做去中心化的流程案例分析

① 什麼是去中心化

去中心化（英語：decentralization）是互聯網發展過程中形成的社會關系形態和內容產生形態，是相對於「中心化」而言的新型網路內容生產過程。
相對於早期的互聯網（Web 1.0）時代，Web 2.0內容不再是由專業網站或特定人群所產生，而是由權級平等的全體網民共同參與、共同創造的結果。任何人都可以在網路上表達自己的觀點或創造原創的內容，共同生產信息。
隨著網路服務形態的多元化，去中心化網路模型越來越清晰，也越來越成為可能。Web 2.0興起後，Wikipedia、Flickr、Blogger等網路服務商所提供的服務都是去中心化的，任何參與者均可提交內容，網民共同進行內容協同創作或貢獻。
之後隨著更多簡單易用的去中心化網路服務的出現，Web2.0的特點越發明顯。例如Twitter、Facebook等更加適合普通網民的服務的誕生，使得為互聯網生產或貢獻內容更加簡便、更加多元化，從而提升了網民參與貢獻的積極性、降低了生產內容的門檻。最終使得每一個網民均成為了一個微小且獨立的信息提供商，使得互聯網更加扁平、內容生產更加多元化。

② 我開始領會到大型任務如何通過去中心化的方法並藉助最少的規則來完成

。我開始領會到大型任務如何通過去中心化的方法並藉助最少的規則來完成；我懂得了並非所有的事情都要事先計劃好。印度街道上車水馬龍的畫面始終浮現在我腦海里：熙熙攘攘的人群，佇立不動的牛群，鑽來鑽去的自行車，慢慢悠悠的牛車，飛馳而過的摩托車，體積龐大的貨車，橫沖直撞的公交車——車流混雜著羊群、牛群在僅有兩條車道的路面上蠕動，卻彼此相安無事。亞洲給了我新的視角。

③ 怎麼進行去中心化處理

根據侯傑泰的話：所謂中心化， 是指變數減去它的均值（即數學期望值）。對於樣本數據，將一個變數的每個觀測值減去該變數的樣本平均值，變換後的變數就是中心化的。
對於你的問題，應是每個測量值減去均值。

④ 去中心化在現實生活中有哪些淺顯易懂的例子

開放式、扁平化、平等性的系統現象或結構，我們稱之為去中心化。就是在一個分布有眾多節點的系統中，每個節點都具有高度自治的特徵。節點之間彼此可以自由連接，形成新的連接單元。任何一個節點都可能成為階段性的中心，但不具備強制性的中心控制功能。節點與節點之間的影響，會通過網路而形成非線性因果關系。

在解釋這個概念時包括舉例，很多人往往陷入一個困局：去中心化就是不要中心，在這樣的困局裡，一個本來說得通的例子也往往會陷入自相矛盾中。去中心化不是不要中心，而是中心多元化，任何人都可以成為中心，任何中心都不是永久的，中心對每個人不具備強製作用。

然後就要進入我們的舉個 環節。從最近的「救命文檔」說起。河南暴雨，一個從河南走出的大學生看到災情後，她想為家鄉做點力所能及的事，就創建了這份可以登記、共享和核實、更新的文檔，很快就有30多名同學加入參與進來，合作整理。

最終，這份文檔由幾百萬人參與了維護。這是一份人人都可以參與的文檔，有人發布求助信息，有人跟進，有人更新文檔，有人維護秩序，在這份開放的文檔里人人平等，維護著一種大家默認的秩序，這是去中心化。

⑤ 去中心化的基本概述

在一個分布有眾多節點的系統中，每個節點都具有高度自治的特徵。節點之間彼此可以自由連接，形成新的連接單元。任何一個節點都可能成為階段性的中心，但不具備強制性的中心控制功能。節點與節點之間的影響，會通過網路而形成非線性因果關系。這種開放式、扁平化、平等性的系統現象或結構，我們稱之為去中心化。
隨著主體對客體的相互作用的深入和認知機能的不斷平衡、認知結構的不斷完善，個體能從自我中心狀態中解除出來，稱之為去中心化。

⑥ GenFi怎麼做到去中心化

這個去中心化的過程是非常痛苦的。

⑦ 歷史論述的去中心化

社會主義制度也就是走共產主義道路，也就是說中國共產黨始終代表人民和國家的的利益。中國人經過了一百多年的屈辱史，人民希望過和平安居樂業的生活，而中國共產黨有時終維護著最廣大人民的根本利益，所以走社會主義道路。而國民黨要走的是資本主義道路，走資本主義道路只有資本家可以富起來，工人階級(人民）始終被壓迫，還要始終面臨著失業問題，而政府機構只是進行資本主義工商業的調節，並不維護人民的利益，人民生活無法安居樂業。所以中國走社會主義道路是歷史和人民的選擇。

⑧ 如何實現分析去中心化的客戶行為分析平台

問題比較泛，只能粗略回答了 :) 一、精細化運營的目標 比如說你的產品只是個工具，那恐怕談不上過多的精細化運營，一般做好常規的用戶行為分析、再配合用戶定性研究，用於指導產品的設計即可;如果是內容型產品，或者功能和內容兼具的產品，那確實需要考慮。 2.設計統計框架 假設用戶在你的app上會頻繁進行交互和使用功能，同時還會瀏覽或者產生內容，那麼需要在產品設計的同時，把你的統計框架設計好。 二、簡要的操作流程 1.數據採集首先列出你需要的數據項，接著評估哪部分是需要APP上報的，哪部分是後台可以統計的，然後分別在前後台加上。一般來講，APP上報採集的數據，在發布前一定要經過謹慎的校驗和測試，因為一旦版本發布出去而數據採集出了問題，不僅之前的功夫都白做了，還會帶來一大堆臟數據，同時還有可能降低客戶端的運行效率，得不償失。 2.數據整理數據採集完之後，需要將各種原始數據加工成為產品經理需要的直觀的可看數據，這里需要做一些基本的數據邏輯關聯和展示，就不贅述了。 3.數據分析按照一開始設計的統計框架，你可以很清楚的看到自己需要的數據了。 當然以上只是基礎得不能再基礎的分析，再深入一點的，例如你拿到這些數據，可以分析使用A功能的用戶同時還喜歡B功能，二者關聯性較強，是否可以在前端設計時更多的考慮整合，或者界面上的調整;比如分析點擊流，大部分用戶訪問或使用APP的路徑是怎麼樣的，是不是把核心功能藏得太深了?再比如可以分析不同用戶屬性，比如男性用戶和女性用戶，他們在用戶行為上是否有明顯差異?等等。 不同產品的數據分析方式和模型差距非常大，沒法一下子就說清楚。所以以上更多的是舉例。 三、一些需要注意的原則 1.數據本身是客觀的，但被解讀出來的數據一定是主觀的，同樣的數據由不同的人分析很可能得出完全相反的結論，所以一定不能提前帶著觀點去分析(比如已經有了假設，再用數據去論證); 2.APP採集數據，一定是優先順序比較低的事情，不能因為數據的採集而影響產品的性能和用戶體驗，更不能採集用戶的隱私數據(雖然國內很多APP並沒有這么做); 3.數據不是萬能的，還是要相信自己的判斷。

⑨ 如何"去中心化"是個大問題

在一個分布有眾多節點的系統中，每個節點都具有高度自治的特徵。節點之間彼此可以自由連接，形成新的連接單元。任何一個節點都可能成為階段性的中心，但不具備強制性的中心控制功能。節點與節點之間的影響，會通過網路而形成非線性因果關系。這種開放式、扁平化、平等性的系統現象或結構，我們稱之為去中心化。