上一期我们分享了在 Ethereum 平台上进行 Merkle Proof 问题分析的实践。本期我们主要讨论区块链爱好者们都非常关心的话题——共识算法。...以 Ethereum 的 Ethash 为例，我们将从 Ethash 算法、DAG（有向无环图，Directed Acyclic Graph） 的生成几个方面逐一介绍。...---- Ethash 简介 Ethash是 Ethereum 1.0基于 POW（工作量证明）的共识引擎，也叫以太的挖矿算法。其前身是 Dagger 算法和 Hashimoto 算法。...Ethash 算法需要区块头和 DAG，通过不停尝试不同的 nonce，来计算满足难度值要求的hash。 Ethash 算法 1. 算法流程 ?...算法代码 ? ? DAG 的生成 要生成 DAG 需要先生成一个 Cache，再基于 Cache 生成 DAG。 1. DAG Cache 的生成 ?
图片源自网络 本体不仅深耕技术研发，还致力于区块链技术的产品落地，加强线上与线下的联结，促进价值的流通。...在数字资产领域，本体为韩国领先数字资产内容平台 OGQ 提供版权上链方面的技术支持，帮助内容创作者实现版权保护。 本体在做的，还不止这些。...在移动出行领域，本体与梅赛德斯奔驰的母公司戴姆勒联合研发 Welcome Home 应用程序，融合数字身份等前沿技术为汽车驾驶者带来全新驾驶体验。...这便是本体的 ONT & ONG 双通证模式，为本体基础设施服务的逻辑。这样的模式可以应用于链上链下，在 Metaverse 的经济系统中充当循环通证，助力整个价值生态的构建。...同时，本体一直在持续调研 Layer 2技术最新进展，探索本体和以太坊 Layer 2的集成，致力于打通本体和以太坊之间的技术和生态壁垒，让以太坊上的用户也享受到本体一样高效低价的体验。
谢谢！
本期，我们将结合当下的热点话题——Metaverse （元宇宙），探究本体与 Metaverse 会擦出怎样的精彩火花。 2020年初的“百年未有之变局”至今仍深刻影响着这个世界。...本文以此为基础，探讨当本体遇到 Metaverse，将擦出怎样的精彩火花。 01 身份 首先，我们可以从「身份」入手。 在这个互联网时代，数据泄露为我们敲响了身份安全的警钟。...本体给出的答案是「去中心化身份框架 ONT ID」和「用户自主管理的评分体系 OScore」，能够解决身份和信用的问题。接下来，我们展开来说。 ?...与此同时，本体研发的 DDXF（分布式数据交换框架）提供了一种通过去中心化来交换数据的方法，与 ONT ID 相辅相成，共同提升用户隐私保护能力。...在 Metaverse 中，本体提供的去中心化身份 ONT ID，能实现虚拟世界不同场景的即时穿梭，也充当现实世界和虚拟世界的通行证。而信任问题无论在线上还是线下，都关乎整个社会的正常运行。
，我们以OWL语义为基础，结合金融领域专业知识，融合超图概念和事件5W（When，where，Why，What，Who）定义构建了可通用化的金融时序超图本体模型（Finanical Temporal Hypergraph...图1 金融时序超图中的超边定义 （2）构成超边的普通图拓扑结构 构成超图的普通边是具有传递性的边和具有共指性的边所形成的边的集合（子图），我们称这些普通边为“超边成份边”。...最后，根据传递性或共指性边是否可以存在于多个子图中，我们将构成超边的成份边分为融合成份边和共享成份边两类，其中融合成份边指其形成的链、环、星状子图中的任意一条成份边与其形成的超边之间不存在多对一关系（图...图2 普通图特殊拓扑结构 图3 普通图特殊拓扑结构构建超边 图4 融合超边和共享超边 根据构成超边拓扑结构的普通边特性，金融时序超图的超边成份边定义如图5所示 图5 金融时序超图的普通边定义 （...3）事件时序表示 本文依据事件5W（When,Where,Why,Who,What）概念，将事件知识概括为事件元数据（包含时间信息在内）和事件内容两部分，其中事件元数据（包含事件概念本身）利用现有本体模型进行描述
Schnorr 签名 Schnorr 签名是由德国著名密码学家 Claus Schnorr 在上世纪八十年代发明的一种数字签名算法。该算法一直受专利保护，直到 2008 年才到期。...和其它数字签名算法一样，Schnorr 算法也包括三个步骤： 密钥生成。该步骤的输入是一个安全参数，比如签名长度。它的输出是一个公私钥对，其中私钥用来签名，公钥用来验证签名； 签名。...Schnorr 签名算法也是定义在群上： 假定我们拥有一个素数阶 的群 ，它的生成元是 ，并且该群上离散对数问题是困难的。...结语 Schnorr 签名算法的引进给区块链系统带来了更多优秀的特性，比如 BIP - 340 中提到的更具隐私性的多签方案等。...我们也将在以后的技术视点中对 Schnorr 签名算法在区块链系统中的应用作进一步了解
本体与知名代码审计机构慢雾科技合作发布的《本体安全漏洞与威胁情报赏金计划》持续进行中，上报单个有效漏洞奖励最高可达12,000美金，受到大量开发者关注。...上一期，我们展开了本体 EVM 合约开发流程演示。相信大家已经跃跃欲试，计划在本体上搭建自己的去中心化应用了。...第五部分 Web3 API 参考 由于以太坊与本体交易的结构体和存储结构存在差异，目前本体只支持了以下 RPC 接口。...至此，“关于本体 EVM 合约开发，你必须知道的事“系列完结。...别忘了，本体 EVM 兼容公测已向全球开发者开放，与慢雾科技合作的“安全漏洞与威胁情报赏金计划”也在持续进行中，上报单个有效漏洞奖励最高达12,000美金。
但是其中一类方法非常特殊，我们称为多模型融合算法。融合算法的意思是，将多个推荐算法通过特定的方式组合的方法。融合在推荐系统中扮演着极为重要的作用，本文结合达观数据的实践经验为大家进行系统性的介绍。...常见的多模型融合算法 达观数据的众多实践发现，多模型融合算法可以比单一模型算法有极为明显的效果提升。但是怎样进行有效的融合，充分发挥各个算法的长处？...这里总结一些常见的融合方法： 1）线性加权融合法 线性加权是最简单易用的融合算法，工程实现非常方便，只需要汇总单一模型的结果，然后按不同算法赋予不同的权重，将多个推荐算法的结果进行加权，即可得到结果：...比如如果某个场景用算法A效果较好，另外一种场景用算法B效果较好，线性融合的方式在这种情况下不能取得好的效果。...往往容易犯的错误是基础算法用的一些词典使用了全部的数据，这会使得融合算法效果大打折扣，因为相当于基础算法已经提前获知了融合算法的测试数据 3）基础算法的区分度越好，融合算法的效果越好，比较不容易出现过拟合
上周，本体宣布支持 EVM 的测试网正式部署并向全球开发者开放 EVM 兼容公测。...同时，与知名代码审计机构慢雾科技合作发布《本体安全漏洞与威胁情报赏金计划》（https://slowmist.io/en/ontology/）正式启动，上报单个有效漏洞奖励最高可达12,000美金。...上一期，我们介绍了在本体上开发和部署 EVM 合约的工具，以及如何使用 MetaMask 插件数据客户端来管理以太坊数据客户端。这一期，我们将为您带来本体 EVM 合约开发流程演示。...第四部分 EVM 合约开发流程演示 下面我们将使用 Hardhat 工具来演示在本体网络中开发部署和测试 EVM 合约的完整流程。...下期，我们将为您提供 Web3 API 参考，并教您如何使用 Ontology Bridge 本体跨链桥实现本体数字资产与以太坊数字资产的一键互跨，敬请期待。
欢迎关注软硬件融合： 编者按 之前文章中，我们介绍过复杂计算的概念，今天又给出了一个新的概念：融合计算。两者的区别在哪里？复杂计算是对需求的描述，而融合计算是对解决方案的描述。...很多计算解决方案，聚焦具体算法、具体场景，而忽略了变化、迭代，以及平台和生态的建设： “不谋万世者，不足谋一时”。...业务应用（算法）：业务场景算法优化、算法的并行性优化等；以及系统的灵活性和可编程性设计；系统的控制和管理、系统的扩展性等。...融合计算 = 异构融合 x 软硬件融合 x 云边端融合 融合计算是在三个维度融合基础上的再融合： X轴，异构融合。通过异构融合计算，把各类异构算力的价值发挥到极致。 Y轴，软硬件融合。...Z轴，云边端融合。跨算力中心、跨不同云运营商、跨云边端融合的计算。
我们在本体技术视点 | ECDSA中的随机数重用会导致什么问题？中介绍了 ECDSA 数字签名算法中随机数的重要性。...随机数不仅在 ECDSA 这样一个算法中起到重要作用，它更是许多密码机制的安全性保障。...在本期的技术视点中，我们将接着围绕 ECDSA 这一在区块链领域中重要的密码学算法，谈谈 ECDSA 算法中为什么需要对消息的哈希摘要签名，而不是直接对消息进行签名。...总结 ECDSA 是现行大多数区块链系统中的重要算法，利用其不可抵赖等特性可以完成交易发送等功能。因此，我们更加有必要充分认识 ECDSA 算法，了解它在理论和实现上的各个方面。...在本期技术视点中，我们看到在 ECDSA 签名中前置哈希算法的重要性。我们也欢迎小伙伴们和本体技术团队通过各种方式来多多交流相关区块链技术。
介绍在现代科技的发展中，机器学习和生物启发式算法的结合为问题解决提供了一种创新的方式。本文将深入研究机器学习与生物启发式算法的融合，通过一个实例项目展示其部署过程，并探讨这一技术在未来的发展方向。...蚁群算法作为一种生物启发式算法，在解决复杂优化问题方面表现出色。未来的研究方向之一是将深度学习与蚁群算法融合，以期在神经网络的训练过程中获得更好的性能。...同时，将生物学习中的自监督学习原理融入机器学习领域，通过模型自身生成标签进行学习，可以提高模型对无监督和半监督任务的适应能力。这种融合有望推动机器学习模型朝着更加自适应和智能的方向发展。...THE END机器学习与生物启发式算法的融合为解决复杂问题提供了新的思路。通过实例项目，我们展示了如何利用粒子群优化算法优化神经网络超参数。...随着对生物系统更深入的理解和算法技术的不断发展，机器学习与生物启发式算法的融合将在更多领域展现出强大的潜力。我正在参与2024腾讯技术创作特训营第五期有奖征文，快来和我瓜分大奖！
哈哈 内容不能为空！那就写几个字嘚瑟下。。。
Laser–visual–inertial odometry and mapping with high robustness and low drift 原文作者：Ji Zhang 内容提要 本文提供了融合...3D激光扫描数据、摄像机和IMU的一个数据处理框架，来实时估计自身运动，并建立一个对应运动环境的地图。...与传统的使用卡尔曼滤波或因子图优化的方法不同的是，本文采用顺序的多层处理管道，解决从粗到细的运动问题。首先使用IMU测量数据进行运动预测，采用视觉-惯性耦合方法进行估计运动。...由上面的算法本文系统可以实现高频率、低延迟的自我运动估计，以及密集、准确的3D地图生成。此外，该方法能够通过故障模块自动重构来处理传感器的退化。...因此，它既可以在高动态运动的环境中运行，也可以在黑暗、无结构、无结构的环境中运行。
HDR - 高动态范围成像中，我为你介绍了基础的HDR算法，它的目的是将多张照片合理的融合起来，得到最高的动态范围。...我们之前介绍的HDR算法中有两个缺点： 所用到的权重主要是考虑融合后的图像动态范围尽可能高，但对图像中的噪声并没有太关注，甚至可以说它假设图像是没有带噪声的。...而且，一般来说我们会要求在一定的总时间及总的拍摄图像张数的限制下，完成HDR图像的生成动作，这导致忽视了拍摄时间要求的传统HDR融合算法无法得到最佳的结果。...这种方法指出HDR生成算法本质上是一种多帧融合去噪算法，而以前的方法并没有基于噪声模型精确的进行信噪比的优化。...该方法很好的提升了暗区的信噪比，但亮区的信噪比却不如基础的HDR算法——这给了我一个灵感：也许我们每一次进行HDR拍摄时，通过组合不同的曝光时间和ISO值进行融合，在图像的暗区采用上文作者的结果，而亮区采用基础曝光组合的结果
读研究生的时候上了智能控制的课，课上讲了遗传算法、粒子群算法还有模糊控制等等。我对遗传算法非常感兴趣，用MATLAB复现了遗传算法进化蒙娜丽莎，这也是我公众号头像的来源。...本文就来详细的介绍遗传算法的基本内容，以及如何使用遗传算法绘制“蒙娜丽莎”等让你心仪的图片。...它与传统的算法不同，大多数古典的优化算法是基于一个单一的度量函数的梯度或较高次统计，以产生一个确定性的试验解序列；遗传算法不依赖于梯度信息，而是通过模拟自然进化过程来搜索最优解，它利用某种编码技术，作用于称为染色体的数字串...1.2 遗传算法与传统方法的比较 1.2.1 遗传算法与启发式算法的比较 启发式算法是通过寻求一种能产生可行解的启发式规则，找到问题的一个最优解或近似最优解。...； 遗传算法使用概率变换规则，而不是确定的变换规则； 遗传算法工作使用编码参数集，而不是自身的参数集（除了在实值个体中使用） 1.3 遗传算法的计算步骤 图1为利用遗传算法求解工程优化设计问题的流程图
内存管理 结论 欢迎来到数据结构学习专栏~数据结构的奥秘：算法与实际应用的完美融合 ☆* o(≧▽≦)o *☆嗨~我是IT·陈寒 ✨博客主页：IT·陈寒的博客 该系列文章专栏：数据结构学习 其他专栏...❤️ 数据结构和算法是计算机科学的两个核心概念，它们在计算机程序的设计和性能优化中起着至关重要的作用。理解数据结构和算法如何融合到实际应用中，可以帮助开发者编写更高效、更可维护的代码。...第二部分：算法的精粹 算法是解决特定问题的有序步骤集合。算法的设计和分析是计算机科学的重要组成部分。以下是一些常见的算法，它们在不同的应用中发挥着关键作用。 1....搜索算法 搜索算法用于在数据集中查找特定元素。常见的搜索算法包括线性搜索和二分搜索。 1.1 线性搜索 线性搜索是最简单的搜索算法之一，它逐个检查数据集中的元素，直到找到匹配项或遍历完整个数据集。...排序算法 排序算法用于按特定顺序排列数据集的元素。常见的排序算法包括冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序和归并排序。
今天给大家简要分享的是发表在SIGIR2022会议上的一篇关于冷启动推荐算法的短文，其核心思想是通过设计基于上下文的自适应嵌入算法来抵消特征分布的差异，以此将冷启动用户的特征嵌入转化为与现有“热”用户相似的特征状态...现有的深度推荐算法利用用户的内容特征和行为数据来产生个性化的推荐列表，但由于存在以下挑战，使得在冷启动用户身上往往面临着显著的性能下降：（1）冷启动用户可能与现有用户存在非常不同的特征分布。...(2) 冷启动用户的少量行为数据很难被算法有效且高效利用。基于此，本文提出了一个名为Cold-Transformer的推荐模型来缓解以上问题。 图1:本文提出的基于双塔框架的模型示意图。...具体来说，本文设计了一个基于上下文的嵌入自适应模块来抵消特征分布的差异。它将冷启动用户的嵌入转化为类似于正常用户的特征状态，以代表相应的用户偏好。...此外，为了利用冷启动用户的少数行为数据并表征用户上下文，本文建议同时用标签编码对正负反馈的融合行为进行建模，因为这将编码更多的行为信息。
一 报告导读 本文报告主要介绍了对通用智能本体的设想和研究工作，从通用智能本体可迁移性、可扩展性、可群智性三大基本特性进行解读，元操作流的解析、与计算机的类比与学习、人类行为理解知识引擎、动作元操作学习等方面介绍了目前的研究进展...三 报告内容 让我们来看一下当前人类研制的各类机器，服务于各种行业各种情况，而人是通用的智能本题，任何场景都可以做很通用的事情。 ? 我们在思考，作为一个通用智能本体需要什么样的特性呢？...第一是具有迁移性，也就是说面对不同的任务我们用一个本体就可以了，不用专门设计各种本体。另外本体可以打成好几个模块，模块可以独立升级，最后还有群治性，支持增长和支持共享，这是本体的基本特性。 ?...通用智能本体是一个很大的话题，但是具体怎么做？首先，任何人的操作都可以解析成元操作，意思就是不可分割的操作，比如说抓取、插拔等等，这在机器人领域有一定的定义。...我们希望本体一个是类比人类的器官，另外它能类比计算机，因为我们在讲这些事情的时候，经常会讲它模仿人类，但是我们希望它向计算机学习，它的模块是可以被更新的，它有稳定的协议。 ?
数据获取 基于自然语言处理技术的实体抽取（中文命名实体识别平台如TLP、HanLP等均提供了不错的接口），当然也可以根据项目需求采用传统的机器学习或深度学习模型进行抽取、特定领域的新词发现等（难度较高、...（本体对齐） 本体建模 基于protege开源工具（https://protege.stanford.edu/）手工构建本体，依托于protege可以搭建一个支持多人协作的online版的大型本体构建平台...protege的底层是对owl文件的增删改查，依托于owl的本体框架规范，可自行构建对owl本体文件的操作脚本，以实现海量结构化数据的增删改查，提高效率 本体工具 Jena：对于本体文件的接口框架，用于构建系统后端...可以大幅度地提高本体信息的检索速度 Fuseki：Jena提供的SPARQL服务器，也就是SPARQL endpoint（http://central.maven.org/maven2/org/apache.../jena/apache-jena-fuseki/3.8.0/） 后台搭建 基于java的后台框架Springboot，SSM等 利用Jena进行本体数据处理，采用SPARQL作为检索语言 前端 基于Html
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