現在588挖eth用什麼核心
1.5500XT ETH 27M 80W
2.560XT ETH 29M 95W
3.478/488 ETH 30M 120W
4.R9 390 8G ETH 30M 270W
5.578/588/598 ETH 30M 120W
6.5600XT ETH 40M 125W
7.Vega56 ETH 48M 150W
8.5700/5700XT ETH 58M 125W
9.6800/6800XT ETH 61M 125W
10.6900/6900XT ETH 64M 150W
11.雷7 VII ETH 85M
拓展資料：家裡挖礦會被供電局查嗎
家裡挖礦會被供電局查。
1.首先，挖礦是指計算機運用演算法在互聯網獲取虛擬貨幣的行為。在家裡挖礦需要計算機一直開著，挖礦演算法一直運行，此行為會導致耗電量的突然增長。供電局發現用電異常後，會對用電異常單位走訪調查。
2.其次，挖礦風險較高，從我國現有司法實踐看，虛擬貨幣交易合同不受法律保護，投資交易造成的後果和引發的損失由相關方自行承擔。國家相關部門也發文規定，嚴禁挖礦和交易，很多省市都已要求關閉礦場，如內蒙古、四川、雲南。
3.最後，根據《中華人民共和國電力法》第五十八條規定，電力監督檢查人員進行監督檢查時，有權向電力企業或者用戶了解有關執行電力法律、行政法規的情況，查閱有關資料，並有權進入現場進行檢查。
挖礦顯卡壽命一般是多久？
1.顯卡的壽命和一般電子元件壽命是一樣的，都是6年到10年。一般壞最容易造成的是顯卡的顯存晶元過熱，顯卡散熱不良造成虛汗或者晶元燒壞。如果散熱正常就是電壓不穩，容易造成某電子元件損壞三極體或者電阻等。如果以上都正常，就是自然損壞，就是電子元件老化損壞。如果用了一年沒有清理過，最好開機箱清一下塵土，不然對機器影響會很大。
2.主要是電源，cpu風扇和顯卡風扇，用電吹風涼風吹一下就可以了。顯卡工作原理：顯卡插在主板上的擴展槽里的（一般是PCI-E插槽，此前還有AGP、PCI、ISA等插槽）。它主要負責把主機向顯示器發出的顯示信號轉化為一般電器信號，使得顯示器能明白個人計算機在讓它做什麼。顯卡主要由顯卡主板、顯示晶元、顯示存儲器、散熱器（散熱片、風扇）等部分組成。顯卡的主要處理單元。顯卡上也有和計算機存儲器相似的存儲器。早期的顯卡只是單純意義的顯卡，只起到信號轉換的作用；我們一般使用的顯卡都帶有3D畫面運算和圖形加速功能，所以也叫做「圖形加速卡」或「3D加速卡」。
⑵ 588顯卡挖ETH為什麼才16mh算力
全新588顯卡需要超頻提高算力，AMD顯卡都是刷修改好參數的BIOS來達到超頻的目的
⑶ eth顯存要求
eth顯存要求如果選擇AMD卡，要求顯卡顯存大於2G，推薦購買4G顯存顯卡。因為對於挖礦來說，顯卡是核心，其餘都是輔助配件，大家盡量使用淘汰的硬體搭建平台以節約成本。這里考量的挖礦成本就只包含顯卡價格、電費。
eth的顯卡推薦。
1、初級顯卡：588、1660s。A卡的588絕對是挖礦神卡，體質好一點的可以超頻到算力32，而且散熱良好，唯一缺陷就是功耗較高，軟顯70w左右，實際要上到130w左右，目前幣價和難度來說回本算是最快的，雖然新卡炒到2400左右，而且缺貨。
N卡入門選1660s不會錯，鎂光顆粒29，三星顆粒31左右，價格略高588，算力略低588，但是好在功耗優勢，目前在售2500左右。
2、eth晉級挖礦：5600xt/5700xt 3060ti。5600、5700無論是算力還是功耗控制的都比較好，43、56的算力，影響買入的因素主要就是現在溢價太高，基本上加價1200左右，導致回本周期變長，但就現在行情來說，價格可能會成為常態。
更高價位的6800xt 3080和3090不做推薦，單算力成本太高，而且佔用電源顯卡介面更多，除非有現成卡。
1、挖礦演算法、設備、算力規模：以太坊採用的是 Ethash 加密演算法，在挖礦的過程中，需要讀取內存並存儲DAG文件，加密演算法的不同，導致了比特幣和以太坊的挖礦設備、算力規模差異很大。
2、礦機的電費佔比：ASIC礦機算力高，耗電量大，比如最新的螞蟻S19Pro礦機，額定功耗為 3250W，每天需要消耗78度電。
按照目前的幣價和0.23元的豐水期電價，電費佔比為30.68%。其他老一代的比特幣ASIC礦機，比如螞蟻T17系列，電費佔比普遍超過50%。
3、礦機的託管：賺取電費差價是礦場的主要盈利模式，賣出的電越多，礦場賺得越多。比特幣 ASIC礦機耗電量高，維護相對簡單，所以深受礦場歡迎，在託管時，可以選擇的礦場多。
以太坊的顯卡礦機不僅耗電量小，而且還體積大。跟比特幣 ASIC 礦機相比，普通的顯卡機器佔地比達到 1:3，也就是說 3台ASIC礦機的空間只能容下一台顯卡礦機。
⑷ NVIDIA和AMD各型號顯卡ETH算力功率一覽表最新版
隨著ETH價格的上漲，顯卡的功耗和算力成為了許多人關注的焦點。盡管網路上能找到相關數據，但時效性是個問題。因此，本文特別整理了NVIDIA和AMD各型號顯卡在以太坊（ETH）挖礦中的算力以及功耗情況，並將持續更新。
NVIDIA顯卡的ETH算力和功耗如下：大部分支持的6GB以上顯存型號包括1060/1060Ti/1070系列、1080系列、1660/1660Ti/1660Super等，以及20系列、30系列的部分型號，如2060/2080Ti/3060LHR等，這些都是目前還能參與挖礦的選項。需要注意的是，部分有鎖版本的顯卡在NBMiner v39.6的解鎖下，算力有所不同。
而對於AMD顯卡，支持6GB以上挖礦的型號包括478/488/578系列、588/598系列、5500XT/5600XT/5700XT等，以及6600系列、6700XT/6800系列、6900XT等型號。同樣，數據來源於網路，如有任何錯誤，歡迎指正。
以上數據將持續更新，為您的顯卡選擇提供最新的參考信息。
⑸ 3060挖狗狗幣一天收益多少
二十多塊。
目前狗狗幣是和其他貨幣一起挖的，不能單獨挖狗狗幣。挖萊特幣附贈狗狗幣，兩個業務合並了。萊特幣挖起來算力低，挖一個給2000doge，但是現在挖都不夠電費的。一小時0.2，rx588，如果覺得電費抵不上收益的話，不如挖以太，再兌換狗狗，挖以太坊一天30。
網傳3060可以挖礦確實是真的，但不是大家認為的可以挖以太坊，而且也沒有大家所想的3060被破解了。因為網友用3060測試了一下挖礦，發現eth被嚴重閹割，不過3060可以挖另外一種幣cfx，挖這個算力不會掉42左右，一天收益單卡大概是28左右。
⑹ 1060顯卡挖礦能用多久
1060顯卡挖礦能用大概兩年左右
兩年左右，正常一張卡如果7*24小時不間斷工作，偶爾只是拿出來清下灰什麼的，大多1年左右，核心顯存由於長時間高功耗滿頻工作。會出現掉算力的情況。一般中上規格的588ETH算力都是31左右。1年可能就掉到26.27甚至更多。到了兩年，各種電子元件都會出現不同程度的損傷。所以它的壽命在2年左右。這里說的兩年並不是它一定會壞，只是它的功耗比會大大不如從前。導致被拋棄（礦渣的由來）
⑺ 588顯卡能挖哪些礦
588顯卡能挖比較熱門的是以太幣就是ETH，與零幣ZEC，很多都可以用顯卡來挖礦。因此，通過顯卡挖礦，以及其他的競爭幣種基本都是用顯卡礦機來挖的。
如果資金充裕，請上GTX1060 3G顯卡。相比GTX780TI，1060技術更新性能更強，顯存為GDDR5速度更快帶寬更大。傳言說GTX1060 3G性能相當於GT980。
PCI顯卡：
通常被使用於較早期或精簡型的計算機中，此類計算機由於將AGP標准插槽移除而必須仰賴PCI介面的顯卡。已知被多數的使用於486到PentiumII早期的時代。
但直到顯示晶元無法直接支持AGP之前，仍有部分廠商持續製造以AGP轉PCI為基底的顯卡。已知最新型的PCI介面顯卡，是GeForce GT 610 PCI（SPARKLE制）型號為 GRSP610L1024LC 以及 ATI HD 4350 PCI（HIS制）和HIS HD。
⑻ 怎麼把Django的超級用戶刪掉(2023年最新解答)
導讀：本篇文章首席CTO筆記來給大家介紹有關怎麼把Django的超級用戶刪掉的相關內容，希望對大家有所幫助，一起來看看吧。
Django默認user表的替換和擴充可以重新指定username欄位USERNAME_FIELD
可以重新指定email的欄位EMAIL_FIELD
還有命令行在createsuperuser創建超級用戶時提醒要輸入信息的欄位REQUIRED_FIELDS
配置完成後是無法啟動成功的，因為缺少djangouser類的一些默認方法需要繼承AbstractBaseUser類
不想創建djangoauth的表可以刪除djangosetting.pyINSTALLED_APPS中django.contrib.auth。
但是還要刪除MIDDLEWARE中關於身份驗證的django.contrib.auth.middleware.AuthenticationMiddleware中間件。
NetworkX和Graphscope哪個運算速度更快？近年來，全球大數據進入加速發展時期，數據量呈現指數級爆發式增長，而這些大量數據中不同個體間交互產生的數據以圖的形式表現，如何高效地處理這些圖數據成為了業界及其關心的問題。很過用普通關系數據無法跑出來的結果，用圖數據進行關聯分析會顯得異常高效。
提到處理圖數據，我們首先想到NetworkX，這是網路計算上常用的Python包，可提供靈活的圖構建、分析功能。但是我們使用NetworkX跑大規模圖數據時，不僅經常碰到內存不足的問題，而且分析速度很慢，究其原因，是NetworkX只支持單機運行。通過網上搜索，新發現了一個名為GraphScope的系統不僅號稱兼容NetworkX的API，而且支持分布式部署運行，性能更優。針對GraphScope和NetworkX的處理能力，我們參考圖計算中常用的測試框架LDBC，通過一組實驗來對比下二者的性能。
一、實驗介紹
為了比較兩者的計算效率，先用阿里雲拉起了配置為8核CPU，32GB內存的四台ECS，設計了三組比較實驗，分別是NetworkX單機下的計算性能，GraphScope單機多worker的計算性能以及GraphScope分布式多機多worer的計算性能。
數據上，我們選取了SNAP開源的圖數據集twitter，來自LDBC數據集的datagen-7_5-fb,datagen-7_7-zf和datagen-8_0-fb作為實驗數據，以下是數據集的基本信息：
·Twitter:81,307個頂點，1,768,135條邊
·Datagen-7_5-fb：633,432個頂點，34,185,747條邊，稠密圖
·Datagen-7_7-zf：13,180,508個頂點，32,791,267條邊，稀疏圖
·Datagen-8_0-fb：1,706,561個頂點，107,507,376條邊，這個數據集主要測試兩個系統可處理的圖規模能力
實驗設計上我選擇常用的SSSP、BFS、PageRank、WCC演算法，以及較高復雜度的AllPairshortestPathlength演算法，以載圖時間，內存佔用和計算時間這三個指標為依據，對兩個系統進行計算性能的比較。
NetworkX是一個單機系統，在實驗中只考慮NetworkX在單機環境下的運行時間；GraphScope支持分布式運行，故進行兩個配置，一個是單機4worker，另外一個配置是4台機器，每台機器4個worker。
二、實驗結果
首先，GraphScope的載圖速度比NetworkX顯著提升。
在前三個圖數據集中，無論是GraphScope的單機多worker模式，還是GraphScope的分布式模式，載圖速度都比NetworkX快：
GraphScope單機模式載圖速度平均比NetworkX快5倍，最高紀錄——在datagen-7_5-fb上比NetworkX快了6倍。
分布式模式下GraphScope的載圖時間比NetworkX平均快了27倍，最高紀錄——在datagen-7_7-zf數據集上比NetworkX快了63倍。
在datagen-8_0-fb數據集上，NetworkX因內存溢出無法載圖，GraphScope單機多worker和GraphScope分布式載圖時間分別為142秒和13.6秒。
表一：載圖時間對比
載圖時間
NetworkX
GraphScope單機
GraphScope分布式
11.2
3.1
1.8
datagen-7_5-fb
256
45.6
36.6
datagen-7_7-zf
316
71.3
50
datagen-8_0-fb
OOM
142
13.6
其次，GraphScope的內存使用效率比NetworkX顯著提升。
在datagen-8_0-fb數據集上，NetworkX在32G的內存上無法載完圖，而GraphScope僅需要24G的內存即可載入在datagen-8_0-fb數據集。
表二：內存佔用對比
內存佔用
NetworkX
GraphScope
datagen-7_5-fb
14G
6G
datagen-7_7-zf
28G
18G
datagen-8_0-fb
OOM
24G
再次，GraphScope的計算速度比NetworkX顯著提升。
SSSP演算法上，GraphScope單機多worker模式平均要比NetworkX快22倍，最快在datagen-7_7-zf數據集上快了32倍。GraphScope分布式模式下平均要比NetworkX快103倍，最快datagen-7_5-fb數據集上快了182倍。
表三：SSSP計算時間對比（單位：秒）
SSSP
NetworkX
GraphScope單機
GraphScope分布式
2.45
1.32
0.28
datagen-7_5-fb
37.9
1.21
0.31
datagen-7_7-zf
5.84
0.18
0.03
datagen-8_0-fb
OOM
2.76
0.82
BFS演算法上，GraphScope單機多worker模式平均要比NetworkX快13倍，最快datagen-7_5-fb數據集上快了22倍。GraphScope分布式模式下平均要比NetworkX快16倍，最快在datagen-7_5-fb數據集上快了28倍。
表四：BFS計算時間對比（單位：秒）
BFS
NetworkX
GraphScope單機
GraphScope分布式
1.53
0.16
0.17
datagen-7_5-fb
44.68
2.52
1.56
datagen-7_7-zf
7.98
0.75
0.72
datagen-8_0-fb
OOM
11.02
5.73
PageRank演算法上，GraphScope單機多worker模式平均要比NetworkX快62倍，最快twitter數據集上快了80倍。GraphScope分布式模式下平均要比NetworkX快65倍，最快在twitter數據集上快了71倍。
另外，PageRank計算過程中，NetworkX在datagen-7_7-zf上內存溢出，沒有完成計算，GraphScope單機多worker模式和分布式模式計算時間分別為25秒和22秒；
表五：PageRank計算時間對比（單位：秒）
PageRank
NetworkX
GraphScope單機
GraphScope分布式
24.01
0.37
0.33
datagen-7_5-fb
300
6.73
5.17
datagen-7_7-zf
OOM
19.31
7.79
datagen-8_0-fb
OOM
24.96
21.88
WCC演算法上，GraphScope單機多worker模式平均要比NetworkX快44倍，最快在datagen-7_7-zf數據集上快了104倍。GraphScope分布式模式下平均要比NetworkX快76倍，最快datagen-7_5-fb數據集上快了194倍。
表六：WCC計算時間對比（單位：秒）
WCC
NetworkX
GraphScope單機
GraphScope分布式
0.6392
0.0296
0.0233
datagen-7_5-fb
26.03
0.25
0.13
datagen-7_7-zf
83.19
14.57
12.98
datagen-8_0-fb
OOM
0.34
0.4991
在復雜度極高的Allpairshortestpathlength演算法上，NetworkX在twitter圖上即內存溢出，無法計算。GraphScope在分布式模式下完成了twitter圖的Allpairshortestpathlength計算，耗時76分鍾。
表七：AllPairShortestPathLength（單位：秒）
APSP
NetworkX
GraphScope單機
GraphScope分布式
OOM
OOM
4575.87
三、總結
從實驗結果可以看到，在同等條件下，無論在載圖時間、內存佔用和計算時間上，GraphScope都要大大優於NetworkX，性能優化可以達到幾十倍甚至上百倍。
6979阿強
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@網路演算法工具networkXigraph的性能問題
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@網路演算法工具networkXigraph的性能問題問題的提出當我用50萬數據去跑networkX開發出來的演算法時，遇到了一個計算性能的問題,這個問題時很慢。尋找答案發現networkX再性能方面比較差。當節點上萬，邊上十萬的時候，新能慢的問題就會顯現出來為了解決圖演算法問題，該怎麼辦呢遇到問題，首先定義問題的邊界。也就是先找到限制問題的條件。然後縮小問題范圍。我要解決的問題是：在解決圖演算法相關的問題時，如何能夠快速計算出結果。但是目前的演算法時用networks實現的。問題的根源是
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