我们知道Uniswap V3相比于V2有一个最大的变化就是：集中流动性（Concentrated Liquidity），它可以让LP选择在某段价格区间内提供流动性，从而大幅度提高资金使用效率，官方声称在0.1%的价格区间上最大能达到4000倍，不可谓不疯狂。为什么可以提高资金效率，原理也很简单：我们知道V2里面LP其实是在\([0, \infty]\) 上提供流动性，然而实际swap的价格波动大概率在一个很有限的范围内，因此实际用到的资金其实很少。集中新流动性这个想法听上去很好，但它是如何实现的呢？想要深入理解V3是如何实现的，强烈推荐先看下官方的白皮书：UniswapV3 WhitePaper，工程实现其实是非常复杂的，理解起来也不容易，这正是本文的目的所在。（另外，关于V3以及V2/V1的功能性介绍强烈推荐这篇文章：Uniswap v3 Explained – All You Need to Know ）
在V3里，当我们说添加流动性的时候，这个流动性到底指的是什么？
解释这点之前，我们先思考一个问题：既然LP可以选择在[……]
假设当前价格是\(P_c\)，我们选择在区间\([a,b]\)提供流动性\(L\)，那么所需要的真实资产\(x\)和\(y\)分别是：
$$
\begin{align*}
& x = L (\frac{1}{\sqrt P_c} – \frac{1}{\sqrt P_b}) \\
& y = L (\sqrt P_c – \sqrt P_a)
\end{align*}
$$
我们定义：
$$
\begin{align*}
& V_{\text{hold}} = y + x * P
\end{align*}
$$
带入\(L\)和\(P_c\)可得：
$$
\begin{align*}
& V_{\text{hold}} = L (\sqrt P_c – \sqrt P_a) + L (\frac{1}{\sqrt P_c} -[……]
从我2016年接触人工智能到现在已经有三年多的时间了，启蒙学习来自于吴恩达在斯坦福教的那一门CS229机器学习公开课，我当时（2013年）看的并不是现在Coursera上的那一门机器学习课，而是一个画质很模糊的公开课视频。由于画质太渣，有些板书公式的推导看不清楚，似懂非懂。但是，当时就有一个巨大的疑问一直浮现在我的脑海里：“机器到底是如何学习的？”带着这个疑问，2017年开始我就在Coursera开始正儿八经的学习机器学习了，不得不说Coursera上的那门《机器学习》真的很适合入门，比周志华的西瓜书好太多了，学完之后又去学了《深度学习》系列，整体而言难度并不大，用到的数学80%都是高中数学。
2016年下半年我就有了出国留学的打算，主要想法是工作了两三年觉得重复性的工作太无聊了，没什么激情，想趁着年轻出去看看外面的世界。当时选定的三个国家和地区是香港、新加坡和英国。英国想去的学校（比如帝国理工啥的）学费太高，伦敦地区的租房又很贵，超预算；新加坡的NUS需要考GRE，而且offer来的太晚；而NTU则没有什么好的CS硕士项目；那么很自然地就来到了香港。其实，那时候并没有抱着能[……]
我们知道，neo4j community版本不支持把数据库导出成cypher语句进行增量更新，也就是所谓的Hot Backup，只能整库dump/load停机冷备份，这样不便于不同数据库之间融合。一个解决办法是，根据图谱模型，自己写一个脚本生成cypher语句，这样比较麻烦；另一个是使用第三方工具APOC导出成cypher语句。具体步骤如下：
前往https://github.com/neo4j-contrib/neo4j-apoc-procedures/releases/3.4.0.3 下载 apoc-3.4.0.3-all.jar
安装
把apoc-3.4.0.3-all.jar放到neo4j安装路径的plugins目录下，即 $NEO4J_HOME/plugins/。如果没有可执行权限的话（一般是有的），还需要如下命令：
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1 2 |
chmod +rx apoc-3.4.0.3-all.jar |
在neo4j.conf文件中添加以下配置：
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dbms.security.procedures.unrestricted=apoc.export.*,apoc.import.* apoc.export.file.enabled=true apoc.import.file.enabled=true |
[crayon-64[……]
我们知道图数据库可以用来表示节点之间的关系，大多数情况下，这个功能就足够使用了。但有时候我们希望知道这些关系的权重是怎样的，也就是说我们需要一个带权重的图（weighted graph）。比如，我们以上海周边城市图谱为例。先用如下cypher语句创建节点和关系：
CREATE (Shanghai:City {name:'上海'})
CREATE (Suzhou:City {name:'苏州'})
CREATE (Wuxi:City {name:'无锡'})
CREATE (Nanjing:City {name:'南京'})
CREATE (Ningbo:City {name:'宁波'})
CREATE (Shanghai)-[:Neighbor]->(Suzhou)
CREATE (Shanghai)-[:Neighbor]->(Wuxi)
CREATE (Shanghai)-[:Neighbor]->(Nanjing)
CREATE (Shanghai)-[:Neighbor]->(Ningbo)
可视化如下：
方法其实很简单：只要在关系[……]