Ripple Vs XRP – Qual é a diferença? – Notícias da moeda Crypto


 Ripple Vs XRP

Ao contrário da crença popular, há uma diferença entre Ripple e XRP. Para citar Michael Caine, “muitas pessoas não sabem disso”. Mesmo que as pessoas estejam cientes, no entanto, elas ainda lutam para entender completamente o conceito. Isso fez com que muitos na comunidade sentissem um certo sentimento de frustração, já que Ripple, a empresa, disse repetidas vezes que eles não são os mesmos, mas só agora começaram a esclarecer a diferença entre os dois.

Antes, muitos argumentariam que se supunha que o público deveria saber a diferença. No entanto, como vimos, o setor de criptografia é um tipo de indústria de aprendizado. Com isso, queremos ajudar a difundir o conhecimento da diferença, para que possamos deixar a confusão para trás enquanto avançamos até o final do ano.

Qual é a diferença entre ondulação e XRP?

] Agora, há muita informação que poderia entrar neste artigo. No entanto, quero mantê-lo o mais simples possível. Por quê? Porque essa diferença confunde as pessoas por meses a fio; por que eu faria mais confuso, jogando em terminologia difícil de entender? Se você tem interesse no setor de criptografia, é melhor começar com o básico e, depois, progredir.

A diferença entre o Ripple e o XRP é muito simples. Essas não são minhas palavras também. Cory Johnson, estrategista-chefe de mercado da Ripple, disse que recentemente em uma entrevista. Então, se é assim tão simples, por que as pessoas ainda estão tão confusas? Bem, às vezes, as coisas demoram mais do que outras para serem entendidas.

Então, sim, no final do dia, há uma diferença entre o Ripple e o XRP. Aqui estão 4 deles.

Ripple e XRP têm o mesmo nome

Para simplificar, a Ripple é uma empresa de software, enquanto a Ripple (XRP) é um ativo digital que, como mencionado por Cory Johnson, “é negociado por muitos pessoas, em muitos lugares. ”

Ripple não criou XRP

Isso é algo que muitas pessoas estão confusas. Portanto, há um consenso geral de que a Ripple criou o XRP, a 3ª maior moeda digital em termos de valor de mercado – mas isso não é verdade . O XRP foi criado por Jed McCaleb, Arthur Britto e Chris Larsen. Sim, o Ripple “possui muito XRP”, mas isso foi dado a eles, não criado por eles.

Por perspetiva, a Ripple é detentora de aproximadamente “60% de todos os XRP existentes”.

Muitas pessoas perguntam à empresa sobre os preços de XRP no mercado. mercado. Na verdade, eles não têm controle sobre isso. Por uma questão de fato, Cory Johnson disse o seguinte quando solicitado a dar sua opinião sobre os preços de queda XRP:

"É uma dinâmica de mercado que eu não posso começar a entender."

Johnson disse que a equipe da Ripple acredita que se a empresa tiver sucesso – o que parece ter – e outras empresas que usam XRP tiverem sucesso, então elas acreditam que “começará a criar um valor intrínseco em XRP que outras criptomoedas ou tokens Não tenho. ”

A ondulação está se saindo melhor que a XRP

Em termos de desempenho, o Ripple e o XRP não são de pescoço e pescoço. No trimestre, a Ripple, empresa de software, teve, de acordo com Johnson, “o melhor trimestre de todos os tempos”. Por quê? Johnson citou as seguintes razões: eles assinaram mais negócios e parcerias no trimestre, e agora há mais bancos usando seu software.

Isso é tudo verdade. Nas últimas semanas, vimos uma superfície positiva de notícias do Ripple. Por exemplo, a Ripple doou US $ 50 milhões para universidades, doou dinheiro para a Ellen Wildlife e teve dois bancos na RippleNet. Enquanto isso, não temos visto muitas notícias positivas sobre o XRP. O preço do XRP caiu cerca de 70% no trimestre, o que significa que o Ripple e o XRP não estão correlacionados.

Diferença entre Ripple e XRP | The Takeaway

Espero que isso tenha ajudado a entender a diferença entre o Ripple e o XRP. Confie em mim, demorei um pouco também. Quando você pegar o jeito, no entanto, você não apenas verá o XRP sob uma luz diferente, mas também verá o Ripple de uma forma diferente.

Além disso, vale ressaltar que a Ripple, a empresa de software, deseja apenas o melhor para o XRP. De fato, Johnson disse, “nós temos cerca de 61 bilhões de razões que gostaríamos que fizessem bem”. Tudo o que a empresa pede, no entanto, é que a diferença entre o Ripple e o XRP seja reconhecida. [1965903] Imagem destacada: Twitter

A diferença entre “blockchain” e “DLT” (tecnologia distribuída de livro-razão)


Às vezes, as pessoas usam os termos “Blockchain” e “Planilhas Distribuídas” de forma intercambiável. Este post tem como objetivo analisar as características de cada um.

Tecnologia distribuída de livro-razão

Um livro razão distribuído é um banco de dados distribuído por vários nós ou dispositivos de computação. Cada [1].” class=”glossaryLink ” target=”_blank”>p2p). Como é um livro-razão distribuído que pode existir sem uma autoridade centralizada ou servidor gerenciando-o, e sua qualidade de dados pode ser mantida pela replicação do banco de dados e pela confiança computacional.

No entanto, a estrutura da blockchain a torna distinta de outros tipos de livro-razão distribuídos. Os dados em uma blockchain são agrupados e organizados em blocos. Os blocos são então ligados entre si e protegidos usando criptografia.

Uma blockchain é uma lista crescente de registros. Sua estrutura somente de anexação permite que os dados sejam adicionados ao banco de dados: é impossível alterar ou excluir dados inseridos anteriormente nos blocos anteriores. A tecnologia Blockchain é, portanto, adequada para registrar eventos, gerenciar registros, processar transações, rastrear ativos e votar.

Criptomoedas, como o Bitcoin, foram pioneiras na tecnologia blockchain. O grande crescimento do bitcoin no final de 2017, e o frenesi de mídia que se seguiu, trouxeram as criptomoedas para o imaginário do público. Governos, empresas, economistas e entusiastas estão considerando maneiras de aplicar a tecnologia blockchain a outros usos.

Conclusão

Cada blockchain é um livro-razão distribuído, mas nem todo livro-razão distribuído é uma blockchain. Cada um desses conceitos requer descentralização e consenso entre nós. No entanto, a blockchain organiza os dados em blocos e atualiza as entradas usando uma estrutura somente de anexação. Os registros distribuídos de forma ampla e as blockchains especificamente são avanços conceituais no gerenciamento de informações e pode-se esperar que eles encontrem aplicação em todos os setores econômicos.

(Shaan Ray)

Fonte: https://towardsdatascience.com/the-difference-between-blockchains-distributed-ledger-technology-42715a0fa92

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A diferença entre soft & hard forks e chain splits



Soft ou hard forks não são sinônimo de chain splits (divergências ou bifurcações na corrente de transações). Entenda quais as diferenças. Para saber mais: Chain Splits and Resolutions:…

Blockchain fará a maior diferença nos países em desenvolvimento



Embora a tecnologia blockchain continue a avançar em países desenvolvidos, o banco de investimentos Exotix acredita que terá o maior efeito nos países emergentes. Na maioria dos casos, os eventos se desenvolvem em um processo passo a passo. No entanto, em alguns casos, a tecnologia nos permite ignorar certas etapas para nos alcançar o objetivo final ainda mais rápido. Paul Domjan, que é o chefe global de pesquisa, análise e dados da Exotix, abordou como certas tecnologias têm a capacidade
Leia mais
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Você sabe a diferença entre Machine Learning e Deep Learning?


Considerada uma das grandes revoluções do mundo moderno, a Inteligência Artificial tem provocado verdadeiras transformações nos negócios e possibilitado aos empresários vantagens competitivas nunca antes vistas. Porém, ainda que essa seja uma tecnologia que não soe estranha aos ouvidos, você realmente sabe o que ela significa?

Inteligência Artificial é tudo o que permite à máquina apresentar características semelhantes ao que identificamos como inteligência no ser humano. Nos seus primórdios, a Inteligência Artificial operava – e, em muitos casos, ainda opera – com sistemas especialistas, formados por imensos conjuntos de regras. Essas regras, elaboradas por seres humanos, buscam descrever situações em que, se houver um padrão de atendimento a elas, um problema pode ser resolvido.

Por exemplo: se eu estiver programando um sistema especialista de detecção de fraude em uma determinada transação comercial, posso determinar que se a pessoa fizer uma ligação de madrugada ou de um local distante da sua residência, dentre outras condições, aumentam as chances dessa transação ser fraudulenta.

De acordo com Roberto Lotufo, que é professor titular aposentado da Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação da Unicamp (Universidade Estadual de Campinas) e fundador da NeuralMind, startup especializada nessa área, o grande problema é que esses sistemas de Inteligência Artificial vão se tornando extremamente complexos, chegando até as dezenas de milhares de regras, com novas regras interferindo nas anteriores. “O trabalho de manutenção dessas regras se torna hercúleo”, avalia o docente.

Como toda inovação, essas aplicações iniciais geraram entusiasmo com a tecnologia. E a necessidade de aperfeiçoamentos culminou no avanço para uma nova técnica: o Machine Learning.

O Machine Learning, por sua vez, não é baseado em regras. E sim, no que os especialistas chamam de “características do objeto”. Voltando ao exemplo anterior, na programação do sistema de detecção de fraudes, os dados a serem inseridos no sistema poderiam ser a hora em que o pedido é feito, a localização do solicitante, sua idade, o valor do pedido, dentre outros que possam ter relação com a fraude. Esses dados são inseridos em um classificador estatístico. O problema, muitas vezes, é escolher as características a serem selecionadas.

“Na maioria das técnicas de Machine Learning existe a fase chamada de “feature engineering”, que é a escolha das características que irão melhor discriminar os objetos a serem classificados. Novamente, temos um esforço humano nesta escolha. Além disso, é uma tecnologia apropriada para o tratamento de dados estruturados, ou seja, aqueles que você consegue colocar em um banco de dados. Mas não para outros tipos de dados. Exemplos disso são as imagens ou sons”, explica Lotufo.

É nesse ponto que surge uma terceira técnica, ainda pertencente ao Machine Learning: o Deep Learning. Essa nova tecnologia dispensa a etapa de “feature engineering”, com a possibilidade de entrada no sistema dos dados originais, brutos. Além disso, explica o fundador da NeuralMind, o Deep Learning mostra resultados promissores justamente com os dados em relação aos quais outras técnicas de Machine Learning têm limitações: os dados não estruturados.

“Trabalhamos com o conceito de vizinhança. Em uma imagem, por exemplo, você sempre tem um pixel ao lado, acima ou abaixo de outro pixel; em um texto, as palavras se sucedem e, na fala, sempre temos um sinal que é antecedido e sucedido por outros”, explica Lotufo. “Em todas essas aplicações, o Deep Learning vem se mostrando extremamente bem-sucedido. Antes, para fazer um sistema de reconhecimento de fala, por exemplo, você tinha de especificar as características dessa fala. Cada língua tem fonemas diferentes, e era preciso, antes de mais nada, inventariar esses fonemas. No Deep Learning, o dado que entra é o sinal de voz, diretamente, a pessoa falando e a saída é o texto que ela falou. É com isso que você treina o sistema”, exemplifica.

Assim, considerando essas diferenças e o potencial do Deep Learning, a principal dica do pesquisador aos empresários brasileiros é que busquem conhecimento sobre a nova tecnologia. “É fundamental compreender a diferença e, com isso, a relevância do Deep Learning. Há muitas empresas vendendo soluções que usam outras técnicas de Machine Learning no mercado. São soluções úteis, sem dúvida, mas não foram elas que causaram a revolução que temos observado nos últimos seis anos. Por isso, minha dica é que busquem saber responder qual é a diferença entre Machine Learning e Deep Learning, pois é isto que permitirá o passo necessário ao desenvolvimento desses empreendimentos”, conclui.

A NeuralMind é uma startup sediada em Campinas, que busca transformar negócios com o uso de Inteligência Artificial. Entre as soluções oferecidas pela startup estão: sistemas de recomendação, detecção de anomalias, análise automática de imagens, reconhecimento inteligente de documentos e segurança cibernética. A empresa também oferece treinamento na área, com cursos in company e online. Para mais informações, acesse: http://neuralmind.ai/

Website: http://neuralmind.ai/