walletool〜用于读取wallet.dat文件的工具 安装 安装Python3.x。 安装bsddb3模块（如果在Windows上，请使用Gohlke的站点）。 从Bitcoin-QT / Litecoin-QT钱包中提取私钥 wallet.dat 。 对于比特币，运行python wt_extract_keys.py -d wallet.dat -v 0 对于Litecoin，运行python wt_extract_keys.py -d wallet.dat -v 48 地址/私钥列表已打印。 YMMV :)

Golden Wallet-以太坊钱包和ERC20代币 产品特点 创建/导入以太坊钱包 查看余额，交易 发送/接收ETH和ERC20令牌 使用Notification跟踪余额。 ĐAPPWeb浏览器并列出可收藏的物品。 打造金色钱包 安装 安装rn-nodeify以便能够使用Node.js库。 sudo npm i rn-nodeify -g 将依赖项安装在本地node_modules文件夹中。 npm install iOS 可可豆 需要CocoaPods 1.3+ 从终端运行以安装库。 cd ios pod install cd ../ 在iOS上运行Golden react-native run-ios 安卓 在Android上运行Golden react-native run-android

FPGA应用篇【1】比特币SHA256算法实现——核心RTL 的工程文件

来自github的比特币源代码bitcoin core

比特币最新源代码，包含有最新的更新，适合深度挖掘分析比特币的实现机理。

比特币价格变化趋势，比特币价格变化数据（2015.6.11-2020.6.6）直接从网站截取的，包括csv和xlsx格式，csv格式的iso_week保存为带有“-”破折号时，会自动转变为日期，所以csv版本中用的下划线"_"。

比特币价值预测器 抽象： 该项目试图通过识别社交媒体情绪与市场情绪之间的相关性来预测比特币的未来价值。 我们将通过收集来自Twitter，Facebook和linkedin等社交媒体的用户供稿来实现这一目标。 有了语料库后，我们将使用IBM Watson的自然语言理解API来映射它们的关联情绪。 在将情感映射到我们的语料库时，我们尝试捕获粒度级别的类别，即欢乐，愤怒，幸福等。我们将这些类别用作ML / DL算法的特征向量。 然后，我们比较不同算法的结果，并选择精度最高的算法。 技术： 编程语言：Python，Java 大数据技术：Spark ML，Spark-SQL，Hadoop Mapreduce 图书馆：熊猫，Matplotlib，Scikit学习，TensorFlow，Keras 数据源： Twitter Api获得有关比特币/加密货币的推文。 LinkedIn Api可以在博客上获得语料库。 Web Scraping从新闻文章获取数据。 与数据的Dropbox链接： 参考文献： J. Bollen和H. Mao。 Twitter情绪是股市预测指标。 IEEE

Bitcoin的lightning 闪电网络 代码实现，C语言，实现了闪电协议，仅供参考！

比特币是运行时间最长，最知名的加密货币，由匿名中本聪（Satoshi Nakamoto）于2009年首次发布为开源。 bitstampUSD_1-min_data_2012-01-01_to_2020-12-31.csv

比特币地址生成器 可在 特征： 创建bech32，segwit（p2sh-p2wpkh）和旧版（p2pkh）地址 批量生成地址 查看私钥的详细信息 私钥加密和解密（BIP38） 创建具有多种设计的可打印纸钱包 生成BIP39助记符种子 查看BIP39助记符种子的详细信息和派生地址 整个页面是一个html文件，因此可以轻松保存 使用的库： BigNumber（BN）： ： crypto-js： ： QR码生成器： : 加密： : setImmediate.js： ： 执照：