现在588挖eth用什么核心

⑴ eth矿池算力排行

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
拓展资料：家里挖矿会被供电局查吗
家里挖矿会被供电局查。
1.首先，挖矿是指计算机运用算法在互联网获取虚拟货币的行为。在家里挖矿需要计算机一直开着，挖矿算法一直运行，此行为会导致耗电量的突然增长。供电局发现用电异常后，会对用电异常单位走访调查。
2.其次，挖矿风险较高，从我国现有司法实践看，虚拟货币交易合同不受法律保护，投资交易造成的后果和引发的损失由相关方自行承担。国家相关部门也发文规定，严禁挖矿和交易，很多省市都已要求关闭矿场，如内蒙古、四川、云南。
3.最后，根据《中华人民共和国电力法》第五十八条规定，电力监督检查人员进行监督检查时，有权向电力企业或者用户了解有关执行电力法律、行政法规的情况，查阅有关资料，并有权进入现场进行检查。
挖矿显卡寿命一般是多久？
1.显卡的寿命和一般电子元件寿命是一样的，都是6年到10年。一般坏最容易造成的是显卡的显存芯片过热，显卡散热不良造成虚汗或者芯片烧坏。如果散热正常就是电压不稳，容易造成某电子元件损坏三极管或者电阻等。如果以上都正常，就是自然损坏，就是电子元件老化损坏。如果用了一年没有清理过，最好开机箱清一下尘土，不然对机器影响会很大。
2.主要是电源，cpu风扇和显卡风扇，用电吹风凉风吹一下就可以了。显卡工作原理：显卡插在主板上的扩展槽里的（一般是PCI-E插槽，此前还有AGP、PCI、ISA等插槽）。它主要负责把主机向显示器发出的显示信号转化为一般电器信号，使得显示器能明白个人计算机在让它做什么。显卡主要由显卡主板、显示芯片、显示存储器、散热器（散热片、风扇）等部分组成。显卡的主要处理单元。显卡上也有和计算机存储器相似的存储器。早期的显卡只是单纯意义的显卡，只起到信号转换的作用；我们一般使用的显卡都带有3D画面运算和图形加速功能，所以也叫做“图形加速卡”或“3D加速卡”。

⑵ 588显卡挖ETH为什么才16mh算力

全新588显卡需要超频提高算力，AMD显卡都是刷修改好参数的BIOS来达到超频的目的

⑶ eth显存要求

eth显存要求如果选择AMD卡，要求显卡显存大于2G，推荐购买4G显存显卡。因为对于挖矿来说，显卡是核心，其余都是辅助配件，大家尽量使用淘汰的硬件搭建平台以节约成本。这里考量的挖矿成本就只包含显卡价格、电费。

eth的显卡推荐。

1、初级显卡：588、1660s。A卡的588绝对是挖矿神卡，体质好一点的可以超频到算力32，而且散热良好，唯一缺陷就是功耗较高，软显70w左右，实际要上到130w左右，目前币价和难度来说回本算是最快的，虽然新卡炒到2400左右，而且缺货。

N卡入门选1660s不会错，镁光颗粒29，三星颗粒31左右，价格略高588，算力略低588，但是好在功耗优势，目前在售2500左右。

2、eth晋级挖矿：5600xt/5700xt 3060ti。5600、5700无论是算力还是功耗控制的都比较好，43、56的算力，影响买入的因素主要就是现在溢价太高，基本上加价1200左右，导致回本周期变长，但就现在行情来说，价格可能会成为常态。

更高价位的6800xt 3080和3090不做推荐，单算力成本太高，而且占用电源显卡接口更多，除非有现成卡。

以太坊挖矿和比特币挖矿的不同是：

1、挖矿算法、设备、算力规模：以太坊采用的是 Ethash 加密算法，在挖矿的过程中，需要读取内存并存储DAG文件，加密算法的不同，导致了比特币和以太坊的挖矿设备、算力规模差异很大。

2、矿机的电费占比：ASIC矿机算力高，耗电量大，比如最新的蚂蚁S19Pro矿机，额定功耗为 3250W，每天需要消耗78度电。

按照目前的币价和0.23元的丰水期电价，电费占比为30.68%。其他老一代的比特币ASIC矿机，比如蚂蚁T17系列，电费占比普遍超过50%。

3、矿机的托管：赚取电费差价是矿场的主要盈利模式，卖出的电越多，矿场赚得越多。比特币 ASIC矿机耗电量高，维护相对简单，所以深受矿场欢迎，在托管时，可以选择的矿场多。

以太坊的显卡矿机不仅耗电量小，而且还体积大。跟比特币 ASIC 矿机相比，普通的显卡机器占地比达到 1:3，也就是说 3台ASIC矿机的空间只能容下一台显卡矿机。

⑷ NVIDIA和AMD各型号显卡ETH算力功率一览表最新版

随着ETH价格的上涨，显卡的功耗和算力成为了许多人关注的焦点。尽管网络上能找到相关数据，但时效性是个问题。因此，本文特别整理了NVIDIA和AMD各型号显卡在以太坊（ETH）挖矿中的算力以及功耗情况，并将持续更新。

NVIDIA显卡的ETH算力和功耗如下：大部分支持的6GB以上显存型号包括1060/1060Ti/1070系列、1080系列、1660/1660Ti/1660Super等，以及20系列、30系列的部分型号，如2060/2080Ti/3060LHR等，这些都是目前还能参与挖矿的选项。需要注意的是，部分有锁版本的显卡在NBMiner v39.6的解锁下，算力有所不同。

而对于AMD显卡，支持6GB以上挖矿的型号包括478/488/578系列、588/598系列、5500XT/5600XT/5700XT等，以及6600系列、6700XT/6800系列、6900XT等型号。同样，数据来源于网络，如有任何错误，欢迎指正。

以上数据将持续更新，为您的显卡选择提供最新的参考信息。

⑸ 3060挖狗狗币一天收益多少

二十多块。
目前狗狗币是和其他货币一起挖的，不能单独挖狗狗币。挖莱特币附赠狗狗币，两个业务合并了。莱特币挖起来算力低，挖一个给2000doge，但是现在挖都不够电费的。一小时0.2，rx588，如果觉得电费抵不上收益的话，不如挖以太，再兑换狗狗，挖以太坊一天30。
网传3060可以挖矿确实是真的，但不是大家认为的可以挖以太坊，而且也没有大家所想的3060被破解了。因为网友用3060测试了一下挖矿，发现eth被严重阉割，不过3060可以挖另外一种币cfx，挖这个算力不会掉42左右，一天收益单卡大概是28左右。

⑹ 1060显卡挖矿能用多久

1060显卡挖矿能用大概两年左右
两年左右，正常一张卡如果7*24小时不间断工作，偶尔只是拿出来清下灰什么的，大多1年左右，核心显存由于长时间高功耗满频工作。会出现掉算力的情况。一般中上规格的588ETH算力都是31左右。1年可能就掉到26.27甚至更多。到了两年，各种电子元件都会出现不同程度的损伤。所以它的寿命在2年左右。这里说的两年并不是它一定会坏，只是它的功耗比会大大不如从前。导致被抛弃（矿渣的由来）

⑺ 588显卡能挖哪些矿

588显卡能挖比较热门的是以太币就是ETH，与零币ZEC，很多都可以用显卡来挖矿。因此，通过显卡挖矿，以及其他的竞争币种基本都是用显卡矿机来挖的。

如果资金充裕，请上GTX1060 3G显卡。相比GTX780TI，1060技术更新性能更强，显存为GDDR5速度更快带宽更大。传言说GTX1060 3G性能相当于GT980。

PCI显卡：

通常被使用于较早期或精简型的计算机中，此类计算机由于将AGP标准插槽移除而必须仰赖PCI接口的显卡。已知被多数的使用于486到PentiumII早期的时代。

但直到显示芯片无法直接支持AGP之前，仍有部分厂商持续制造以AGP转PCI为基底的显卡。已知最新型的PCI接口显卡，是GeForce GT 610 PCI（SPARKLE制）型号为 GRSP610L1024LC 以及 ATI HD 4350 PCI（HIS制）和HIS HD。

⑻ 怎么把Django的超级用户删掉(2023年最新解答)

导读：本篇文章首席CTO笔记来给大家介绍有关怎么把Django的超级用户删掉的相关内容，希望对大家有所帮助，一起来看看吧。

可以重新指定username字段USERNAME_FIELD

可以重新指定email的字段EMAIL_FIELD

还有命令行在createsuperuser创建超级用户时提醒要输入信息的字段REQUIRED_FIELDS

配置完成后是无法启动成功的，因为缺少djangouser类的一些默认方法需要继承AbstractBaseUser类

不想创建djangoauth的表可以删除djangosetting.pyINSTALLED_APPS中django.contrib.auth。

但是还要删除MIDDLEWARE中关于身份验证的django.contrib.auth.middleware.AuthenticationMiddleware中间件。

近年来，全球大数据进入加速发展时期，数据量呈现指数级爆发式增长，而这些大量数据中不同个体间交互产生的数据以图的形式表现，如何高效地处理这些图数据成为了业界及其关心的问题。很过用普通关系数据无法跑出来的结果，用图数据进行关联分析会显得异常高效。

提到处理图数据，我们首先想到NetworkX，这是网络计算上常用的Python包，可提供灵活的图构建、分析功能。但是我们使用NetworkX跑大规模图数据时，不仅经常碰到内存不足的问题，而且分析速度很慢，究其原因，是NetworkX只支持单机运行。通过网上搜索，新发现了一个名为GraphScope的系统不仅号称兼容NetworkX的API，而且支持分布式部署运行，性能更优。针对GraphScope和NetworkX的处理能力，我们参考图计算中常用的测试框架LDBC，通过一组实验来对比下二者的性能。

一、实验介绍

为了比较两者的计算效率，先用阿里云拉起了配置为8核CPU，32GB内存的四台ECS，设计了三组比较实验，分别是NetworkX单机下的计算性能，GraphScope单机多worker的计算性能以及GraphScope分布式多机多worer的计算性能。

数据上，我们选取了SNAP开源的图数据集twitter，来自LDBC数据集的datagen-7_5-fb,datagen-7_7-zf和datagen-8_0-fb作为实验数据，以下是数据集的基本信息：

·Twitter:81,307个顶点，1,768,135条边

·Datagen-7_5-fb：633,432个顶点，34,185,747条边，稠密图

·Datagen-7_7-zf：13,180,508个顶点，32,791,267条边，稀疏图

·Datagen-8_0-fb：1,706,561个顶点，107,507,376条边，这个数据集主要测试两个系统可处理的图规模能力

实验设计上我选择常用的SSSP、BFS、PageRank、WCC算法，以及较高复杂度的AllPairshortestPathlength算法，以载图时间，内存占用和计算时间这三个指标为依据，对两个系统进行计算性能的比较。

NetworkX是一个单机系统，在实验中只考虑NetworkX在单机环境下的运行时间；GraphScope支持分布式运行，故进行两个配置，一个是单机4worker，另外一个配置是4台机器，每台机器4个worker。

二、实验结果

首先，GraphScope的载图速度比NetworkX显著提升。

在前三个图数据集中，无论是GraphScope的单机多worker模式，还是GraphScope的分布式模式，载图速度都比NetworkX快：

GraphScope单机模式载图速度平均比NetworkX快5倍，最高纪录——在datagen-7_5-fb上比NetworkX快了6倍。

分布式模式下GraphScope的载图时间比NetworkX平均快了27倍，最高纪录——在datagen-7_7-zf数据集上比NetworkX快了63倍。

在datagen-8_0-fb数据集上，NetworkX因内存溢出无法载图，GraphScope单机多worker和GraphScope分布式载图时间分别为142秒和13.6秒。

表一：载图时间对比

载图时间

NetworkX

GraphScope单机

GraphScope分布式

twitter

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的内存使用效率比NetworkX显著提升。

在datagen-8_0-fb数据集上，NetworkX在32G的内存上无法载完图，而GraphScope仅需要24G的内存即可载入在datagen-8_0-fb数据集。

表二：内存占用对比

内存占用

NetworkX

GraphScope

datagen-7_5-fb

14G

6G

datagen-7_7-zf

28G

18G

datagen-8_0-fb

OOM

24G

再次，GraphScope的计算速度比NetworkX显著提升。

SSSP算法上，GraphScope单机多worker模式平均要比NetworkX快22倍，最快在datagen-7_7-zf数据集上快了32倍。GraphScope分布式模式下平均要比NetworkX快103倍，最快datagen-7_5-fb数据集上快了182倍。

表三：SSSP计算时间对比（单位：秒）

SSSP

NetworkX

GraphScope单机

GraphScope分布式

twitter

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算法上，GraphScope单机多worker模式平均要比NetworkX快13倍，最快datagen-7_5-fb数据集上快了22倍。GraphScope分布式模式下平均要比NetworkX快16倍，最快在datagen-7_5-fb数据集上快了28倍。

表四：BFS计算时间对比（单位：秒）

BFS

NetworkX

GraphScope单机

GraphScope分布式

twitter

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算法上，GraphScope单机多worker模式平均要比NetworkX快62倍，最快twitter数据集上快了80倍。GraphScope分布式模式下平均要比NetworkX快65倍，最快在twitter数据集上快了71倍。

另外，PageRank计算过程中，NetworkX在datagen-7_7-zf上内存溢出，没有完成计算，GraphScope单机多worker模式和分布式模式计算时间分别为25秒和22秒；

表五：PageRank计算时间对比（单位：秒）

PageRank

NetworkX

GraphScope单机

GraphScope分布式

twitter

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算法上，GraphScope单机多worker模式平均要比NetworkX快44倍，最快在datagen-7_7-zf数据集上快了104倍。GraphScope分布式模式下平均要比NetworkX快76倍，最快datagen-7_5-fb数据集上快了194倍。

表六：WCC计算时间对比（单位：秒）

WCC

NetworkX

GraphScope单机

GraphScope分布式

twitter

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

在复杂度极高的Allpairshortestpathlength算法上，NetworkX在twitter图上即内存溢出，无法计算。GraphScope在分布式模式下完成了twitter图的Allpairshortestpathlength计算，耗时76分钟。

表七：AllPairShortestPathLength（单位：秒）

APSP

NetworkX

GraphScope单机

GraphScope分布式

twitter

OOM

OOM

4575.87

三、总结

从实验结果可以看到，在同等条件下，无论在载图时间、内存占用和计算时间上，GraphScope都要大大优于NetworkX，性能优化可以达到几十倍甚至上百倍。

6979阿强

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蓝宝石超白金588，8卡8g显存，品牌卡，残值率超高。
整机算力实测可高达240M+，功耗在1150左右，低功耗可以选择更多挖矿环境。
蓝宝石本身也是一个较好较有名的品牌，后期它也有一定的保值率，不用担心后期成废铁，挖ETH选择蓝宝石588还是不错的。

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