The concept of smart contract was proposed by Nick Szabo in his paper forming and securing relationships on public networks in the 1990s. In this article, he envisions coding contract rules into computer code
自动质押收入(Automatic pledge income)
FreedomProtocolAuto-Stake功能是一个简单而高级的功能，称为Buy-Hold-Earn，它为$FREE代币持有者提供了z极易用性。
Buy-Hold-Earn-只需在您的钱包中购买并持有$FREE代币，Freedom自由协议(刘森-I8o-z857-86z4)您就可以获得rebase奖励，作为直接存入您钱包的利息。您的代币将每15分钟添加一次。
这意味着$FREE代币持有者在一年的年复合收益为183,394.2%，而无需从钱包中转移代币。
黑洞
销售交易也有助于FP
减少流通供应并保持自由协议稳定。
rdd = spark.sparkContext.parallelize([
(1, 2., ‘string1’, date(2000, 1, 1), datetime(2000, 1, 1, 12, 0)),
(2, 3., ‘string2’, date(2000, 2, 1), datetime(2000, 1, 2, 12, 0)),
(3, 4., ‘string3’, date(2000, 3, 1), datetime(2000, 1, 3, 12, 0))
])
df = spark.createDataFrame(rdd, schema=[‘a’, ‘b’, ‘c’, ‘d’, ‘e’])
df
DataFrame[a: bigint, b: double, c: string, d: date, e: timestamp]
以上的DataFrame格式创建的都是一样的。
df.printSchema()
root
|-- a: long (nullable = true)
|-- b: double (nullable = true)
|-- c: string (nullable = true)
|-- d: date (nullable = true)
|-- e: timestamp (nullable = true)
什么是智能合约系统？
提到区块练中一个重要的元素，就不得不说智能合约这个概念，这个术语醉初是在1995年由多产的跨领域法律学者尼克?萨博（NickSzabo）提出来的，他在自己发表的文章中将智能合约定义为：“一个智能合约是一套以数字形式定义的承诺（promises），包括合约参与方可以在上面执行这些承诺的协议。”也可以理解为，智能合约是由事件驱动的、具有状态的、运行在一个复制的、分享的账本之上的、且能够保管账本上资产的程序，其目的是让一组复杂的、带有触发条件的数字化承诺能够按照参与者的意志，正确执行。智能合约不仅可以**和储存*，也可以向外发送信息和*，整个过程可以在无中芯，无信任的前提下，自动化、智能化的执行。可能这么说大家还是不够理解。举个例子，一般的合约中，假设甲、乙两家公司签订合同，甲在合约期内违反合同条约，给乙造成了巨大损失。
ret, dst = cv2.threshold(src, thresh, maxval, type)
src： 输入图，只能输入单通道图像，通常来说为灰度图
dst： 输出图
thresh： 阈值(0-255我们一般取127。)
maxval： 当像素值超过了阈值（或者小于阈值，根据type来决定），所赋予的值。
type：二值化操作的类型，包含以下5种类型：
cv2.THRESH_BINARY 超过阈值部分取maxval（最大值），否则取0。
cv2.THRESH_BINARY_INV , THRESH_BINARY的反转。
cv2.THRESH_TRUNC 大于阈值部分设为阈值，否则不变。
cv2.THRESH_TOZERO 大于阈值部分不改变，否则设为0。
cv2.THRESH_TOZERO_INV THRESH_TOZERO的反转。
ret, thresh1 = cv2.threshold(img_gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
ret, thresh2 = cv2.threshold(img_gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)
ret, thresh3 = cv2.threshold(img_gray, 127, 255, cv2.THRESH_TRUNC)
ret, thresh4 = cv2.threshold(img_gray, 127, 255, cv2.THRESH_TOZERO)
ret, thresh5 = cv2.threshold(img_gray, 127, 255, cv2.THRESH_TOZERO_INV)
ps: ret为127 thresh1-5为图片矩阵
titles = [‘Original Image’, ‘BINARY’, ‘BINARY_INV’, ‘TRUNC’, ‘TOZERO’, ‘TOZERO_INV’]
images = [img, thresh1, thresh2, thresh3, thresh4, thresh5]
for i in range(6):
plt.subplot(2, 3, i + 1), plt.imshow(images[i], ‘gray’)
plt.title(titles[i])
plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.show()