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逆袭矿工传奇：IT男被女友甩，靠挖比特币买别墅

逆袭矿工传奇：IT男被女友甩，靠挖比特币买别墅# Hardware - 计算机硬件

B*12017-07-19 07:07

1 楼

How do you implement the following feature which Amazon uses on its website?
"What Do Customers Ultimately Buy After Viewing This Item?"
81% buy this item
10% buy item B
9% buy item C

p*m2017-07-19 07:07

2 楼

工资低被女友甩，想钱想疯进“矿坑”
2011年7月，钱波毕业于南京一所理工类高校，入职电脑科技公司，每天重复系统维护
的工作，月底到手不到3000元。
大学时代就开始谈的女朋友，发现钱波拿了几个月微薄的薪水后，觉得生活水平下降太
厉害，提出了分手。
“我当时满脑子都在思考怎么发财，想钱都快想疯了。”“被分手”之后，钱波下班帮
人做网站，有时兼职做代驾，很多从没想过的活都干了，但仍然没有得到想要的收入。
就在这时，比特币走进了钱波的视线。钱波抱着试一试的心态，在电脑上安装了比特币
“挖矿”软件，“所谓挖矿，就是计算机通过运行特定算法，计算出比特币的位置并获
取的过程。”钱波介绍道。
一天傍晚，钱波玩完游戏后，随手打开了“挖矿”软件。还沉浸在分手痛苦中的钱波，
喝了几杯白酒倒头就睡，一觉醒来已是第二天白天。睡眼惺忪的他，坐到电脑前，瞬间
被屏幕上的内容震惊了：不到20个小时，挖出了将近50个比特币，“我到现在都觉得神
奇，幸福来得太突然。”

r*g2017-07-19 07:07

3 楼

mark

a*n2017-07-19 07:07

4 楼

11年下半年，再好的显卡，再怎么超频，也不可能一天挖出五十个比特币。

y*g2017-07-19 07:07

5 楼

我一直想知道这个，，在用amazon的时候

website?

【在 B*******1 的大作中提到】

: How do you implement the following feature which Amazon uses on its website?
: "What Do Customers Ultimately Buy After Viewing This Item?"
: 81% buy this item
: 10% buy item B
: 9% buy item C

D*32017-07-19 07:07

6 楼

成人童话故事..........

g*y2017-07-19 07:07

7 楼

1. Amazon保存了所有用户的browing history和buying history
2. Amazon把书(物品)分很细的类
case 1. 如果该类东西足够多，就把看过那页的用户，和看过之后近期内买了该类东西的用户做个交集，对交集用户，取他们的购买选择计算，统计排行榜，取最高的3～5个显示。
case 2. 如果该类东西不够多，就在父类或祖先里搜索，直到足够多数据。
这些计算量是很大的，我不认为他们是实时生成的，而且也没必要。应该是overnight
在server算出来的。
有意思的是，好象现在Amazon把这个功能摘掉了，换成“Frequently Bought Together
" 和 “Customer Bought This Item Also Bought"
我觉得可能是有厂家不满，这个算法很容易导致马太效应，做得好的，或口碑好一点的
，迅速拿下大部分可以左右的客户。同类的新产品很难与之竞争。

website?

【在 B*******1 的大作中提到】

: How do you implement the following feature which Amazon uses on its website?
: "What Do Customers Ultimately Buy After Viewing This Item?"
: 81% buy this item
: 10% buy item B
: 9% buy item C

a*n2017-07-19 07:07

8 楼

11年下半年，就算是用当时矿卡里的宝马HD5870,挖一个比特币也快要一周。傍晚打完
游戏随手就一下把公司好几百台高端电脑全打开挖矿。好吧，我信了。

B*12017-07-19 07:07

9 楼

火鸡可以具体说说每一步具体用什么数据结构实现吗？
thanks

y*i2017-07-19 07:07

10 楼

亮点难道不是“生活水平下降太厉害”？
“月底到手不到3000元。。。。大学时代就开始谈的女朋友，发现钱波拿了几个月微
薄的薪水后，觉得生活水平下降太厉害，提出了分手”

g*y2017-07-19 07:07

11 楼

就我的理解：
1. 用户browse history, 这个用简单database table就可以，保存：user_id, page_
id, browse_time
2. 用户buying history, 这个也可以用简单table, user_id, product_id, buy_time
3. page -> product的link, 用table: product_id, page_id
4. product category, 用table: product_id, category_id
算法实现：
1. find all (user_id, page_id, browse_time) where page_id = xxx
2. for page_id, find product_id, then category_id.
3. for all result in step 1, only keep record who buy same category product
in browse_time + GAP_TIME (for example 1 week)
4. count remaining results, get top 3 product_id
这些计算看上去都是SQL就可以做的，对大规模的数据来说，可能处理时需要技巧，那
是我不熟的。
数据结构都是根据用的算法来选择，我不清楚以上环节哪儿是计算的瓶颈，需要特殊算
法，该用拿种算法，这些都需要实际经验。

【在 B*******1 的大作中提到】

: 火鸡可以具体说说每一步具体用什么数据结构实现吗？
: thanks

B*12017-07-19 07:07

12 楼

en. 我也觉得像数据库的东西。
再问一个问题，facebook里面那些friend的mutal friend，或者friend之间的关系，你
觉得是用数据库query出来的，还是graph 算出来的呢？

g*y2017-07-19 07:07

13 楼

那个是用graph计算，算法上可以简化计算量和存储空间。数据库是没法这样优化的。

【在 B*******1 的大作中提到】

: en. 我也觉得像数据库的东西。
: 再问一个问题，facebook里面那些friend的mutal friend，或者friend之间的关系，你
: 觉得是用数据库query出来的，还是graph 算出来的呢？

B*12017-07-19 07:07

14 楼

看到一个面试题，忘记是F还是G的了，A一堆朋友，B一堆朋友，应该用graph里面的哪
个算法算出mutal friend啊？
thanks

g*y2017-07-19 07:07

15 楼

F的，你说的那个应该是算两人的最短距离。一种算法是象画同心圆一样，A, B轮流增
大半径1，直到相交。

【在 B*******1 的大作中提到】

: 看到一个面试题，忘记是F还是G的了，A一堆朋友，B一堆朋友，应该用graph里面的哪
: 个算法算出mutal friend啊？
: thanks

B*12017-07-19 07:07

16 楼

这个算法怎么算出公共的friend呢？
可以给个具体点例子吗？
譬如a->b
a->c
a->d
b->d
a和b本身是friend了，距离1，但是d是a和b的mutal friend，现在要算出所有类似d这
样子的mutal friend，似乎算最短距离不行啊

【在 g**********y 的大作中提到】

: F的，你说的那个应该是算两人的最短距离。一种算法是象画同心圆一样，A, B轮流增
: 大半径1，直到相交。

g*y2017-07-19 07:07

17 楼

公共的朋友直接算不就行了，就是求两个set的交集。

【在 B*******1 的大作中提到】

: 这个算法怎么算出公共的friend呢？
: 可以给个具体点例子吗？
: 譬如a->b
: a->c
: a->d
: b->d
: a和b本身是friend了，距离1，但是d是a和b的mutal friend，现在要算出所有类似d这
: 样子的mutal friend，似乎算最短距离不行啊