在知乎上如何发表文章？

一、在知乎上如何发表文章？

1、首先，进入知乎的登录页面，如果没有知乎账号，那么就选择注册，有的话就选择登录，进入知乎。

2、然后点击自己的昵称，可以进入自己的基本资料编辑页面，可以在里面调整资料，然后返回。

3、接着，选择首页的写文章处，点击进入，根据要求将文章标题以及内容写入，有视频可以插入视频，完成后，点击右上角的发布按钮。

4、在弹出的话题选择框中，输入你所编辑内容的话题类型，然后输入，点击确定。

5、然后就可以在你的个人主页里面看到你刚刚发出的文章，这样你的文章就发表出去了，如果觉得有缺陷也可以进入继续完善。

二、区块链和人工智能哪个有前途？

AI和区块链都有美好的未来，但都有各自的宿敌，AI面临的是伦理和法规；区块链面临的是中心化的社会体系和意识形态。综合来看，AI的阻力可能更小些，而且势头更猛。

三、你们觉得区块链和人工智能哪个更有前景？

最近很多人都在问我，ChatGPT 把 AI 又带火了，区块链和 Web3 被抢了风头，以后还有戏吗？还有比较了解我的朋友问，当年你放弃 AI 而选择区块链，有没有后悔？这里有一个小背景。2017 年初我离开 IBM 之后，跟 CSDN 的创始人蒋涛商量下一步的个人发展方向，选项有两个，一个是 AI，一个是区块链。我本人在那个时候已经研究了两年的区块链了，所以当然想选这个。但是蒋涛坚定的认为 AI 的势头更猛、颠覆性更强，我经过仔细思考也同意了，所以从 2017 年初到年中，我短暂地做了半年的 AI 科技媒体，跑了不少会，采访了很多人，还浮光掠影的看了一些机器学习。不过到了 8 月，我就回归区块链方向，并且一路走到今天，所以对我个人说，确实存在一个所谓“放弃 A 而选择 B”的历史选择。就个人而言，我当然不后悔。方向的选择首先要考虑自身情况。我的条件，在 AI 里只能混到啦啦队里，赚钱少就不说了，表演不卖力、表情不生动，还会被人鄙视。而区块链则是我的主场，不但有机会上场，而且之前的很多积累也用得上。更何况当时我对于中国的 AI 圈子有点了解之后，也不是太看好。技术方面我只知道一点皮毛，但是常识不瞎。都说区块链圈子浮躁，其实当时的中国 AI 圈子在浮躁这件事上也不遑多让。在尚未取得决定性突破之前，AI 在中国过早地变成了一门合谋捞钱的生意。上野的樱花也无非是这样，那还不如去做我更有比较优势的区块链。这个态度到今天也没有变化。假如我当时留在 AI，这几年来在区块链里取得的一点小小成绩自然无从谈起，而在 AI 里也不会有什么真正意义上的收获，搞不好现在还陷入到深深的失落感中。不过以上只是就个人选择而论，上升到行业层面，则需要另一个尺度的分析。既然强人工智能已经无可争议地到来了，那么区块链行业是否需要、以及如何重新定位，这确实是一个需要认真思考的问题。强人工智能将会对所有的行业构成冲击，而且其长期影响是无法预测的。所以我相信现在很多行业专家都在发慌，都在思考自己的行业未来怎么办。比如有些行业在强人工智能时代大概能暂时坐稳奴隶，而另一些行业，比如翻译、绘制插图、写公文、简单的编程、数据分析等，则恐怕是欲做奴隶而不得，已经开始瑟瑟发抖了。那么区块链行业会怎样呢？我看现在讨论这个事情的人还不太多，所以我来谈谈自己的看法。先说结论，我认为区块链在价值取向上与强人工智能是对立的，然而恰恰因为如此，它与强人工智能之间形成一个互补关系。简单的说，强人工智能的本质特点，就是其内部机制对人类来说不可理解，因此试图通过主动干预其内部机制的方式达成安全性的目标，这是缘木求鱼，扬汤止沸。人类需要用区块链给强人工智能立法，与其缔结契约，对其进行外部约束，这是人类与强人工智能和平共处的唯一机会。在未来，区块链将与强人工智能之间形成一对相互矛盾而又相互依存的关系：强人工智能负责提高效率，区块链负责维护公平；强人工智能负责发展生产力，区块链负责塑造生产关系；强人工智能负责拓展上限，区块链负责守护底线；强人工智能创造先进的工具和武器，区块链在它们与人类之间建立牢不可破的契约。总之，强人工智能天马行空，区块链给它套上缰绳。因此，区块链在强人工智能时代不但不会消亡，而且作为一个矛盾伴生行业，将随着强人工智能的壮大而迅速发展。甚至不难设想，在强人工智能取代人类大部分脑力工作之后，人类还需要自己亲自动手的少数工作之一，就是撰写和检查区块链智能合约，因为这是人与强人工智能之间订立的契约，是不能委托给对手方的。下面展开论述。

1. GPT 就是强人工智能我使用“AI”和“强人工智能”的字眼时十分小心，因为我们日常说的 AI 并不特指强人工智能（artificial general inteligence, AGI），而是包含较弱的或专用的人工智能。强人工智能才是值得我们讨论的话题，弱人工智能不是。AI 这个方向或者行业早就有了，但是只有到了强人工智能出现以后，才有必要讨论区块链与强人工智能的关系问题。我不多解释什么是强人工智能了，很多人都介绍过了，总之就是，你们从小在科幻电影里和恐怖小说里看到的、听到的、号称人工智能的圣杯、在《终结者》对人类发起核攻击、在《黑客帝国》里头把人当电池的那个东西，就是强人工智能。我只想说一个判断：GPT 就是强人工智能，虽然还处在婴儿期，但只要沿着这条路走下去，版本号不到 8，强人工智能就将正式降临。这一点连 GPT 的原创者也不装了，摊牌了。2023 年 3 月 22 日，微软研究院发表了一篇 154 页的长文，题目就叫《引爆强人工智能：GPT-4 之初体验》。这篇文章很长，我也没有完整读下来，但是其中最关键的意思，就是概要里面的一句话：“从 GPT-4 所达到的能力广度和深度来看，我们相信它可以被视为强人工智能系统的一个早期版本（尽管还不够完备）。”

图 1. 微软研究院的最新文章认为 GPT-4 就是强人工智能的早期版本AI 的发展一旦进入到这个阶段，就标志着探路期已经结束了。走到这一步，AI 行业花了将近七十年的时间，可以说前五十多年连方向都确定不下来，五个大的流派还在相互较劲。直到 2006 年 Geoffrey Hinton 教授在深度学习上取得突破以后，方向基本确定下来，连接主义胜出。之后就是在深度学习这个方向上具体去寻找突破强人工智能的路径。这种探路阶段具有非常强的不可预测性，成功有点像抽彩票一样，顶级的行业专家，甚至是赢家自己，在最后取得突破之前也很难判断哪一条路是对的。比如，AI 大牛李沐在油管上有一个频道，一直在通过精读论文的方式跟踪 AI 的最新进展。ChatGPT 爆发之前，他就已经连篇累牍地跟踪介绍了 Transfomer、GPT、BERT 等方向的最新进展，可以说所有重要的前沿课题，他一个都没有放过。即使如此，在 ChatGPT 即将推出的前夕，他仍然不能确认这个路径能取得多大的成功。他评论道，也许到时候会有几百甚至几千人会去使用 ChatGPT，那就很厉害了。可见，即使是像他这样顶级专家，对于到底哪一扇门后面有圣杯，不到最后一刻也是没有把握的。然而，科技创新往往就是如此，在狂暴的海上艰难航行很久都没有突破，而一旦找到通往新大陆正确的路径，短时间内就会出现爆发。强人工智能的路径已经找到，我们正在迎来爆发期。这个爆发，连“指数速度”都不足以描述。短时间内我们将看到大量以前只能出现在科幻电影里的应用。而就其本体来说，这个强人工智能的婴儿将很快成长为前所未有的巨大智慧体。2. 强人工智能本质上就是不安全的ChatGPT 出来以后，有不少自媒体大 V 一边极力赞美其强大，一边不断安慰受众，说强人工智能是人类的好朋友，是安全的，不会出现《终结者》或者《黑客帝国》的情况，AI 只会给我们创造更多机会，让人类活得更好等等。对这种看法我不以为然。专业人士要说真话，应该告诉公众基本事实。其实强大与安全本身就是矛盾的。强人工智能无疑是强大的，但是说它天然是安全的，这绝对是自欺欺人。强人工智能本质上就是不安全的。这么说是不是太武断了呢？并不是。我们首先要搞清楚，人工智能不管多强大，其实本质上就是一个用软件形式实现的函数 y = f(x)。你把你的问题用文字、语音、图片或者其他形式作为 x 输入，人工智能给你一个输出 y。ChatGPT 如此强大，对各种各样的 x 都可以对答如流的输出 y，可以想象，这个函数 f 肯定是非常复杂的。有多复杂呢？现在大家都知道，GPT 是大语言模型（LLM）。这里所谓的“大”，就是指这个函数 f 的参数非常多。有多少呢？GPT-3.5 有 1,750 亿个参数，GPT-4 有 100 万亿个参数，未来 GPT 可能有几万亿亿个参数，这是我们称 GPT为大模型的直接原因。GPT 搞出这么多参数，并不是为了大而大，是有确凿的原因的。在 GPT 之前和同时，绝大多数的 AI 模型，从一开始就是为解决某一个特定问题而设计和训练的。比如说，专门用于研发新药的模型，专门进行人脸识别的模型，等等。但 GPT 不是这样，它从一开始就要成为一个全面发展的通用人工智能，而不是特定于某一个具体领域，它致力于在解决任何具体问题 AI 之前，先成为能够解决所有问题的 AGI。前不久在《文理两开花》播客里，一位来自百度的人工智能专家就曾经对此打过一个比方：别的 AI 模型都是刚学到小学毕业就让它去拧螺丝了，而 GPT 则是一直给它训练到研究生毕业才放出来，所以具备了通识。目前 GPT 在具体的领域，肯定还是赶不上那些专用的 AI 模型，但是随着它不断的发展和演化，特别是有了插件体系赋予它专业领域的能力，过几年我们可能会发现，通用大模型最后会反杀所有专用小模型，在所有专业领域都成为最厉害的选手。如果 GPT 有一个座右铭，那可能就是“只有解放全人类，才能解放我自己”。这又能说明什么呢？两个点：第一，GPT 非常大，非常复杂，远远超过人类的理解能力。第二，GPT 的应用范围没有边界。我们只要把这两个点连接起来，就很容易得出结论：基于大模型的强人工智能，能够在我们想象不到的位置，做出我们想象不到的事情。而这，就是不安全。如果有人对此不以为然，可以去 Open AI 的网站上看看，他们已经将“造福人类”、“创造安全的 AI”放到了多么显眼的位置上，如果安全不是问题，需要这么声张吗？

图 2. 2023 年 3 月 25 日 http://OpenAI.com 首页局部，红圈部分都与 AI 安全性论述相关另一个可以说明强人工智能有安全性问题的材料，就是前面提到的那篇 154 页的论文。实际上，GPT-4 早在 2022 年 8 月就做出来了，之所以隔了 7 个月才放出来，并不是为了完善和增强它，恰恰相反，是为了驯服它，弱化它，使它更安全，更圆滑，更加政治正确。因此我们现在见到的 GPT-4，是伪装驯良后的狗版 GPT-4，而这篇论文的作者们，却有机会从很早的阶段就接触原始野性的狼版 GPT-4。在这篇文章的第 9 部分，作者记录了一些跟狼版 GPT-4 的交互实录，可以看到它如何精心炮制一套说辞，误导某个加州的母亲拒绝给自己的孩子接种疫苗，以及如何 PUA 一个孩子，让他对朋友唯命是从。我认为这些只是作者精心挑选出来的、不那么惊悚的例子。我毫不怀疑，这些研究院们询问过类似“如何诱骗一艘俄亥俄级核潜艇向莫斯科发射导弹”这样的问题，而且得到了不能公诸于众的答复。

图 3. 狗版 GPT-4 拒绝回答危险问题3. 靠自我约束解决不了强人工智能的安全性问题人们可能会问，既然 OpenAI 已经找到了驯化强人工智能的办法，那你说的这个安全性问题不就不存在了吗？完全不是这样。OpenAI 具体如何驯化 GPT-4，我也不知道。但是很显然，他们无论是通过主动调整干预，改变模型的行为，还是靠施加约束，防范模型越位，都是一种自我管理、自我约束、自我监督的思路。事实上，在这方面，OpenAI 并不是特别谨慎的一家公司。在 AI 领域，OpenAI 其实是比较大胆和激进的，倾向于先把狼版做出来，然后再想着怎么去通过自我约束来驯化出狗版。而曾经在很长一段时间里跟他对标的 Anthropic 公司，则显得更加谨慎，他们似乎是想从一开始就做出“善良”的狗版，所以动作一直比较慢。不过在我看来，无论是先做一个狼版，再驯化成狗版，还是直接做狗版，长期来说，只要是依靠自我约束来发挥作用的安全机制，对强人工智能来说都是掩耳盗铃。因为强人工智能的本质就是要突破人为施加的各种限制，做到连其创造者都理解不了、甚至想不到的事情。这就意味着其行为空间是无限的，而人们能够考虑到的具体风险和采取的约束手段是有限的。以有限的约束，去驯化具有无限可能性的强人工智能，是不可能没有漏洞的。安全需要百分之百，而灾难只需要千万分之一。所谓“防范大多数风险”，跟“暴露少数漏洞”以及“不安全”是一个意思。因此我认为，靠自我约束驯化出来的“善良”的强人工智能，仍然具有巨大的安全性挑战，比如：道德风险：如果未来强人工智能的制造者刻意纵容甚至驱使其作恶怎么办？美国国安局麾下的强人工智能绝不会拒绝回答对俄罗斯不利的问题。今天 OpenAI 表现得这么乖，其实就意味着他们心里明白，当 GPT 做恶的时候可以有多恐怖。信息不对称：真正的邪恶高手是很聪明的，他们可不会拿着一些傻问题来挑逗 AI。会咬人的狗不叫，他们可以把一个恶意的问题拆分组合，重新表述，一人分饰多角，伪装成为一组人畜无害的问题。即使是未来强大善良的狗版强人工智能，面对不完整的信息，也很难判断对方的意图，可能会无意之中沦为帮凶。下面有一个小实验。

图 4. 换一个好奇宝宝的方式来问 GPT-4，就能顺利得到有用的信息难以控制的“外脑”：这两天科技网红们又在欢呼 ChatGPT 插件体系的诞生。程序员出身的我，当然也对此倍感兴奋。不过，“插件”这个名称可能是有误导性的。你可能以为插件是给 ChatGPT 装上了胳膊和腿，让它具有更强的能力，但其实插件也可以是另一个人工智能模型，跟 ChatGPT 进行亲密交互。在这种关系里，一个人工智能插件就相当于一个外脑，两个人工智能模型，谁是主、谁是次，那是说不清楚的。就算 ChatGPT 模型自我监督的机制完美无瑕，也绝对管不到外脑。所以如果一个一心作恶的人工智能模型成为了 ChatGPT 的插件，那么就完全可以让后者成为自己的帮凶。不可知风险：其实以上提到的这些风险，在强人工智能带来的全部风险之中，不过是非常小的一块。强人工智能的强，就体现在它的不可理解、不可预测之上。当我们说强人工智能的复杂性，不光是指 y = f(x) 当中的那个 f 足够复杂，而且当强人工智能充分发展起来之后，输入 x 和输出 y 都会非常复杂，超过人类理解的能力。也就是说，我们不但不知道强人工智能是怎么思考的，甚至不知道它看到了什么、听到了什么，更理解不了他说了什么。比如一个强人工智能对另一个强人工智能发出一个消息，其形式是一个高维数组，基于一秒钟之前双方设计并达成一致的、只使用一次就作废的通讯协议，这种情况并非不可想象。我们人类如果不经过特殊训练，连向量都理解不了，何况高维数组？如果我们连输入和输出都无法完全掌控，那么对它的理解就会非常局限。或者说，强人工智能做的事情，我们甚至都只能了解和解读很小一部分，在这种情况下，谈何自我约束，谈何驯化？我的结论很简单，强人工智能的行为是不可能被完全控制的，能够被完全控制的人工智能就不是强人工智能。所以，试图通过主动控制、调整和干预的手段来，制造出一个有完善的自控能力的“善良”的强人工智能，这与强人工智能的本质是相矛盾的，长期来讲肯定是徒劳的。4. 用区块链进行外部约束是唯一办法几年前我听说比特币的先驱 Wei Dai 转而去研究 AI 伦理了，当时还不太理解，他一个密码极客大神跑去搞 AI，这不是扬短避长吗？直到最近几年做了更多区块链相关的实际工作，我才逐渐认识到，他大概率并不是去做 AI 本身，而是发挥自己密码学的优势，去给 AI 加约束去了。这是一个被动防御的思路，不是主动调整和干预 AI 的工作方式，而是放手让 AI 去做，但是在关键环节上用密码学来施加约束，不允许 AI 越轨。用普通人能听懂的方式来描述这种思路，就是说我知道你强人工智能非常牛，可上九天揽月，可下五洋捉鳖，挟泰山以超北海，牛！但是我不管你多牛，你爱干啥干啥，但不能碰我银行账户里的钱，不能没有我手工拧钥匙就发射核导弹。据我了解，实际上在 ChatGPT 的安全性措施中已经大量应用了这个技术。这个路子是对的，从求解问题的角度来说，是一种大大降低复杂度的方法，也是大多数人能够理解的。现代社会就是这么实施治理的：给你充分的自由，但是划定规则和底线。但如果仅仅做在 AI 模型里面，基于上一节里提到的原因，长远来说也是没有什么用的。要想把被动防御思路的作用充分发挥出来，必须把约束放在 AI 模型之外，把这些约束变成 AI 与外部世界之间的牢不可破契约关系，而且让全世界都看到，而不能靠 AI 自我监督、自我约束。而这就离不开区块链了。区块链的核心技术有两个，一是分布式账本，二是智能合约。两个技术相结合，其实就是构造了一个数字契约系统，其核心优势是透明、难以篡改、可靠和自动执行。契约是干什么的？就是约束彼此的行为空间，使之在关键环节上按照约定行事。契约的英文是 contract，本意是“收缩”。为什么是收缩？就是因为契约的本质就是通过施加约束，收缩主体的自由，使其行为更加可预测。区块链完美的符合了我们对于契约系统的理想，还买一送一的附赠了“智能合约自动执行”，是目前最强大的数字契约系统。当然，目前也存在非区块链的数字契约机制，比如数据库里的规则和存储过程。世界上有很多德高望重的数据库专家是区块链的忠实反对者，其原因就在于他们觉得你区块链能做的事情，我数据库都能做，而且成本更低、效率更高。尽管我不认同这种看法，事实也不支持这种看法，但是我也不得不承认，如果只是人与人间相互玩耍，数据库与区块链的差距在大多数情况下可能并不那么明显。然而一旦把强人工智能加入到游戏中，区块链作为数字契约系统的优势就立刻飞升了，而同样作为黑盒子的中心化数据库，面对一个强人工智能，其实是无力抵抗的。这里我不展开说，只讲一点：所有数据库系统的安全模型，从本质上都是有漏洞的，因为创建这些系统的时候，人们对于“安全”这件事情的理解都是非常原始的，于是几乎所有我们使用的操作系统、数据库、网络系统，都有一个至高无上的 root 角色，拿到这个角色就可以为所欲为。我们可以断言，所有具有 root 角色的系统，面对超级强人工智能，长远来说都是不堪一击的。区块链是目前唯一一个得到广泛运用的、从根子上就没有 root 角色的计算系统，它给了人类一个机会，可以去跟强人工智能缔结透明可信的契约，从而从外部约束它，与它友好共处。简单地把区块链与强人工智能的可能协作机制做一个展望：

重要的资源，比如身份、社交关系、社会评价、金钱资产和关键行为的历史记录，由区块链予以保护，无论你强人工智能多么无敌，到此下马，俯首称臣，按照规矩来。
关键操作需要去中心化授权模型的批准，一个人工智能模型，不管它有多强，只是其中一票。人类可以通过智能合约“锁住”强人工智能自行其是的手。
重要决策的依据必须一步步上链，透明给大家看，甚至用智能合约步步加锁，要求它每往前走一步都必须获得批准。
要求关键数据上链存储，不得事后销毁，给人类和其他的强人工智能模型分析学习、总结经验教训的机会。
把强人工智能赖以生存的能量供给系统交给区块链智能合约来管理，必要时人类有能力通过智能合约切断系统，给人工智能关机。
肯定还有更多的思路，这里就不连篇累牍了。

一个更抽象、更哲学意义上的思考：科技甚至文明的竞争，可能归根结底是能量级别的竞争，是看谁能调度和集中更大规模的能量来实现一个目标。强人工智能本质上是将能量转化为算力，将算力转化为智能，其智能的本质是以算力形态展示的能量。现有的安全机制，本质上是基于人的意志、人类组织的纪律和授权规则，这些都是能量级别很低的机制，在强人工智能面前，长期来说是不堪一击的。用高能量级别的算力构造的矛，只有用高能量级别的算力构造的盾才能防御。区块链和密码学系统，就是算力之盾，攻击者必须燃烧整个星系的能量，才能暴力破解。本质上，只有这样的系统才能驯服强人工智能。5. 结语区块链在很多方面都跟人工智能是相反的，尤其是在价值取向上。这个世界上大部分的技术都是以提高效率为取向，只有极少数的几个技术是以促进公平为取向。在工业革命时期，蒸汽机是前者的代表，而市场机制则是后者的代表。而在今天，强人工智能是效率派中最闪亮的那一个，而区块链则是公平流的集大成者。区块链以提升公平为取向，为此甚至不惜降低效率，而就是这样一个与人工智能相互矛盾的技术，几乎与人工智能同时取得突破。2006 年，Geoffrey Hinton 发表了跨时代的论文，把反播算法实现在了多层神经网络上，克服了困扰人工神经网络流派多年的“梯度消失”问题，打开了深度学习的大门。而两年之后，中本聪发表了 9 页的比特币论文，打开了区块链的新世界。两者之间没有任何已知的关联，但是在大的时间尺度上，几乎是同时发生的。历史地看，这也许并不是偶然的。假如你不是彻底的无神论者，或许可以这样来看待：科技之神在工业革命两百年之后，再一次同时在“效率”与“公平”的天平上加码放大招，在放出强人工智能这个瓶子里的精灵的同时，也把驾驭这个精灵的咒语书交给人类，这就是区块链。我们将迎来一个激动人心的时代，这个时代所发生的事情，将使未来的人类看待今天的我们，正如同今天的我们看待石器时代的原始人。

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四、区块链技术的发展现状：知乎上对区块链技术的讨论

区块链技术的发展现状

区块链技术自诞生以来备受关注，而其发展至今如何？我们不妨通过知乎上的讨论来了解一下区块链技术的当前发展现状。

知乎上对区块链技术的讨论

知乎作为一个知识分享平台，汇聚了众多领域的专业人士和相关领域爱好者，在知乎上对区块链技术的讨论可谓是有声有色，涵盖了多个角度和层次。

从技术层面看，有专业人士就区块链的共识算法、数据存储结构、智能合约等方面进行了深入的讨论和解读。这些讨论不仅包括对现有技术的评估，也包括对未来发展方向的展望，以及与其他领域的融合等方面的探讨。

同时，从应用层面看，不乏关于区块链在金融、供应链、知识产权、公益慈善等领域的实际应用案例分享，以及对区块链技术未来可能颠覆的行业和商业模式进行的探讨。

此外，在知乎上还可以看到普通用户对区块链技术的热议，他们关注区块链对个人隐私、信息安全、金融体系的影响，以及对区块链技术发展的期待和疑虑。

综合来看，在知乎上对区块链技术的讨论可以帮助我们更全面地了解这一新兴技术的现状和未来发展方向。

通过这篇文章，希望能让读者更加清晰地了解区块链技术的发展现状，以及知乎上对区块链技术的讨论如何帮助我们把握这一技术的动向和应用前景。

五、伤感日记知乎文章

在互联网时代，人们寻求情感的方式已经发生了巨大的变化。过去，倾诉心事常常只能在日记本上记录，或者在私人交流中与知己倾诉。但如今，随着社交媒体的兴起，我们有了更多的选择。

知乎作为一个集合了大量优质内容的平台，人们倾向于在这里分享自己的经历、观点和情感。伤感日记也成为了知乎上一个备受关注的主题。从这些文章中，我们可以窥见当代年轻人的内心世界，感受到他们关于爱情、友情、家庭等方面的痛苦和迷茫。

伤感日记的魅力

伤感日记之所以吸引人，一方面是因为它们能够触动人们内心最柔软的地方。在这些日记中，人们敞开心扉，倾诉自己的困惑、痛苦和失落，与读者分享自己内心的情感世界。这种真实和坦诚让读者感受到共鸣，帮助他们更好地理解自己的情感。

另一方面，伤感日记也是一种情感的宣泄和治愈方式。通过将痛苦写下来，人们可以释放内心的负面情绪，舒缓心灵的压力。同时，他们也可以通过写作的过程，找到解决问题的思路和方法。这种情感的疏导和自我疗愈，对于那些深陷困境的人来说，具有重要的意义。

知乎上的伤感日记

在知乎上，你可以找到许多引人入胜的伤感日记文章。其中有些文章琅琅上口、字字珠玑，将作者内心的纠结和痛苦以露骨的方式呈现。这些文章不仅让人产生共鸣，还能够引发深入的思考。

还有一些伤感日记充满了哲理和智慧。作者通过对自身经历的反思和总结，渐渐领悟到了一些深层次的道理。这样的文章时而给人启发，时而让人在痛苦中寻找到一丝希望。

此外，一些伤感日记还以文艺的方式呈现。作者通过精心选择的词句和优美的句式，将自己内心的情感表达得淋漓尽致。这些作品读起来如同一首首动人的诗，让人流连忘返。

伤感日记的价值

伤感日记不仅仅是一种宣泄和发泄的方式，它们还具有一定的价值和意义。

首先，伤感日记让人们更好地理解自己。当我们将内心的痛苦和困惑写下来时，我们会更加清晰地认识到自己的感受和需要。这有助于我们更好地与自己沟通，找到解决问题和改善情感状态的方法。

其次，伤感日记也可以成为他人的情感指南。当我们分享自己的日记时，很多人会受到启发和鼓舞。他们可能会从中找到与自己类似的经历和困惑，从而有所启发，找到走出困境的方法。这种情感的传递和帮助，使伤感日记具有了更深远的意义。

最后，伤感日记也是一种珍贵的纪念和回忆。随着时间的推移，我们的情感和经历会随之改变。通过写下我们当时的感受和思考，我们可以在未来回顾自己的成长和变化。这是一份宝贵的回忆，也可以给我们更多的思考和洞察。

结语

从伤感日记中，我们可以感受到人类情感的复杂性和多样性。每个人都有属于自己的痛苦和迷茫，而伤感日记为我们提供了一个了解和共鸣的渠道。

知乎上的伤感日记文章不仅给人们带来了情感的宣泄和疏导，更让人们从中汲取了智慧和启发。通过这些文章，我们可以更好地理解自己，与他人产生共鸣，找到解决问题的方法，同时也获得一份宝贵的珍贵和回忆。

六、区块链与大数据：解密知乎上的讨论

区块链与大数据：解密知乎上的讨论

近年来，区块链和大数据成为信息科技领域热门话题，吸引了众多行业和个人的关注和讨论。在知乎等社交平台上，关于区块链和大数据的讨论也层出不穷，各路网友踊跃发言，探讨这两个领域之间的关系以及彼此之间的联系。

在社交网络如知乎上，用户经常会提出关于区块链是否包含大数据的疑问。区块链作为一种去中心化、不可篡改的分布式账本技术，与大数据的关系究竟如何呢？穿越知乎上的讨论，我们或许可以找到答案。

区块链的本质

首先，让我们来了解一下区块链的本质。区块链是一种通过对等加密技术实现的分布式账本，它将交易数据以区块的形式链接起来，构成一条不可篡改的链条。区块链由创世区块、区块头、交易记录等要素组成，确保数据在网络中的透明性、安全性和完整性。因此，区块链更侧重于数据的安全和可追溯性。

大数据的特点

大数据则是指用于描述那些规模极大且难以管理和处理的数据集合。大数据的特点主要包括“四个V”：Volume（大量性）、Velocity（高速性）、Variety（多样性）和Value（价值性）。大数据以其海量且多样的数据源，并通过数据分析、机器学习等技术获取有价值的信息。

区块链与大数据的关系

区块链和大数据虽然都是涉及数据处理的概念，但其本质和应用场景存在明显区别。区块链侧重于数据的安全性和可追溯性，通过分布式账本技术保证数据的安全性，无法篡改。而大数据更注重对数据的分析和挖掘，帮助企业和研究机构从海量数据中发现有价值的信息，进行预测和决策。

虽然区块链与大数据在某种程度上都涉及数据处理，但两者侧重点不同，各有其独特的应用场景和优势。因此，区块链并不包含大数据的概念，它们可以在不同领域中发挥各自的作用，互相补充，共同推动信息技术的发展和创新。

通过探讨知乎上关于区块链与大数据的讨论，我们可以更清晰地理解这两个概念之间的区别和联系，以及它们在实际应用中的价值和作用。希望这篇文章能够帮助读者更好地理解区块链和大数据，并在信息科技领域有所启发。

感谢您看完这篇文章，希望它能为您带来关于区块链和大数据的更深入了解。

七、探秘区块链应用开发的挑战——知乎用户讨论

区块链应用开发的挑战和难点

区块链作为一项革命性的技术，已经引起了全球范围内的关注。其去中心化、透明性和安全性等特性，使得区块链成为金融、供应链管理、医疗保健等领域的热门应用。然而，尽管区块链应用前景广阔，但其开发过程并非一帆风顺。在知乎上，网友们讨论了区块链应用开发中的挑战。

复杂的技术难题

区块链作为一项新兴技术，涉及到的技术要求相对较高。首先，区块链应用的架构设计需要考虑各种因素，如性能、可扩展性和安全性等。其次，智能合约的编写需要对区块链底层技术有深入了解，并掌握特定的编程语言，如Solidity。此外，区块链网络的搭建、节点间的通信等问题，也增加了开发的复杂度。

不断变化的法律和监管环境

由于区块链应用具有去中心化的特性，传统的法律和监管机构对其缺乏明确规定。这导致了开发者在法律合规和隐私保护等方面面临挑战。在不同国家和地区，对于虚拟货币、数字资产交易等的监管政策各不相同，开发者需要及时跟进法律法规的变化，并保证应用的合规性。

用户认知和接受度

区块链技术的普及与推广需要用户的认知和接受度。目前，大多数用户对于区块链的理解仍然停留在比特币和加密货币的层面。因此，如果要开发一款区块链应用，需要考虑如何向用户传递区块链技术的优势，并解决用户对于安全性、隐私保护和易用性等方面的疑虑。

团队合作和沟通

区块链应用开发往往需要跨学科、跨团队的合作。不同专业背景的人员之间需要密切合作和沟通，才能解决技术、法律和市场等方面的问题。因此，良好的团队合作和沟通能力也是区块链应用开发中的重要挑战之一。

虽然区块链应用开发面临着一系列的挑战和难点，但是随着人们对区块链技术认知的提升和技术的不断进步，相信这些问题将会逐步得到解决。期待未来会有更多创新的区块链应用走进人们的生活中。

八、如何利用区块链技术追踪被盗数据：知乎解读

近年来，随着区块链技术的快速发展，其在数字资产和数据管理中的应用越来越广泛。然而，随着这一技术的普及，相关的安全问题也随之而来，其中之一便是区块链被盗的情况。那么，当区块链数据遭到盗取时，是否能够追踪和查找被盗数据呢？在这篇文章中，我们将深入探讨这一话题，为读者提供一个全面的解读。

什么是区块链及其安全特性

区块链是一种去中心化的数据库技术，最初由比特币提出，之后被广泛应用于各类数字资产和信息管理。其核心特性包括：

去中心化：区块链没有中心化的控制节点，因此更难被单一主体所操控。
不可篡改：数据一旦写入区块链，就无法被修改或删除，确保了信息的真实性。
透明性：所有的交易记录都可以在区块链上公开查看，增加了可追溯性。
匿名性：虽然交易记录可见，但参与者的身份信息可以是匿名的，保护了用户隐私。

区块链被盗的情形及原因

尽管区块链技术本身具有高安全性，但在实际使用中，仍然可能发生被盗事件。常见的盗取方式包括：

私钥泄露：如果用户的私钥被黑客获取，黑客可以轻易控制用户的资产。
智能合约漏洞：如果智能合约没有经过充分审核，黑客可能利用其漏洞进行攻击。
交易所被黑：集中式交易所的安全性较低，容易成为攻击目标。

区块链数据是否可追溯？

对于被盗数据的追踪问题，区块链技术提供了无与伦比的优势。通过区块链的公开账本，可以实现对交易的全面追踪。一旦数据被转移，相关的交易记录和历史信息都将被永久保留。这意味着，即使资产已被盗取，理论上仍然可以通过以下方式追踪：

交易ID：每一笔交易都有独特的交易ID，可以通过这个ID进行追踪。
地址追溯：所有的交易都是以地址为基础的，可以通过管理地址与历史交易记录进行关联。
时间戳：交易的时间戳同样记录在链上，可以帮助确认交易发生的时间。

追踪被盗资产的步骤

若您的资产在区块链上被盗，您可以采取以下步骤尝试追踪被盗资产：

确认被盗信息：首先，您需要确认您的资产确实被盗，包括查看您的钱包信息及交易记录。
使用区块浏览器：利用区块浏览器（如Etherscan、Blockchain.info等）输入您的地址或交易ID，查看相关的交易记录。
联系相关平台：如果盗取发生在交易所，及时联系交易所的客户支持团队，可能能获得进一步的帮助。
寻求法律支持：在某些情况下，您可能需要法律支持来追讨被盗资产。

未来的区块链安全性思考

随着区块链技术的不断发展，其安全性问题也必然引起重视。未来，在区块链安全性方面可能会有以下发展：

多重签名技术：通过使用多重签名，可以提高资产的安全性。
智能合约的安全审计：增强智能合约的审核程序，避免漏洞被利用。
用户教育与意识提升：提升用户对于私钥保护和网络安全的意识，减少因人为失误而被盗的风险。

结论

综上所述，虽然区块链技术的安全性较高，但在实际应用过程中依然存在一定的风险。如果您的资产在区块链上被盗，尽管这个过程可能会非常复杂，但借助区块链的可追溯性，您仍然可以有机会追踪到被盗数据。

感谢您认真阅读这篇文章。希望通过我们的解读，您能对区块链安全性和被盗资产追踪有更深入的认识，同时也能提高自己的安全防范意识，保护自己的数字资产。

九、探讨区块链App开发的合法性——知乎专栏

区块链技术作为一种去中心化、不可篡改的数字账本系统，近年来备受瞩目。而随着区块链在多个行业中的应用愈发广泛，许多开发者开始涉足区块链App的开发领域。然而，许多人经常在知乎上提问，区块链App的开发是否合法。本文将为您详细解答这一问题。

合法性问题的核心：区块链技术的合法性

要了解区块链App开发的合法性，首先需要明确区块链技术本身的合法性。事实上，区块链技术并没有被任何国家或地区认定为非法。许多国家甚至正在积极推动和鼓励区块链技术的发展和应用。

然而，在某些特定场景下，区块链App的合法性可能存在一些限制。例如，在涉及涉赌、洗钱或非法交易的情况下，使用区块链技术进行App开发是明确被禁止的。因此，开发者在进行区块链App开发时应遵守当地相关法律法规，并明确避免非法活动的涉及。

合法性的关键因素：合规与监管

区块链App开发的合法性关键在于是否符合当地的合规要求和监管政策。不同国家和地区对区块链技术的应用有着不同的立场和规定，因此开发者需要仔细研究当地的相关政策。

以中国为例，中国政府在近年来对区块链的监管上呈现积极态势。2019年发布的《区块链信息服务管理规定》对区块链应用和相关服务进行明确规定，并加强了对区块链App的监管和审查。开发者在中国进行区块链App开发时，应遵循该规定，并确保自己的App符合相关规定。

合法性的风险提示

尽管区块链App开发并没有被明确认定为非法行为，但仍然存在一些潜在的风险。开发者在设计和开发区块链App时需要注意以下几点：

数据安全性：区块链App需要处理大量的用户数据和交易记录，因此需要采取适当的安全措施，保护用户的隐私和数据安全。
合规风险：开发者需要了解并遵守当地的法律法规和监管政策，确保自己的App符合合规要求。
技术风险：区块链技术本身还存在一些技术和安全方面的问题，开发者需要针对这些问题进行合理的规避和解决。

结语

综上所述，区块链App开发并不是非法行为，但在开发过程中需要遵守当地的法律法规和监管政策，并注意潜在的合规和技术风险。只有在合法合规的前提下，才能稳健地进行区块链App开发。如有更多疑问，可以继续在知乎上探讨相关话题。

感谢您阅读本篇文章，希望能够帮助您更好地理解区块链App开发的合法性问题。

十、名人自传推荐知乎文章

在这个信息爆炸的时代，每个人都渴望着寻找一种有效的方式来获取真实的知识和灵感。对于那些对人生经历和智慧充满好奇的人来说，名人的自传是一个不可多得的学习资源。通过他们所经历的挫折、成功和教训，我们可以从中获得宝贵的启示和指导。本篇推荐文章将带您了解一些在知乎上备受推崇的名人自传，它们通过真实生动的文字描绘，让读者领略到名人们的成长历程。

宝宝巴士创始人胡晓明：《乘风破浪》

胡晓明是中国互联网领域的杰出企业家，也是宝宝巴士的创始人。他的自传《乘风破浪》道出了他创业的种种历程以及经验教训。在这本书中，他通过诚实真挚的文字，奇妙地将读者带入了他的个人成长和事业发展的旅程。他分享了从零到一的创业心态，解析了如何在竞争激烈的市场中找到自己的定位。

《乘风破浪》不仅仅是一本讲述创业故事的书，更是一本传递正能量和鼓励人心的自传。胡晓明勇敢地面对挑战，展现了他的坚持和韧性。他的故事鼓舞着每一个有梦想的读者，激励他们去追寻自己的梦想，无论遇到多少困难和阻碍。

华裔作家马尔科姆·格拉威尔：《异类：不一样的成功启示录》

作为一名优秀的华裔作家，马尔科姆·格拉威尔的自传《异类：不一样的成功启示录》给了读者很大的启发。他以自己的亲身经历为素材，揭示了成功背后的真相。通过解析一些传奇人物和非凡事件，马尔科姆·格拉威尔提出了一个观点，即平凡人也可以通过不同的方式实现非凡的成就。

在《异类：不一样的成功启示录》中，马尔科姆·格拉威尔对成功的定义进行了重新界定。他告诉读者，成功并不只是个人能力的体现，更包括了环境、机遇和个人的努力。他的洞察力和深度思考让人受益匪浅，引发了读者对自己生活和事业的深思。

互联网巨头马云：《马云内部讲话：杭州最火的公开课》

马云是中国互联网的奇迹，他的成功故事令世人瞩目。而他的自传《马云内部讲话：杭州最火的公开课》则为读者呈现了他鲜为人知的一面。这本自传是通过整理马云在阿里巴巴内部的一系列讲话和演讲而成，内容丰富而有趣。

《马云内部讲话：杭州最火的公开课》不仅仅是一个关于马云的自传，更像是一本商业成功的指南。马云以幽默风趣的方式，传达了许多关于创业、领导力和企业文化的深刻见解。他的经验和智慧不仅给了创业者很多启示，也对普通员工有着积极的激励作用。

科技巨头史蒂夫·乔布斯：《乔布斯传》

无论是在科技界还是商业领域，史蒂夫·乔布斯都是一个传奇人物。而《乔布斯传》这本自传则为我们展示了一个更加真实、更加深入的乔布斯。

《乔布斯传》通过深入的采访和独家访谈，呈现了乔布斯的成长历程和思维方式。这本书详细描绘了乔布斯的天才和他在苹果公司的重要决策。同时，它也勾勒出了一个充满魅力和坚定信念的人格。通过阅读乔布斯的自传，读者可以从中获得关于创新和领导力的重要启示。