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早安，Degens！

谁将执掌全球“印钞机”？美联储下一任主席终极预测
尘埃即将落定，下周揭晓悬念！

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🔴 黄金价格持续上涨，突破每盎司4000欧元。

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🌏 全球格局或将发生转变……
一个静悄悄的警告。
一个强烈的暗示。
🏦 花旗发出警报：
日本日元疲软可能迫使日本银行
在2026年进行多达三次加息
这不仅仅是日本的故事。
它是全球流动性的话题。
📉 脆弱的日元施压政策
📈 利率上升改变资本流向
⚡ 市场快速重新定价风险
接下来会发生什么？👀
🌐 全球投资者开始重新平衡
🏛 传统市场感受到压力
💡 另类资产成为焦点
那么加密货币呢？
它在货币转型中繁荣。
🧠 当法币信心动摇
💎 稀缺性变得有吸引力
🚀 去中心化资产进入聚光灯
资本并未消失——
它在移动。
大户在图表前观察宏观信号
机构关注流动性，而非情绪
散户跟随动量
日本银行收紧政策可能意味着
更少的套利交易
更多的波动性
更多的机会
这可能成为下一个宏观催化剂
重塑加密周期。
一种货币。
一次政策转变。
一波潜在的数字资产浪潮。
关注宏观洞察、流动性流向和早期加密叙事 🚀
保持信息灵通。保持提前。保持领先。😍💓#GateLaunchpadIMU $GT

在过去的24小时内进行了一些交易——成功关闭了一小部分多头仓位，并抓住了因提前进入第二个仓位而被清算的机会

第一个全部答对
心怡v你 10u🫰
根据名称调酒
第一题：二百五
第二题：沙X东X
第三题：鸡你太美
第四题：你没事吧
材料：
格瓦斯、王老吉、乌龙茶、沙棘汁、芭乐汁、纯牛奶、二锅头、百事可乐、雪碧、果冻、乌梅、草莓奶昔、茅台、马蒂尼
提示：名称字数即需要的材料数量
来挑战吧
我答错了三次才通关🤣

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很高兴今天#加密市场是绿色的🫡
我们喜欢GREEEEEENNNNNN 💹💰💸💵

🇺🇸 ERIC TRUMP 说利润将从黄金流向比特币
它即将到来 🚀

短线合约交易的部分经验细节总结：
1.日常总仓位占比不超过25%。
2.每天睡觉前进行一次仓位巡视。仓位巡视中要对委托单和现有仓位做综合评估。
3.坚持尽可能多的远离强平。只要仓位安全，才能稳扎稳打，不断实现平稳的积累。
4.严格遵守交易纪律。提前在支撑压力点附近止盈，而不是刻意去追求最高/低点止盈。那样容易被动和利润回吐。#加密市场回调 $BTC ‌

1. 庆庆马币，吉庆添财
2. 庆庆在手，马年暴富
3. 庆启新岁，马币纳福

加密货币市场概览：2026年1月 - 贸易紧张与机构变动引发的波动
2026年初，加密货币市场经历了显著的波动。全球市值已降至约3.13万亿美元，近期交易中下降了约3%。此次回调源于宏观经济发展对风险资产的压力。
比特币(BTC)在亚洲交易时段曾跌破92,000美元后，已稳定在93,000美元左右。过去一天内，受市场情绪影响，价格下跌了大约2-3%。以太坊(ETH)也走出类似走势，交易价格接近3,210美元，下降约3-4%。其他主要山寨币，包括Solana，遭遇更大幅度的下跌，有的下跌超过8%。
此次下跌的主要驱动因素是美国总统特朗普提出对包括丹麦、挪威、瑞典、法国、德国、英国、荷兰和芬兰在内的几个欧洲国家征收新关税。这些关税计划于2月开始，初始为10%，可能在6月升至25%，与格陵兰的持续争端有关。这一升级加剧了全球贸易战的担忧，促使投资者减少对加密货币等风险资产的敞口。此公告引发了大量清算，抹去了数亿美元的仓位，加剧了抛售潮。
尽管短期压力依然存在，但一些积极的信号仍在。机构对比特币和以太坊现货ETF的兴趣依然明显，尽管近期资金流动表现不一。分析师指出，传统的四年加密周期，主要由比特币减半驱动，可能正因机构产品如ETF的影响而发生变化。这一变化导致市场的同步性减弱，大盘资产表现出韧性，而小型代币则滞后。
展望未来，2026年或许会出现复苏的机会。一些预测认为，如果支持因素齐全，

$GAT 先明确核心结论：GAT（图注意力网络）是GNN的重要分支，核心是用注意力机制动态分配邻居权重，解决GCN等固定权重的局限，兼顾自适应、可并行与可解释，适合异质/动态图与节点分类等任务，但存在计算与过拟合风险。以下从原理、优劣势、应用与实践要点展开。

一、核心原理（一句话+流程）

- 一句话：节点学会“更关注哪些邻居”，用注意力权重加权聚合邻居信息，得到更精准的节点表示。
- 计算流程：
1. 线性变换：节点特征通过权重矩阵投影到新空间
2. 注意力计算：用自注意力算邻居间相关分数，经softmax归一化
3. 加权聚合：按注意力权重聚合邻居特征，加自环保留自身信息
4. 多头增强：中间层拼接多头输出扩展维度，输出层取均值提升稳定性

二、核心优势（对比GCN）

- 自适应加权：无需依赖图结构，数据驱动学权重，更贴合复杂关系。
- 高效并行：邻居权重可独立计算，不依赖全局邻接矩阵，适配大规模与动态图。
- 可解释性强：注意力权重可可视化，便于分析关键连接与决策依据。
- 归纳能力好：能处理训练时未见过的节点与结构，泛化性更优。

三、局限与风险

- 计算成本高：随邻居数增多而上升，处理超大规模图需采样优化。
- 过拟合风险：多头注意力参数多，易在小样本上学习到噪声模式。
- 边信息利用弱：原生GAT较少直接建模边特征，适配异质图需扩展（如HAN）。
-

据报道，CardoneCapital 又购买了价值 $10 百万的 (105+ 比特币)，在许多其他人抛售时进行购买。
Grant Cardone 正在将房地产收入与比特币相结合，以在计划于 2026 年上市之前打造长期价值。

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