“ethereum mining requirements”

“ethereum mining requirements”

Seguro que hay hoy también algunas de esas voces Bitcoin-desaforadas que esgrimen el reiterativo argumento “burbujero” que les citaba de que “esta vez es diferente”. Es innegable: sí, esta vez es diferente porque es la primera vez que sufrimos una burbuja con algo tan futurista (y de futuro) como Bitcoin. Pero realmente lo diferente no pasa mucho más allá de ahí, y tal vez el hecho de que esta burbuja esté siendo tan agresiva puede hacer que la principal diferencia estribe precisamente en su inusitada virulencia.
Una ultima: Una vez que comience el minado, ¿Donde veo lo minado? ¿O cuales son los pasos para configurar? por ejemplo yo estoy ahora con minergate, pero como es una configuracion basica no tuve mas que poner el correo. en este caso como seria?
El debate por la resolución de los problemas de escalabilidad que enfrenta Bitcoin debido al actual límite del tamaño de los bloques, ocasionó que el precio de la criptomoneda estuviese estancado por un largo período en los mercados hasta el reciente aumento debido a la alta demanda en las casas de cambio que generó la devaluación de Yuan.
Existen muchos programas diferentes que se pueden utilizar para la minería de Bitcoin Cash, pero quizás los dos más populares son CGminer y BFGminer que son, sin embargo, programas de línea de comandos.
Quien quiera tomar parte en el campo del manejo de datos y hacer negocios en él, debe ser capaz de proveer pronósticos de comportamiento muy bien calculados, basados en el comprensivo análisis de patrones de conducta. En este campo, Google tiene ciertamente la más variada fuente de información, pero en lo que a calidad de análisis se refiere, está aún muy por detrás del departamento de análisis de información de la Agencia Nacional de Seguridad (NSA) de Estados Unidos. Igualmente, en las áreas de banca y seguros, empresas de análisis de datos como Dataminr o Hexagon Google se han apoderado de una porción del mercado. “Lo que tenemos frente a nosotros tiene que ver con deducciones estadísticas y pronósticos fiables, basados en comportamientos previos”, explica el académico, especialista en informática, Günter Müller, de la Universidad de Freiburg. Gracias a estos análisis de datos, por ejemplo, las empresas de seguros llegan a sus clientes con mayor precisión. La industria de la moda puede, de esa manera, determinar que tendencias se venderán bien. Las empresas telefónicas podrán saber quiénes de sus clientes quieren cambiar su tipo de contrato. Estos métodos de evaluación les permiten a asesores en recursos humanos, en Estados Unidos, encontrar a expertos para posiciones específicas que requieren características especiales. Claro que apenas el cálculo probabilístico no basta para poder estudiar a las personas al punto que se puede pronosticar su comportamiento con total precisión. La calidad del pronóstico depende significativamente del análisis de plausibilidad y las simulaciones de comportamiento que se llevan a cabo con inteligencia artificial. Simulaciones de comportamiento requieren billones de ecuaciones lineares “Es muy fácil, por ejemplo, sugerirle un libro a un usuario de internet, porque ha estado llevando a cabo búsqueda de temas relacionados”, explica el académico Michael Feindt, de la empresa Blue Yonder, de Karlsruhe, que al momento ofrece paquetes de análisis muy eficientes en el mercado europeo. En cambio, sería muy difícil, por ejemplo, determinar la probabilidad de que ese mismo usuario decida, debido a que está muy insatisfecho con su compañía proveedora, dar por terminado el contrato de su teléfono móvil y pasarse a la competencia. “Eso solo sería posible con procedimientos de análisis que tengan en cuenta más dimensiones”, opina Feindt. Y son imposibles de poner en marcha sin softwares eficientes de aprendizaje automático basados en IA. Eso fue lo que impidió, hace no mucho, que Google incursionase en el mercado de los seguros. En ese ámbito, los proveedores estadounidenses apelan a servicios de ventas que se basan en análisis de “Big Data” a través de IA. De esa manera, una compañía de seguros puede elevar el porcentaje de éxito en la venta de seguros educativos de apenas un dígito, por medio del correo masivo tradicional, a más del 90 por ciento gracias al manejo de “Big Data”. Para ello, se desarrolla un software de búsqueda en las redes sociales que localiza mensajes sobre recién nacidos. Un software de identificación reconoce a los nuevos padres y, a través de geolocalización, comprueba automáticamente si es que su lugar de residencia se encuentra en una zona con algo poder adquisitivo. Adicionalmente, un software de reconocimiento de patrones determina, analizando sus parámetros de comunicación, si es que los padres son afines al riesgo o si, por el contrario, son más afines a la seguridad. Aquellos que entren en la segunda categoría, recibirán una oferta personalizada de un seguro educativo para sus hijos. El marketing personalizado impulsa el manejo de datos Estas herramientas se volverán poco a poco determinantes para el éxito o fracaso en el manejo de datos. Eric Schmidt y sus gerentes buscan, con su imprescindible, y ahora ampliada, división de Inteligencia Artificial poner nuevamente a Google en la vanguardia del mercado. Poco a poco, gobiernos y empresas, buscarán personas totalmente ya calculadas y, en su comportamiento futuro, completamente predecibles. Claro que dichos cálculos solo son posibles si es que se fundamentan en eficientes algoritmos de Inteligencia Artificial.
Tomando las desiciones correctas podrás ganar aún más dinero. Cuando activas una plataforma de minería, puedes extraer tanto como puedas. Pero cuando llega el momento en que no quieres seguir minando, siempre puedes revender y hay cientos de clientes potenciales que comprarán tu plataforma. Las tarjetas gráficas pueden revenderse muy fácilmente.
El algoritmo de encriptación hace que esta criptodivisa sea dificil de falsificar o reproducir. Además, para la minería de Bitcoins hace falta potentes computadoras que le permitan introducir nuevos Bitcoins en el mercado y posee unos altos costes en energía eléctrica para conseguirlos.
Esas garantías de seguridad, no obstante, no parecen servir de mucho, y tenemos el ejemplo perfecto en Bitfinex, cuyos responsables almacenan el 99,5% de sus recursos en los llamados “cold storage”, sistemas de almacenamiento aislados que permiten minimizar riesgos en potenciales ataques a sus sistemas. Eso, no obstante, no fue suficiente para evitar el robo en agosto de 2016 de casi 120.000 bitcoins.
Por cierto, ahora que proliferan las más variadas empresas ofreciendo el oro y el moro biotecnológico para resolver todo tipo de problemas personales, espero con ansiedad la aparición de una de ellas que comercialice oxitocina para mejorar las relaciones humanas:
Imaginen a un atleta olímpico, uno de esos deportistas de raza que pasan su vida entrenando. Imaginemos que es un corredor de fondo o uno de velocidad, que corre entre 130 y 160 kilómetros por semana, como parte de su entrenamiento para las Olimpíadas. Ahora imaginen a quien está escribiendo estas palabras, que pasa gran parte de su vida sentado, moviendo los dedos nomás.Quítense de la cabeza esa imagen que me echa unos cien kilos encima, ya que sólo analizaremos los huesos. Si miramos atentamente los huesos largos de las piernas, como la tibia o el fémur, se notará la diferencia entre el ejercicio que realizan cada uno de los ejemplos de los que hablábamos antes. Se ve en la dureza de la llamada diáfisis, que es la porción central de los huesos largos.Ahora, ubiquen a un cazador recolector de hace 30 mil años al lado del atleta olímpico y del escritor. Los tres somos Homo sapiens, por supuesto. Pero el antepasado de hace 30 mil años nos miraría con desaprobación, ya que sus huesos evidencian una movilidad extrema, que incluso haría empalidecer al atleta que se pasa la vida corriendo. Es que, justamente, quien se pasaba la vida realizando actividad física era aquel antepasado prehistórico. Digamos que el atleta queda como un vago a su lado al ejercitar tan sólo algunas horas por día.MOVIENDO EL ESQUELETOGracias a gran cantidad de estudios que se realizaron sobre los huesos fósiles de humanos de entre 150 y 30 mil años atrás, se sabe que los huesos de sus piernas tenían todas las características de quien ha pasado su vida realizando una actividad física importante. Dentro de esos humanos está nuestra especie, los Homo sapiens, y nuestros parientes, los neandertales (Homo neanderthalensis).El análisis de la estructura de la diáfisis en la tibia y en el fémur permite ver que había poca diferencia entre nuestros antepasados directos, los Homo sapiens de aquel período, y los neandertales que convivían con ellos. Pero los antropólogos Colin Shaw y Jay Stock, de la Universidad de Cambridge, Gran Bretaña, los compararon con cazadores recolectores más recientes, y con humanos actuales, y ahí se nota que el nivel de actividad física es muy diferente.Para el estudio, los investigadores ingleses analizaron la rigidez de los huesos, incluyendo las de brazos y piernas, de atletas actuales, tanto nadadores como corredores, así como los de un grupo de control de personas que no realizan ejercicio. No fue difícil notar en los huesos la diferencia entre sus historias de vida.En el grupo de los atletas se notó una mayor rigidez en la diáfisis de los huesos largos, pero fue interesante el hecho de que en los nadadores la rigidez fue mayor en los huesos de la parte superior del cuerpo, mientras que en los corredores fue en los miembros inferiores.Contando con esos datos, realizaron otro estudio comparativo que incluyó a cazadores recolectores actuales o de los últimos siglos. Estos últimos presentaban un patrón de actividad física muy parecida a la de los atletas actuales. Por ejemplo, los cazadores recolectores de las islas Andaman eran comparables con nadadores olímpicos. Por otro lado, cazadores recolectores de Sudáfrica eran similares a los corredores profesionales.Similar no significa igual. Un atleta se ejercitará algunas horas al día, mientras que un cazador recolector realiza una actividad física constante, que incluye caminar o correr por terrenos desnivelados, como una colina o montaña.CORRIENDO EN EL PALEOLITICOHemos visto en ediciones pasadas de Futuro que el Homo sapiens es una especie adaptada para ser un corredor de fondo perfecto. Partiendo desde la construcción de nuestro antepasado Homo erectus, de hace unos 1,8 millones de años, pasando por los primeros Homo sapiens de hace unos 200 mil años, se ha llegado a un cuerpo especialmente preparado para poder soportar una actividad constante, y correr durante horas sin que le explote la caldera.Los investigadores británicos realizaron un tercer estudio en el que incluyeron huesos de Homo sapiens y de neandertales de hace más de 30 mil años. Así pudieron ver que la diferencia entre estos últimos y los grupos anteriores era muy grande. La rigidez de la diáfisis de tibias y fémures de estos antepasados de hace decenas de miles de años es la de una persona con muy altos niveles de movilidad. La mayor movilidad se encontró en un individuo neandertal de hace unos 70 mil años, conocido como La Ferrassie 2, quien ostenta el record dentro del estudio.Esto confirma que tanto los neandertales, como nuestros antepasados H. sapiens, tenían una actividad diaria que supera por mucho la de cualquier persona actual, incluso la de un atleta profesional. Caminaban o corrían muchos más kilómetros que un cazador recolector reciente, y todavía más que un atleta que entrena todos los días.Así se ve que la actividad física humana decreció en los últimos 10 mil años, en parte debido a que mejoraron las técnicas para obtener alimentos. En la actualidad esa mejora se materializa en el hecho de que sólo debamos caminar hasta la heladera para obtener nuestra dosis diaria de nutrientes, a lo sumo, de vez en cuando hasta el supermercado o el almacén.La humanidad se ha vuelto cada vez más sedentaria gracias a la tecnología, al grado de que, hoy en día, el mayor problema nutricional es la obesidad, y que muchas dolencias físicas, como el dolor de espalda, se deban a que pasamos la mayor parte del tiempo sentados, en vez de realizando alguna actividad física. Cada día nos alejamos más del estilo de vida al que se ha adaptado nuestro cuerpo, así que será cuestión de esperar a que la evolución siga su curso y nos moldee una vez más.
El elemento final en el lado del hardware era el caso de la plataforma rig de minería. En un gabinete de PC típico no van a caber 6 tarjetas gráficas, por lo que será necesario un espacio de soporte personalizado. Muchas compañías venden plataformas rig de minería prefabricadas en la red, pero pueden costar mucho y parecen bastante fáciles de construir.

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