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目前比特币交易平台有可能进一步受到国家监管，很有可能出现的现象是，不能进行法币交易，只能进行币币之间交易，那么我们要将代币换成法币。我们可以了解 一下，LocalBitcoins 这个交易软件。具体操作如下：
    在LocalBitcoins购买比特币的过程就像是去菜市场菜一样，在一个个“档口”标记着要卖出的比特币的价格，购买者如果认可“档口老板”的出价就在这里购买，完成交易。

1、卖出比特币

登录网站https://localbitcoins.com/zh-cn，点击左上解的出售比特币，前面依然是搜索模块，根据自己的需求设置好搜索条件，过滤完之后，就看到了符合条件的“求购”信息了

在符合条件的搜索结果中选择自己中意的一项（例如收购价高的），点击右侧的“卖出”，进入卖出页面。

出售比特币的页面与购买比特币的页面类似，左侧信息依次为求购者设置的比特币收购价格、付款方式、用户名、用户评价得分、交易限额（想收购价值多少钱的比特币）、所在地、付款期限等。

下面是你想卖出多少比特币，这里也是有两种方法确认，如图2中的（1）和（2），比如读者想卖给这个求购者4000元的BTC， 则在（1）处输入4000，页面会自动在（2）处计算出可以卖出多少个BTC。
而如果在（2）处输入要卖出的BTC数，页面也会在（1）处计算出价值多少钱。

页面的右侧为收购者写的交易条款，一般是收购者想如何交易等信息。

信息填写好之后，点击绿色的“发送交易请求”按钮，发送该交易请求。之后买家会要求用户提供付款详细信息（例如，如果想要使用微信交易，买家会要求提供微信号或收款二维码等）。当你向买家提供付款信息后，买家会付款并进行确认。

如果确认帐户已收到资金，就可以放行比特币了。注意不要在收到付款之前发放比特币，因为比特币交易不可逆，一旦把比特币发送给买家后将无法取回，即使没有收到买家的付款。

确认收到付款后，可以向下滚动页面，点击绿色的“发放比特币”（Release bitcoins）按钮，将比特币从交易托管中放行给买家，完成交易。

2、发布交易

发布交易指的是发布一个购买或出售比特币的交易广告。例如《LocalBitcoins详细教程1 - 注册、认证与购买比特币》一文中提到的购买比特币，以及本文中的出售比特币，都是从别人发布的交易广告中购买或出售，而发布交易就是我们自己发布一个这样的广告。

点击网站左上角的“发布一个交易”，进入发布交易页面。

页面可以看到大大的提示“创建一个比特币交易广告”，下面是一些提示信息，建议新用户或者感兴趣的读者可以仔细看一下。

接下来是发布广告的一些规则和要求。

里面写明了相关的手续费用等信息，例如每笔交易都会收取广告主1%的总交易额。

接下来就是要发布广告的具体信息了。首先是交易的类型和交易所在地。

一共包含四种类型，本地出售或购买比特币，以及在线出售或购买比特币。读者可以根据自己的实际情况选择，一般用得最多的是在线出售比特币，本文就以此为例，这里选择“在线出售比特币”。
所在地指定想要交易的国家。

可以看到，在选择了“在线出售比特币”之后，“所在地”的下方面出现了一项新的，即“付款方式”，默认为“国内银行转账”，在下拉菜单中可以选择其他方式，如我们常用的支付宝、微信等。

接下来是交易价格相关的信息填写。

货币处选择要交易的计价货币类型，默认是美元（USD），如果想使用人民币计价，这里可以选择CNY，选择好之后，“计价公式”部分会自动替换为对应该货币类型的公式。

通过高于或低市场价的溢价有可能吸引更多的交易者，这里可以读者自己的兴趣填写。

最大与最小交易额，相信看过《LocalBitcoins详细教程1 - 注册、认证与购买比特币》这篇文章的读者不会陌生，即每一笔交易的最大或最小限额。

再往下是交易相关的一些其他信息，如交易在一周中每天的开放时间，交易条款等。

在“开放时间”一项中可以选择一周中每天的开放时间，如这里选择了星期天的早9点到晚6点。读者可以根据自己的实际情况选择。

“交易条款”这一项不再过多解决，不同的人有不同的写法，读者可以参考上一篇文章。

接下来是在线出售选项。

其中的每一项的右侧都有比较详细的说明，本文不再复述，读者可以参考这个说明。

接下来是流动性选项和安全选项。

不过需要提示一下的是，在安全选项下的各项，读者可以根据自己的安全预设来选择，特别是新交易者，为了在一定程度上降低一些风险，可以选中“需要短信验证”，以及最后一项“仅限受信任的交易者”， 这些交易者一般已经有过大量交易且为诚实交易，被对方交易方标记为受信任，相对来说风险会低一些。

所有这些内容填写完成之后，就可以点击蓝色的“发布交易广告”按钮，发布这条广告了。

显示的内容与我之前的设置一致，各项信息都比较清晰，让人一看就明白想交易多少，怎么交易，以什么方式交易。其中“价格”一项并不是我设置的，而是网站根据当前的市场价自己生成的。

在右侧有一个链接“编辑您的交易广告”，可以对已发布的广告进行编辑。

编辑广告页面的最上面部分，用户可以根据自己的情况，选择“删除”这条广告，或者暂时隐藏这条广告，也就是点击把“激活状态”后面的小方框，将对勾去掉，然后点击页面下文的“保存”按钮。

页面的中间是对广告内容的编辑，与发布交易广告前所编辑的内容完全一样，本文不再列出。

页面再下面的内容，是对该条广告的推广相关内容。

根据页面，可以看到这条广告可以作为横幅链接到微博等网站，或者作为论坛的签名，甚至可以做成纸传单（PDF格式），下载后打印分发。看来网站为用户想得很周到。

如果想删除广告，可以点击该页面的前面的“删除”按钮，网站会进一步确认是否删除。

点击“是的，删除”按钮，广告就被删除了，页面会自动跳转到控制面板页面。

控制面板显示了用户的所有广告和交易情况，本文不再一一列出，读者可以自己查看。

最后，LocalBitcoins的中文支持在所有这些常规交易所、场外交易所中绝对是数一数二的，各位读者如果有什么问题，可以多多参考该网站的帮助信息：
https://localbitcoins.com/faq
https://localbitcoins.com/guides

ps: 这个网站不能贴图是硬伤。。。无图无真相。。。

目前点到点的传输链路亟待优化，网络传输环境复杂如卫星、3G、光纤混合，跨运营商、跨地区传输等都给网络带来一定的挑战，容易出现链路丢包延迟大，影响网络质量，大大降低用户体验。传统的网络流量调试方式包括（广域网、园区网，局域网）大都是简单针对传输层数据进行分析和固定的网络流量调试算法，且改进后的算法都是模拟软件运行的结果，与现实传输情况还存在一定的差距。

    基于AI的SDN流量调试优化架构从大数据的角度突破，不仅仅对传输层数据的分析，而是进一步采集应用层的数据，从更广的更智能的方式分析和预测网络传输的状况，实现提前加载流量调试策略并实时纠正。通过AI跟踪传输层代理服务器及时完整地采集传输层和应用层数据，并解析还原提炼出关键参数指标。数据分析过程采用数据挖掘方法，针对不同的场景模式，不同的用户分析得出流量整体趋势，流量高峰期间用户访问发生丢包、拥塞等情况。这些数据分析的结果，并形成预测策略，对于传输层算法的改进都提供了重要的数据支撑。基于AI的SDN流量调试方式的改进，一方面通过大数据分析不同的网络环境调度合适的流量调试算法，另一方面能过SDN（软件定义网络）控制器通路由转发策略下载到下层代理，实现流量智能调试，使网络宽带利用率更高，网络传输更顺畅，用户上网体验更好。

网络结构图如下：（由于目前网站还不能贴图，我就发图片URL。@晕哥，加油，下版本能做贴图贴图。。。）

http://59.36.19.70:8092/pic/sketch.png
http://59.36.19.70:8092/pic/structure.jpg

就Internet而言，其是一种基于提供尽最大努力服务的网络，采用TCP、UDP传输协议的数据流量要占Internet整体的95%以上，因此我们只要针对TCP、UDP协议的流量数据进行采集和分析。基于AI的SDN流量调试优化架构主要由前端代理路由器、数据参数采集系统、SDN控制系统和AI（人工智能）平台/数据中心分析系统组成，具体说明如下：
（1）前端代理路由器
前端代理路由器是整个数据采集的源头，通过将代理服务器部署在传输层，才能保证数据收集的及时性和完整性。代理路由器采集的数据主要包括传输层和应用层数据，掌握整体网络线路上下行流量的运营情况，提取用户的行为特征和访问习惯。

（2）数据参数采集系统
数据参数采集系统是将从传输层代理服务器抓取的报文数据进行深度解析，实现对传输层数据和应用层数据的存储。其中传输层数据包括源ip、目的ip、源端口、目的端口、传输包的数量、丢包数量、RTT时延等参数。应用层数据包括用户访问时间、地点、访问内容类型等参数。

（3）SDN控制系统
SDN控制器是软件定义网络（SDN）中的控制系统负责流量控制以确保智能网络流量调度，管理网络中所有设备，虚拟整个网络为资源池，根据用户不同的需求以及全局网络拓扑，灵活动态的分配资源。SDN控制器具有网络的全局视图，负责管理整个网络：对下层代理，通过如OpenFlow等协议与底层路由器进行通信，如收集下层代理信息，及推送最新的路由策略；对上层AI分析系统，通过开放接口向应用层提供对网络资源的控制能力，如上报数据，要接收路由策略文件等。

（4）AI（人工智能）平台/数据中心分析系统
AI（人工智能）平台/数据中心分析系统 是整个系统的核心模块，分析采集的数据，实现未来流量的预测和调度。该分析系统将数据挖掘方法如数理统计方法、回归分析、相关性分析等方法应用于数据分析中。基于大数据的分析不仅仅是网络传输层的数据，还对访问用户的访问习惯、访问应用、访问时间、地点等应用层数据进行了关联分析。将传输层的数据与访问用户应用层的数据结合，特别是流量出现高峰值时，对此时网络的丢包状态、拥塞情况分析，制定更智能路由规则或流量调试策略，下发到SDN控制器，从而最终推送到控制目标路由器。系统主要用的人工智能算法有K means，朴素贝叶斯，K最近邻分类算法PageRank，C4.5等来进行多角度分析和预测。

本架构适用于各种区域网内进行流量调试，依据应用场景分类，传输层和网络层关键指标数据结合分析，获得流量高峰值时拥塞控制的真实状况。这有助于预测未来网络流量拥塞控制。通过对比实验分析可知，PageRank算法结合朴素贝叶斯算法进行流量预测策略进行流量调度，在园区网的表现情况是整体传输速度提升30%，整体丢包率下降50%。

但难点是人工智能处理AI数据准确中心预测性和快速实时调整的高性能要求，因为根据历史大数据来预测流量调试能适应一般情况下的流量调试要求，但突发流量出现时，如突发事情，某链接传输较拥堵需要快速将新策略推送到SDN控制器并下发到代理路由。

期待更多人工智能大神提供调试算法，感激不尽 。。。