做去中心化的流程案例分析

① 什么是去中心化

去中心化（英语：decentralization）是互联网发展过程中形成的社会关系形态和内容产生形态，是相对于“中心化”而言的新型网络内容生产过程。
相对于早期的互联网（Web 1.0）时代，Web 2.0内容不再是由专业网站或特定人群所产生，而是由权级平等的全体网民共同参与、共同创造的结果。任何人都可以在网络上表达自己的观点或创造原创的内容，共同生产信息。
随着网络服务形态的多元化，去中心化网络模型越来越清晰，也越来越成为可能。Web 2.0兴起后，Wikipedia、Flickr、Blogger等网络服务商所提供的服务都是去中心化的，任何参与者均可提交内容，网民共同进行内容协同创作或贡献。
之后随着更多简单易用的去中心化网络服务的出现，Web2.0的特点越发明显。例如Twitter、Facebook等更加适合普通网民的服务的诞生，使得为互联网生产或贡献内容更加简便、更加多元化，从而提升了网民参与贡献的积极性、降低了生产内容的门槛。最终使得每一个网民均成为了一个微小且独立的信息提供商，使得互联网更加扁平、内容生产更加多元化。

② 我开始领会到大型任务如何通过去中心化的方法并借助最少的规则来完成

。我开始领会到大型任务如何通过去中心化的方法并借助最少的规则来完成；我懂得了并非所有的事情都要事先计划好。印度街道上车水马龙的画面始终浮现在我脑海里：熙熙攘攘的人群，伫立不动的牛群，钻来钻去的自行车，慢慢悠悠的牛车，飞驰而过的摩托车，体积庞大的货车，横冲直撞的公交车——车流混杂着羊群、牛群在仅有两条车道的路面上蠕动，却彼此相安无事。亚洲给了我新的视角。

③ 怎么进行去中心化处理

根据侯杰泰的话：所谓中心化， 是指变量减去它的均值（即数学期望值）。对于样本数据，将一个变量的每个观测值减去该变量的样本平均值，变换后的变量就是中心化的。
对于你的问题，应是每个测量值减去均值。

④ 去中心化在现实生活中有哪些浅显易懂的例子

开放式、扁平化、平等性的系统现象或结构，我们称之为去中心化。就是在一个分布有众多节点的系统中，每个节点都具有高度自治的特征。节点之间彼此可以自由连接，形成新的连接单元。任何一个节点都可能成为阶段性的中心，但不具备强制性的中心控制功能。节点与节点之间的影响，会通过网络而形成非线性因果关系。

在解释这个概念时包括举例，很多人往往陷入一个困局：去中心化就是不要中心，在这样的困局里，一个本来说得通的例子也往往会陷入自相矛盾中。去中心化不是不要中心，而是中心多元化，任何人都可以成为中心，任何中心都不是永久的，中心对每个人不具备强制作用。

然后就要进入我们的举个 环节。从最近的“救命文档”说起。河南暴雨，一个从河南走出的大学生看到灾情后，她想为家乡做点力所能及的事，就创建了这份可以登记、共享和核实、更新的文档，很快就有30多名同学加入参与进来，合作整理。

最终，这份文档由几百万人参与了维护。这是一份人人都可以参与的文档，有人发布求助信息，有人跟进，有人更新文档，有人维护秩序，在这份开放的文档里人人平等，维护着一种大家默认的秩序，这是去中心化。

⑤ 去中心化的基本概述

在一个分布有众多节点的系统中，每个节点都具有高度自治的特征。节点之间彼此可以自由连接，形成新的连接单元。任何一个节点都可能成为阶段性的中心，但不具备强制性的中心控制功能。节点与节点之间的影响，会通过网络而形成非线性因果关系。这种开放式、扁平化、平等性的系统现象或结构，我们称之为去中心化。
随着主体对客体的相互作用的深入和认知机能的不断平衡、认知结构的不断完善，个体能从自我中心状态中解除出来，称之为去中心化。

⑥ GenFi怎么做到去中心化

这个去中心化的过程是非常痛苦的。

⑦ 历史论述的去中心化

社会主义制度也就是走共产主义道路，也就是说中国共产党始终代表人民和国家的的利益。中国人经过了一百多年的屈辱史，人民希望过和平安居乐业的生活，而中国共产党有时终维护着最广大人民的根本利益，所以走社会主义道路。而国民党要走的是资本主义道路，走资本主义道路只有资本家可以富起来，工人阶级(人民）始终被压迫，还要始终面临着失业问题，而政府机构只是进行资本主义工商业的调节，并不维护人民的利益，人民生活无法安居乐业。所以中国走社会主义道路是历史和人民的选择。

⑧ 如何实现分析去中心化的客户行为分析平台

问题比较泛，只能粗略回答了 :) 一、精细化运营的目标 比如说你的产品只是个工具，那恐怕谈不上过多的精细化运营，一般做好常规的用户行为分析、再配合用户定性研究，用于指导产品的设计即可;如果是内容型产品，或者功能和内容兼具的产品，那确实需要考虑。 2.设计统计框架 假设用户在你的app上会频繁进行交互和使用功能，同时还会浏览或者产生内容，那么需要在产品设计的同时，把你的统计框架设计好。 二、简要的操作流程 1.数据采集首先列出你需要的数据项，接着评估哪部分是需要APP上报的，哪部分是后台可以统计的，然后分别在前后台加上。一般来讲，APP上报采集的数据，在发布前一定要经过谨慎的校验和测试，因为一旦版本发布出去而数据采集出了问题，不仅之前的功夫都白做了，还会带来一大堆脏数据，同时还有可能降低客户端的运行效率，得不偿失。 2.数据整理数据采集完之后，需要将各种原始数据加工成为产品经理需要的直观的可看数据，这里需要做一些基本的数据逻辑关联和展示，就不赘述了。 3.数据分析按照一开始设计的统计框架，你可以很清楚的看到自己需要的数据了。 当然以上只是基础得不能再基础的分析，再深入一点的，例如你拿到这些数据，可以分析使用A功能的用户同时还喜欢B功能，二者关联性较强，是否可以在前端设计时更多的考虑整合，或者界面上的调整;比如分析点击流，大部分用户访问或使用APP的路径是怎么样的，是不是把核心功能藏得太深了?再比如可以分析不同用户属性，比如男性用户和女性用户，他们在用户行为上是否有明显差异?等等。 不同产品的数据分析方式和模型差距非常大，没法一下子就说清楚。所以以上更多的是举例。 三、一些需要注意的原则 1.数据本身是客观的，但被解读出来的数据一定是主观的，同样的数据由不同的人分析很可能得出完全相反的结论，所以一定不能提前带着观点去分析(比如已经有了假设，再用数据去论证); 2.APP采集数据，一定是优先级比较低的事情，不能因为数据的采集而影响产品的性能和用户体验，更不能采集用户的隐私数据(虽然国内很多APP并没有这么做); 3.数据不是万能的，还是要相信自己的判断。

⑨ 如何"去中心化"是个大问题

在一个分布有众多节点的系统中，每个节点都具有高度自治的特征。节点之间彼此可以自由连接，形成新的连接单元。任何一个节点都可能成为阶段性的中心，但不具备强制性的中心控制功能。节点与节点之间的影响，会通过网络而形成非线性因果关系。这种开放式、扁平化、平等性的系统现象或结构，我们称之为去中心化。