Ang unang lakang sa AI Seed Phrase Finder nga programa mao ang pag-optimize sa proseso sa pagmugna og mga liso nga hugpong sa mga pulong. Imbis nga ilista ang tanan nga posible nga mga kombinasyon sa mga pulong gikan sa usa ka diksyonaryo, ang programa naggamit usa ka modelo sa AI nga nagtagna sa labing lagmit nga mga kombinasyon sa mga pulong nga kinahanglan adunay usa ka balido nga mnemonic nga prase. Ang modelo gibase sa gitun-an nga mga dependency tali sa nahibal-an nga mga pulong sa binhi ug mga pitaka sa Bitcoin, nga nagpamenos sa gidaghanon sa mga kombinasyon nga kinahanglan nga susihon sa user kung gamiton ang "classic Brute Force nga pamaagi".
Dugang pa, ang AI Seed Phrase Finder naggamit sa parallel data processing aron mapadali ang proseso: ang buluhaton gibahin sa daghang mga bahin nga giproseso nga dungan sa lainlaing mga server. Makapamenos kini sa oras sa pagpatuman sa buluhaton ug makapauswag pag-ayo sa kaepektibo sa programa.
Ang pag-optimize sa modelo sa artipisyal nga paniktik usa pa ka hinungdanon nga lakang sa algorithm sa programa sa AI Seed Phrase Finder, tungod kay gi-optimize sa AI ang mga parameter sa modelo aron mapaayo ang katulin ug kahusayan. Sa pipila ka mga kaso, ang programa mahimong kinahanglan nga mogamit sa mas gaan nga mga modelo ug mag-apply sa ubang mga pamaagi sa pag-optimize aron mapadali ang proseso sa pagproseso sa datos. Kini gihulagway sa mas detalyado sa ulahi niining samang artikulo.
Ang AI Seed Phrase Finder naggamit sa pre-trained nga mga modelo, makadaginot sa oras ug computational resources nga gikinahanglan aron mabansay ang usa ka modelo gikan sa scratch. Ang mga pre-trained nga mga modelo nabansay na sa usa ka dako nga gidaghanon sa datos, nagsiguro sa taas nga katukma sa pagtagna sa husto nga mga kombinasyon sa pulong sa mga hugpong sa mga pulong ug pagpadali sa workflow sa programa.
Usa sa hinungdanon nga bahin sa AI Seed Phrase Finder mao ang paggamit sa lainlaing mga algorithm ug pamaagi sa pagkat-on sa makina. Pananglitan, ang programa makagamit sa genetic algorithms kon gikinahanglan, aron epektibong masusi ang luna sa posible nga mga kombinasyon sa pulong ug pilion ang labing angay nga mga kapilian. Kini makahimo sa pagkab-ot sa labing maayo nga mga resulta sa pinakamubo nga panahon.
Alang sa giapod-apod nga pag-compute ug pagpatuman sa mga buluhaton sa daghang mga server, ang AI Seed Phrase Finder naggamit ug kusgan nga mga balangkas sama sa Apache Spark ug TensorFlow. Gitugotan niini ang mga buluhaton nga bahinon sa daghang mga bahin ug gipatuman dungan sa daghang mga server, nga labi nga nagpauswag sa pasundayag sa programa.
Usa ka importante nga bahin sa AI Seed Phrase Finder nga proyekto mao ang paggamit sa espesyal nga hardware nga adunay mga graphics processing units (GPUs) aron mapadali ang pagkalkula. Kini nga mga processor adunay taas nga gahum sa pagkalkula ug dako nga potensyal alang sa pagproseso sa parallel nga mga pagkalkula. Gitugotan niini ang programa nga dali nga mag-analisar ug magproseso sa daghang mga bulto sa datos, nga makunhuran ang oras nga gikinahanglan aron mahimo ang mga buluhaton sama sa paghimo, pagpangita, ug pag-validate sa mga pulong sa binhi alang sa mga adres sa pitaka.
Ang paggamit sa mga cloud server usa pa ka hinungdanon nga aspeto sa hingpit nga pagkalabaw sa programa sa AI Seed Phrase Finder sa bisan unsang parehas nga software nga makit-an sa Internet ug magamit ra sa PC sa gumagamit (nga wala mogamit dugang nga kagamitan, ang tiggamit mahimo’g mogahin mga semana o bisan mga bulan. pagpangita alang sa gitinguha nga hugpong sa mga pulong alang sa tinuod nga mga pitaka sa BTC). Naghatag ang mga cloud server sa pagka-flexible ug scalability sa mga kahinguhaan, nga nagtugot alang sa episyente nga paggamit sa gahum sa pag-compute aron maproseso ang daghang gidaghanon sa datos. Ingon nga resulta, ang programa naggamit sa usa ka dako nga gidaghanon sa mga server alang sa parallel nga pagproseso sa datos, nga mosangpot ngadto sa pinakataas nga katulin sa pagpangita sa husto nga hugpong sa mga pulong, base sa gipiho nga mga criteria sa pagpangita sa user (kini mao ang panguna nga gikinahanglan aron sa pagsiguro sa operasyon sa programa sa Target search mode. ).
Ang AI Seed Phrase Finder usa ka kusgan nga himan nga naghiusa sa mga algorithm sa matematika ug mga pamaagi sa AI, ingon man mga espesyal nga kagamitan, lakip ang mga cloud server nga adunay GPU, aron makab-ot ang labing taas nga kahusayan ug taas nga tulin sa pagpangita ug pag-verify sa mga pulong sa binhi alang sa pagkabalido ug positibo nga balanse gamit ang daghang dungan nga mga hangyo. sa blockchain gikan sa lainlaing mga server.
Kini nga programa nagtugot kanimo nga dali nga mabawi ang nawala nga pag-access sa imong digital nga mga kabtangan, bisan kung nahibal-an nimo ang bahin sa hugpong sa mga liso (pananglitan, kung adunay ka katunga lamang sa papel diin gisulat ang tibuuk nga hugpong sa mga liso, o kung bahin sa mnemonic phrase text nadaot ug dili mailhan sa bisan unsang paagi).
Alang sa usa ka gipayano nga pagsabut sa laraw sa operasyon sa programa, angay nga ipasiugda ang hinungdanon nga mga termino:
- Algorithm - kini gitawag nga usa ka tin-aw nga han-ay sa mga aksyon, ang pagpatuman sa nga modala ngadto sa pagkab-ot sa usa ka gilauman nga resulta. Sa yanong pagkasulti, kini usa ka hugpong sa mga panudlo alang sa usa ka programa nga adunay mga mekanismo alang sa pagpatuman sa usa ka gihatag nga buluhaton. Kini nga termino kaylap nga gigamit sa siyensya sa kompyuter ug mga programa sa kompyuter;
- Metodolohiya - usa ka hugpong sa mga aksyon nga kinahanglan buhaton aron masulbad ang usa ka problema o makab-ot ang usa ka piho nga katuyoan.
Importante usab nga matikdan nga ang cryptocurrency wala gitipigan sa mga pitaka. Ang tanan nga impormasyon girekord sa blockchain. Bisan kung nawala ang pag-access sa pitaka, ang datos diin magamit ang mga pondo itago gihapon sa gipaambit nga kadena sa digital, ug ang pagkontrol sa mga digital nga kabtangan mahimong makuha gamit ang usa ka hugpong sa mga pulong.
Gikan dinhi naggikan ang termino nga "seed phrase". Kini usa ka kombinasyon sa mga karakter nga gigamit aron mabawi ang pag-access sa usa ka pitaka. Naghisgot kami bahin sa usa ka hugpong sa 12 nga mga pulong nga nagbukas sa usa ka pribado nga yawe. Ang usa ka lista sa 2048 English nga mga pulong gigamit alang sa pagtag-an, nga gihatag sa dokumento nga Bitcoin Improvement Proposal 3 (BIP39 standard - labaw pa mahitungod sa pagtrabaho uban niini sa ulahi). Kini nga format gigamit sa tanan nga popular nga mga pitaka sa cryptocurrency, lakip ang mga pitaka sa bitcoin, sama sa Electrum.
Ang pulong sa liso gihimo sa aparato sa gumagamit kung nagparehistro sa usa ka pitaka. Nagpabilin kini nga wala mausab sa tibuok kinabuhi sa pitaka sa cryptocurrency. Sa samang higayon, ang mga pulong gikan sa diksyonaryo sa BIP39 dili konektado sa usa ka komon nga ugat ug dili konektado sa unang 4 ka karakter. Busa, ang kahigayonan sa pagtag-an o pagtag-an kanila mikunhod pag-ayo.
Ang mnemonic nga hugpong sa mga pulong dili lamang usa ka random nga hugpong sa mga pulong. Aron maka-access, kinahanglan nimo nga isulod ang tanan nga mga pulong sa usa ka piho nga han-ay - ang usa diin kini orihinal nga gibuhat. Ang AI Seed Phrase Finder nga programa naghimo sa usa ka komplikado nga pagpili niini nga mga pulong sa binhi, nga nagbukas sa access sa nawala nga mga pitaka sa mga tiggamit. Ang mekanismo naggamit sa sopistikado nga mga algorithm ug mga pamaagi, nga nagtugot niini sa paggamit sa tanan nga anaa nga modernong mga kapanguhaan aron makab-ot ang resulta.
Panguna nga algorithm sa operasyon sa AI Seed Phrase Finder nga programa
Ang algorithm sa operasyon sa AI Seed Phrase Finder nagpasabot sa paggamit sa lain-laing mga teknik sa pagmugna og mnemonic phrases gamit ang artificial intelligence ug pagsala sa mga pitaka nga walay balanse. Gikinahanglan nga i-highlight ang pipila ka mga bahin sa programa:
- Pag-optimize sa henerasyon sa hugpong sa mga liso. Imbis nga magbag-o sa tanan nga posible nga kombinasyon sa mga pulong gikan sa diksyonaryo, ang programa naggamit usa ka modelo sa AI nga nagtagna sa labing posible nga mga han-ay. Nahibal-an niini ang nahibal-an nga mga dependency tali sa mga pulong sa binhi ug mga pitaka sa bitcoin. Gitugotan niini ang pagkunhod sa gidaghanon sa gibalikbalik nga mga kombinasyon.
- Parallel nga pagproseso. Ang buluhaton gibahin sa daghang mga bahin, nga giproseso nga dungan sa lainlaing mga server. Gitugotan niini ang pag-optimize sa mga kapanguhaan ug pagpangita sa mga pulong nga "gikinahanglan sa gumagamit" nga mas paspas.
- Pag-optimize sa artificial intelligence. Gi-adjust sa programa ang gigamit nga modelo, nga gikonsiderar ang mga parameter sa buluhaton. Depende sa lebel sa pagkakomplikado, ang gipayano nga mga kalkulasyon ug dugang nga mga pamaagi sa pagproseso sa datos mahimong magamit.
- Kining talagsaon nga software naggamit ug pre-trained nga mga modelo. Gitugotan niini ang pagpakunhod sa oras nga gikinahanglan alang sa pagproseso sa datos ug pagpadali sa proseso sa pagmugna og mga hugpong sa binhi base sa nasulayan na nga mga modelo sa AI.
- Aron maseguro ang taas nga tulin nga pasundayag, ang AI Seed Phrase Finder nga programa naggamit sa mga remote server nga adunay mga graphics processing units (GPUs), nga naghatag og access sa mas dako nga gahum ug makahimo sa episyenteng pagbuhat sa parallel computations, dili sama sa central processing units (CPUs).
- Ang server nga bahin niini nga software nag-apil sa mga gipang-apod-apod nga sistema nga Apache Hadoop ug Apache Spark). Gitugotan niini ang pagpatuman sa pag-ihap sa hugpong sa mga pulong sa daghang mga node nga dungan, nga gibahin ang pag-compute nga load.
- Ang paggamit sa mga cloud server. Naghatag kini og pagka-flexible ug scalability sa sistema. Ang programa makagamit ug daghang server para sa parallel data processing kung gikinahanglan (labi na importante para sa paspas nga performance sa Target search mode).
Gamit ang mga bag-ong pamaagi ug artificial intelligence, ang AI Seed Phrase Finder nga programa nagpadali sa proseso sa pagmugna ug pag-validate sa mga pulong sa binhi. Ang pagpatuman sa kini nga teknolohiya nanginahanglan labi ka gamay nga oras samtang gisiguro ang labi ka katukma sa pagkalkula. Ang programa naglihok sa usa ka rebolusyonaryong algorithm, nga nagbahin sa buluhaton ngadto sa mga yugto alang sa labing taas nga kahusayan. Ang ordinaryo nga software nga gihimo gamit ang karaan nga mga algorithm dili makahatag parehas nga mga resulta sa AI Seed Phrase Finder nga programa. Tungod sa pagkakomplikado sa pagmugna og mnemonic nga mga hugpong sa mga pulong, halos imposible nga makit-an kini nga walay modelo sa pagkat-on sa kaugalingon sa usa ka regular nga personal nga kompyuter gamit ang mga programa nga kaylap na sa Internet.
Ang sukaranan nga mga pamaagi sa pagproseso sa datos sa AI Seed Phrase Finder nga programa alang sa pagpangita sa mga pulong sa binhi alang sa mga pitaka nga adunay "positibo" nga mga balanse.
Aron makit-an ang mga liso nga hugpong sa mga pulong, pribado ug publiko nga mga yawe, ang AI Seed Phrase Finder software naggamit sa lainlaing mga pamaagi base sa mga teknolohiya sa artipisyal nga paniktik nga malampuson nga naghimo sa komplikado nga awtomatikong pagkalkula nga wala’y pag-apil sa tiggamit, sama sa:
- Mga algorithm sa genetiko;
- Pagkat-on sa makina;
- Genetic nga programming.
Adunay usab usa ka halapad nga lista sa mga teknik sa auxiliary nga gigamit sa proseso sa pagkalkula. Ang tanan kanila gihulagway sa ubos alang sa katin-awan. Ang programa naghiusa ug naghiusa sa lainlaing mga pamaagi base sa pagkakomplikado sa buluhaton ug sa piho nga mga parameter ug mga kondisyon sa pagpangita.
Ang genetic algorithm usa ka heuristic optimization nga pamaagi. Gibase kini sa mga prinsipyo sa natural selection ug ebolusyon sa populasyon. Ang paggamit sa genetic algorithms nagtugot alang sa pagmugna ug random nga mga kombinasyon sa mga hugpong sa mga pulong, pagtimbang-timbang sa ilang kalidad base sa gitakda nang daan nga mga sukdanan, ug episyente nga pag-uli sa populasyon alang sa dugang nga pagpili sa mnemonic nga mga hugpong sa mga pulong aron mabawi ang pag-access sa mga pitaka sa Bitcoin nga adunay potensyal nga non-zero nga mga balanse. Ang workflow niini nga pamaagi ingon niini:
- Ang usa ka "random nga populasyon sa mga hugpong sa mga pulong" gihimo, nga nagrepresentar sa pipila nga mga kombinasyon sa mga pulong. Kini nga mga kombinasyon gitawag nga genotypes. Dayon ang matag genotype gi-evaluate base sa usa ka sukdanan sama sa pagbaton og positibong balanse sa pitaka.
- Sa sunod nga lakang, ang labing kaayo nga genotype gipili base sa ilang mga pagtimbang. Gihimo kini gamit ang "mga operator sa pagpili" nga naghatag ug pagpalabi sa mga genotype nga adunay mas taas nga mga rating.
- Unya moabut ang crossover nga operasyon, diin ang pinili nga mga genotype gihiusa aron makahimo usa ka bag-ong henerasyon sa mga genotype. Niini nga proseso, adunay pagbayloay sa genetic nga impormasyon tali sa genotypes, nga nagtugot sa mga bag-ong kombinasyon sa mga hugpong sa mga pulong nga makuha. Pagkahuman sa crossover, mahitabo ang "mutation" nga operasyon, nga random nga nagbag-o sa pipila nga mga gene sa genotypes sa bag-ong henerasyon. Nakatabang kini sa pagpaila sa pagkalainlain ug pagsuhid sa daghang posible nga mga kombinasyon sa mnemonic nga mga prase.
Ang proseso sa mutation ug crossover gisubli sa makadaghang higayon, nga nagmugna og bag-ong mga henerasyon sa genotypes. Ang matag henerasyon gisusi, ug ang labing maayo nga genotypes ipasa sa sunod nga henerasyon. Ang AI algorithm nagpadayon sa pagkuwenta niini hangtod matuman ang gipiho nga mga kondisyon sa paghunong. Kini mao ang gikinahanglan aron sa pagpangita sa usa ka piho nga gidaghanon sa mga pulong kombinasyon. Gitugotan sa genetic algorithm ang pagkuha og balido nga mga pulong sa binhi nga "nag-abli" sa pag-access sa "nagsaad" nga mga pitaka nga adunay "dili-zero nga mga balanse."
Usa ka pananglitan sa genetic algorithm nga nagtrabaho sa proseso sa pagmugna og mga hugpong sa binhi pinaagi sa programa:
- Ibutang ta nga ang populasyon sa database nga 100 ka milyon nga random nga namugna nga mga hugpong sa binhi, nga gihiusa gikan sa mga pulong sa BIP-39 nga diksyonaryo, gihimo sa server. Ang programa kinahanglan nga mangita usa ka han-ay sa mga pulong nga nagbukas sa pag-access sa usa ka pitaka sa Bitcoin nga adunay positibo nga balanse.
- Sa unang yugto sa kalkulasyon, ang matag hugpong sa mga pulong gikan niini nga database pagasusihon sumala sa espesipikong sukdanan: nga mao, ang balanse sa pitaka diin ang kombinasyon sa 12 ka mga pulong naghatag ug access. Ang posible nga mga kantidad sa balanse sa pitaka mahimo lamang nga "positibo" o "zero".
- Dayon gipili sa algorithm ang "labing maayo" nga mga pulong nga mnemonic nga adunay positibo nga balanse alang sa pagtabok. Pananglitan, magkuha kita og duha ka labing maayo nga hugpong sa mga pulong ug i-cross kini, magbayloay og mga bahin sa genotypes.
Human sa pagtabok, ang mutation operation mahitabo, diin ang pipila ka mga gene sa bag-ong genotypes random nga giusab. Pananglitan, ang usa sa mga liso nga hugpong sa pulong mahimong random nga mopuli sa usa ka random nga pulong sa lain. Busa, ang programa nagmugna og bag-ong henerasyon sa mnemonic phrases, nga gi-evaluate sa AI algorithms base sa balanse sa pitaka. Ang labing maayo nga mnemonic nga hugpong sa mga pulong gipasa sa sunod nga henerasyon, ug ang proseso gisubli pag-usab. Ang sinugdanan nga punto sa module sa programa sukad sa paglusad niini mao ang pag-validate sa usa ka hugpong sa presko nga seed phrase nga mga populasyon nga gipili sa usa ka genetic algorithm alang sa pagsulay sa bag-ong populasyon sa mnemonic phrases.
Ang Papel sa Mga Pamaagi sa Pagkat-on sa Machine sa AI Seed Phrase Finder Program
Ang mga pamaagi sa pagkat-on sa makina, sama sa mga neural network o mga algorithm sa pagkat-on sa pagpalig-on, gigamit sa paghimo og mga modelo nga "makatagna sa husto nga mga pulong sa binhi" base sa anaa nga datos.
Ang proseso sa pagbansay sa modelo nagsugod sa usa ka dataset nga adunay nahibal-an nga balido nga mnemonic nga mga prase ug ang ilang katugbang nga mga balanse sa pitaka. Kini nga mga datos gibahin sa mga set sa pagbansay ug pagsulay.
Ang usa ka neural network gihimo gamit ang mga lut-od sa mga neuron nga nagkuha sa input data, sama sa mga pulong sa pulong sa binhi, ug nagpagawas sa usa ka panagna (tingali ang balanse sa pitaka). Ang mga neuron sa mga lut-od konektado sa "mga gibug-aton" nga nagtino sa lebel sa impluwensya sa matag neuron sa sunod nga layer.
Atol sa proseso sa pagbansay, ang "mga gibug-aton sa neural network" gi-adjust sa paagi nga mamenosan ang sayup nga panagna. Nakab-ot kini pinaagi sa pag-optimize sa function sa pagkawala, nga nagsukod sa kalainan tali sa gitagna ug aktwal nga mga kantidad.
Human makompleto ang pagbansay sa modelo, mahimo kining gamiton sa pagtagna sa dili zero nga balanse sa pitaka base sa bag-ong mga pulong sa binhi. Pananglitan, kon nakamugna kita og bag-ong mnemonic nga prase, ang maong modelo makatagna sa posibleng positibong balanse sa pitaka.
Pananglitan: Ingnon ta nga kita adunay usa ka dataset nga gilangkuban sa mga pulong sa binhi ug ang ilang katugbang nga mga balanse sa pitaka. Gibahin namon kini nga datos sa usa ka set sa pagbansay (80% sa datos) ug usa ka set sa pagsulay (20% sa datos).
Naghimo kami usa ka neural network nga adunay daghang mga layer sa mga neuron. Ang input layer nagkuha sa mga pulong nga hugpong sa mga pulong, ang mga tinago nga mga layer nagproseso niini nga datos, ug ang output layer nagtagna nga ang balanse sa pitaka mas labaw pa sa zero.
Dayon among gibansay ang modelo pinaagi sa pagpakaon sa dataset sa pagbansay isip input ug pag-adjust sa mga gibug-aton sa neural network aron mamenosan ang sayup nga panagna. Gisubli namo kini nga proseso sa makadaghang higayon gamit ang pamaagi sa pag-optimize sama sa stochastic gradient descent.
Pagkahuman sa pagbansay sa modelo, gisulayan namon ang katukma niini sa usa ka set data sa pagsulay. Gipakaon namo ang test dataset isip input sa modelo ug itandi ang gitagna nga mga balanse sa aktuwal nga mga bili. Pananglitan, ang modelo nagtagna sa usa ka posible nga "positibo" nga balanse sa pitaka alang sa usa ka hugpong sa mga pulong ug gitandi kini sa aktwal nga balanse sa pitaka sa Bitcoin.
Aplikasyon sa Genetic Programming sa AI Seed Phrase Finder software
Ang genetic programming usa ka pamaagi nga naggamit sa genetic algorithm aron mabag-o ang mga programa sa AI generator module nga makahimo og bag-ong mga pulong sa binhi. Kini nga pamaagi nagtugot alang sa awtomatik nga pagmugna ug pagpaayo sa kasamtangan nga mga pulong sa binhi nga walay manual tuning.
Ang proseso sa genetic programming nagsugod sa paghimo og random nga populasyon sa mga programa nga makamugna og mga pulong sa binhi. Ang mga programa girepresentahan isip mga kahoy, diin ang matag node nagrepresentar sa usa ka operasyon o function.
Sunod, ang matag programa gi-evaluate base sa usa ka pre-defined criterion, sama sa pagsusi sa balanse sa pitaka alang sa balanse nga labaw sa zero. Ang software nga makamugna og mga pulong sa liso nga adunay positibo nga balanse makadawat og mas taas nga mga marka.
Sunod, ang crossover nga operasyon mahitabo, diin ang mga pinili nga mga programa gihiusa pinaagi sa pagbayloay sa mga bahin sa ilang mga kahoy. Pananglitan, ang usa ka programa makapasa sa iyang mnemonic phrase generation function ngadto sa laing programa.
Human sa crossover, mahitabo ang mutation operation, diin ang pipila ka bahin sa mga kahoy sa bag-ong mga programa random nga giusab. Pananglitan, ang usa sa mga programa mahimong random nga makadugang usa ka bag-ong operasyon sa kahoy niini.