易语言门罗币比特币价格监控源码 17176qq

在这个项目中，我们将应用自然语言处理来了解有关比特币和以太坊的最新新闻中的情绪。 我们还将应用基本的自然语言处理技术，以更好地理解与硬币价格有关的其他因素，例如文章中提到的常用单词和短语以及组织和实体。 我们将完成情感分析，自然语言处理和命名实体识别。 情绪分析 我们将使用News API，获取关于比特币和以太坊的最新新闻，并为每个硬币创建一个情感分数的DataFrame。 使用描述性统计信息来回答以下问题： 哪种硬币的平均阳性得分最高？ 哪枚硬币的负分最高？ 哪枚硬币的正面得分最高？ 自然语言处理 在本节中，我们将使用NLTK和Python将每个硬币的文本标记化。 小写每个单词 删除标点符号 删除停用词 接下来，查看每个硬币的ngram和单词频率。 使用NLTK生成N = 2的ngram。 列出每个硬币的前10个字。 最后，为每个硬币生成词云，以总结每个硬币的新闻。 命名

基于 matlab，搭建 BPSK+卷积编码+交织通信收发链路， 仿真参数如下： 1) 信源比特速率： Rb =100 kbps；2) 卷积编码：码率为 1/2，生成多项式为（561,753） 3) 译码方式：维特比译码（硬判决译码、软判决译码（8 比特量化）） 4) 交织：行列交织，交织器深度为 100bit，宽度为 10； 5) 仿真点数：106。 1. 在 AWGN 信道下，仿真并绘出该系统在硬判决和软判决（3bit 量化）两种译码方式下的信源误比特率曲线，并进行分析。 2. 设定某种交织器结构，在单径瑞利衰落信道（ 100 d f Hz = ）下，采用理 想信道估计，仿真并绘出该系统在有无交织、不同译码方式（硬判决和软判决）时，在不同 Eb/N0 下的信源误比特率曲线，并进行分析。 3. 改变交织器结构，选择三种不同的交织深度（自行决定），在单径瑞利衰落信道（df = 100Hz ）下，仿真并绘出该系统在不同交织长度时，在不同Eb/N0下的信源误比特率曲线，并进行分析。

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现代通信系统中,软译码可有效提升译码性能,高阶调制如MQAM和MPSK能够在不增加带宽的同时获得高的传输速率。但高阶调制解调模式下软信息的精确求解过于复杂,目前已有的近似算法性能损失过大。针对软输入技术,结合16QAM和32PSK 2种高阶调制方式,对软信息计算作进一步分析,提出了采用数值逼近的方法对16QAM的最小距离软信息计算公式进行修正和采用旋转坐标转换软信息量度方案的方法对32PSK的软信息计算公式进行修正的2种算法。结合LDPC码的仿真结果表明,算法在不增加计算复杂度的前提下,其性能仍能进一步逼近理论算法。

QPSK调制方式，卷积码信道编码，维特比译码，分别用硬判决和软判决进行误比特率性能仿真

比特币市场有效性的研究报告，

比特币节点+imtoken实现比特币冷钱包

自比特币成功运行以来至今已有十年之久，高额收益的挖矿回报带动了大批从业者的参与，但随着挖矿难度提高，全网算力增加、专业化矿机不断升级、巨额电费支出，使得挖矿门槛越来越高，从而导致本可以公平享受区块链技术、数字资产发展带来红利的普通用户将被拒之门外。 本白皮书将围绕以“用户为中心”的理念，详尽描述当前矿界产业所面临的行业现状及 EBTC 分布式云算力共享平台（下文简称 EBTC）的愿景目标、网络架构、基础设施、技术细节、价值体现和发展路线等。这不再是单纯地对当前矿界行业的局部提升，而将会对数字资产、矿场服务行业的重新想象和重新塑造；EBTC 项目并非一个纯概念或可行性偏低的产品想法，恰恰相反它拥有完整的商业逻辑和应用场景，且这个想法源于对用户传统的挖矿方式和现行矿场服务行业领域的缺陷，及我们想要建⽴一个更好平台的渴望。 经过各种凝炼最初的概念，到一个完整的计划成型，我们集结了许多志同道合的伙伴，形成了初始团队。在这个过程中，我们找到了对于 EBTC 项目十分投⼊且热忱的合作伙伴以及导师，帮助我们完善战略规划和愿景目标。在此，感谢所有支持 EBTC 项目的⼈，我们会坚持初心不变，在将来并会为此进行持续不懈的努力。

CryptoLeprechaun：一种机器学习模型，该模型可以预测每天的比特币价格，并附带可视化的获利能力