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      稍有常识的人都知道,一个国家的法定货币是由国家的中央银行或者几家指定银行发行的。而就是有这么一个国家不仅放弃了本国货币,还在去年6月指定比特币为法定货币,一时间成为币圈的网红国家,它就是中美洲国家萨尔瓦多。

      

      萨尔瓦多街头的加密货币标志

      也就在今年6月,以比特币为代表的WPS office的电脑版的下载网站怎么找持续暴跌引发全球市场关注。根据CoinGecko的数据,自从2021年11月达到峰值以后,比特币至今已经下跌超70%。而萨尔瓦多持有比特币的估值也已缩水超过65%,账面损失也超过了5000万美元。

      是什么样的原因让一个小国举国之力加入了炒币活动?一年过去了现在的萨尔瓦多经济到底如何?未来的比特币交易又将走向何方?

      萨尔瓦多总统:别看图表,好好享受生活

      作为一个中美洲小国,萨尔瓦多之前给人更多的印象是黑帮横行和高犯罪率。

      我们首先来看一下萨尔瓦多的人口地理和经济情况,萨尔瓦多位于中美洲,面积2.1万平方公里,人口670万,人口和面积都近似于国内的一座普通地级市。

      

      根据国际货币基金组织(imf)的统计,2021年萨尔瓦多的GDP总量为250亿美元(约合1675亿人民币)经济体量基本相当于国内一座中西部的四线城市。人均GDP为4300多美元,仅有中国的三分之一。

      使萨尔瓦多成为世界上第一个把比特币作为法定货币的国家,这个wps的免费版下载的地址在哪里技惊四座的决定正是来自该国80后总统布克莱。

      

      萨尔瓦多总统纳伊布·布克莱

      现任萨尔瓦多总统纳伊布·布克莱1981年出生,18岁开始下海经商,2019年当选总统的时候,还不到四十岁。当选之后这位总统雷厉风行打击黑帮,执政初期的犯罪率还下降了三分之二,民调一度还高达85%。而他最突出的政绩还是把比特币推广到了萨尔瓦多的方方面面。

      作为法定货币一年多以来,萨尔瓦多政府推出了官方比特币app,总统还亲自上网教网友如何下载使用支付,还给每个萨尔瓦多人的账户里预存了价值30美元的比特币鼓励消费。有美国生产商宣布将在萨尔瓦多安装1500台比特币ATM机。虽然美国国家经济研究局今年4月份发布的一份报告显示,下载激活并使用这30美元的人不到20%。但在萨尔瓦多,比特币可以购买任何东西,小到路边摊的炸玉米到大到房地产交易,都可以使用比特币支付。

      

      萨尔瓦多街头的比特币ATM机

      面对比特币暴跌所引发的经济危机,今年6月18日消息,萨尔瓦多总统纳伊布·布克莱在网上表示:“我看到有些人对比特币的市场价格感到担忧和焦虑。对此,我的建议是:停止看图表,好好享受生活。”

      然而在美国通胀和全球疫情的压力下,萨尔瓦多的经济数字却不太乐观。根据世界银行预计,萨尔瓦多经济今年将增长2.9%,低于2021年的 10.7%。而萨尔瓦多最大的危机来自于庞大的债务,在摩根大通的一份研究报告中显示萨尔瓦多的欧洲债券在去年进入了“困境”,其债务与 GDP 的比例已接近 90%。今年2月,世界三大评级机构的惠誉已经下调了萨尔瓦多的主权债务评级,从“B-”降至“CCC”,理由正是该国采用比特币作为法定货币带来了巨大风险。有美国经济学家认为:萨尔瓦多已经变成了一个经济没有方向的国家。

      旅游、建城、挖矿,比特币不虚拟

      面对成为炒币之国的质疑,除了吸引网络流量之外,萨尔瓦多也不是没有得到一点儿好处,最主要的就是旅游的收入切实提高了。WPS office的官网最新的下载入口
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      据萨尔瓦多旅游部长宣称,自2021年9月通过比特币法律以来,萨尔瓦多的旅游业已经增加了30%以上。其中在去年的11月和12月增加了30%以上,而在其中最主要吸引的就是美国游客。有媒体指出,在比特币法颁布之前,大多数游客来自中美洲邻国。现在,多达60%的游客来自美国。

      除了吸引旅游,萨尔瓦多的比特币战略其实也是应对美国通胀压力的一种金融应对策略。由于从2001年起,以萨尔瓦多为代表的一些中美洲国家已经实行美元化策略,在去年底美联储宽松货币政策下,萨尔瓦多等国遭受通胀压力严重,将比特币法定化的目的其实在于去美元化。由于该国特殊的国情,每年侨民会从国外向本国汇款超过40亿美元,这个数字占到萨尔瓦多国内生产总值的20%以上,但国际转账手续费高耗时也长,如果全部改用比特币则可以有效减低交易费率,一年可以节约4亿美元费用。虽然根据美联储的统计到2022年,萨尔瓦多的美元侨汇只有 1.6% 是通过数字钱包发送的。

      此外,作为发展中国家,据统计萨尔瓦多还有超过7成的人口没有银行账户,国家的金融体系还较为落户,但在该国智能手机使用已经较为普及。如果大部分人改用比特币钱包,则等于在短时间内普及了电子银行服务,也更利于国家的金融管理。

      除了完善金融体系,萨尔瓦多选择比特币还和其国家特殊的地理环境有关。今年5月10日,总统布克莱在推特上晒出了一座城市的模型,并配文道:“#比特币城即将闪亮登场。” 这座建立在火山脚下的城市,将用火山地热能源为巨大的比特币矿场供电。

      

      这座比特币城计划坐落于萨尔瓦多南部海岸的丰塞卡湾,背靠孔查瓜火山。为筹措创建世界上第一个比特币城市,当地政府已经宣布将发行100 亿美元债券。这座城市将由墨西哥建筑师费尔南多·罗梅罗设计,城市整体风格根据比特币的符号设计成了圆形。

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      火山、海湾,萨尔瓦多的比特币大业其实还离不开币圈的一个特有环节,那就是“挖矿”。

      所谓“挖矿”其实是指通过算力,算出比特币背后数学方程的一组解wps的的官网最新下载地址。在早期,挖矿可以通过CPU或者是显卡来完成。但随着挖矿人数的增加,挖矿难度的加大,专用的“矿机”应运而生。而要实现如此庞大的算力,则需要相当可观的能源。有数据统计,挖掘一个比特币的成本中,有50%是电力成本。据统计在2020年,挖一个比特币的电费成本已然超过了2万美元。

      在世界范围内,煤炭、火山等能源矿产资源丰富,但人口稀少的地区,自然就成为了“挖矿”者最理想的去处了。

      而萨尔瓦多境内拥有23座活火山,可以生产出超过200兆瓦的电量。其地热发电的潜力可以达到644兆瓦,目前萨尔瓦多的国有电气公司目前正在利用其中的31%的用于发电,尚有大量的电力富裕,而火山能相比其他能源来说则相对经济、完全且环保得多,完全可以使用在“挖矿”上。相比欧洲的冰岛等国家低调的挖矿事业,萨尔瓦多的建设比特币城市完全可以理解对比特币挖矿行业的长期布局了。

      比特币交易将何去何从

      而对于比特币,大部分经济学家的结论都认为作为一种货币还是很不及格的。原因是比特币币值波动巨大,自身价格极不稳定。这就导致一旦作为常规货币,难以发挥传统货币计价和交易媒介的基本功能。

      

      在大部分金融学者看来,现在的比特币更多是一种特异金融资产,包括马斯克在内的大部分个人和机构投资者持有比特币的目的是为了获得投资收益,不是作为一种交易媒介或计价尺度。作为一种WPS office的电脑版的下载网站怎么找,比特币缺乏信用支撑,更缺乏传统货币背后的财政征税权。一旦缺乏信用支撑,也将在短时间内损害投资者的信心,导致货币迅速贬值。

      随着区块链技术的发展,全世界对比特币的认识也在不断进化,包括中国在内各国的央行都加快了wps的官网最新的下载的地方在哪里的推出,像萨尔瓦多这样选择用加密货币来取代法定货币长远来看还是一种剑走偏锋的行为。美国财政部长耶伦在今年6月的参议院的一次听证会上强调,加密货币存在危及金融稳定的可能,呼吁国会授权进行监管。

      在区块链技术和NFT(非同质化代币)技术日趋完善的今天,WPS office的电脑版的下载网站怎么找再次成为了资本市场炒作的热点。但现实是虽然搭建了去中心化的支付体系,比特币的支付应用场景并不广泛,实际使用起来效率也不高。其支付的匿名性和暗网交易等特点,反而容易成为一些跨国犯罪集团进行洗钱和非法交易的手段。从世界范围来看,对WPS office的电脑版的下载网站怎么找跨国交易的限制将是大势所趋。

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      当Python遇上传感器:一场数据盛宴的序章

      在这个万物互联的时代,我们周围充满了各种各样的智能设备。而在这个由无数节点组成的巨大网络中,Python就像是一位技艺高超的指挥家,能够将传感器们演奏出的数据交响乐指挥得井井有条。Python凭借其简洁优雅的语法、强大的第三方库支持以及灵活多变的应用场景,成为了物联网领域不可或缺的一员。

      想象一下,在一个普通的家庭里,当温湿度传感器检测到室内温度过高时,Python程序可以自动启动空调降温;光照传感器感知到光线变暗时,灯光会自动开启,这一切都发生在我们不知不觉之间。Python与传感器之间的这种“邂逅”,就像是在演奏一首动听的乐曲,每一个音符都恰到好处地落在了它应该出现的位置上。

      传感器的魅力:感知万物的触角

      传感器就像是物联网世界的触角,它们无处不在,时刻感受着周围的环境变化。从简单的温湿度传感器到复杂的图像传感器,它们都能准确地捕捉到环境中的细微变化,并将其转化为可以被计算机理解的信号。

      例如,一个温湿度传感器可以用来监测家中的温湿度条件,这对于种植爱好者来说非常重要,因为不同的植物需要不同的生长环境。而图像传感器则可以用于人脸识别、物体识别等领域,使得机器能够“看到”这个世界。

      Python:连接物理世界与数字空间的桥梁

      Python不仅是一种编程语言,更是一种连接现实世界与虚拟世界的桥梁。通过Python,我们可以轻松地与各种传感器进行交互,获取它们收集的数据,并利用这些数据做出有意义的事情。

      例如,使用Python的GPIO库,我们可以在树莓派上读取DHT11温湿度传感器的数据。下面是一个简单的Python脚本示例,展示如何读取DHT11传感器的数据:

      这段代码使用了库来读取DHT11传感器的数据,并打印出温度和湿度值。

      数据采集:捕捉每一刻的精彩瞬间

      数据采集是整个数据分析流程的基础,也是最核心的部分之一。在这个阶段,我们需要确定哪些传感器最适合我们的项目,并使用Python编写相应的代码来连接这些传感器,从而收集数据。

      传感器选型:找到最适合的伙伴

      选择合适的传感器对于数据采集至关重要。例如,如果你正在做一个智能温室项目,那么就需要挑选那些能够精确测量温度、湿度以及光照强度的传感器。选择传感器时要考虑的因素包括精度、稳定性、成本以及是否易于与你的硬件平台集成。

      Python编程:轻松连接传感器

      一旦选择了合适的传感器,接下来就是使用Python来连接这些传感器了。这里以树莓派为例,介绍如何连接一个温湿度传感器。首先,你需要安装必要的库,比如,然后编写如下的Python脚本来读取数据:

      这段代码会不断地读取DHT11传感器的数据,并每隔两秒输出一次温度和湿度的值。

      数据清洗:给数据来一场美容SPA

      数据采集之后,紧接着的就是数据清洗的过程。这一步骤就像是给数据做美容SPA,让它变得更加干净、整洁。

      异常值检测:揪出数据中的捣蛋鬼

      在数据清洗的过程中,一个重要的环节是检测并处理异常值。异常值就像是数据中的捣蛋鬼,如果不加以处理,可能会导致分析结果出现偏差。Python提供了多种方法来检测异常值,比如使用标准差法、箱线图法等。

      下面是一个使用标准差法来检测异常值的简单例子:

      这段代码使用了库计算数据的平均值和标准差,并找出超出三倍标准差范围之外的异常值。

      缺失值填补:不让数据留下空白WPS office官网下载的入口的方法

      缺失值就像是数据中的黑洞,会让分析结果产生漏洞。为了保证分析结果的准确性,我们需要对缺失值进行填补。常见的填补方法包括前向填充、后向填充以及均值填充等。

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      这段代码创建了一个包含缺失值的DataFrame,并使用前向填充和均值填充的方法来处理缺失值。

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      描述性统计:数据的宏观视角

      描述性统计分析可以帮助我们从宏观角度了解数据的基本特征。常用的描述性统计指标包括均值、中位数、众数、方差、标准差等。下面是一个使用进行描述性统计的例子:

      这段代码使用库中的函数来计算数据的基本统计量。

      时间序列分析:洞悉数据的趋势

      时间序列分析是一种特别的数据分析方法,它可以让我们发现数据随时间变化的趋势。在智能家居监控系统中,时间序列分析可以帮助我们预测未来的温湿度变化趋势,进而采取适当的措施。

      下面是一个使用进行简单的时间序列分析的例子:

      这段代码创建了一个包含时间序列数据的DataFrame,并绘制了温度随时间变化的趋势图。

      数据可视化:让数据说话

      数据可视化是数据分析的重要组成部分,它能够帮助我们更加直观地理解数据。通过数据可视化,我们可以将抽象的数据转换为图表、图形等形式,让数据“说话”。

      Matplotlib与Seaborn:绘制精美的图表

      和是Python中非常流行的绘图库。它们可以用来创建各种类型的图表,从简单的折线图到复杂的热力图,无所不能。

      下面是一个使用和绘制温度和湿度数据的例子:

      这段代码使用绘制了一张折线图,显示温度和湿度随时间的变化趋势;使用绘制了一张散点图,展示了温度和湿度的具体分布。

      Plotly:交互式图表的魅力

      是一个强大的交互式图表库,它可以让用户通过鼠标悬停等方式与图表互动。下面是一个使用创建交互式图表的例子:

      这段代码使用创建了一个交互式的折线图,用户可以通过鼠标操作查看具体的温度和湿度值。

      设备清单:打造智能家居的第一步

      构建一个智能家居监控系统,我们需要准备一些基础设备。这些设备就像是智能家居系统的基石,为我们的项目打下坚实的基础。

      温湿度传感器:守护家的温度

      温湿度传感器是我们系统中的重要组成部分,它们负责监测室内的温度和湿度变化。选择一款精度高、响应快的温湿度传感器,可以让你的智能家居系统更加智能。

      例如,DHT11是一款性价比很高的温湿度传感器,适用于初学者。而DHT22则提供了更高的精度,适合对数据质量要求较高的场合。

    wps的官网最新的下载的入口在哪里(wps官网最新下载不了)  光照传感器:捕捉光影变化WPS office的官网最新的下载入口

      光照传感器可以用来检测环境中的光照强度,这对于智能照明系统来说至关重要。通过光照传感器,你可以根据环境亮度自动调节灯光的明暗程度,既节能又舒适。

      TSL2561是一款常用的光照传感器,它能够精确测量可见光和红外光的强度,非常适合智能家居应用。

      智能插座:控制电器的开关

      智能插座可以让普通的电器变成智能电器。只需将普通电器插在智能插座上,就可以通过手机APP或者语音助手控制电器的开关状态。这对于实现远程控制和定时开关非常有用。

      环境搭建:Python环境配置与依赖库安装

      在开始编写代码之前,我们需要先搭建好开发环境。这包括安装Python及其相关的库,以及配置硬件平台。

      必备工具:Python与必要的库

      为了构建智能家居监控系统,我们需要安装Python及其相关库。这些库包括但不限于、、、等。

      安装Python及其库的方法很简单,可以通过pip命令来安装:

      实战环境:Raspberry wps 的官网最新下载地址是什么 Pi或其他开发板

      树莓派(Raspberry Pi)是一款非常受欢迎的小型计算机,它体积小巧、价格实惠,非常适合用来搭建智能家居监控系统。除此之外,还有ESP32、Arduino等其他开发板可供选择。

      数据采集:从硬件到软件的无缝连接

      数据采集是智能家居监控系统的核心功能之一。我们需要编写Python脚本来读取传感器数据,并将其保存起来供后续分析使用。

      Python脚本编写:与传感器对话

      下面是一个简单的Python脚本示例,展示如何读取DHT11温湿度传感器的数据,并将其保存到CSV文件中:

      这段代码会不断地读取DHT11传感器的数据,并将其保存到CSV文件中。

      数据存储:SQLite数据库管理

      为了更好地管理和查询数据,我们可以使用SQLite数据库来存储传感器数据。下面是一个简单的例子,展示如何使用Python将数据存储到SQLite数据库中:

      这段代码使用了库来连接数据库,并将读取到的温度和湿度数据存储到数据库中。

      数据分析与可视化:解读家的数据故事

      有了数据之后,我们就可以开始进行数据分析和可视化了。这一步骤能够帮助我们更好地理解数据背后的故事。

      实时图表:监控家的状态

      实时图表可以帮助我们即时地了解到家中的状态。下面是一个使用库创建实时温度图表的例子:

      这段代码使用的模块来创建一个实时更新的温度图表。

      预警机制:及时响应异常情况

      预警机制可以让我们在异常情况发生时及时得到通知。例如,当温度超过设定阈值时,系统可以通过发送短信或电子邮件的方式提醒我们。

      下面是一个简单的预警机制实现示例:

      这段代码会在温度超过设定阈值时发送电子邮件提醒。

      自动化脚本:定时任务与Cron Jobs

      在智能家居监控系统中,自动化脚本可以帮助我们定期执行特定的任务,比如定时备份数据、自动清理日志等。

      定期备份:数据安全的第一道防线

      数据备份是保障数据安全的重要手段。下面是一个使用Python脚本进行数据备份的例子:

      这段代码会创建一个压缩文件作为备份。

      任务调度:自动化数据采集流程

      使用Cron Jobs可以让我们在特定时间执行脚本。例如,我们可以在树莓派上设置Cron Job,每天凌晨自动备份数据。

      下面是如何在树莓派上设置Cron Job的步骤:

      打开终端。

      输入 命令编辑Cron文件。

      添加如下行来设置每天凌晨1点运行备份脚本:

      保存并退出编辑器。

      远程控制:随时随地掌控家中一切

      通过远程控制,我们可以随时随地监控和控制家中的设备。这需要我们在设备上运行Web服务器,并通过移动应用或其他设备与其通信。

      Flask Web服务器:搭建简易控制面板

      Flask是一个轻量级的Web框架,非常适合用来搭建智能家居系统的控制面板。下面是一个简单的Flask应用示例,用于控制智能插座:

      这个Flask应用提供了一个简单的网页界面,用户可以通过点击按钮来切换智能插座的状态。

      MQTT协议:实现双向通信

      MQTT(Message Queuing Telemetry Transport)是一种轻量级的消息发布/订阅协议,非常适合于低带宽和高延迟的物联网环境。下面是一个使用库的MQTT客户端示例:

      这段代码创建了一个MQTT客户端,当连接成功后会订阅主题,并在接收到消息时打印出来。

      移动应用集成:用手机控制家居

      为了方便地控制家中的设备,我们还可以开发一个简单的移动应用。这个应用可以使用MQTT协议与家中的设备进行通信。

      云端同步:数据永不丢失

      将数据同步到云端不仅可以保证数据的安全,还能让我们随时随地访问数据。下面是一些常用的云平台选项:

      AWS IoT Core:连接云平台

      AWS IoT Core是一个全面托管的服务,它允许设备安全地与云应用程序和其他设备进行通信。下面是一个简单的示例,展示如何使用AWS IoT SDK发送数据到AWS IoT Core:

      这段代码使用库将数据发送到指定的主题。

      Google Cloud IoT:数据的安全港湾

      Google Cloud IoT Core也是一个强大的云服务,可以用来连接和管理设备。下面是一个简单的示例,展示如何使用Google Cloud IoT Core SDK发送数据:

      这段代码使用Google Cloud IoT Core SDK将数据发送到指定的设备路径。wps office的免费版下载的网站的方法

      数据同步策略:确保数据一致性

      为了确保数据的一致性和完整性,我们需要制定合理的数据同步策略。例如,我们可以设置定期同步任务,或者在数据发生变化时立即同步。wps office的免费版下载的地方怎么找

      下面是一个使用Python脚本进行数据同步的例子:

      这段代码使用库将数据发送到远程服务器。

      通过上述的介绍和示例,我们已经完成了从理论到实践的全过程,从数据采集到智能分析,再到实际应用的构建。希望这篇博客能够为你在Python物联网与传感器数据分析方面提供一些有价值的见解和灵感!