百倍源碼

⑴ 暴漲400多倍的狗狗幣，還能投資么馬斯克為何多次站台

#比特幣[超話]# #狗狗幣#

大家好，我是風險提示的半藏。

最近狗狗幣暴漲了幾百倍，目前是0.7美元1枚，離馬斯克的1美元小目標已經很近了。

雖然不是主流幣，但是排行第三，增長速度傲視群幣，甚至搶走了比特幣的風頭。

暴漲幾百倍是什麼概念呢？

如果年初投資1000塊，按照200倍來算，現在已經價值20萬了。

是不是感覺又錯過了，怎麼老是抓不住機遇？

但這真的是機遇么？

狗狗幣還能繼續投資么？

接著往下看，帶你揭開迷霧。

你會發現金融世界裡，就是成王敗寇的邏輯。

暴漲暴跌如此刺激，生活如此魔幻。

開始前先說下，我國是不支持虛擬幣的。

目前主流的虛擬幣有比特幣、以太坊、瑞波幣等等。

眾所周知，虛擬幣是瘋狂的，這可比股市刺激多了，還能教你登a郎。

最瘋狂的時候，人人都想造一個自己的幣，然後一堆的空氣幣、山寨幣，比如說nmb，嫩模幣，號稱1幣1嫩模，mlgb馬勒戈幣，什麼牛鬼蛇神都有。

2013年，比特幣在很短的時間內，從幾美元漲到了幾十美元，一時間信徒雲集，虛擬幣市場非常火熱。

有兩個年輕人，為了諷刺這個投機的虛擬幣市場，於是採用了當時流行的柴犬狗頭，取了個名字就叫「狗狗幣」。

沒錯，狗狗幣也是在這時候誕生的，就是如此隨意，代碼也簡族是基於比特幣源碼修改的山缺，只要把Bitcoin換成Dogecoin即可。

創始人是2個程序員，一個是馬庫斯，另一個是帕爾默。

其實他們並不看好虛擬幣，幾年後就拋棄了狗狗幣。

2015年，馬庫斯失業了，迫於生存壓力，他賣出了所有的狗狗幣。

他用賣出所賺來的錢，給自己買了一輛二手本田Civic思域。

如果他當年不賣出這些狗狗幣，放到現在的話，價值超過3000萬美元，差不多兩個多億，也就兩個小目標。

可惜賣了就是賣了，雖然馬庫斯現在還是普通打工人，在舊金山灣區一家公司擔任軟體工程師，但是他似乎並不後悔。

狗狗幣僅僅花了3個小時就完成開發， 和傳統虛擬幣不同的是，狗狗幣的數量設置超過了1200億，比特幣是2100萬個，是比特幣數量的6000多倍，相當於無限供應。

同時挖掘難度大幅降低，不耗水不耗電，想挖就能挖。

目前，差不多1000億枚狗狗幣都被挖出來了，而比特幣挖完的話，可能還需要100多年。

上線的時候，創始人發了推特說，「投資狗狗幣吧，很確定它將是下一個大事件。」

可能是柴犬狗頭的可愛形象，連創始人也沒想到。

狗狗幣上線後就引爆了Reddit和Twitter，不到兩周時間，狗狗幣就收獲了百萬粉絲。

眾多大佬也很喜歡狗狗幣，其中一個是特斯拉CEO馬斯克。

2021年2月4日，馬斯克一天之內在推特上6次提及狗狗幣。

隨後這種加密貨幣的價格迅速上漲了60%，市值達到100億美元，成為全球排名第8的加密貨幣。

2月6日，馬斯克又在推特上發起投票：「你希望用什麼做地球未來的貨幣」，狗狗幣勝出。

2月24日，馬斯克又連發5條與狗狗幣有關的推文，暗示將把狗狗幣放到月球上。

但隨著越來越多的人知道狗狗幣，加上馬斯克的多次站台。

狗狗幣終究還是變質了，變成了炙手可熱的「空氣幣」。

在連續多次暴漲後，馬斯克才發推表示，狗狗幣有風險。

狗狗幣可能還會漲，漲到1美元1枚，但是我不建議真的去投資。

還是那個原則，投資只能用閑錢，虧了也不會影響生活的那種。

而且狗狗幣終究不是主流幣，每天暴漲暴跌30%都是正常的。

你能受得了那種刺激和風險么？

數字幣本身就是投機行攔唯弊為，投機不是投資。

投機掙快錢會腐蝕人的心智，令人浮躁，沉不下心干實事。

道理我都懂，但是為啥還是那麼多人，前赴後繼的炒幣呢？

因為金融的世界，是成王敗寇的邏輯，無論是投機還是投資，最終目的還是想掙錢，尤其是掙快錢。

別說狗狗幣了，這種可以在交易所交易的虛擬幣，雖然不是主流幣，但是也比空氣幣、山寨幣強。

就是那個什麼pi幣，這個真的是忽悠人，說了好幾年，還沒上交易所，然後還有幾百萬人相信，真的是韭菜太多。

旁氏百年，人間未變。

⑵ 電腦軟體的發展史

電腦軟體的發展史

第一代軟體（1946－1953）

第一代軟體是用機器語言編寫的，機器語言是內置在計算機電路中的指令，由0和1組成。

第二代軟體（1954－1964）

當硬體變得更強大時，就需要更強大的軟體工具使計算機得到更有效地使用。匯編語言向正確的方向前進了一大步，但是程序員還是必須記住很多匯編指令。

第三代軟體（1965－1970）

在這個時期，由於用集成電路取代了晶體管，處理器的運算速度得到了大幅度的提高，處理器在等待運算器准備下一個作業時，無所事事。因此需要編寫一種程序，使所有計算機資源處於計算機的控制中，這種程序就是操作系統。

第四代軟體（1971－1989）

20世紀70年代出現了結構伍辯化程序設計技術，Pascal語言和Mola-2語言都是採用結構化程序設計規則制定的，Basic這種為第三代計算機設計的語言也被升級為具有結構化的版本，此外，還出現了靈活且功能強大的C語言。

第五代軟體（1990－至今）

第五代軟體中有三個著名事件：在計算機軟體業具有主導地位的Microsoft公司的崛起、面向對象的程序設計方法的出現以及萬維網（World Wide Web）的普及。

(2)百倍源碼擴展閱讀

依據許可方式的不同，大致可將軟體區分為幾類：

1、專屬軟體：

此類授權通常不允許用戶隨意的復散橘橘制、研究、修改或散布該軟體。違反此類授權通常會有嚴重的法律責任。傳統的商業軟體公司會採用此類授權，例如微軟的Windows和辦公軟體。專屬軟體的源碼通常被公司視為私有財產而予以嚴密的保護。

2、自由軟體：

此類授權正好與專屬軟體相反，賦予用戶復制、研究沖團、修改和散布該軟體的權利，並提供源碼供用戶自由使用，僅給予些許的其它限制。以Linux、Firefox 和OpenOffice 可做為此類軟體的代表。

3、共享軟體：

通常可免費的取得並使用其試用版，但在功能或使用期間上受到限制。開發者會鼓勵用戶付費以取得功能完整的商業版本。根據共享軟體作者的授權，用戶可以從各種渠道免費得到它的拷貝，也可以自由傳播它。

4、免費軟體：

可免費取得和轉載，但並不提供源碼，也無法修改。

5、公共軟體：

原作者已放棄權利，著作權過期，或作者已經不可考究的軟體。使用上無任何限制。

⑶ 存儲性能優化 MMKV源碼解析

好久沒有更新常用的第三方庫了。讓我們來聊聊MMKV這個常用的第三方庫。MMKV這個庫是做什麼的呢？他本質上的定位和sp有點相似，經常用於持久化小數據的鍵值逗啟喚對。其速度可以說是當前所有同類型中速度最快，性能最優的庫。

它的最早的誕生，主要是因為在微信iOS端有一個重大的bug，一個特殊旁塵的文本可以導致微信的山凱iOS端閃退，而且還出現了不止一次。為了統計這種閃退的字元出現頻率以及過濾，但是由於出現的次數，發現原來的鍵值對存儲組件NSUserDefaults根本達不到要求，會導致cell的滑動卡頓。

因此iOS端就開始創造一個高新性能的鍵值對存儲組件。於此同時，Android端SharedPreferences也有如下幾個缺點：

因此Android也開始復用iOS的MMKV，而後Android有了多進程的寫入數據的需求，Android組又在這個基礎上進行改進。

這里是官方的性能的比較圖：

能看到mmkv比起我們開發常用的組件要快上數百倍。

那麼本文將會從源碼角度圍繞MMKV的性能為什麼會如此高，以及SharePrefences為什麼可能出現ANR的原因。

請注意下文是以MMKV 1.1.1版本源碼為例子分析。如果遇到什麼問題歡迎來到本文 https://www.jianshu.com/p/c12290a9a3f7 互相討論。

老規矩，先來看看MMKV怎麼使用。mmkv其實和SharePrefences一樣，有增刪查改四種操作。

MMKV作為一個鍵值對存儲組件，也對了存儲對象的序列化方式進行了優化。常用的方式比如有json，Twitter的Serial。而MMKV使用的是Google開源的序列化方案:Protocol Buffers。

Protocol Buffers這個方案比起json來說就高級不少：

使用方式可以閱讀下面這篇文章： https://www.jianshu.com/p/e8712962f0e9

下面進行比較幾個對象序列化之間的要素比較

而MMKV就是看重了Protocol Buffers的時間開銷小，選擇Protocol Buffers進行對象緩存的核心。

使用前請初始化：

當然mmkv除了能夠寫入這些基本類型，只要SharePrefences支持的，它也一定能夠支持。

同上，每一個key讀取的數據類型就是decodexxx對應的類型名字。使用起來十分簡單。

能夠刪除單個key對應的value，也能刪除多個key分別對應的value。containsKey判斷mmkv的磁碟緩存中是否存在對應的key。

mmkv和SharePrefences一樣，還能根據模塊和業務劃分對應的緩存文件：

這里創建了一個id為a的實例在磁碟中，進行數據的緩存。

當需要多進程緩存的時候：

MMKV可以使用Ashmem的匿名內存進行更加快速的大對象傳輸：
進程1：

最重要的一點，mmkv把SharePrefences的緩存遷移到mmkv中，之後的使用就和SharePrefences一致。

這里就是把SharedPreferences的myData數據遷移到mmkv中。當然如果我們需要保持SharePreferences的用法不變需要自己進行自定義一個SharePreferences。

mmkv的用法極其簡單，接下來我們關注他的原理。

首先來看看MMKV的初始化。

能看到實際上initialize分為如下幾個步驟：

能看到其實就是做這個判斷。由於此時設置的是libc++的打包方式。此時BuildConfig.FLAVOR就是StaticCpp，就不會載入c++_shared。當然，如果我們已經使用了c++_shared庫，則沒有必要打包進去，使用defaultPublishConfig "SharedCppRelease"會嘗試的查找動態鏈接庫_shared。這樣就能少2M的大小。

請注意一個前提的知識，jni的初始化，在調用了 System.loadLibrary之後，會通過dlopen把so載入到內存後，調用dlsym，調用jni中的JNI_OnLoad方法。

實際上這裡面做的事情十分簡單：

能從這些native方法中看到了所有MMKV的存儲方法，設置支持共享內存ashemem的存儲，支持直接獲取native malloc申請的內存

接下來就是MMKV正式的初始化方法了。

這個方法實際上調用的是pthread_once方法。它一般是在多線程環境中，根據內核的調度策略，選擇一個線程初始化一次的方法。

其實這裡面的演算法很簡單：

defaultMMKV此時調用的是getDefaultMMKV這個native方法，默認是單進程模式。從這里的設計都能猜到getDefaultMMKV會從native層實例化一個MMKV對象，並且讓實例化好的java層MMKV對象持有。之後Java層的方法和native層的方法一一映射就能實現一個直接操作native對象的Java對象。

我們再來看看MMKV的mmkvWithID。

感覺上和defaultMMKV有點相似，也是調用native層方法進行初始化，並且讓java層MMKV對象持有native層。那麼我們可否認為這兩個實例化本質上在底層調用同一個方法，只是多了一個id設置呢？

可以看看MMKV.h文件：

這里就能看到上面的推測是正確的，只要是實例化，最後都是調用mmkvWithID進行實例化。默認的mmkv的id就是mmkv.default。Android端則會設置一個默認的page大小,假設4kb為例子。

所有的mmkvID以及對應的MMKV實例都會保存在之前實例化的g_instanceDic散列表中。其中mmkv每一個id對應一個文件的路徑，其中路徑是這么處理的：

如果發現對應路徑下的mmkv在散列表中已經緩存了，則直接返回。否則就會把相對路徑保存下來，傳遞給MMKV進行實例化，並保存在g_instanceDic散列表中。

我們來看看MMKV構造函數中幾個關鍵的欄位是怎麼初始化。

mmkvID就是經過md5後對應緩存文件對應的路徑。

能看到這里是根據當前的mode初始化id，如果不是ashmem匿名共享內存模式進行創建，則會和上面的處理類似。id就是經過md5後對應緩存文件對應的路徑。

注意這里mode設置的是MMKV_ASHMEM，也就是ashmem匿名共享內存模式則是如下創建方法：

實際上就是在驅動目錄下的一個內存文件地址。

接下來，在構造函數中使用了共享的文件鎖進行保護後，調用loadFromFile進一步的初始化MMKV內部的數據。

我們大致的了解MMKV中每一個欄位的負責的職責，但是具體如何進行工作下文都會解析。

在這裡面我們遇到了看起來十分核心的類MemoryFile，它的名字有點像 Ashmem匿名共享內存 一文中描述過Java層的映射的匿名內存文件。

我們先來看看MemoryFile的初始化。

MemeoryFile分為兩個模式進行初始化：

這里的處理很簡單：

能看到此時將會調用mmap系統調用，通過設置標志位可讀寫，MAP_SHARED的模式進行打開。這樣就file就在在內核中映射了一段4kb內存，以後訪問文件可以不經過內核，直接訪問file映射的這一段內存。

關於mmap系統調用的源碼解析可以看這一篇 Binder驅動的初始化 映射原理 。

能看到在這個過程中實際上還是通過ftruncate進行擴容，接著調用zeroFillFile，先通過lseek把指針移動當前容量的最後，並把剩餘的部分都填充空數據'\0'。最後映射指向的地址是有效的，會先解開後重新進行映射。

為什麼要做最後這個步驟呢？如果閱讀過我解析的mmap的源碼一文，實際上就能明白，file使用MAP_SHARED的模式本質上是給file結構體綁定一段vma映射好的內存。ftruncate只是給file結構體進行了擴容，但是還沒有對對應綁定虛擬內存進行擴容，因此需要解開一次映射後，重新mmap一次。

MMKV在如果使用Ashmem模式打開：

接下來loadFromFile 這個方法可以說是MMKV的核心方法，所有的讀寫，還是擴容都需要這個方法，從映射的文件內存，緩存到MMKV的內存中。

進入到這個方法後進行如下的處理：

在這里，遇到了一個比較有歧義的欄位m_version ，從名字看起來有點像MMKV的版本號。其實它指代的是MMKV當前的狀態，由一個枚舉對象代表：

注意m_vector是一個長度16的char數組。其實很簡單，就是把文件保存的m_vector獲取16位拷貝到m_metaInfo的m_vector中。因為aes的加密必須以16的倍數才能正常運作。

初始化分為這6點，我們從最後三點開始聊聊MMKV的初始化的核心邏輯。我們還需要開始關注MMKV中內存存儲的結構。

能看到首先從m_file獲取映射的指針地址，往後讀取4位數據。這4位數據就是actualSize 真實數據。但是如果是m_metaInfo的m_version 大於等於3，則獲取m_metaInfo中保存的actualSize。

其校驗的手段，是通過比較m_metaInfo保存的crcDigest和從m_file中讀取的crcDigest進行比較，如果一致說明數據無誤，則返回true，設置loadFromFile為true。

其實這裡面只處理m_metaInfo的m_version的狀態大於等於3的狀態。我們回憶一下，在readActualSize方法中，把讀取當前存儲的數據長度，分為兩個邏輯進行讀取。如果大於等於3，則從m_metaInfo中獲取。

crc校驗失敗，說明我們寫入的時候發生異常。需要強制進行recover恢復數據。
首先要清除crc校驗校驗了什麼東西：

MMKV做了如下處理，只處理狀態等級在MMKVVersionActualSize情況。這個情況，在m_metaInfo記錄上一次MMKV中的信息。因此可以通過m_metaInfo進行校驗已經存儲的數據長度，進而更新真實的已經記錄數據的長度。

最後讀取上一次MMKV還沒有更新的備份數據長度和crc校驗欄位，通過writeActualSize記錄在映射的內存中。

如果最後彌補的校驗還是crc校驗錯誤，最後會回調onMMKVCRCCheckFail這個方法。這個方法會反射Java層實現的異常處理策略

如果是OnErrorRecover，則設置loadFromFile和needFullWriteback都為true，盡可能的恢復數據。當然如果OnErrorDiscard，則會丟棄掉所有的數據。

⑷ 有哪些快速開發平台或者零代碼開發平台

什麼是零代碼應用開發平台

盡管市場上也把建站、網店開發、小程序開發等免代碼服務也稱為零代碼開發，但因為這些平檯面向的是特定的目的，服務一個專有的範式，所以一般不將他們劃入零代碼平台的范疇之內。真正的零代碼開發平檯面向的是廣泛和多樣的需求，在設計aPaaS產品的時候，並不確定一個特定的用戶會用它來搭建什麼應用。

當然，雖說面向的需求是廣泛的，也不代表aPaaS是萬能的。零代碼開發幾乎都激拆鄭是面向企業應用世界，而很難擴展到消費者應用領域，比如游戲、社交、工具軟體等必然長期屬於原生開發的世界。

所以，零代碼應用開發平台需要一個比較准確的定義。它是指圍繞企業數據和業務管理需求，通過可視化方式設計數據結構，用戶交互形式、設置訪問許可權和定義工作流程的平台。你會發現，即使是原生開發企業軟體，大體也是按照以上這幾個步驟來進行的。

我用一個相對完整的列表，將零代碼開發平台的能力元素和特性描述如下：

1）可視化構築業務對象數據表（Entity），並支持建立關聯。甚至需要支持跨應用的數據表關聯。（這是aPaaS未來可能勝出其他方案的關鍵優勢）。

2）為不同的數據場景配置不同類型的視圖（View），能夠定義數據行和列的過濾，能夠設置列表、看板、日歷等不同界面形式。

明道雲構築的銷售應用數據視圖

3）能夠定義不同用戶角色（Role），並賦予角色不同的數據訪問和改寫許可權（PermissionSet）。許可權定義越精細越好。

明道雲構築用戶角色和許可權組合的界面

4）能夠建立針對數據的匯總表和統計圖表（Report）

5）能夠建立自定義的輸入表單（Form），分發給御孫不同角色使用。

6）能夠建立自定義的列印報表（FormReport），用於輸出各類形式表格，通過Email，簡訊發送或者列印。

7）能夠管理企業用戶、部門、組織結構，並將其用於應用邏輯關系，比如應用的分發，角色的賦予和工作流中的流向信息。

8）能夠可視化配置工作流（Workflow），支持特定條件下的數據新增，改寫，刪除等操作，並能夠融入數據填寫，審批等人工流程節點。工作流的運行能夠監控和保存日誌。

明道雲構築審批工作流的界面

9）應用能夠封裝後分發（Distribution）給不同的用戶。

10）面向企業內部個人用戶的工作台，儀表台等特性，實現個性化使用。

不同的aPaaS產品會有不同的特色和側重點。所以以上特性並不一定存在於每一個aPaaS產品中。但是，特性越完整的，就越接近一個典型意義上的零代碼企業應用開發平台。在以上實現中，有純粹的零代碼模式，也有個別需要用低代碼方式來降低產品復雜度，但同時也會讓非技術人員難以上手。

所以，aPaaS是SaaS應用和開發工具的混合，說它是SaaS，是因為開發者和終端用戶使用的是同一個產品，只是通過許可權和分發關系讓界面千人千面。說它是開發工具，是因為它用模型模擬的應用搭建思路和原生資料庫應用開發是類似的。

軟體的應用特點和二次開發能力共存也不是一個新鮮事物。用Excel軟體構築一個個人所得稅計算器，讓用戶可以輸入自己的工資，即可得到應繳稅額，對於使用者來說是應用，對編制這個Excel文件的人來說是開發工具，但他們用的都是Excel。

為什麼企業軟體領域可以實現零代碼開發

為什麼游戲和社交軟體做不到零代碼開發，而企業軟體市場卻出現了零代碼工具是因為企業軟體的開發比較簡單嗎

當然不是。能夠模式化完成一個工作的原因在於這項工作具備可重復性，就像我們會用3D列印製作一兩件零件，但如果要生產成千上萬個同樣的零件，我們寧可花費成本先去製作模具。企業軟體可以模式化開發的原因就在於大多數企業管理軟體都由非常類似的需求和實現方式來構成，如果不積極利用這些相似性和模型化方法就需要不斷重復發明類似的輪子。

當然也並非所有的企業應用都有相似性。在特定行業和職能中總有一些需要專門化設計和開發的應用。但在企業的運營全流程中，圍繞客戶，供應商，銷售訂單，產品，供應商，采購訂單，製造流程，服務流程等商業對象，企業軟體要解決的問題具有很強的相似性。這些相似性，或者使用範式可以被概括為以下環節：

1）圍繞上述商業對象（BusinessObjects）的數據搜集和存儲，並對數據的有效性進行驗證。例如：建立一個采購訂單，向特定供應商采購三項商品。

2）數據的查詢和呈現。例如：運營部門查詢處A倉庫在今天明頌應該到貨的采購訂單。財務部門查詢貨物已經收訖，並且應該在本周付款的采購訂單。

3）數據的計算。例如：當采購訂單的貨物到達特定倉庫後，更新相關商品的庫存信息。

4）流程的控制。例如：當起草采購訂單並准備發出時，根據采購的類別和金額發起不同的審核流程，在審核通過或者拒絕後執行不同的流程內容。

5）信息通知。例如：在采購訂單批准後，自動生成采購單並發送給供應商，並通知倉庫准備收貨。

6）數據的統計和分析。例如：匯總過去一年的采購訂單中按照BOM清單的產品金額分布，或者按照供應商的分布。

企業軟體的設計和開發人員對以上這些使用範式都非常熟悉，它們經常出現在各種企業軟體的開發需求中。實際上，除了以上抽象出的範式，企業軟體的其他獨特功能點並不太多了，甚至很多屬於所有企業級軟體共有的模塊，比如管理用戶和用戶組，許可權角色等。正是因為這個原因，企業軟體的開發存在高度模型化的可能，從而在大部分場景下，擺脫對原生代碼開發的依賴。

在雲時代之前，除了Access以外，蘋果公司也有FileMaker，Intuit公司也曾經開發過Quickbase（這個名字來源於Intuit公司財務軟體產品Quicken），Quickbase後來被剝離，一直到今天都在提供服務。即使在原生開發領域內，企業軟體市場也出現了各種現成的開發框架，它們和今天的零代碼平台一樣，都是為了通過模型化來提高交付效率和質量的辦法。

為每個企業的軟體需求，都從第一行代碼開始寫起，單獨依靠某種高級語言和集成開發環境建立開發項目，這種做法已經越來越沒有必要。正如Gartner的預測，大部分的企業應用將來都會依賴零代碼平台，以至於不遠的將來，零代碼平台並不會刻意保留這個前綴，因為這將成為天經地義的事情，這就像今天為了滿足一個通用需求，大多數企業不會去定製開發，甚至零代碼平台都不會用，而是直接使用一個標準的SaaS產品。

為什麼aPaaS具有難以替代的優勢

用戶開始選擇aPaaS產品，不僅僅是因為他們可以這樣做，更重要的是因為不得不這樣做。因為aPaaS與定製開發，以及標准SaaS產品相比有幾個難以替代的優勢。

1）滿足企業的多樣化需求

企業軟體需求的多樣化是定製開發模式的起源。雖然標准SaaS產品能夠滿足企業應用需求中的共性部分，但是因為行業、規模和產品內在特性的差異，每個企業的管理方式和流程都有自己的特點，而且它還會根據企業的規模階段不斷演變。這種差異在不同職能中程度不一，一般來說，圍繞產品設計、製造和服務履行的核心業務流差異度更高，而人事，財務等價值創造的支持環節差異度比較小。

在這種背景下，用戶始終在尋求一種既能保持足夠的靈活性，又能夠控制開發的成本和復雜度的方法。aPaaS基本就是直接針對這個問題而誕生的。

2）從定製開發中需求溝通的痛苦中解脫

企業軟體實現過程中的第一痛點還不是貴，而是需求溝通的復雜。有業務需求的人不是開發軟體的人，能夠開發軟體的人對業務痛點並沒有切身的體會和經驗。於是行業非常依賴專業的企業軟體需求分析和實現方法設計能力，但這個能力是非常稀缺的資源。這也難怪企業軟體開發需求的提出主體總是五花八門的，他們之間也需要進行復雜的溝通和信息匯總。

更要命的是，很多時候需求在實施之前都無法100%確定，企業自己無法提出一個完整的解決方案。這時候，要麼需要求助於咨詢機構這樣的外腦，要麼就只能走一步看一步。這兩個方案聽起來都不令人舒適。前者絕非普通中小企業所能夠承受，後者可能會影響系統的開發和實施質量。

aPaaS的出現倒是讓走一步看一步的方案變得更加現實。企業可以通過零代碼平台漸進地開始實施。如果整個系統過於復雜，可以先從一個具體的環節開始，局部數字化（比如先把訂單管起來）。反正用aPaaS搭建的速度足夠快，用戶甚至可以利用零代碼工具來生成企業應用原型，在實際使用中進行驗證，確認了終端用戶可以掌握，原先識別的問題可以被有效解決之後，再繼續推進更完整的實施。

可以這么說，零代碼工具可以讓開發者和使用者之間的距離充分縮短。在極端情況下，使用者甚至可以自己就是搭建開發者自己。他們可能在一兩個小時的搭建後就能夠確認這個方案是不是能夠有效地解決問題。

3）在企業內部打通數據中台的需求

在企業IT中，還有一個致命痛點存在，那就是不同業務系統之間的數據相互隔離，不能綜合使用，使得企業難以進行跨職能的數據相關性和因果分析，也難以實現跨職能的數據自動化。比如要分析一個價格調整措施對財務報表的影響，這個工作在任何一個孤立的信息系統中是無法完成的，而如果要做到，就至少需要從采購，銷售，營銷和財務系統中獲得數據。同樣的道理，企業也很難在遇到財務目標無法達成的情況下，自動做出最優的價格決策。這些都是影響企業運營水平至關重要的問題。近年來，Gartner提出的PacedLayer架構，以及阿里給電商企業提供的中台方案就是針對這種需求的反饋。

大企業當然可以投入專門的資金來打造數據中台性質的系統，但小企業支付不起，並不代表他們不想獲得這樣的能力。aPaaS平台提供了這個可能性。

首先，因為aPaaS平台管理數據的模型一致，所以它一般能夠提供一個標准化程度非常高的編程介面，從外部系統匯合數據變得相對容易很多，這就像路由器一樣，不管你有多少聯網設備，它們都可以用統一的協議連接在一起。有了集中的數據，各種應用需求都變得容易兌現。哪怕個別系統依然需要通過抽取數據服務後另行原生開發，也比不斷重復做數據整合工作要高效很多倍。

甚至，如果用aPaaS平台直接管理業務數據對象，這個數據整合工作都可以免除。用戶可以直接在各個職能相關的數據對象中建立關聯，建立匯總查詢，批量抽取數據到BI平台，建立不同數據之間的自動化。

有關企業數字中台的介紹，建議可以讀一下這篇采訪文章。

4）突出的成本和效率優勢

零代碼開發平台和原生代碼開發相比到底能夠提高多少效率目前還沒有精確的計量，但這個效率差至少是10倍以上。傳統開發模式需要10天的，aPaaS一天之內就能夠搞定。

更重要的效率差別不僅僅是時間，還包括零代碼平台可以免除專業技術人員的參與。雖然它要求搭建者熟悉業務，完成基本的邏輯梳理，但畢竟這和動輒需要和好幾位技術人員一起開會溝通需求要高效得多。即便在復雜的應用系統上，也至多隻需要2-3人分工就能夠完成整個項目的實現。因為簡化協作的原因帶來的成本節省甚至都不值十倍了。因為所有人都知道找到靠譜的定製軟體開發團隊幾乎就是一件撞大運的事情。

同時，定製開發通常很難提供高品質的軟體。軟體運行的可靠性，缺陷消除的程度都很難和標准化產品相比，畢竟定製軟體只有一個用戶。而一個aPaaS平台不僅要同時服務很多終端用戶，還要服務五花八門的應用搭建者，它能夠做到一次對，次次對；一次缺陷消除，所有用戶收益的效果。

5）開箱即用和自己動手的兩全

和成型的SaaS應用相比，aPaaS看似有一個缺點，就是依然需要「搭建」。這有點像整體傢具系統，擺在樣品間很好看，但是實際買回家還需要施工人員來拼裝才能達到預期的效果。

實際上，這個問題並不是無解，甚至很好解。aPaaS一開始自然不可能獲得各個行業的最佳實踐，讓每個企業都能夠看到「樣板間」效果。但是，隨著時間的推移，用戶企業和集成商的參與，樣板間會越來越多，甚至比SaaS產品提供的用例方案更加強大，因為後者提供的是一個固定傢具的擺設效果，而前者能夠根據不同的房型，提供不同的傢具組合方案。

而且，在足夠明確的細分市場下（比如金屬加工製造流程管理這樣的顆粒度），可以在aPaaS平台上開發出完全開箱即用的應用，直接分發給不同企業使用。有了這個能力，aPaaS不僅能夠服務好終端用戶，還能夠催生集成商工作模式的變革，他們不僅可以通過出售IT服務掙錢，還能夠在服務中加入解決方案的價值，消除定製開發成本，大幅提高項目服務毛利。

有了開箱即用的能力後，就能夠大大加速企業採納的意願。而且，才採納以後，「自己動手」的能力依然存在。就像先進的整體家居系統不僅可以組合，而且可以重新組合。企業軟體的適用模式永遠和企業階段有關，比如小型製造業並不見得需要質量管理單元，但當年產值突破一億元左右後，不僅面臨ISO認證的剛性需求，也內在地需要引入全面質量管理。這樣的企業可以在軟體實施後依照實際需要繼續調整、改進和增加軟體模塊。這個過程同樣是低成本和高效率的。

6）平台特徵提供的計算能力保證

對於定製實施系統來說，要分別通過分布式資料庫，流式計算等先進技術來克服性能問題是一件極其昂貴的事情。aPaaS平台雖然為用戶提供的是一個應用級的產品，但因為它範式統一，就有機會將這些基礎計算隱藏起來，讓用戶不必關心這些後台事務就能夠獲得高性能的計算服務。通過aPaaS平台管理的數據表無論規模有多大，讀寫有多麼頻繁，實時查詢的要求有多高，總有一個計算框架可以勝任。這種平台的擴展性讓客戶可以真正放心，aPaaS帶來的不僅僅是開發效率的提升，還包括一個伸縮自如的基礎設施服務。即便企業將來的業務規模成長百倍，也不會需要徹底重建IT系統。實際上，年收入數百億美元的業務，背後驅動的IT平台極有可能就是Salesforce的p>

正是因為以上這些優勢，aPaaS在沒有得到行業命名之前就已經開始逐步滲透到企業IT服務領域。在最近幾年正在悄悄替代大量的定製實施軟體項目，也讓原先依靠標准SaaS產品的企業找到了新的選擇。

aPaaS目前適合什麼樣的企業

aPaaS雖然擁有巨大的優勢，但也不代表它能夠滿足所有行業和企業的所有IT需求。下面列出了一些常見的排除項。aPaaS方案對這些性質的需求吸引力不強。

1）行業有明顯的專有特徵

有些行業本身的專有化程度很高，而且企業之間的差異性不大，這時候垂直的行業應用可能更加合理。

圍繞這個特徵最典型的例子就是餐飲業和酒店業。所有餐飲業的運營邏輯都是類似的，除了單店和連鎖可能使用不同復雜度的方案以外，應用模塊都大同小異。而且，這個行業解決問題的方法和範式是有明顯的行業特徵的，比如餐廳的排隊等座系統，點單結賬系統等。用零代碼工具來構建如此專有的場景反而更加麻煩，而且無法有效提供有行業特色的視圖。

2）行業有獨立的代碼審計要求

金融等行業的核心業務系統因為法規等要求不能使用零代碼平台，因為它無法滿足代碼審計的要求。aPaaS平台不一定能夠提供源代碼給用戶企業，而且即使提供，也無法佐證應用系統處理數據的准確性。這些行業因為監管要求高，本身資金也寬裕，所以不會應用aPaaS方案在核心業務環節。

3）面向顧客的前台系統

這個當然就是指的電商網店平台了。雖然電商零售的基本數據管理和aPaaS的能力並無太大的距離，但是面向消費者的前台系統一般要求更高的靈活性和營銷設施的配套，用零代碼平台創建不如直接使用專門的電商系統，比如有贊、微盟等開店方案。它們提供的不僅僅是店面功能，還包括圍繞顧客的營銷服務和支付平台，這些是aPaaS所不擅長的領域。

除此之外的大部分企業IT需求，零代碼平台都有足夠的優勢來勝任。而且，隨著軟體和服務的界限越來越模糊，很難說未來的aPaaS不能擴展它的領地。企業軟體的本質就是生產力工具，aPaaS的核心精神就是圍繞企業的數字化運營提供高生產力選項。

讀完這段，如果你對零代碼平台有興趣，明道雲提供直接的使用體驗，你可以自助注冊試用。

⑸ 買了虛擬幣卻賣不出去！揭秘「百倍幣」騙局

最近一段時間，虛擬貨幣的監管力度不斷升級。5月21日，國務院金融穩定發展委員會明確提出要「打擊比特幣挖礦和交易行為，堅決防範個體風險向 社會 領域傳遞」。不久前，互聯網金融協會、銀行業協會、支付清算協會聯合發布公告，要求會員機構不得展開虛擬貨幣交易兌換以及其他相關金融業務。

國家的禁令之下，一場虛擬幣清退行動立即展開。虛擬幣挖礦最為集中的地區之一「內蒙古」，5月25日公布了《關於堅決打擊懲戒虛擬貨幣「挖礦」行為八項措施（徵求意見稿）》，嚴格禁止虛擬幣挖礦旦敏行為。

賣不掉的虛擬幣

這並不是國家第一次這么大力度來監管虛擬幣了。2013年，人民銀行等5部委印發《關於防範比特幣風險的通知》，禁止金融機構和支付機構開展比特幣相關業務。2017年，人民銀行等7部委發布《關於防範代幣發行融資的公告》，指導地方政府排查清退涉嫌非法發行證券、非法集資的虛擬貨幣交易和代幣發行融資平台。但此後，一些平台如火幣、歐易等轉移到境外，仍然面向境內居民提供服務。

今年上半年，隨著虛擬幣整體市值的暴漲，虛擬幣已經成為了圈錢詐騙的重災區，不少人都在高收益的誘惑之下參與境外平台組織的交易炒作活動，落入了別人精心布局的陷阱。

李女士：你看這是我當時截的圖，賣出的時候它就顯示交易失敗。

李女士正在展示的這種虛擬幣名叫TRTC，今年年初，這種虛擬幣從一文不值，價格一路飆升。熟悉虛擬幣投資交易的李女士看準了這個機會，在境外平台上用約合六千元人民幣，買入了這種TRTC幣。

李女士：我輪或們都把這種幣叫百倍幣，你可以想想這個最開始的時候行情有多好，覺得它能漲一百倍。

李女士：沒有懷疑，因為這個幣主打的概念叫流動性挖礦，算是現在幣圈一個新的投資風口吧，大家都在炒，沒想過竟然最後不讓賣了。

這位玩家告訴，這種TRTC幣只能用另一種數字加密貨幣「以太坊」來購買。視頻中，這位玩家正在通過手機上的App訪問虛擬幣交易平台，來買進以太坊，再買入TRTC幣。但是在嘗試把它賣掉時，系統出現了交易失敗的提醒頁面。

買了「百倍幣」緣何不能賣？

這個虛擬幣到底存在著什麼問題？是交易系統出了臨時故障，還是人為設計的圈套呢？

某區塊鏈技術公司安全工程師李旋：池子里已經被全部掏空了，價值歸零了，相當於把交易池裡面所有的以太坊拿走，差不多有59個以太坊吧，價值是10萬美金。

李旋：當時應該有挺多人來參與購買，但是賣出的話，我們其實可以看到只有這個尾號799的信息。

為何只有交易地址尾號是799的這名用戶能夠成功賣掉了幣，而像李女士一樣的其他投資者，卻無一人成功賣出呢？這位799到底是誰？帶著疑問，我們對TRTC幣的源代碼展開了分析。經過仔細的研究篩查，我們在長長的代碼中，發現了這樣一行小字。

李旋：在轉賬的函數里，其實有一個條件。最下邊這一行能看到，發送者等於owner，也就是說只有owner（發行者）能賣出去，但是其他用戶的模桐枝話就只能買不能賣。正常的代碼是沒有這個限制的。

所謂的owner就是這個虛擬幣的創造者。這處精心設計，讓他自己成為了唯一一個有權賣出的人。不難看出，這位創造者正是尾號799的神秘用戶。交易記錄顯示，最後一筆轉走了資金池裡所有以太坊的，也正是此人。

李旋：這種操作就把別人有價值的幣詐騙過來了。普通用戶不太懂的情況可能很快就會被吸引進去。

如何炮製「百倍幣」？

看到這兒您肯定明白了，這是新技術之下一個徹頭徹尾的騙局，利用的就是投資者們不懂區塊鏈技術，卻又盲目跟風投機的心理。那麼這樣騙錢的虛擬幣到底是怎麼發行上線的？為什麼還能製造出暴漲的假象、引人上鉤呢？

某區塊鏈技術安全工程師馮昌盛：預計三分鍾之內可以發行這個幣。

馮昌盛：首先我們從主網隨便復制一個代幣代碼，然後放到線上的IDE（編程軟體）上，只要輸入代幣的名稱，我們起一個名字叫ABCD。然後只需要點擊「部署」，在交易所上架，設定一個初始價格1枚以太坊可以換10枚ABCD。現在已經成功了，那我們普通用戶就可以在交易頁面，直接找到這枚代幣。

復制一段代碼，改一個名字，設定一個價格，只需要幾個簡單的步驟，一枚虛擬幣就成功上線交易平台進行買賣了。然而更讓人意想不到的是，這種毫無價值的虛擬幣不僅可以隨意上線，還能肆意操控價格。

馮昌盛：我們代幣發行，基本上所有的代幣都在我們手上，就可以用我們手上巨量的代幣去操控市場價格，相當於左手倒右手，把價格給拉高。

在這位技術人員的演示中，當他自己買進這種ABCD虛擬幣的時候，交易平台的K線圖立刻出現大幅上漲。反之自己賣出的時候，K線圖又立即出現了下降。

左邊是操作，右邊是K線反饋

馮昌盛：在一個項目方的宣傳洗腦之下，普通用戶一看到價格升高，普通用戶就會盲目跟風購買這個代幣。當大量用戶湧入購買這個代幣的時候，項目方就會使用他持有的代幣去砸盤。發布這種幣是沒有任何門檻的，去中心化的交易平台，任何用戶都可以在這兒進行交易、發布代幣，也不會核實代碼有沒有問題。

2020年虛擬幣安全事件增長240%

國家計算機網路應急技術處理協調中心的統計數據顯示，隨著上半年虛擬幣交易量的活躍，各類風險隱患也是層出不窮。

國家計算機網路應急技術處理協調中心吳震：很多不法分子利用虛擬數字貨幣進行洗錢或者非法資金轉移，可能會對國家的經濟秩序造成擾亂。甚至還有一些不法分子打著區塊鏈的旗號進行詐騙。同時，現在我們收錄了400多個漏洞，有漏洞就會被不法分子利用竊取相關的數字資產。

國家區塊鏈漏洞庫發布的報告指出，據不完全統計，2020年度區塊鏈領域發生的安全事件數量達555起，相比於2019年安全事件增長了近240%；主要包括詐騙/釣魚事件204起、勒索軟體事件143起、交易平台安全事件31起。所造成的經濟損失高達179億美元，環比2019年增長了130%。

自新冠疫情以來，境外虛擬貨幣交易平台上的各類非法金融活動更加活躍。除了李女士遭遇的涉嫌非法發行證券的代幣發行融資外，比較火熱的還有虛擬貨幣遠期合約交易，有數十倍到上百倍的杠桿率，本質上不過是「賭多空」的 游戲 。這類非法期貨活動給參與群眾帶來巨額財產損失，時常有投機者爆倉的新聞報道，但虛擬貨幣交易平台在背後賺得盆滿缽滿。

別讓炒作之風干擾區塊鏈 健康 發展

炒幣投機不等於高大上的理財，而是高風險的賭博，有的甚至是違反法律的行為。

對普通投資者而言，面對境外交易平台和莊家掌握信息、資金、籌碼，擁有巨大的信息優勢，最終難逃「被割韭菜」的命運，還需多一分冷思考。而對區塊鏈的從業者而言，區塊鏈技術創新也不等於炒作虛擬貨幣，如何讓區塊鏈技術脫虛向實，讓「區塊鏈+」在各個應用場景落地生根，為中國經濟轉型升級、實現高質量發展注入新動能，這才是技術創新的應有之義。

⑹ 什麼是計算機語言

計算機語言（Computer Language）指用於人與計算機之間通訊的語言。計算機語言是人與計算機之間傳遞信息的媒介。計算機系統最大特徵是指令通過一種語言傳達給機器。為了使電子計算機進行各種工作，就需要有一套用以編寫計算機程序的數字、字元和語法規劃，由這些字元和語法規則組成計算機各種指令(或各種語句)。這些就是計算機能接受的語言。

計算機語言總的來說可以分成機器語言，匯編語言，高級語言三大類。

電腦每做的一次動作，一個步驟，都是按照已經用計算機語言編好的程序來執行的，程序是計算機要執行的指令的集合，而程序全部都是用我們所掌握的語言來編寫的。所以人們要控制計算機一定要通過計算機語言向計算機發出命令。

計算機所能識別的語言只有機器語言，即由0和1構成的代碼。但通常人們編程時，不採用機器語言，因為它非常難於記憶和識別。

目前通用的編程語言有兩種形式：匯編語言和高級語言。

匯編語言的實質和機器語言是相同的，都是直接對硬體操作，只不過指令採用了英文縮寫的標識符，更容易識別和記憶。它同樣需要編程者將每一步具體的操作用命令的形式寫出來。匯編程序通常由三部分組成：指令、偽指令和宏指令。匯編程序的每一句指令只能對應實際操作過程中的一個很細微的動作，例如移動、自增，因此匯編源程序一般比較冗長、復雜、容易出錯，而且使用匯編語言編程需要有更多的計算機專業知識，但匯編語言的優點也是顯而易見的，用匯編語言所能完成的操作不是一般高級語言所能實現的，而且源程序經匯編生成的可執行文件不僅比較小，而且執行速度很快。

高級語言是目前絕大多數編程者的選擇。和匯編語言相比，它不但老缺將許多相關的機器指令合成為單條指令，並且去掉了與具體操作有關但與完成工作無關的細節，例如使用堆棧、寄存器等，這樣就大大簡化了程序中的指令。同時，由於省略了很多細節，編程者也就不需要有太多的專業知識。

高級語言主要是相對於匯編語言而言，它並不是特指某一種具體的語言，而是包括了很多編程語言，如目前流行的VB、VC、FoxPro、Delphi等，這些語言的語法、命令格式都各不談嫌相同。

高級語言所編制的程序不能直接被計算機識別，必須經過轉換才能被執行，按轉換方式可將它們分為兩類:

解釋類：執行方式類似於我們日常生活中的「同聲翻譯」，應用程序源代碼一邊由相應語言的解釋器「翻譯」成目標代碼(機器語言)，一邊執行，因此效率比較低，而且不能生成可獨立執行的可執行文件，應用程序不能脫離其解釋器，但這種方式比較靈活，可以動態地調整、修改應用程序。

編譯類：編譯是指在應用源程序執行之前，就將程序源代碼「翻譯」成目標代碼(機器語言)，因此其目標程序可以脫離其語言環境獨立執行，使用比較方便、效率較高。含含手但應用程序一旦需要修改，必須先修改源代碼，再重新編譯生成新的目標文件(＊ .OBJ)才能執行，只有目標文件而沒有源代碼，修改很不方便。現在大多數的編程語言都是編譯型的，例如Visual C＋＋、Visual Foxpro、Delphi等。

⑺ 什麼國家貨幣和人民幣接近100倍

掘金網
百倍幣有哪些？盤點2020年十大百倍幣
回答於2022-04-04

」
在回答這個問題之前，幣圈子小編先跟大家說說百倍幣是什麼?百倍幣就是幣價從最初的募資階段到某個時點上漲百倍，而幣價要上漲百倍也就意味著幣價的市值也要上漲百倍，換句話說百倍幣一直都是投資者夢寐以求的幣種，了解完百倍幣的含義，回歸正題，百倍幣有哪些呢？下面幣圈子小編就給大家盤點一下2020年十大百倍幣，以供投資者參考。
盤點2020年十大百倍幣
1.ETH-以太坊
以太坊市值485.9億美元，流通總量1.12億，24小時成交額79.04億美元。
以太坊(英語：Ethereum)是一個開源的有智能合約功能的公共區塊鏈平台。通過其專用加密貨幣以太幣(Ether，又稱「以太幣」)提供去中心化的虛擬機(稱為「以太虛擬機」Ethereum Virtual Machine)來處理點對點合約。以太坊的概念首次在2013至2014年間由程序員維塔利克·布特林受比特幣啟發後提出，大意為「下一代加密貨幣與去中心化應用平台」，在2014年透過ICO眾籌得以開始發展。截至2018年6月，以太幣是市值第二高的加密貨幣，以太坊亦被稱為「第二代的區塊鏈平台」，僅次於比特幣。
2.XRP-瑞波幣
瑞波幣市值128.96億美元，流通總量436.85億，24小時成交額26.34億美元。
瑞波幣Ripple (XRP)這個虛擬貨幣是起源於2004年由Ryan Fugger提出，後來RippleLabs接手運營、發行，比起比特幣2009中本聰才發布論文來講，瑞波可以說是開始的非常早。瑞波(Ripple)是世界上第一個開放的支付網路，通過這個支付網路可以轉賬任意一種貨幣，包括美元、歐元、人民幣、日元或者比特幣，簡便易行快捷，交易確認在幾秒以內完成，交易費用幾乎是零，沒有所謂的跨行異地以及跨國支付費用。 Ripple是開放源碼的點到點支付網路，它可以使你輕松、廉價並安全的把你的金錢轉賬到互聯網上的任何一個人，無論他在世界的哪個地方。因為Ripple是p2p軟體，沒有操控，任何人可以創建一個ripple賬戶。
3.LINK
LINK市值65.37億美元，流通總量3.5億，24小時成交額20.27億美元。
LINK是基於以太坊區塊鏈的ERC20標准化代幣，用於支付Chainlink節點運營商，以便從脫鏈數據中檢索數據，將數據格式卜薯化為區塊鏈可讀格式，脫鏈計算以及保證正常運行時間。Chainlink代幣作為運行節點的一部分，可防止不良參與者。
4.BSV-比特幣SV
比特幣SV市值39.01億美元，流通總量1827.16萬，24小時成交額12.27億美元。
BSV(Bitcoin Satoshi Vision)其中的「SV」是Satoshi Vision(中本聰願景)的縮寫，旨在實現原定的大規模鏈上擴容願景，成為全球通用的點對點電子現金與價值數據傳輸網路。BCHSV，它將成為硬分叉中的替代鏈。 他的方向得到了 Craig Wright的支持 BCHSV鏈將使用並遵循Satoshi Nakamoto在比特幣白皮書中概述的原始規格，因此名稱為SV或「Satoshi Vision」。對於有爭議的硬叉，這是證明，BCHSV和BCHABC之間唯一的實際區別是 對於網路，SV將具有更大的塊大小，大小為128MB。
5.LTC-萊特幣
萊特幣市值36.55億美元，流通總量6399.7萬，24小時成交額17.83億美元。
萊特幣又名辣條，最早是從比特幣型亂者的代碼演化而來，主要是提高了出塊確認速度，也陪頃曾經是幣圈的搬磚利器，市值曾經進過幣圈前五，不過現在幾乎很少人還在用萊特幣搬磚了，畢竟erc20的usdt更將方便，甚至還有基於波場的USDT幾乎沒有手續費，確認速度也更快。
全文導讀 8月13日，聯邦調查局宣布已經截獲了與巴勒斯坦伊斯蘭抵抗運動-哈馬斯有關聯的「有史以來最大一筆加密貨幣」，這也使得加密貨幣這一詞進入了人們的眼簾，大多數的人多少因為比特幣聽說過加密貨幣這個名詞，但是對於加密貨幣的含義一無所知
6.ADA-艾達幣
艾達幣市值35.7億美元，流通總量259.27億，24小時成交額2.53億美元。
ADA，中文稱為艾達幣，是Cardano項目的產物，Cardano項目發起於2015年，名字的由來是來自16世紀的義大利數學家Gerolamo Cardano。Cardano既是醫生，也是占星術士、哲學家同時也是個賭徒。他運用占星術預言自己的死期，據說最後於同一日自殺。Ada則是以19世紀英國貴族Ada levea的名字來命名，她被稱為人類史上的第一位程式員。
7.BNB-幣安幣
幣安幣市值34.65億美元，流通總量1.49億，24小時成交額4.9億美元。
BNB是幣安平台代幣，總量2億，通過長期持有可以獲得平台成長的紅利，或者短期上也可以用於手續費上的折扣減免，同時平台還會定期對BNB進行一定的回購，進而支撐幣價的持續上漲，目前看來BNB還是比較成功的，幣價走勢一直都是跑贏主流，也是去年IEO小牛市最早創出新高的幣種，平台首創的IEO上幣模式至今依然被眾多平台爭相效仿。
8.EOS-柚子幣
柚子幣市值31.55億美元，流通總量9.34億，24小時成交額29.27億美元。
EOS是區塊鏈奇才BM(DanielLarimer)領導開發的類似操作系統的區塊鏈架構平台，旨在實現分布式應用的性能擴展。EOS提供帳戶，身份驗證，資料庫，非同步通信以及在數以百計的CPU或群集上的程序調度。該技術的最終形式是一個區塊鏈體系架構，該區塊鏈每秒可以支持數百萬個交易，同時普通用戶無需支付使用費用。
9.XTZ
XTZ市值30.85億美元，流通總量7.37億，24小時成交額2.83億美元。
Tezos是一個可以自我修復的區塊鏈，可以隨著時間的推移自我升級。利益相關者可以就協議的修正案進行投票，不僅限於對提案達成共識的任何因素。就像以太坊一樣，Tezos支持智能合約，並提供一個平台讓其他人在其上建立去中心化的應用程序(Dapps)。它特點是支持智能合約，擁有自己創建的智能合約語言，首次提出了通過數學證明的代碼自製交易和網路共識機制，以解決目前棘手的網路升級分叉問題。
10.XLM-恆星幣
恆星幣市值20.73億美元，流通總量200.54億，24小時成交額1.58億美元。
恆星(Stellar)是Mt-Gox和Ripple原創始人McCaleb最近推出的新的類似於Ripple的新的支付系統。恆星發展基金會的執行董事喬伊斯金錶示，恆星將作為法幣和數字貨幣之間的一座橋梁，這是數字貨幣被主流用戶所採用的關鍵。這個新出的平台是一個數字貨幣與法定貨幣之間傳輸的去中心化網關。
通過以上介紹，相信大家對於百倍幣有所了解，百倍幣最為基礎的特點就是發行價格低，畢竟只有發行價格低，後期價格翻百倍的概率才會相對較大，不過無論選擇哪個幣進行投資，幣圈子小編都要提醒投資者，一定要對於幣的走勢和行情都有一定了解，這樣投資者才不會選擇到不靠譜的幣種。如果想要了解更多相關知識，可以關注幣圈子，幣圈子小編後期會持續更新相關報道！
本站聲明:本文內容來源於幣圈子,如有侵權,請聯系我們,我們將及時處理。

閱讀原文

有用
|


分享
查詢DBG'Markets盾博-15年老平台，多重強監管
值得一看的外匯相關信息推薦
DBG盾搏擁有FCA/ASIC/FSCA/VFSC四國監?管，20多種語言支持，總部位於英國倫敦並在全球多地設有辦事處，具有十幾年歷史的全球化企業
匯匯廣告
外匯有哪些正規可靠的平台-淘寶熱賣好物匯集，品牌眾多，放心購!
外匯有哪些正規可靠的平台-購物上淘寶，品類集結，熱賣好物!海量優質商品，輕松暢購。
simba.taobao.com廣告
40-50歲女性必看阿膠?調閉經用這招就好了
值得一看的阿膠相關信息推薦
30-55女人必看阿膠今年45歲，停經3年，用過很多東西，就這招好用!阿膠?提前停經為女性子宮衰前兆!教你正確調回姨媽小妙招
瑞昌市暖惠盤百貨經..廣告
大家還在搜
盤古社區osk能成為百倍幣嗎
最有潛力的百倍幣
什麼叫百倍幣
百倍幣有哪些
萬倍幣有哪些
百倍幣是什麼意思
有沒有萬倍幣
最有潛力的萬倍幣
2022年最有潛力的萬倍幣，2022年下一個萬倍幣
——
已經到底了
——一

⑻ 什麼是零代碼應用開發平台

盡管市場上也把建站、網店開發、小程序開發等免代碼服務也稱為零代碼開發，但因為這些平檯面向的是特定的目的，服務一個專有的範式，所以一般不將他們劃入零代碼平台的范疇之內。真正的零代碼開發平檯面向的是廣泛和多樣的需求，在設計aPaaS產品的時候，並不確定一個特定的用戶會用它來搭建什麼應用。

當然，雖說面向的需求是廣泛的，也不代表aPaaS是萬能的。零代碼開發幾乎都是面向企業應用世界，而很難擴展到消費者應用領域，比如游戲、社交、工具軟體等必然長期屬於原生開發的世界。

所以，零代碼應嘩塵用開發平台需要一個比較准確的定義。它是指圍繞企業數據和業務管理需求，通過可視化方式設計數據結構，用戶交互形式、設置訪問許可權和定義工作流程的平台。你會發現，即使是原生開發企業軟體，大體也是按照以上這幾個步驟來進行的。

我用一個相對完整的列表，將零代碼開發平台的能力元素和特性描述如下：

1）可視化構築業務對象數據表（Entity），並支持建立關聯。甚至需要支持跨應用的數據表關聯。（這是aPaaS未來可能勝出其他方案的關鍵優勢）。

2）為不同的數據場景配置不同類型的視圖（View），能夠定義數據行和列的過濾，能夠設置列表、看板、日歷等不同界面形式。

明道雲構築的銷售應用數據視圖

3）能夠定義不同用戶角色（Role），並賦予角色不同的數據訪問和改寫許可權（PermissionSet）。許可權定義越精細越好。

明道雲構築用戶角色和許可權組合的界面

4）能夠建立針對數據的匯總表和統計圖表（Report）

5）能夠建立自定義的輸入表單（Form），分發給不同角色使用。

6）能夠建立自定義的列印報表（FormReport），用於輸出各類形式表格，通過Email，簡訊發送或者列印。

7）能夠管理企業用戶、部門、組織結構，並將其用於應用邏輯關系，比如應用的分發，角色的賦予和工作流中的流向信息。

8）能夠可視化配置工作流（Workflow），支持特定條件下的數據新增，改寫，刪除等操作，並能夠融入數據填寫，審批等人工流程節點。工作流的運行能夠監控和保存日誌。

明道雲構築審批工作流的界面

9）應用能夠封裝後分發（）給不同的用戶。

10）面向企業內部個人用戶的工作台，儀表台等特性，實現個性化使用。

不同的aPaaS產品會有不同的特色和側重點。所以以上特性並不一定存在於每一個aPaaS產品中。但是，特性越完整的，就越接近一個典型意義上的零代碼企業應用開發平台。在以上實現中，有純粹的零代碼模式，也有個別需要用低代碼方式來降低產品復雜度，但同時也會讓非技術人員難以上手。

所以，aPaaS是SaaS應用和開發工具的混合，說它是SaaS，是因為開發者和終端用戶使用的是同一個產品，只是通過許可權和分發關系讓界面千人千面。說它是開發工具，是因為它用模型模擬的應用搭建思路和原生資料庫應用開發是類似的。

軟體的應用特點和二次開發能力共存也不是一個新鮮事物。用Excel軟體構築一個個人所得稅計算器，讓用戶可以輸入自己的工資，即可得到應繳稅額，對於使用者來說是應用，對編制這個Excel文件的人來說是開發工具，但他們用的都是Excel。

為什麼企業軟體領域可以實現零代碼開發？

為什麼游戲和社交軟體做不到零代碼開發，而企業軟體市場卻出現了零代碼工具？是因為企業軟體的開發比較簡單嗎？

當然不是。能夠模式化完成一個工作的原因在於這項工作具備可重復性，就像我們燃察會用3D列印製作一兩件零件，但如果要生產成千上萬個同樣的零件，我們寧可花費成本先去製作模具。企業軟體可以模式化開發的原因就在於大多數企業管理軟體都由非常類似的需求和實現方式來構成，如果不積極利用這些相似性和亂段禪模型化方法就需要不斷重復發明類似的輪子。

當然也並非所有的企業應用都有相似性。在特定行業和職能中總有一些需要專門化設計和開發的應用。但在企業的運營全流程中，圍繞客戶，供應商，銷售訂單，產品，供應商，采購訂單，製造流程，服務流程等商業對象，企業軟體要解決的問題具有很強的相似性。這些相似性，或者使用範式可以被概括為以下環節：

1）圍繞上述商業對象（BusinessObjects）的數據搜集和存儲，並對數據的有效性進行驗證。例如：建立一個采購訂單，向特定供應商采購三項商品。

2）數據的查詢和呈現。例如：運營部門查詢處A倉庫在今天應該到貨的采購訂單。財務部門查詢貨物已經收訖，並且應該在本周付款的采購訂單。

3）數據的計算。例如：當采購訂單的貨物到達特定倉庫後，更新相關商品的庫存信息。

4）流程的控制。例如：當起草采購訂單並准備發出時，根據采購的類別和金額發起不同的審核流程，在審核通過或者拒絕後執行不同的流程內容。

5）信息通知。例如：在采購訂單批准後，自動生成采購單並發送給供應商，並通知倉庫准備收貨。

6）數據的統計和分析。例如：匯總過去一年的采購訂單中按照BOM清單的產品金額分布，或者按照供應商的分布。

企業軟體的設計和開發人員對以上這些使用範式都非常熟悉，它們經常出現在各種企業軟體的開發需求中。實際上，除了以上抽象出的範式，企業軟體的其他獨特功能點並不太多了，甚至很多屬於所有企業級軟體共有的模塊，比如管理用戶和用戶組，許可權角色等。正是因為這個原因，企業軟體的開發存在高度模型化的可能，從而在大部分場景下，擺脫對原生代碼開發的依賴。

在雲時代之前，除了Aess以外，蘋果公司也有FileMaker，Intuit公司也曾經開發過Quickbase（這個名字來源於Intuit公司財務軟體產品Quicken），Quickbase後來被剝離，一直到今天都在提供服務。即使在原生開發領域內，企業軟體市場也出現了各種現成的開發框架，它們和今天的零代碼平台一樣，都是為了通過模型化來提高交付效率和質量的辦法。

為每個企業的軟體需求，都從第一行代碼開始寫起，單獨依靠某種高級語言和集成開發環境建立開發項目，這種做法已經越來越沒有必要。正如Gartner的預測，大部分的企業應用將來都會依賴零代碼平台，以至於不遠的將來，零代碼平台並不會刻意保留這個前綴，因為這將成為天經地義的事情，這就像今天為了滿足一個通用需求，大多數企業不會去定製開發，甚至零代碼平台都不會用，而是直接使用一個標準的SaaS產品。

為什麼aPaaS具有難以替代的優勢？

用戶開始選擇aPaaS產品，不僅僅是因為他們可以這樣做，更重要的是因為不得不這樣做。因為aPaaS與定製開發，以及標准SaaS產品相比有幾個難以替代的優勢。

1）滿足企業的多樣化需求

企業軟體需求的多樣化是定製開發模式的起源。雖然標准SaaS產品能夠滿足企業應用需求中的共性部分，但是因為行業、規模和產品內在特性的差異，每個企業的管理方式和流程都有自己的特點，而且它還會根據企業的規模階段不斷演變。這種差異在不同職能中程度不一，一般來說，圍繞產品設計、製造和服務履行的核心業務流差異度更高，而人事，財務等價值創造的支持環節差異度比較小。

在這種背景下，用戶始終在尋求一種既能保持足夠的靈活性，又能夠控制開發的成本和復雜度的方法。aPaaS基本就是直接針對這個問題而誕生的。

2）從定製開發中需求溝通的痛苦中解脫

企業軟體實現過程中的第一痛點還不是貴，而是需求溝通的復雜。有業務需求的人不是開發軟體的人，能夠開發軟體的人對業務痛點並沒有切身的體會和經驗。於是行業非常依賴專業的企業軟體需求分析和實現方法設計能力，但這個能力是非常稀缺的資源。這也難怪企業軟體開發需求的提出主體總是五花八門的，他們之間也需要進行復雜的溝通和信息匯總。

更要命的是，很多時候需求在實施之前都無法100%確定，企業自己無法提出一個完整的解決方案。這時候，要麼需要求助於咨詢機構這樣的外腦，要麼就只能走一步看一步。這兩個方案聽起來都不令人舒適。前者絕非普通中小企業所能夠承受，後者可能會影響系統的開發和實施質量。

aPaaS的出現倒是讓走一步看一步的方案變得更加現實。企業可以通過零代碼平台漸進地開始實施。如果整個系統過於復雜，可以先從一個具體的環節開始，局部數字化（比如先把訂單管起來）。反正用aPaaS搭建的速度足夠快，用戶甚至可以利用零代碼工具來生成企業應用原型，在實際使用中進行驗證，確認了終端用戶可以掌握，原先識別的問題可以被有效解決之後，再繼續推進更完整的實施。

可以這么說，零代碼工具可以讓開發者和使用者之間的距離充分縮短。在極端情況下，使用者甚至可以自己就是搭建開發者自己。他們可能在一兩個小時的搭建後就能夠確認這個方案是不是能夠有效地解決問題。

3）在企業內部打通數據中台的需求

在企業IT中，還有一個致命痛點存在，那就是不同業務系統之間的數據相互隔離，不能綜合使用，使得企業難以進行跨職能的數據相關性和因果分析，也難以實現跨職能的數據自動化。比如要分析一個價格調整措施對財務報表的影響，這個工作在任何一個孤立的信息系統中是無法完成的，而如果要做到，就至少需要從采購，銷售，營銷和財務系統中獲得數據。同樣的道理，企業也很難在遇到財務目標無法達成的情況下，自動做出最優的價格決策。這些都是影響企業運營水平至關重要的問題。近年來，Gartner提出的PacedLayer架構，以及阿里給電商企業提供的中台方案就是針對這種需求的反饋。

大企業當然可以投入專門的資金來打造數據中台性質的系統，但小企業支付不起，並不代表他們不想獲得這樣的能力。aPaaS平台提供了這個可能性。

首先，因為aPaaS平台管理數據的模型一致，所以它一般能夠提供一個標准化程度非常高的編程介面，從外部系統匯合數據變得相對容易很多，這就像路由器一樣，不管你有多少聯網設備，它們都可以用統一的協議連接在一起。有了集中的數據，各種應用需求都變得容易兌現。哪怕個別系統依然需要通過抽取數據服務後另行原生開發，也比不斷重復做數據整合工作要高效很多倍。

甚至，如果用aPaaS平台直接管理業務數據對象，這個數據整合工作都可以免除。用戶可以直接在各個職能相關的數據對象中建立關聯，建立匯總查詢，批量抽取數據到BI平台，建立不同數據之間的自動化。

有關企業數字中台的介紹，建議可以讀一下這篇采訪文章。

4）突出的成本和效率優勢

零代碼開發平台和原生代碼開發相比到底能夠提高多少效率目前還沒有精確的計量，但這個效率差至少是10倍以上。傳統開發模式需要10天的，aPaaS一天之內就能夠搞定。

更重要的效率差別不僅僅是時間，還包括零代碼平台可以免除專業技術人員的參與。雖然它要求搭建者熟悉業務，完成基本的邏輯梳理，但畢竟這和動輒需要和好幾位技術人員一起開會溝通需求要高效得多。即便在復雜的應用系統上，也至多隻需要2-3人分工就能夠完成整個項目的實現。因為簡化協作的原因帶來的成本節省甚至都不值十倍了。因為所有人都知道找到靠譜的定製軟體開發團隊幾乎就是一件撞大運的事情。

同時，定製開發通常很難提供高品質的軟體。軟體運行的可靠性，缺陷消除的程度都很難和標准化產品相比，畢竟定製軟體只有一個用戶。而一個aPaaS平台不僅要同時服務很多終端用戶，還要服務五花八門的應用搭建者，它能夠做到一次對，次次對；一次缺陷消除，所有用戶收益的效果。

5）開箱即用和自己動手的兩全

和成型的SaaS應用相比，aPaaS看似有一個缺點，就是依然需要「搭建」。這有點像整體傢具系統，擺在樣品間很好看，但是實際買回家還需要施工人員來拼裝才能達到預期的效果。

實際上，這個問題並不是無解，甚至很好解。aPaaS一開始自然不可能獲得各個行業的最佳實踐，讓每個企業都能夠看到「樣板間」效果。但是，隨著時間的推移，用戶企業和集成商的參與，樣板間會越來越多，甚至比SaaS產品提供的用例方案更加強大，因為後者提供的是一個固定傢具的擺設效果，而前者能夠根據不同的房型，提供不同的傢具組合方案。

而且，在足夠明確的細分市場下（比如金屬加工製造流程管理這樣的顆粒度），可以在aPaaS平台上開發出完全開箱即用的應用，直接分發給不同企業使用。有了這個能力，aPaaS不僅能夠服務好終端用戶，還能夠催生集成商工作模式的變革，他們不僅可以通過出售IT服務掙錢，還能夠在服務中加入解決方案的價值，消除定製開發成本，大幅提高項目服務毛利。

有了開箱即用的能力後，就能夠大大加速企業採納的意願。而且，才採納以後，「自己動手」的能力依然存在。就像先進的整體家居系統不僅可以組合，而且可以重新組合。企業軟體的適用模式永遠和企業階段有關，比如小型製造業並不見得需要質量管理單元，但當年產值突破一億元左右後，不僅面臨ISO認證的剛性需求，也內在地需要引入全面質量管理。這樣的企業可以在軟體實施後依照實際需要繼續調整、改進和增加軟體模塊。這個過程同樣是低成本和高效率的。

6）平台特徵提供的計算能力保證

在資料庫應用中，有一個潛在的計算性能問題，尤其是在大規模數據表中進行復雜查詢和聯動計算時。如今，很多行業的企業數據規模都從數千數萬條記錄增長到百萬，千萬，甚至電商廠商輕而易舉可以達到億級數據。在製造和物流行業，物聯網技術也必然帶動更多的聯網對象，產生的數據不僅規模巨大，而且計算形式也需要有針對性地加強。

對於定製實施系統來說，要分別通過分布式資料庫，流式計算等先進技術來克服性能問題是一件極其昂貴的事情。aPaaS平台雖然為用戶提供的是一個應用級的產品，但因為它範式統一，就有機會將這些基礎計算隱藏起來，讓用戶不必關心這些後台事務就能夠獲得高性能的計算服務。通過aPaaS平台管理的數據表無論規模有多大，讀寫有多麼頻繁，實時查詢的要求有多高，總有一個計算框架可以勝任。這種平台的擴展性讓客戶可以真正放心，aPaaS帶來的不僅僅是開發效率的提升，還包括一個伸縮自如的基礎設施服務。即便企業將來的業務規模成長百倍，也不會需要徹底重建IT系統。實際上，年收入數百億美元的業務，背後驅動的IT平台極有可能就是Salesforce的force平台搭建的應用，而不需要是獨立建立的應用系統。

正是因為以上這些優勢，aPaaS在沒有得到行業命名之前就已經開始逐步滲透到企業IT服務領域。在最近幾年正在悄悄替代大量的定製實施軟體項目，也讓原先依靠標准SaaS產品的企業找到了新的選擇。

aPaaS目前適合什麼樣的企業？

aPaaS雖然擁有巨大的優勢，但也不代表它能夠滿足所有行業和企業的所有IT需求。下面列出了一些常見的排除項。aPaaS方案對這些性質的需求吸引力不強。

1）行業有明顯的專有特徵

有些行業本身的專有化程度很高，而且企業之間的差異性不大，這時候垂直的行業應用可能更加合理。

圍繞這個特徵最典型的例子就是餐飲業和酒店業。所有餐飲業的運營邏輯都是類似的，除了單店和連鎖可能使用不同復雜度的方案以外，應用模塊都大同小異。而且，這個行業解決問題的方法和範式是有明顯的行業特徵的，比如餐廳的排隊等座系統，點單結賬系統等。用零代碼工具來構建如此專有的場景反而更加麻煩，而且無法有效提供有行業特色的視圖。

2）行業有獨立的代碼審計要求

金融等行業的核心業務系統因為法規等要求不能使用零代碼平台，因為它無法滿足代碼審計的要求。aPaaS平台不一定能夠提供源代碼給用戶企業，而且即使提供，也無法佐證應用系統處理數據的准確性。這些行業因為監管要求高，本身資金也寬裕，所以不會應用aPaaS方案在核心業務環節。

3）面向顧客的前台系統

這個當然就是指的電商網店平台了。雖然電商零售的基本數據管理和aPaaS的能力並無太大的距離，但是面向消費者的前台系統一般要求更高的靈活性和營銷設施的配套，用零代碼平台創建不如直接使用專門的電商系統，比如有贊、微盟等開店方案。它們提供的不僅僅是店面功能，還包括圍繞顧客的營銷服務和支付平台，這些是aPaaS所不擅長的領域。

除此之外的大部分企業IT需求，零代碼平台都有足夠的優勢來勝任。而且，隨著軟體和服務的界限越來越模糊，很難說未來的aPaaS不能擴展它的領地。企業軟體的本質就是生產力工具，aPaaS的核心精神就是圍繞企業的數字化運營提供高生產力選項。

在用戶滲透的過程中，當前階段的零代碼平台更多滿足的還不是普通企業的需求，而是那些有一定的自建IT能力的企業。他們一般擁有若干名信息化專員，能夠理解自己企業的核心業務流程和問題，能夠和業務部門展開有效的溝通。除了終端企業用戶外，行業咨詢群體和ISV群體也開始更多關注零代碼工具，因為行業咨詢者永遠都希望擁有屬於自己的落地工具集，而他們很難投入做出自己高質量的原生軟體產品；而ISV群體則常年面臨項目實施成本高，客戶需求差異度大的痛點，希望通過某種平台來降低開發服務成本，沉澱自己的方案能力，從而讓項目實施具備更多的可復制特點。行業咨詢、管理咨詢和ISV群體對零代碼平台的掌握最終會讓這個門類的解決方案走入更多的主流企業用戶。

⑼ 解讀狗狗幣（DOGE）暴漲的背後力量

狗狗幣Dogecoin，有人稱作"狗狗幣/狗幣"，誕生於2013年12月8日，基於Scrypt演算法，是國際上用戶數僅次於比特幣的第二大虛擬貨幣 ，狗幣系統上線後，由於reddit的助力(這網站上面的Doge內容泛濫得可怕)，流量呈現爆發式發展，不過兩周的時間，狗狗幣已經鋪開了專門的博客、論壇，截止2015年6月9日，市值達到1億。由於沒有預挖，狗幣分發公平，慈善、打賞文化深得人心，用戶發展驚人迅速。查看更多最近20%以上的日波動率、最高回撤近50%的現狀來看，大家平躺就好，等待瘋牛再次開啟，COINBASE上線狗狗幣為市場後牛打開了新的局面。

沉寂了兩年多的狗狗幣（DOGE）最近成為加密市場備受矚目的焦點。

「狗狗幣一年漲幅超400倍」成為熱搜話題，甚至有超過14萬人呼籲亞馬遜接受狗狗幣作為付款方式。

狗狗幣為何擁有如此巨大的漲幅和號召力呢？

狗狗幣（DOGE）的誕生源於一個玩笑。

2013年當時網路風靡一隻日本柴犬的圖片，恰好此時，比特幣進入了當時牛市的趕頂階段，加密貨幣成為當時的焦點。

Adobe澳大利亞員工Jackson Palmer就在推特上開玩笑說：「投資Dogecoin-我確定它就是下一個大事件。」

得到諸多網友支持後，他很快注冊了Dogecoin.com的域名，並仿照比特幣作出了狗狗幣的圖片。

隨後另外一位美國的程序員粉絲Billy Markus就參考比特幣源碼、採用萊特幣Scrypt演算法製作出了這樣的山寨幣。

與BTC的「數字黃金」定位不同，狗狗幣自問世就與幣圈有著「隔閡」。它的發行量無限，每分鍾出一次塊，以每年5%左右的通脹率來進行增發以抵消丟幣損失。

實際上，狗狗幣項目本身亮點並不多，創始人也在隨後退出，與其誇大它的優勢，不如說是美國盛行的小費文化延續了狗狗幣的價值。

狗狗幣主要被用於支付小費，常見的場景是給互聯網上的優秀內容打賞激勵。除此外，它還充當一般加密貨幣的支付商品或服務、兌換其它Token功能。

數據顯示，在美國草根網民聚集的Reddit上，狗狗幣版塊有近120萬訂閱用戶，僅次於比特幣的250萬用戶數。狗狗幣論壇用戶多是自發性組織，這些用戶對萌呆喜感的狗狗幣植入了美國的打賞、慈善文化，從而激發了持久的生命力。

人畜無害的狗狗幣卻經歷了多次劇烈的牛熊市，甚至連初創人都看不懂。

第1次牛市：2017年3月初至5月底，這是加密貨幣市場早期的山寨幣風行階段，散戶蜂擁入市，狗狗幣乘著比特幣牛市東風迅速躥升至0.0042美元的 歷史 新高。

第2次牛市：2017年11月至12月，兩個月時間里狗狗幣一路飆升至0.002美元，同樣處於比特幣暴漲1.7倍的瘋狂時段。

第3次牛市：2018年4月10日至20日，幣價一路拉漲至0.006美元，這也是狗狗幣歷次牛市中持續時間最短的一次，漲幅只有100%，是整個加密市場熊市階段的一波大反彈。

第4次牛市：2018年8月下旬至9月初，狗狗幣在整個加密市場熊市中強勢上漲近2倍，起因則是注冊在黑龍江的「正宇集團」經營資金盤，號召會員大量購入狗狗幣所致，正因此輿論開始以傳銷工具的標簽來指責狗狗幣。

當然有人指出這次牛市的起爆點是因為狗狗幣與以太坊（ETH）結合形成「狗狗坊」的設想，但在這段牛市期間，以太坊並沒有反彈作為，最後這種智能合約的橋接計劃也無疾而終。

第5次牛市：2021年1月末開啟的這波牛市與以往有很大不同，狗狗幣的上漲表現從漲跌幅、持續時間上都要遠大於前幾波牛市。

在狗狗幣本身乏善可陳的前提下，似乎只能將它的起漲原因歸結於狗狗幣的深度發燒友們這段時間的搖旗吶喊，包括Elon Musk、Carole Baskin、Mark Cuban、Genne Simmons、Snoop Dogg等名人以及Wall Street Bets、SatoshiStreetBets等組織。

總之，因狗狗幣無強勢背書、無技術亮點、無應用落地的「三無」特點，機構投資者很少關注狗狗幣，歷次的大漲大跌的誘因也多是短期情緒驅動的散戶投機行為。

在機緣巧合之下，狗狗幣因一句玩笑誕生，因打賞文化迅速傳播，因匹配現實效用而延續，因社交炒作暴漲暴跌，成為加密貨幣市場一道靚麗的風景線。

通過狗狗幣歷次牛熊的表現來看，投機熱錢在比特幣等主流幣處於高位時，往往尋求其它標的來提升收益，而狗狗幣的忠實擁躉們一方面享受升值的愉悅，另一方面也對潛在的負面影響充滿擔憂。

如果說短期投機者可以參與這波百倍幣狂歡的話，那對狗狗幣最近20%以上的日波動率、最高回撤近50%的現狀來看，大家平躺就好，等待瘋牛再次開啟，COINBASE上線狗狗幣為市場後牛打開了新的局面，狗狗幣上1U只是時間問題，大盤已經逐步企穩，政策利空已經出盡，目前形勢一片大好！