（Hadoop，Pig，Tez，Spark，Livy），也做過上層大數據應用開發（寫 MapRece Job 做 ETL ，用 Hive 做 Ad hocquery，用 Tableau 做數據可視化，用 R 做數據分析）。今天我想藉此機會和大家聊聊我所理解的大數據現狀和未來。

首先讓我們來聊聊什麼是大數據。大數據這個概念已經出來很多年了（超過10年），但一直沒有一個准確的定義（也許也並不需要）。數據工程師（DataEngineer）對大數據的理解會更多從技術和系統的角度去理解，而數據分析人員（Data Analyst）對大數據理解會從產品的角度去理解，所以數據工程師（Data Engineer) 和數據分析人員（Data Analyst）所理解的大數據肯定是有差異的。我所理解的大數據是這樣的，大數據不是單一的一種技術或者產品，它是所有與數據相關的綜合學科。看大數據我會從 2 個維度來看，一個是數據流的維度（下圖的水平軸），另外一個是技術棧的維度（下圖的縱軸）。

其實我一直不太喜歡張口閉口講「大數據」，我更喜歡說「數據」。因為大數據的本質在於「數據」，而不是「大」。由於媒體一直重點宣揚大數據的「大」，所以有時候我們往往會忽然大數據的本質在「數據」，而不是「大」，「大」只是你看到的表相，本質還是數據自身。

在我們講清楚大數據的含義之後，我們來聊聊大數據目前到底處在一個什麼樣的位置。從歷史發展的角度來看，每一項新技術都會經歷下面這樣一個技術成熟度曲線。

當一項新技術剛出來的時候人們會非常樂觀，常常以為這項技術會給人類帶來巨大的變革，對此持有過高的期望，所以這項技術一開始會以非常快的速度受到大家追捧，然後到達一個頂峰，之後人們開始認識到這項新技術並沒有當初預想的那麼具有革命性，然後會過於悲觀，之後就會經歷泡沫階段。等沉寂一定階段之後，人們開始回歸理性，正視這項技術的價值，然後開始正確的應用這項技術，從此這項技術開始走向穩步向前發展的道路。（題外話，筆者在看這幅圖的時候也聯想到了一個男人對婚姻看法的曲線圖，大家自己腦補）。

1、從大數據的歷史來看，大數據已經經歷了 2 個重要階段

兩個重要階段是指過高期望的峰值和泡沫化的底谷期 。現在正處於穩步向前發展的階段。我們可以從 googletrend 上 big data 的曲線就能印證。大數據大約從 2009 年開始走向人們的視野，在 2015 年左右走向了頂峰，然後慢慢走向下降通道（當然這張曲線並不會和上面這張技術成熟度曲線完全擬合，比如技術曲線處在下降通道有可能會使討論這項技術的搜索量增加）。

接下來我想講一下我對大數據領域未來趨勢的幾個判斷。

2、數據規模會繼續擴大，大數據將繼續發揚光

前面已經提到過，大數據已經度過了過高期望的峰值和泡沫化的底谷期，現在正在穩步向前發展。做這樣判斷主要有以下 2 個原因：

上游數據規模會繼續增長，特別是由於 IOT 技術的發展和成熟，以及未來 5G 技術的鋪開。在可預測的未來，數據規模仍將繼續快速增長，這是能夠帶動大數據持續穩定向前發展的基本動力。 下游數據產業還有很多發展的空間，還有很多數據的價值我們沒有挖掘出來。

雖然現在人工智慧，區塊鏈搶去了大數據的風口位置，也許大數據成不了未來的主角，但大數據也絕對不是跑龍套的，大數據仍將扮演一個重要而基礎的角色。可以這么說，只要有數據在，大數據就永遠不會過時。我想在大部分人的有生之年，我們都會見證大數據的持續向上發展。

3、數據的實時性需求將更加突出

之前大數據遇到的最大挑戰在於數據規模大（所以大家會稱之為「大數據」），經過工業界多年的努力和實踐，規模大這個問題基本已經解決了。接下來幾年，更大的挑戰在於速度，也就是實時性。而大數據的實時性並不是指簡單的傳輸數據或者處理數據的實時性，而是從端到端的實時，任何一個步驟速度慢了，就影響整個大數據系統的實時性。所以大數據的實時性，包括以下幾個方面：

快速獲取和傳輸數據 快速計算處理數據 實時可視化數據 在線機器學習，實時更新機器學習模型

目前以 Kafka，Flink 為代表的流處理計算引擎已經為實時計算提供了堅實的底層技術支持，相信未來在實時可視化數據以及在線機器學習方面會有更多優秀的產品涌現出來。當大數據的實時性增強之後，在數據消費端會產生更多有價值的數據，從而形成一個更高效的數據閉環，促進整個數據流的良性發展。

4、大數據基礎設施往雲上遷移勢不可擋

目前IT基礎設施往雲上遷移不再是一個大家還需要爭論的問題，這是大勢所趨。當然我這邊說的雲並不單單指公有雲，也包括私有雲，混合雲。因為由於每個企業的業務屬性不同，對數據安全性的要求不同，不可能把所有的大數據設施都部署在公有雲上，但向雲上遷移這是一個未來註定的選擇。目前各大雲廠商都提供了各種各樣的大數據產品以滿足各種用戶需求，包括平台型（PAAS) 的 EMR ，服務型 (SAAS) 的數據可視化產品等等。大數據基礎設施的雲化對大數據技術和產品產生也有相應的影響。大數據領域的框架和產品將更加 Cloud Native 。

計算和存儲的分離。我們知道每個公有雲都有自己對應的分布式存儲，比如 AWS 的 S3 。 S3 在一些場合可以替換我們所熟知的 HDFS ，而且成本更低。而 S3 的物理存儲並不是在 EC2 上面，對 EC2 來說， S3 是 remote storage 。所以如果你要是 AWS 上面做大數據開發和應用，而且你的數據是在 S3 上，那麼你就自然而然用到了計算和存儲的分離。 擁抱容器，與 Kubernate 的整合大勢所趨，我們知道在雲環境中 Kuberneate 基本上已經是容器資源調度的標准。 更具有彈性（Elastic）。 與雲上其他產品和服務整合更加緊密。

5、大數據產品全鏈路化

全鏈路化是指提供端到端的全鏈路解決方案，而不是簡單的堆積一些大數據產品組件。以 Hadoop 為代表的大數據產品一直被人詬病的主要問題就是用戶使用門檻過高，二次開發成本太高。全鏈路化就是為了解決這一問題，用戶需要的並不是 Hadoop，Spark，Flink 等這些技術，而是要以這些技術為基礎的能解決業務問題的產品。 Cloudera 的從 Edge 到 AI 是我比較認同的方案。大數據的價值並不是數據本身，而是數據背後所隱藏的對業務有影響的信息和知識。下面是一張摘自 wikipedia 的經典數據金字塔的圖。

大數據技術就是對最原始的數據進行不斷處理加工提煉，金字塔每上去一層，對應的數據量會越小，同時對業務的影響價值會更大更快。而要從數據（Data) 最終提煉出智慧（Wisdom），數據要經過一條很長的數據流鏈路，沒有一套完整的系統保證整條鏈路的高效運轉是很難保證最終從數據中提煉出來有價值的東西的，所以大數據未來產品全鏈路化是另外一個大的趨勢。

6、大數據技術往下游數據消費和應用端轉移

上面講到了大數據的全鏈路發展趨勢，那麼這條長長的數據鏈路目前的狀況是如何，未來又會有什麼樣的趨勢呢？

我的判斷是未來大數據技術的創新和發力會更多的轉移到下游數據消費和應用端。之前十多年大數據的發展主要集中在底層的框架，比如最開始引領大數據風潮的 Hadoop ，後來的計算引擎佼佼者 Spark，Flink 以及消息中間件 Kafka ，資源調度器 Kubernetes 等等，每個細分領域都涌現出了一系列優秀的產品。總的來說，在底層技術框架這塊，大數據領域已經基本打好了基礎，接下來要做的是如何利用這些技術為企業提供最佳用戶體驗的產品，以解決用戶的實際業務問題，或者說未來大數據的側重點將從底層走向上層。之前的大數據創新更偏向於 IAAS 和 PAAS ，未來你將看到更多 SAAS 類型的大數據產品和創新。從近期一些國外廠商的收購案例，我們可以略微看出一些端倪。1、2019 年 6 月 7 日，谷歌宣布以 26 億美元收購了數據分析公司 Looker，並將該公司並入 Google Cloud。2、2019 年 6 月 10 日，Salesforce 宣布以 157 億美元的全股票交易收購 Tableau ，旨在夯實在數據可視化以及幫助企業解讀所使用和所積累的海量數據的其他工具方面的工作。3、2019 年 9 月初，Cloudera 宣布收購 Arcadia Data 。 Arcadia Data 是一家雲原生 AI 驅動的商業智能實時分析廠商。面對最終用戶的大數據產品將是未來大數據競爭的重點，我相信會未來大數據領域的創新也將來源於此，未來 5 年內大概率至少還會再出一個類似 Looker 這樣的公司，但是很難再出一個類似 Spark 的計算引擎。

7、底層技術的集中化和上層應用的全面開花

學習過大數據的人都會感嘆大數據領域的東西真是多，特別是底層技術，感覺學都學不來。經過多年的廝殺和競爭，很多優秀的產品已經脫穎而出，也有很多產品慢慢走向消亡。比如批處理領域的 Spark 引擎基本上已經成為批處理領域的佼佼者，傳統的 MapRece 除了一些舊有的系統，基本不太可能會開發新的 MapRece 應用。 Flink 也基本上成為低延遲流處理領域的不二選擇，原有的 Storm 系統也開始慢慢退出歷史舞台。同樣 Kafka 也在消息中間件領域基本上占據了壟斷地位。未來的底層大數據生態圈中將不再有那麼多的新的技術和框架，每個細分領域都將優勝劣汰，走向成熟，更加集中化。未來更大的創新將更多來來自上層應用或者全鏈路的整合方面。在大數據的上層應用方面未來將會迎來有更多的創新和發展，比如基於大數據上的BI產品， AI 產品等等，某個垂直領域的大數據應用等等，我相信未來我們會看到更多這方面的創新和發展。

8、開源閉源並駕齊驅

大數據領域並不是只有 Hadoop，Spark，Flink 等這類大家耳熟能詳的開源產品，還有很多優秀的閉源產品，比如 AWS 上的 Redshift ，阿里的 MaxCompute 等等。這些產品雖然沒有開源產品那麼受開發者歡迎，但是他們對於很多非互聯網企業來說是非常受歡迎的。因為對於一個企業來說，採用哪種大數據產品有很多因素需要考慮，否開源並不是唯一標准。產品是否穩定，是否有商業公司支持，是否足夠安全，是否能和現有系統整合等等往往是某些企業更需要考慮的東西，而閉源產品往往在這類企業級產品特性上具有優勢。

最近幾年開源產品受公有雲的影響非常大，公有雲可以無償享受開源的成果，搶走了開源產品背後的商業公司很多市場份額，所以最近很多開源產品背後的商業公司開始改變策略，有些甚至修改了 Licence 。不過我覺得公有雲廠商不會殺死那些開源產品背後的商業公司，否則就是殺雞取卵，殺死開源產品背後的商業公司，其實就是殺死開源產品的最大技術創新者，也就是殺死開源產品本身。我相信開源界和公有雲廠商最終會取得一個平衡，開源仍然會是一個主流，仍然會是創新的主力，一些優秀的閉源產品同樣也會占據一定的市場空間。

最後我想再次總結下本文的幾個要點：

1、目前大數據已經度過了最火的峰值期和泡沫化的底谷期，現在正處於穩步向前發展的階段。2、數據規模會繼續擴大，大數據將繼續發揚光大3、 數據的實時性需求將更加突出4、大數據基礎設施往雲上遷移勢不可擋5、大數據產品全鏈路化6、大數據技術往下游數據消費和應用端轉移7、底層技術的集中化和上層應用的全面開花8、開源閉源並駕齊驅