php怎么接入以太坊，工业互联网技术学什么？
1.数据集成与边缘处理技术
设备接入：基于工业以太网、工业总线等工业通信协议，以太网、光纤等通用协议，3G/4G、NB-IOT等无线协议将工业现场设备接入到平台边缘层。
协议转换：一方面运用协议解析、中间件等技术兼容ModBus、OPC、CAN、Profibus等各类工业通信协议和软件通信接口，实现数据格式转换和统一。另一方面利用HTTP、MQTT等方式从边缘侧将采集到的数据传输到云端，实现数据的远程接入。
边缘数据处理：基于高性能计算芯片、实时操作系统、边缘分析算法等技术支撑，在靠近设备或数据源头的网络边缘侧进行数据预处理、存储以及智能分析应用，提升操作响应灵敏度、消除网络堵塞，并与云端分析形成协同。
2.IaaS技术
基于虚拟化、分布式存储、并行计算、负载调度等技术，实现网络、计算、存储等计算机资源的池化管理，根据需求进行弹性分配，并确保资源使用的安全与隔离，为用户提供完善的云基础设施服务。
3.平台使能技术
资源调度：通过实时监控云端应用的业务量动态变化，结合相应的调度算法为应用程序分配相应的底层资源，从而使云端应用可以自动适应业务量的变化。
多租户管理：通过虚拟化、数据库隔离、容器等技术实现不同租户应用和服务的隔离，保护其隐私与安全。
4.数据管理技术
数据处理框架：借助Hadoop、Spark、Storm等分布式处理架构，满足海量数据的批处理和流处理计算需求。
数据预处理：运用数据冗余剔除、异常检测、归一化等方法对原始数据进行清洗，为后续存储、管理与分析提供高质量数据来源。
数据存储与管理：通过分布式文件系统、NoSQL数据库、关系数据库、时序数据库等不同的数据管理引擎实现海量工业数据的分区选择、存储、编目与索引等。
5.应用开发和微服务技术
多语言与工具支持：支持Java,Ruby和PHP等多种语言编译环境，并提供Eclipse integration，JBoss Developer Studio、git和 Jenkins等各类开发工具，构建高效便捷的集成开发环境。
微服务架构：提供涵盖服务注册、发现、通信、调用的管理机制和运行环境，支撑基于微型服务单元集成的“松耦合”应用开发和部署。
图形化编程：通过类似Labview的图形化编程工具，简化开发流程，支持用户采用拖拽方式进行应用创建、测试、扩展等。
6.工业数据建模与分析技术
数据分析算法：运用数学统计、机器学习及最新的人工智能算法实现面向历史数据、实时数据、时序数据的聚类、关联和预测分析。
机理建模：利用机械、电子、物理、化学等领域专业知识，结合工业生产实践经验，基于已知工业机理构建各类模型，实现分析应用。
7.安全技术
数据接入安全：通过工业防火墙技术、工业网闸技术、加密隧道传输技术，防止数据泄漏、被侦听或篡改，保障数据在源头和传输过程中安全。
平台安全：通过平台入侵实时检测、网络安全防御系统、恶意代码防护、网站威胁防护、网页防篡改等技术实现工业互联网平台的代码安全、应用安全、数据安全、网站安全。
访问安全：通过建立统一的访问机制，限制用户的访问权限和所能使用的计算资源和网络资源实现对云平台重要资源的访问控制和管理， 防止非法访问。
区块链可以用php开发吗？
一般公有链区块链项目有属于自己的语言和编译器, 比如以太坊的solidity. 但如果有人用php为solidity写了一个函数库的话，就可以用php开发啦。
为什么以太坊要开发自己的编译器，而不直接用现有流行编译器呢？因为现有的编译器对于区块链而言都不够高效。比如用c++写出来的程序最小输出都大于4KB, 对于普通电脑来说，这没问题，但是对于区块链来说，这是很不高效，很浪费的，因为这4KB的文件要同步到全球所有的以太坊节点上。这是为什么V神选择开发自己的编译器。
光速是怎样计算出来的？
目前测量光速的方法有很多种，有直接和间接两种方法：直接法是测量光脉冲在已知距离两点的时差；间接法是利用已知波长、频率的光的干涉条纹变化来反算光速。
但目前测量光速的方法都不能测量出真实的真空中运动光源产生的光的速度！
因为无论直接法还是间接法都无法做到在真空中进行或用基线法测量光在两点之间实际消耗的时间，更无法让光源在真空中高速运动来提供所需的运动光源产生的光。这也是为什么目前实际测量得到的光速是基本恒定的原因：因为所测量的光速都相对测量装置静止光源/次生光源（测量装置中的透镜/反射镜等）产生的、本来就相对测量装置速度恒定的光。其测量结果如果不一致才是怪事了！
本人设计了一种直接测量入射光真实速度的方法：利用两颗通视的地球同步卫星对太阳等天体产生的光进行基线法测量，这样即可避免大气层的影响，又能得到真空中高速运动光源产生的光，还避免了测量装置对入射光的改变与干扰。希望有条件的研究单位能把此项实验工作提上议事日程。
欢迎有兴趣的朋友们进一步查阅本人的相关文章并参与讨论：
国內外有多少公司在使用Rust做开发？
国外使用Rust做开发的公司较多，列举如下：
1 微软倾心于rust虽然微软过往一直青睐C++和C，但这厮已是过去时，已经开始厌倦他们了；传说微软内部达成的共识——rust是可用来作为C和C ++的最佳替代品，微软应该逐步加入到了rust阵营。
2 亚马逊热衷rust其实AWS一直是rust语言的坚定倡导者，甚至还在赞助和支持mozilla；如果你了解rust依靠AWS基础架构的某些部分来支持发布artifacts、库、源代码以及托管doc.rs，这份感情是不是就可以自圆其说了？
AWS engineering团队还构建了一个叫Firecracker的开源虚拟化技术，可以在github找到它，挂着Apache 2.0的许可；它就是用rust编写的，通过rust能够让它们兼具了速度、安全性、可扩展性、效率等诸多优点，从而为microVM提供了绝佳的环境。
顺带说一句，AWS还有官方的Rust Lambda Runtime，可以使用Serverless Rust。对于一部分孜孜不倦的rust开发者来说，切入微服务会是一个很好的起点。
3 Google是否听说Google在构建一个名为Fuchsia的操作系统？我们栈庐有关flutter的这个视频里有提到过（放松2分钟）：
CoorChice解读——跨平台解决方案Flutter
Google深思熟虑地在Fuchsia的体系结构中嵌入了安全和隐私设计——Fuchsia的内核被作为对象能力公开给应用程序，意味着在Fuchsia上运行的应用没有环境权限，即只能与已明确授予其访问权限的对象进行交互。
Fuchisa作为一个开放平台，允许C ++、Rust、Flutter和一些Web技术代码在其上运行，它的从头构建使用的也是rust。
4 npm也对rust很动情一年多前，npm当时面临个幸福的“小烦恼”：与爆炸性增长相伴而至的是CPU承受的密集而又繁重的任务，不但使服务器瘫痪，同时引发了性能瓶颈。
npm团队曾经有一个内部黑客马拉松，他们分别用Go和rust中重建了authentication service，并用Node.js进行了重新编译。
用Node.js编写authentication service只用了一个小时；虽然Node.js速度很快，但性能与传统实现的性能差异不太大，而且npm的代码优化空间已经很小了；用Go写了两天，但团队发现缺少一个依赖管理解决方案，这就有些尴尬了；用rust，服务的重写花费的时间竟然超过了JavaScript版本和Go版本的总和，总共花费了大约一周的时间；虽然rust版本花的时间最长，但是npm团队对这个版本也最满意，他们一直在寻找的正是这样一种编程语言：
内存安全 易于部署，并且易于编译为独立二进制文件 速度足够快，起码需要跑过JS
5 还有谁也喜欢rust？除了以上的大厂，一些海外知名技术品牌如dropbox、cloudflare、discord和fastly，他们也在使用rust编写关键服务和基础架构，且颇有赞誉。
再有，使用Kubernetes的开发者也可以从rust这门语言中受益，这是主要因为kubelet，它令开发者编译更简洁、稳定、系统级别的kubernetes代码，注意......这里运行WebAssembly工作负载在Kubernetes上，可以使用的是rust而不是Go（Kubernetes工作负载的主要支持语言）。
选什么笔记本合适？
intel core i7处理器，至少是标压，即后缀是M的，也可以用更好的，比如HQ，目前cpu也可以选择i5处理器，具体可以看看cpu的天梯表，16G内存，512G的NvMe固态硬盘，最好在加一块1T的机械硬盘。
从我的电脑配置可以看出，两年前的dell笔记本，运行稳定，也很流畅。
那么为什么选这么高的配置呢？作为工控人，面对的不同的操作系统，不同的plc软件，scada软件，还有触摸屏软件，制图软件autocad，eplan等，各种软件之间存在不兼容，新操作系统与旧软件之间的不兼容等问题出现，那么如何解决呢？
最好的办法就是通过虚拟机，不同的软件，不同的操作系统问题都可以解决。而要想虚拟机运行流畅，就必须保证有固态硬盘和内存够好才可以。
在工控领域大家都知道西门子的软件是最耗配置的，软件每更新一次，电脑硬件就要升级一次。就拿博图来说不同版本之间部分还不兼容，程序无法使用。
然后还要考虑出差携带问题，电池续航问题等，有人说买个游戏本，不是太合适，虽然配置高，但太重，太耗电。
也要考虑现场的环境问题，普通电脑也不是太适合，我们的电脑要稳定，对于震动也需要考虑。
综合这些，推荐ThinkPad P52/53，T430等，或者戴尔5520等，价格1万多一点。