算力ib

❶ Filecoin 处在什么阶段

IPFS官网在5月已经开始测试网的第二阶段，至联云已经参与测试并排名保持前三。

❷ 如何查看自己的电脑设备是不是支持RDMA

RDMA实际上是一种智能网卡与软件架构充分优化的远端内存直接高速访问技术，通过将RDMA协议固化于硬件(即网卡)上，以及支持Zero-和Kernel bypass这两种途径来达到其高性能的远程直接数据存取的目标。

目前支持RDMA的网卡并不普及，购买网卡时需要跟供应商咨询清楚是否支持此项功能

另外，目前RDMA的硬件实现有3种（如下），也要跟供应商咨询清楚

目前支持RDMA的网络协议有：

• InfiniBand(IB): 从一开始就支持RDMA的新一代网络协议。由于这是一种新的网络技术，因此需要支持该技术的网卡和交换机。
  

• RDMA过融合以太网(RoCE): 即RDMA over Ethernet, 允许通过以太网执行RDMA的网络协议。这允许在标准以太网基础架构(交换机)上使用RDMA，只不过网卡必须是支持RoCE的特殊的NIC。
  

• 互联网广域RDMA协议(iWARP): 即RDMA over TCP, 允许通过TCP执行RDMA的网络协议。这允许在标准以太网基础架构(交换机)上使用RDMA，只不过网卡要求是支持iWARP(如果使用CPU offload的话)的NIC。否则，所有iWARP栈都可以在软件中实现，但是失去了大部分的RDMA性能优势。

这个功能比较新，我也只是了解了个大概，具体的还是要实践，只能帮你到这里了。

❸ 无界支付，无界pay这款APP怎么样

对于支付类产品,最关心的无非是，资金安全性、到帐时间、刷卡金额、以及

费率积分这些问题上。
那么首先说明一下资金安全性问题。
这里涉及到一个资金结算的“一清”“二清”的概念。
一清结算：从银联或者央行（人民银行）办法的第三方支付牌照公司直接结

算给用户。
二清结算：先结算给一清用户，然后由一清用户结算给二清用户，这样一来

，资金安全性上就有变数了。
那么如何来判定是否“一清”？支付结算的公司是否由央行所颁发的“支付

牌照”。这个是可以从央行（中国人民银行）去查询的。
无界使用的是双通道，腾邦国际的腾付通和易宝支付。
进入央行官网查询支付牌照可查得：
Z2006844000016 深圳市腾付通电子支付科技有限公司
Z2000711000019 易宝支付有限公司

另一个点判断。就是在信用卡消费的时候，账单提示的“交易说明”（工行

是商户名称，建设是交易描述，兴业银行是交易摘要，每个银行大同小异叫

法不同，但都是同一个东西）“二清”这个每次消费会跳码，每次抬头都会

变的，那么这个就一定是二清的，这个结算会有不安全因素。无界pay使用的

是“易宝”和“腾付通”的支付通道，每次消费都会固定显示带抬头的网上

消费记录。而收益结算则由易宝和腾邦国际进行结算，并不是结算给无界公

司，再由无界公司进行二次结算。
腾邦国际是深圳证交所挂牌的上市公司，代码300178
易宝支付已经符合国内创业板条件的公司，但没有上市。易宝支付CEO唐彬说

：“目前易宝支付最要紧的事情是踏踏实实做好产品服务工作，使客户价值

最大化，将不急于考虑资本运作和上市，但不排除在合适的时间合适的地点

挂牌上市。”
最近一年，与易宝支付合作的多家企业中，已有10家企业相继上市。博雅互

动、500彩票网、新浪微博、京东商城迅雷、猎豹移动、爱康国宾、乐逗游戏

等都与易宝支付有着密切的合作。
无界支付的公司融丰科技也已经拿到上海的红头文件了。

再来谈下到账时间：
由于是双通道，操作更便捷，T+0以及T+1都有。谈下T+0的到帐时间。
腾付通的通道可实现秒到账。几秒即可到帐。
易宝这边由于是15年5月接通的，目前还存在一些问题可以提高深入合作，目

前仅开放及时到账，5分钟至1小时，一半在10分钟左右到账。

再来说下刷卡金额问题：
腾付通：单卡单笔2万，单卡单日10万，日刷额不限。（风控期：单卡单笔

4000，单卡单日2次。日刷额不限）
易宝支付：单卡单笔5万，单卡单日20万，日刷额不限。

最后是费率以及积分问题：
费率：
腾付通D+0秒到账：0.45%-0.7%
腾付通D+1：0.40%-0.55%
易宝支付D+0及时到账：0.45-0.7%
易宝支付D+1：0.40-0.55%
积分：
无界APP支付属于“网上消费”，大部分银行卡都带积分，视银行而定。

此问题由无界pay帮助中心问题，如有疑问可至wujiepay.top/help查询其他

相关问题可至400电话有专员会解答

❹ filecoin目前的全网算力是多少

目前已经达到1.757EiB的算力。

这个数据可以通过区块浏览器查询：

以下是关于算力单位的换算：

1EiB=1024PiB

1PiB=1024TiB

1TiB=1024GiB

后面的你懂的

❺ 因果推断推荐系统工具箱 - DIB（一）

Mitigating Confounding Bias in Recommendation via Information Bottleneck

与之前讲过的 CVIB 方法相同，作者从推荐系统中有偏的数据生成过程出发，用因果图描述偏差的产生机理。并且利用信息论的方法，推导出符合生成过程需要满足的条件（目标函数），进一步通过近似寻找到可以（通过有限算力）优化的目标。模型训练时生成有偏嵌入向量和无偏嵌入向量两种向量，最终只利用无偏嵌入向量进行预测，整套方法命名为DIB。

推荐模型的训练数据（观测数据）可以表示为 ，其中 。训练推荐模型建模的是一个评分函数（或者决策函数） ，目标是准确度预测用户-物品元组（每一个元组）的匹配程度（用户对该物品的偏好）。现有的基于embedding的推荐模型，会学习 的隐向量表示 ，并利用上边说的决策函数的一部分对 进行转换实现最终的预测。这个的学习链路可以表示为如下图所示的马尔科夫链。

用户-物品元组特征 除了匹配程度会影响用户反馈（评分）外，其特征也会通过影响推荐模型策略，间接影响用户的反馈，这种影响可能是物品流行度偏差，用户选择评分偏差等多种混淆偏差。作者利用因果推断领域论文经常出现的一种因果图，拆分了偏差出现的机制，如下图所示。

可以被拆分为三种类型的随机变量 。其中， 被称为“工具变量”因为它仅通过影响推荐模型策略影响用户的最终反馈。 被称为调整变量，因为它只影响用户的反馈。 既会通过影响推荐模型策略间接影响用户反馈，也会直接影响用户反馈（想了解因果推断场景这类因果图的同学可以参见 文章 以及 文集 ）。因此，为了得到 对用户反馈 的直接影响，需要利用因果推断的方法消除混淆变量的影响。

虽然，因果推断的金律是随机试验。然而，随机试验太“昂贵了”，不仅因为它需要很长的时间，同时因为它会影响用户体验。因此作者提出了一种基于观测数据的方法来进行（混淆）偏差消除。

通常我们很难将 直接（不做任何变换）分离成为 三部分。因此，常用的思路是进行隐向量 的学习。然而，原有的方法也不能够在隐向量里进行三部分的拆分，隐向量的每一个维度，都会受到偏差的影响。因此，作者设计了如下图所示的学习过程，目标是把隐向量 分为两部分，一部分 表示 对 的间接影响，另一部分 表示 对 的直接影响。

进而，可以推导出符合上述学习过程需要满足的条件，1）为了消除偏差的影响， 不能overfit ；2）由于 直接影响 ， 也需要对 有很好的预测能力；3） 为了拆分 ，需要两者尽可能的独立 ；4）由于 间接影响 ， 也需要对 有一定的预测能力。利用这些条件，结合信息理论，可以得到如下图所示的目标函数。值得注意的是，作者没有限制 之间的相关性。原因是，数据受到偏差影响的程度，是无法准确度量的（至少只有观测数据是不可以的）。

从上式可以看出，我们最小化 之间的互信息，使得 中的信息尽可能的被压缩到 中，但却不过度和 相关（压缩是通过第二项 的互信息做到的），并且最小化 的互信息，使得两者尽可能独立。通过最大化 与 的互信息，增加两者对 的预测能力。

文章把影响最终反馈（也就是推荐模型训练时候用到的训练数据）的生成过程用因果图表示，这种因果图在最近流行的因果推断领域的论文中非常常见， 的分类方法，充分反映了大部分具有confounding bias问题的数据的生成过程，当然还要其他更全面的生成因果图，比如包括后继变量。不同的是，作者没有使用balancing来学习两部分表示，或者用VAE来解耦数据，而是利用信息熵。不过，其实最后的上界和VAE关系很大。其实，本质是VAE和IB都是在利用信息论的方法进行模型的建模以及优化求解。

作者没有限制，并且没有随机数据确实很难知道偏差的程度。因此，作者相当于从别的条件推断（或者说夹逼）得到 使得它们满足生成数据的因果图的基本条件。

❻ 540天质押币到期退回币有掉吗

看质押方式〈br〉什么是前期质押？我们封装扇区就需要质押，按照目前的区块高度，当前扇区质押量约：0.2232FIL/32GiB，封装1T算力需要约9.13个FIL的质押。因为目前一个扇区的最长生命周期是540天（v:SLF9021），当扇区生命周期结束时，这部分前置质押的FIL就会返回到客户的账上，所以前置质押是540天后释放。〈br〉后置质押也就是释放质押，矿工们通过挖矿获得区块奖励后，其中25%是立即释放，剩下的75%将暂时锁仓，在180天内线性释放到矿工账上，所以这部分奖励也被称为区块奖励质押，也就是我们所说的后置质押。〈br〉