“2009年，比特币上线开启了区块链的1.0时代。2015年，以太坊的上线区块链开启了区块链2.0时代，把区块链技术从计算器升级到智能合约技术，我们常比作是苹果或者安卓的操作系统，那么“区块链3.0”是什么呢？
EOS，最近宣布测试区块链4.0技术,实际上在区块链行业，真正的区块链3.0时代都还没有到来。
Ulord创始人谭林表示，现在还没有到区块链3.0时代，这和我们软件版本更新一样，它是逐步进行的——2.1、2.2逐步迭代更新，如果到3.0的话，应该是有一个比较大的跨越。
“第一，关于技术方面。技术方面有很多指标，比如更高的吞吐率、更高的效能、智能合约可能无处不在、链上的治理方式，共识机制方面的优化等等。
第二，关于应用方面。我认为目前已经到了要落地但是没有落地的临界点，现在很多团队越来越务实，开始想办法用区块链技术解决传统行业存在的痛点，去做一些真正的区块链的应用。而这方面我认为很明显的要求是更易用、更好用，对于开发者而言比较友好，更容易接入到区块链的网络里面来，这样比较容易根据商业场景存在的痛点做一些改进。
第三，关于社区的治理。不管是社区的运营方式，还是开发者社区的组织方式，现在其实是在一个量变到质变的过程。大家已经意识到社区的重要作用，这种运作模式还不是很成熟，仍在摸索阶段。但是我觉得落地的过程会比较快，会有一些新的社区治理方式，包括一些开发者的协作、大规模的开源社区的协作模式会诞生并蓬勃发展。”
这要从1.0说起，区块链1.0的代表就是数字货币，是目前区块链应用场景最成熟的产品。它算是区块链技术的基本版本，能实现可编程货币。比特币为世界上第一种数字货币，所以很多人称比特币为区块链1.0时代。
再说说2.0，1.0是能实现可编程货币，2.0是是可编程金融，是经济、市场和金融领域的区块链应用，例如股票、债券、期货、贷款、抵押、产权、智能财产和智能合约。，也就是说2.0算是区块链1.0分叉而来，有相同之处，但又有不同之处。其代表就是以太坊，它可以用来创建去中心化的程序包，自治组织和智能合约。
区块链3.0，超越货币、金融范围的区块链应用。目前有人称EOS是区块链3.0版本，各个行业大咖开始竞选21个超级节点的候选人，一方面是为了维护EOS社区健康发展，另一方面要求竞选人拿出后续运营方案，选出最适合运营超级节点的21位大咖来共同掌管EOS社区。据说社区会每年拿出一定份额的token奖励给节点投资人。
此外，迅雷成公布其研发出超级区块链，TPS达百万级别，但这个消息是否属实，技术能否实现，只有迅雷自己知道。如果这种超级区块链真的出现了，那可能就会颠覆当下的区块链时代，即3.0时代的到来。
随着区块链技术的研发深入，理论上区块链1.0链越多运算越慢，而2.0采用了智能合约（smart contract），叔块（uncle block），权益证明（proof-of-stake），闪电网络（lightning network）等方式来实现社区运营速度以及后续发展，当然了后两种是否能实现还是个未知数。那么到了3.0时代，EOS的超级节点也好，迅雷的TPS百万也罢，最终的目的就是要提高运算、运行速度。
在没有项目落地前的一切炒作都是空谈，EOS和迅雷到底能不能弥补1.0，2.0的版本的弊端，而变成3.0让我们拭目以待。
EOS啊，最近不是宣布测试区块链4.0技术吗？这不就是稳稳的区块链3.0技术。其他的数字货币基础公有链中，ADA、AE也是啊。
区块链2.0的典型代表是以太坊ETH，以太坊作为一个智能合约平台目前已经形成了自己完整的技术链产业链和资金链，数字货币市场的庞大有以太坊ETH不可或缺的功劳，借助于以太坊发行代币的项目不计其数。
区块链3.0技术偏向于智能合约平台的云计算和区块时间内存等，相对于区块链2.0技术来讲各方面都有不小的进步。
区块链3.0时代是区块链技术中一个质的飞跃，区块链2.0时代智能合约爆发的同时也带来了一些比较严重的问题，就是吞吐量较少和交易费用高的问题。
然而区块链3.0时代完美解决了这些问题，区块链3.0的龙头代表EOS，也是散户的信仰。EOS的白皮书里面就写到零手续费，吞吐量还是百万TPS的，现在ETH吞吐量研发目标才30万TPS，所以说是一个质的飞跃。
现在区块链3.0时代不止只有EOS，还有不少的优质基础链，例如ADA、AE、ZIL、IOST等这些币，吞吐量和交易费用的问题都可以解决了，当然区块链3.0也不是完美的，还有更多深入的问题需要团队去解决，所以说区块链技术需要不断进步才行。
有买区块链3.0的可以点赞哦
人工智能和深度计算
人工智能(Artificial Intelligence，AI)，是指基于底层算法、计算机技术模拟、扩展人大脑智能的理论、方法、技术和应用系统的一门新的技术科学。人工智能一直学界研究和关注的重点，跨越了数学、生理学、计算机等多学科的明星学科，已经发展了好几十年，BP神经网络、SVM都曾经带动AI火了好一阵子。最近AI火又烧起来了，自2006年以来，依赖于分布式计算、云计算使得计算机并行处理能力大大加强，而且而且在算法上又有了突进。我们说的算法就是深度计算 Deep Learning。
12年6月，媒体报道了Google Brain项目，大家的广泛关注。项目有著名机器学习教授Andrew Ng和JeffDean共同主导，用16000个CPU Core的并行计算平台训练一种称为“深度神经网络”（DNN，Deep Neural Networks）的机器学习模型（内部有10亿个节点），在语音识别和图像识别等领域获得了巨大的成功。
TensorFlow
15年谷歌开源了，旗下著名的AI和深度学习 TensorFlow引擎，引燃了AI和DL在大火。
TensorFlow 是谷歌在DistBelief基础上发展的第二代人工智能学习系统。关于其名称来源：Tensor（张量）意味着N维数组，Flow（流）意味着基于数据流图的计算，TensorFlow是指张量从流图的一端流动到另一端计算过程。TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理过程的系统。
TensorFlow可广泛地应用于语音识别，自然语言理解，计算机视觉，广告等等。
同时各大厂商也都推出了类似的机器学习框架。
关于深度学习的学习
深度学习是在AI，神经网络的一个新算法，如果要系统学习AI，你必须有一定基础的数学技能、AI和模式算法的基础，不是一下深入的。
建议先打一些数学和AI、模式识别等基本算法的基础，然后可以学习机器学习的公开课，比如Hinton 的Neural Networks for Machine Learning，斯坦福 CS231。
中文在线教程，推荐李宏毅的机器学习课程
关于中文课程，台湾一个教授李宏毅的一个中文在线课程Hung-yi Lee ：
课程设置非常合理，内容由浅入深，内容很全，大概会涵盖近几年最新的paper ，而且也会引用reddit 讨论的deep learning问题，同时他也会讲很多调参的技巧。
注重应用和实践的一些课程和工具框架的教学。比如2015年时候讲theano，17年讲tensorflow以及keras。他的课程主页上有ppt,video,homework,非常适合初学者食用，如果你的数学很差，他的课程主页有一门linear algebra，还有一门machine learning ，这两门课会补很多数学知识。
另外李宏毅的视频教程，去搜索下，各大视频网站基本上都有。
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