算力ib

❶ Filecoin 處在什麼階段

IPFS官網在5月已經開始測試網的第二階段，至聯雲已經參與測試並排名保持前三。

❷ 如何查看自己的電腦設備是不是支持RDMA

RDMA實際上是一種智能網卡與軟體架構充分優化的遠端內存直接高速訪問技術，通過將RDMA協議固化於硬體(即網卡)上，以及支持Zero-和Kernel bypass這兩種途徑來達到其高性能的遠程直接數據存取的目標。

目前支持RDMA的網卡並不普及，購買網卡時需要跟供應商咨詢清楚是否支持此項功能

另外，目前RDMA的硬體實現有3種（如下），也要跟供應商咨詢清楚

目前支持RDMA的網路協議有：

• InfiniBand(IB): 從一開始就支持RDMA的新一代網路協議。由於這是一種新的網路技術，因此需要支持該技術的網卡和交換機。
  

• RDMA過融合乙太網(RoCE): 即RDMA over Ethernet, 允許通過乙太網執行RDMA的網路協議。這允許在標准乙太網基礎架構(交換機)上使用RDMA，只不過網卡必須是支持RoCE的特殊的NIC。
  

• 互聯網廣域RDMA協議(iWARP): 即RDMA over TCP, 允許通過TCP執行RDMA的網路協議。這允許在標准乙太網基礎架構(交換機)上使用RDMA，只不過網卡要求是支持iWARP(如果使用CPU offload的話)的NIC。否則，所有iWARP棧都可以在軟體中實現，但是失去了大部分的RDMA性能優勢。

這個功能比較新，我也只是了解了個大概，具體的還是要實踐，只能幫你到這里了。

❸ 無界支付，無界pay這款APP怎麼樣

對於支付類產品,最關心的無非是，資金安全性、到帳時間、刷卡金額、以及

費率積分這些問題上。
那麼首先說明一下資金安全性問題。
這里涉及到一個資金結算的「一清」「二清」的概念。
一清結算：從銀聯或者央行（人民銀行）辦法的第三方支付牌照公司直接結

算給用戶。
二清結算：先結算給一清用戶，然後由一清用戶結算給二清用戶，這樣一來

，資金安全性上就有變數了。
那麼如何來判定是否「一清」？支付結算的公司是否由央行所頒發的「支付

牌照」。這個是可以從央行（中國人民銀行）去查詢的。
無界使用的是雙通道，騰邦國際的騰付通和易寶支付。
進入央行官網查詢支付牌照可查得：
Z2006844000016 深圳市騰付通電子支付科技有限公司
Z2000711000019 易寶支付有限公司

另一個點判斷。就是在信用卡消費的時候，賬單提示的「交易說明」（工行

是商戶名稱，建設是交易描述，興業銀行是交易摘要，每個銀行大同小異叫

法不同，但都是同一個東西）「二清」這個每次消費會跳碼，每次抬頭都會

變的，那麼這個就一定是二清的，這個結算會有不安全因素。無界pay使用的

是「易寶」和「騰付通」的支付通道，每次消費都會固定顯示帶抬頭的網上

消費記錄。而收益結算則由易寶和騰邦國際進行結算，並不是結算給無界公

司，再由無界公司進行二次結算。
騰邦國際是深圳證交所掛牌的上市公司，代碼300178
易寶支付已經符合國內創業板條件的公司，但沒有上市。易寶支付CEO唐彬說

：「目前易寶支付最要緊的事情是踏踏實實做好產品服務工作，使客戶價值

最大化，將不急於考慮資本運作和上市，但不排除在合適的時間合適的地點

掛牌上市。」
最近一年，與易寶支付合作的多家企業中，已有10家企業相繼上市。博雅互

動、500彩票網、新浪微博、京東商城迅雷、獵豹移動、愛康國賓、樂逗游戲

等都與易寶支付有著密切的合作。
無界支付的公司融豐科技也已經拿到上海的紅頭文件了。

再來談下到賬時間：
由於是雙通道，操作更便捷，T+0以及T+1都有。談下T+0的到帳時間。
騰付通的通道可實現秒到賬。幾秒即可到帳。
易寶這邊由於是15年5月接通的，目前還存在一些問題可以提高深入合作，目

前僅開放及時到賬，5分鍾至1小時，一半在10分鍾左右到賬。

再來說下刷卡金額問題：
騰付通：單卡單筆2萬，單卡單日10萬，日刷額不限。（風控期：單卡單筆

4000，單卡單日2次。日刷額不限）
易寶支付：單卡單筆5萬，單卡單日20萬，日刷額不限。

最後是費率以及積分問題：
費率：
騰付通D+0秒到賬：0.45%-0.7%
騰付通D+1：0.40%-0.55%
易寶支付D+0及時到賬：0.45-0.7%
易寶支付D+1：0.40-0.55%
積分：
無界APP支付屬於「網上消費」，大部分銀行卡都帶積分，視銀行而定。

此問題由無界pay幫助中心問題，如有疑問可至wujiepay.top/help查詢其他

相關問題可至400電話有專員會解答

❹ filecoin目前的全網算力是多少

目前已經達到1.757EiB的算力。

這個數據可以通過區塊瀏覽器查詢：

以下是關於算力單位的換算：

1EiB=1024PiB

1PiB=1024TiB

1TiB=1024GiB

後面的你懂的

❺ 因果推斷推薦系統工具箱 - DIB（一）

Mitigating Confounding Bias in Recommendation via Information Bottleneck

與之前講過的 CVIB 方法相同，作者從推薦系統中有偏的數據生成過程出發，用因果圖描述偏差的產生機理。並且利用資訊理論的方法，推導出符合生成過程需要滿足的條件（目標函數），進一步通過近似尋找到可以（通過有限算力）優化的目標。模型訓練時生成有偏嵌入向量和無偏嵌入向量兩種向量，最終只利用無偏嵌入向量進行預測，整套方法命名為DIB。

推薦模型的訓練數據（觀測數據）可以表示為 ，其中 。訓練推薦模型建模的是一個評分函數（或者決策函數） ，目標是准確度預測用戶-物品元組（每一個元組）的匹配程度（用戶對該物品的偏好）。現有的基於embedding的推薦模型，會學習 的隱向量表示 ，並利用上邊說的決策函數的一部分對 進行轉換實現最終的預測。這個的學習鏈路可以表示為如下圖所示的馬爾科夫鏈。

用戶-物品元組特徵 除了匹配程度會影響用戶反饋（評分）外，其特徵也會通過影響推薦模型策略，間接影響用戶的反饋，這種影響可能是物品流行度偏差，用戶選擇評分偏差等多種混淆偏差。作者利用因果推斷領域論文經常出現的一種因果圖，拆分了偏差出現的機制，如下圖所示。

可以被拆分為三種類型的隨機變數 。其中， 被稱為「工具變數」因為它僅通過影響推薦模型策略影響用戶的最終反饋。 被稱為調整變數，因為它隻影響用戶的反饋。 既會通過影響推薦模型策略間接影響用戶反饋，也會直接影響用戶反饋（想了解因果推斷場景這類因果圖的同學可以參見 文章 以及 文集 ）。因此，為了得到 對用戶反饋 的直接影響，需要利用因果推斷的方法消除混淆變數的影響。

雖然，因果推斷的金律是隨機試驗。然而，隨機試驗太「昂貴了」，不僅因為它需要很長的時間，同時因為它會影響用戶體驗。因此作者提出了一種基於觀測數據的方法來進行（混淆）偏差消除。

通常我們很難將 直接（不做任何變換）分離成為 三部分。因此，常用的思路是進行隱向量 的學習。然而，原有的方法也不能夠在隱向量里進行三部分的拆分，隱向量的每一個維度，都會受到偏差的影響。因此，作者設計了如下圖所示的學習過程，目標是把隱向量 分為兩部分，一部分 表示 對 的間接影響，另一部分 表示 對 的直接影響。

進而，可以推導出符合上述學習過程需要滿足的條件，1）為了消除偏差的影響， 不能overfit ；2）由於 直接影響 ， 也需要對 有很好的預測能力；3） 為了拆分 ，需要兩者盡可能的獨立 ；4）由於 間接影響 ， 也需要對 有一定的預測能力。利用這些條件，結合信息理論，可以得到如下圖所示的目標函數。值得注意的是，作者沒有限制 之間的相關性。原因是，數據受到偏差影響的程度，是無法准確度量的（至少只有觀測數據是不可以的）。

從上式可以看出，我們最小化 之間的互信息，使得 中的信息盡可能的被壓縮到 中，但卻不過度和 相關（壓縮是通過第二項 的互信息做到的），並且最小化 的互信息，使得兩者盡可能獨立。通過最大化 與 的互信息，增加兩者對 的預測能力。

文章把影響最終反饋（也就是推薦模型訓練時候用到的訓練數據）的生成過程用因果圖表示，這種因果圖在最近流行的因果推斷領域的論文中非常常見， 的分類方法，充分反映了大部分具有confounding bias問題的數據的生成過程，當然還要其他更全面的生成因果圖，比如包括後繼變數。不同的是，作者沒有使用balancing來學習兩部分表示，或者用VAE來解耦數據，而是利用信息熵。不過，其實最後的上界和VAE關系很大。其實，本質是VAE和IB都是在利用資訊理論的方法進行模型的建模以及優化求解。

作者沒有限制，並且沒有隨機數據確實很難知道偏差的程度。因此，作者相當於從別的條件推斷（或者說夾逼）得到 使得它們滿足生成數據的因果圖的基本條件。

❻ 540天質押幣到期退回幣有掉嗎

看質押方式〈br〉什麼是前期質押？我們封裝扇區就需要質押，按照目前的區塊高度，當前扇區質押量約：0.2232FIL/32GiB，封裝1T算力需要約9.13個FIL的質押。因為目前一個扇區的最長生命周期是540天（v:SLF9021），當扇區生命周期結束時，這部分前置質押的FIL就會返回到客戶的賬上，所以前置質押是540天後釋放。〈br〉後置質押也就是釋放質押，礦工們通過挖礦獲得區塊獎勵後，其中25%是立即釋放，剩下的75%將暫時鎖倉，在180天內線性釋放到礦工賬上，所以這部分獎勵也被稱為區塊獎勵質押，也就是我們所說的後置質押。〈br〉