学习
实践
活动
专区
工具
TVP
写文章

Chainlink 对 Luna 报价失误分析

当大家都在分析 Luna 本身时,币安链上最大的借贷应用 Venus 却出事了,有人存入大量的 Luna,借走了大量资产,导致平台坏账。 Chainlink 的报价居然停止工作了 0x02 Chainlink 的回应 按照 Chainlink 官方回应,停止报价的原因是因为 Luna 的价格波动超出了正常范围,触发了内置的熔断机制,这是协议抗风险的一种措施 0x03 熔断代码分析 Chainlink 的价格都是最终由一个叫聚合器(Aggregator)的合约生成的,比如 ADA/BNB 的聚合器就是这个:https://bscscan.com/address /0x50204d36c231cd4f0de67545cd1e36c01336e46b#code 当报价节点报价时会调用这个合约的 transmit 函数,这个函数有下面的逻辑。 对预言机来说,当出现极端情况时,有两个选择,一个是暂停报价,一个是返回报价为 0,选用哪个策略应该由应用端决定。并返回标记告诉应用端目前是报价异常状态,方便应用端做熔断处理。

35920

风险量化分析案例:投标与报价最优化建模分析

一家公司多次参与国际工程竞标,公司管理层希望使用风险量化分析方法确定合理的提价比例。 同时,为了更深入低分析竞争者的提价策略,公司管理层观察了6个竞争者的历史报价数据,并总结出了每个竞争者的濒临分布数据: ? 公司管理层希望使用量化风险分析方法分别计算按一下方式:最低报价、平均值报价、接近但低于平均值报价,进行报价时的最佳投标提价比例。 首先分析三种报价方式下最佳提价比例的确定方法。 基于以上的分析就可以得到如下表格: ? ? 下图给出了三种投标策略下的单位成本期望利润分析模型: ? 上图展示了三种投标提价策略下的单位成本期望利润模拟分析结果, 下图给出了相对应的单位成本期望利润模拟分析结果叠加图。

1K41
  • 广告
    关闭

    【新春盛惠】腾讯云大数据产品,爆品秒杀1折起!

    移动推送、BI、云数仓Doris、ES、数据湖DLC、WeData、流计算Oceanus,多款产品助您高效挖掘数据潜力,提升数据生产力!

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    单细胞转录组下游分析这样报价合理吗?

    单细胞转录组的流行趋势让我们惊讶,不少有钱的课题组甚至宣传以后只上单细胞转录组,传统的bulk测序干脆不做了,可是花了几百万经费拿到一堆表达矩阵,然后呢? 诚然,单细胞转录组的确是CNS一大波,仅仅是北大汤富酬就十几篇了,单细胞天地公众号也解读过一大波(100多篇CNS,下面是目录节选): 自闭症大脑皮层细胞类型特异性的分子变化 乳腺肿瘤微环境中具有多种免疫表型的单细胞图谱 RNA-seq上游分析得到表达矩阵 这个步骤报价:每一百万条reads的全流程计算量花费是10块钱,通常一个10x样品数据量是110G(约150M的reads) 就是 1500计算费用,如果是 smart-seq2 差异分析及基因集功能注释 这个步骤报价: - 差异分析单次300元,得到差异基因列表 - 富集分析单次500元,注释(GO/KEGG数据库) 使用多种统计学R包进行差异分析,得到统计学显著的差异表达基因集 AI软件-发表级图表制作 这个分析报价是 1000 元起,根据图片复杂程度及其它为你取闹的要求! 比如文章里面的热图加上了 旁边的基因名字,调整为了发表级别。 ?

    1.9K41

    Python 也可以分析公众

    前言 不知不觉,小编写公众号已经一年多了,对自己的公众号的状况心中还是有点了解的。 这次呢小编从数据的角度,来看一看小编这一年多的运营状况到底如何。 通过这两张表,进行探索性描述分析,再下钻分析,需求如下: 发表文章总数 查看文章标题用词状况 用户数增长走势 阅读数区间 看一看,点赞,赞赏金额分布 原创,转载,广告文章数的占比 文章类型占比 阅读数, 小编制作了一个文件形状的词云,发现 Python,爬虫,分析,数据的比较明多: ? 转载的公众号都有这些,有些不止转载了一次,看来还是挺好的嘛: ? 阅读数较高的文章,小编的公众号阅读大于 400 就算高的啦,毕竟小号主嘛,这些文章中那种类型最多呢? 到此小编简要的分析了下运营状况,还想知道更多的可以试试噢,小编提供数据集与代码供大家参考。 源码获取 关注微信公众号 “木下学Python”,回复 “木下” 即可获取

    35220

    Excel风险量化分析案例:企业投标与报价的最优化建模分析

    在投标竞争者比较多而且投标提价策略和模式不一样的情况下,科学、客观低确定提价比例不太容易,需要借助计算机辅助工具的支持下才能更好低加以量化分析。就通过一个案例来说明。 一家公司多次参与国际工程竞标,公司管理层希望使用风险量化分析方法确定合理的提价比例。 公司管理层观察了6个竞争者的历史报价数据,并总结出了每个竞争者的濒临分布数据: image.png 公司管理层希望使用量化风险分析方法分别计算按一下方式:最低报价、平均值报价、接近但低于平均值报价,进行报价时的最佳投标提价比例 首先分析三种报价方式下最佳提价比例的确定方法。假定所有投标参与方的项目成本估计基值相同。在市场相对透明的情况下,这一假定在一定程度上是合理的。 下图给出了三种投标策略下的单位成本期望利润分析模型: image.png 上图展示了三种投标提价策略下的单位成本期望利润模拟分析结果, 下图给出了相对应的单位成本期望利润模拟分析结果叠加图。

    82030

    微信公众号数据分析

    既然提到了公众号的数据分析,那必然少不了公众号的数据。 本次,以我一直关注的一个公众号「曹将」为例。 通过抓包软件Charles获取请求信息,得以获取公众号数据。 本次只获取公众号文章的部分信息。 / 01 / 获取分析 公众号的文章接口可以在电脑版的微信上获取。 ? 进入历史消息,下滑页面。 ? 在Charles中找到接口数据。 ? 根据接口数据构造请求,便能获取公众号文章了! 接下来根据文章的标题、摘要及发布时间来做一些分析。 文章链接主要是用于生成PDF。 这个放到下一篇文章再说。 / 03 / 数据可视化 01 每年发文数量 ? 2016年数量最多,17年和18年下降趋势明显。 这一点曹将也曾提过,工作变得越来越繁忙。 为此,在18年的时候还招了几个助理。 这里便能看出曹将公众号到底在讲些什么。 之前看过一篇分析曹将和邵云蛟的文章。 里面说曹将的文章偏职场,邵云蛟则更偏向于PPT。 这话说的一点毛病也没有。

    93650

    2023年机器学习趋势分析

    2022年底,从机器学习工程师到初创公司创始人,每个人都在寻找下一年最有希望的趋势。01  机器学习技术趋势由于每天都有新的创新出现,我们永远无法100%肯定地预测明年会有什么样的技术需求。 但根据我们在2022年看到的情况,以下是2023年最有希望的机器学习趋势。 因为Transformers可以分析单词序列而不是单个单词,所以它们通常显示出比普通人工神经网络更好的结果。Transformers模型能够分配权重,以评估序列中每个单词的重要性。 正如ABI Research的AI&ML首席分析师Lian Jye Su所解释的:人工智能的广泛应用和生活化推动了物联网(IoT)分析的发展。 我们相信,这一趋势在未来几年也将持续下去。随着物联网技术和机器人技术的广泛普及,嵌入式系统变得更加重要。

    15230

    2023年机器学习趋势分析

    2022年底,从机器学习工程师到初创公司创始人,每个人都在寻找下一年最有希望的趋势。 01 机器学习技术趋势 由于每天都有新的创新出现,我们永远无法100%肯定地预测明年会有什么样的技术需求。 但根据我们在2022年看到的情况,以下是2023年最有希望的机器学习趋势。 因为Transformers可以分析单词序列而不是单个单词,所以它们通常显示出比普通人工神经网络更好的结果。 Transformers模型能够分配权重,以评估序列中每个单词的重要性。 正如ABI Research的AI&ML首席分析师Lian Jye Su所解释的: 人工智能的广泛应用和生活化推动了物联网(IoT)分析的发展。 我们相信,这一趋势在未来几年也将持续下去。 随着物联网技术和机器人技术的广泛普及,嵌入式系统变得更加重要。

    14430

    关于 NeurIPS 的历史趋势分析

    AI 科技评论按:Microsoft 学术图表使得获取关于其中的任何实体,如出版物、作者、机构、主题、期刊和会议里面的分析性见解成为可能。 最近,微软学术使用Microsoft 学术图表呈现了历年 NeurIPS 会议的历史趋势数据分析。他们的分析数据是从 1996 年到 2018 年的会议数据。AI 科技评论编译如下。 以下展示的图表只是这些数据的一些初步分析结果,微软学术团队欢迎更多的研究者也参与这个话题的研究、得到更有深度的结论。 ? 平均引用:一篇 NeurIPS 论文在给定会议年份收到的平均引用数量。 希望您喜欢微软学术图表对这次会议的分析性见解! 感兴趣的读者可以访问 Microsoft Academic Graph 官方页面,了解如何使用 Microsoft 的知识图表生成关于机构、主题、作者、出版场所或任何这些组合的自定义分析图表。

    36330

    2022海外视频趋势营销分析

    本文中,我们将深入了解2022在线视频趋势,这些趋势包括视频内容开发中的热点、新兴事物以及如何利用二者与用户建立更好的连接。 好好利用这份指南 视频世界一直是有趣、充满创造性且不断变化着的。 当我们在分析各种视频营销创意时,为了最大程度满足你的需求和用户,请考虑将这些创意混合、搭配使用。 短视频(Short-Form Video) 让我们先从短视频开始。 在公众场合中,有69%移动用户[2]在观看视频时会静音,Facebook上85%的短视频被无声观看。但是,有41%的视频[3]在无声情况下是无法理解的。 你可以(应该)分析从用户互动中获得的反馈,并将它们用于未来的内容策略中。 应用:我们从哪儿开始?用户可以通过emoji slider(Instagram快拍中的全新互动功能)表达对你所提供内容的看法。 问题在于哪类视频趋势能够最好地服务于你的品牌以及谁能帮助你实现它。

    23220

    趋势OfficeScan系列产品漏洞分析

    作者 Shadowkeeper OfficeScan是趋势科技开发的一套专为网路环境的桌上型电脑和行动用户端所提供的即时、全面的防毒解决方案。 安全公司Silent Signal一位研究人员年初通过分析OSCE 10.6 sp1,发现可以通过一系列低危漏洞达到远程执行代码的目的,以下为翻译原文: 分析安防软件的安全性是我最喜欢的研究领域之一:安防软件原本是为了保护你的系统 今年早些时候,我偶然发现趋势科技的OfficeScan安全套件(一种可能不多见的主机防护解决方案),仍然在一些有意思的网络内使用。由于这个软件看上去较为复杂(提供了宽广的攻击面),我决定深入研究一下。 四、厂商反应及对策 2014年1月3日我告知厂商第一个信息泄漏漏洞,趋势科技很快给出了回应,然后我分享了发现的其他问题和可能攻击方向(详细时间节点见后面)。 配置文件和日志文件的访问权限 - 使用安全网络协议(如TLS、IPSec)封装OfficeScan通讯数据 瞄了一眼OSCE 11之后,发现通知消息现在用上数字签名了,上面提的远程获取办法可能失效了(我没有时间进行深入分析

    92480

    关注

    腾讯云开发者公众号
    10元无门槛代金券
    洞察腾讯核心技术
    剖析业界实践案例
    腾讯云开发者公众号二维码

    相关产品

    • 腾讯云代码分析

      腾讯云代码分析

      腾讯云代码分析(TCAP),用心关注每行代码迭代、助您传承卓越代码文化!精准跟踪管理代码分析发现的代码质量缺陷、代码规范、代码安全漏洞、无效代码,以及度量代码复杂度、重复代码、代码统计。

    相关资讯

    热门标签

    活动推荐

    扫码关注腾讯云开发者

    领取腾讯云代金券