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5เจนเรนเจอร์ 贴吧
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Meet the Gemma Translator! A fully offline device powered by Gemma 4 E2B built with @Antigravity. Running entirely on a Raspberry Pi 5 with a connected microphone and speaker, this highly portable prototype is housed inside a custom, 3D-printed case.
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7 days of unlimited Seedance 2.5 for everyone joining today. The most realistic and production-ready video model. 7 DAYS of ZERO credit cost to generate. Deeper shadows, better acting performances, next-level physics, native voice generation. 7-day unlimited access starts August 7.
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从太子集团的陈志到硬件钱包Coldcard,全部都因为随机数导致私钥被破解,那随机数和私钥有什么关系?为什么他们的随机数会出问题? 首先比特币私钥本身就是一个256位的随机数,而这也是比特币最安全的核心保障,因为这个数字的组合总共有10的77次方,远远大于地球上沙子的数量,大约等于整个可观测宇宙中的原子总数,这种天文数字即使动用地球上所有的计算资源都不可能暴力穷举出来。 那既然规模如此之大,陈志和Coldcard又是怎么被盗的? 核心就是在于,私钥安全的前提是因为它是个随机数,而如果你的私钥生成的过程根本不随机,那根本用不到什么量子计算机,随便一台电脑跑几个小时就能把你的私钥算出来。 随机数分为两种,伪随机数和真随机数,简单来说凡是通过一定的数学公式使用代码生成的都是伪随机数,而通过物理现象产生的随机数才是真随机数。 比如你使用Python的random()函数生成一个随机数是214,你以为真的是电脑给你随机选了一个数字,实际上这个数字是通过一个数学公式生成出来的,比如下一个数字=当前数字*7+3-5,那么你只要知道计算的公式就可以穷举出来这个公式能生成出的所有结果。 这时候问题来了,你会奇怪那为什么计算机不真的给我一个随机数呢?因为对于软件来说,任何结果都不可能平白无故的直接产生,你得有输入信息,并且配合程序运算,才可以有输出结果。 所以真正的随机来自于不需要软件和数学公式的物理世界,比如你投出的一个骰子,或者下一个雨滴掉落的位置。 所以对于私钥来说,想产生安全的随机数,只有软件不够,必须要配合硬件,比如提取CPU的电子噪音来作为完全无法被预测的输入信息,现在成熟的手机和电脑本身已经提供了硬件层面的安全随机接口可以调用,所以你用OKX、币安和Metamask生成的钱包都大概率使用了硬件噪音产生真随机数,主流硬件钱包自己本身也会读取硬件数据获得随机数。 陈志的钱包被盗是因为雇的程序员水平太差,直接用了最初级的随机数代码,估计是从哪个野鸡学校绑过去了一个刚毕业的大学生,抽了几鞭子就开始干活了。 Coldcard本身其实已经使用了硬件层面的随机数,但因为一个版本出现漏洞导致没有调用到硬件信息,而是采用了纯软件生成。 所以现在的问题是,你的钱包生成随机数的过程,到底随机不随机,完全是个黑盒,你压根不知道。 最有效安全的方式,就是你自己拿个骰子扔100次,记录下来每次的数字,然后把它转换成256位的二进制编码,再使用BIP39算法转换成24个英文单词,也就是你的助记词。
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之前玩合约破产了,亏光了所有。 现在还欠几个朋友80多万债务,钱准备慢慢还,人已经躺平了。 对于现在的我而言,5万元确实是很大一笔钱了。 夜之城没有活着的传奇。
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谁是下一个 DeepSeek-V4-Flash,大家领教过友商大模型,吃相太难看,环顾四周只盼 Qwen 能够支棱起来了,咱们能不能走个面,把价格降下来也 YYDS 一把。 实在不行就只能转向 OpenAI,降价的 GPT-5.6 Luna 也还挺香。至于那些给 DeepSeek 使绊子,把中国用户推向 OpenAI 的,注定会上历史耻辱柱。
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逛 HN 的时候,看到了这一篇挺有价值的帖子,作者从 5 万多个书签里,整理出了自己心中的 S 级可视化教程。 在 AI 时代来临以前,大家会花费巨大的精力和时间去手敲写博客和教程 于是才有了下面这些非常优质的教程,AI 时代来临以后,还有人会做同样的事吗? HN 原帖: 🎮 互动游戏 / 动手学习 从逻辑门开始造一颗 CPU 用游戏学习 Git 分支 用游戏学习 CSS Grid SQL 侦探游戏 另一个 SQL 解谜游戏 从零组装一个神经网络 机器人实时 3D 仿真 🧠 AI / 机器学习 交互式理解 Transformer 可视化理解 K-means 聚类 视觉 Transformer 图解 机器学习可视化入门 线性回归、逻辑回归与神经网络 神经网络的前向传播与反向传播 FAISS 向量检索原理 💻 编程 / 计算机基础 算法可视化 从零实现 React 从零“造”一块 NVIDIA GPU 一次请求如何从浏览器到达服务器 网络七层模型 限流算法 椭圆曲线密码学 🎨 图形学 / 游戏开发 颜色、屏幕、图形、渲染、着色器、编译器与解释器 用 Rust 和 Bevy 搭建 3D 编辑器 Vulkan 图形管线 碰撞检测、着色器、渲染与剔除 📐 数学 / 物理 交互式概率论 线性代数与向量 引力如何工作 ⚙️ 工程 / 硬件 内燃机工作原理 芯片制造流程
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@diaoke 我记得你以前带过一只硬件钱包的手表,显示好多比特币。 怎么现在觉得5万元也是大钱,你经历了什么
做空一个山寨可能会被针对或者黑天鹅,但是按照市值从高到低做空几十上百个就是稳赢,即使某个插针或者拉几倍,整个仓位也没什么影响。 以相同金额开的空单数量越多,单个币的非系统性风险就越低。 开一个币涨10%就亏10%,开10个其中一个涨10%就只亏1%,要是开100个,其中一个哪怕涨100%也只亏1%。 单个币的空单金额可以小一些,实际操作难度很低,都不用盯盘,几十上百个空单也不可能盯得过来,所以就不用因为某一个币暴涨暴跌影响情绪。 比如川沐在账户达到35万美金的时候,总共空了102个币,当时他的操作是10亿市值以上的每个空了2万,2亿—10亿的每个空了1万,1亿到2亿的每个空了5,000。
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利空出尽,就是__? 今晚SpaceX @SpaceX 首批解禁的9.1亿股来了,流通盘将从6.4亿股扩大到15.5亿股! 有意思的是,前段时间有约32.2% 的流通股被做空,约 $230 亿。 Forbes分析:空头迟早要买回股票平仓,解禁给了他们更多可借的货,反而让他们能安静撤退。 马圣 @elonmusk 是时候制裁空头了!
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