<区块链生存训练>2.0于2018年2月28日在我的知识星球里发布.时过1年多,很多内容又过时了,准备修改新的版本,现在把PDF公布出来. 下载地址: 链接: https://pan.baidu.com/s/1QmENCssdW1z69C98hdoIeA 提取码: vggd =============== 下面是以前写的介绍. 2017年10月12日,<区块链生存训练>1.0版正式发布,一转眼四个多月过去了,币圈里流行一句话“币圈一天,人间一年”,在1.0发布之后的四个多月里,发生

本章我们从fabric v1.0的e2e_cli示例开始分析整个启动过程以及在过程中的一些配置文件 首先呢,还是确保你的基本环境已经搭建完成,v1.0源码和镜像也都下载完毕 fabric启动过程中的相关脚本文件解析 network_setup.sh脚本文件 在源码目录下的network_setup.sh文件是官方提供的快速部署测试的一个自动化脚本,接下来我们看一下在启动这个文件时都做了什么: 在上图中我们只是截取了启动函数,在这个函数中可以清楚的看出在启动中调用了generateArtifact

前言:最近项目涉及到超级账本,在有些理论知识的基础上,需要整一套环境来. 这是一个特别要注意的事情,笔者之前按照网络上推荐,大部分都是推荐ubuntu系统的,于是下载Ubuntu系统(16.04.5和18.04都试试),遇到各种问题,一直不能成功,大概花了好多天,一直不成功,后来都要放弃了,但是心有不甘,又下载centos7,只花了一天,就成功了,所以在这里使用centos7系统.在这个还是要感谢各位大神的博客,感激之情溢于言表. 上个截图来表达喜悦的心情 这是一张成功的截图. 套话不多说,直接

相对与v0.6版本来说,1.0版本改变较大,此处不多说,只是将小白自己搭建1.0环境的过程分享给大家.希望对大家能有所帮助! 这一篇可能对前面的环境搭建会写的有些粗略,如有疑问,可阅读上一篇V0.6版本的环境搭建详细步骤. 一.环境准备 云服务器(CentOS7.2) Go语言环境 docker安装 docker-compose安装 二.环境搭建 更新yum 保证我们安装的软件包都是最新版本的:升级所有包同时也升级软件和系统内核 yum -y update 安装Go语言环境 Go中文网:http

引自:https://blog.csdn.net/huobanjishijian/article/details/76212214 原文:https://github.com/tesseract-ocr/tesseract/wiki/TrainingTesseract-4.00 tesseract 4.0之后开始使用机器学习来进行字符识别,其训练模型的方法与以前的版本有所不同,现将其官网的手册翻译如下 (未完成)   一.引言 Tesseract 4.0中包含了一个新的基于神经元网络的识别引擎,

1.转载:Optane Memory 2.构成SSD的主要IC有主控芯片和NAND闪存,SLC.MLC和TLC三者都是闪存的类型 需要说明的闪存的寿命指的是写入(擦写)的次数,不是读出的次数,因为读取对芯片的寿命影响不大. 首先就要说说TLC是什么.简单来说TLC就是一种成本上相对比较偏向性价比的闪存颗粒 SLC MLC TLC规格对比 TLC其实只是一个形容词,我们所说的TLC指的是TLC闪存,而其中的TLC指的是Triple Level Cell,直接翻译过来叫做3阶单元,比较通俗的意思就是

创世区块配置文件genesis.json的格式解读 中文网站上关于genesis 的解析大多数都来自于这个Gist:Ethereum private network configuration guide. (github.com),但实际上genesis 中的配置项还有一些其他内容. 首先,genesis.json 是Geth 工具用来创建创世区块以及区块链的配置文件,genesis.json 并不是创世区块本身. 查阅Geth 文档,在Using Geth/ Connecting To Th

很多人迷惑于区块链和以太坊,不知如何学习,本文简单说了一下学习的一些方法和资源. 一. 以太坊和区块链的关系 从区块链历史上来说,先诞生了比特币,当时并没有区块链这个技术和名词,然后业界从比特币中提取了技术架构和体系,称之为区块链技术.从比特币提取的区块链技术称之为区块链1.0时代,那个时候的应用主要以电子货币和去中心化交易为主,比如各种山寨币.而以太坊将区块链带入了2.0的时代,区块链2.0不是推翻了1.0,而是在1.0的基础上实现了区块知晓.价值知晓.图灵完备,并进行了细节优化,从而形成了以

概述 对初学者,首先要了解以太坊开发相关的基本概念.   学习以太坊开发的一般前序知识要求,最好对以下技术已经有一些基本了解: 一种面向对象的开发语言,例如:Python,Ruby,Java... 前端开发语言:HTML/CSS/JavaScript Linxu命令行的使用 数据库的基本概念 项目简介 我们构建一个去中心化的(Decentralized)投票应用.利用这个投票应用, 用户可以在不可信(trustless)的分布环境中对特定候选人投票,每次投票都会被记录在区块 链上:   所谓去中

num_epochs=1 num_archives=64 args.num_jobs_initial=3 args.num_jobs_final=8 num_iters=2*num_epochs*num_archives/(args.num_jobs_initial+args.num_jobs_final) =2*1*64/(3+8)=12     3,3,4,4,5,5,6,6,6,7,7,8 64 archives 6*24=144 iteration 0, 3 GPUs # 并行化训练 n

相关介绍:Redis从3.0版本开始支持集群! 集群一般由多个节点组成,节点数量至少6个才能保证组成完整高可用的集群. 每个节点需要开启配置文件中的cluster-enabled yes,让Redis运行在集群模式下. 测试环境:资源有限,这里使用3台虚拟机模拟6个节点(用端口区分),每台虚机2个节点,如下图:   注意:Redis默认端口:6379,这里方便起见,设定从7001~7006来区分6个节点. 操作步骤: Redis下载官网:https://redis.io/ 1. 节点准备 每台机

tensorflow #-*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2017/12/19 14:36 # @Author : Z # @Email : S # @File : 1.0testTF.py #用于表示取消编译时的错误信息*会出现编译错误 import os os.environ[' import tensorflow as tf import numpy as np #创建模拟数据--随机数 x_data=np.random.rand(100).astype(np

https://blog.csdn.net/self_realian/article/details/78596261 一.什么是模型 为什么我们要在项目中使用模型,其实我们知道,我们可以直接在控制器中进行数据库的增.删.改.查,其实已经能基本完成我们的需求,但是,为什么还要有模型的存在呢? 比如说我们现在要做一个用户注册的操作,用户注册我们可能用两个表来保存用户的信息,一个是user表(保存用户基本信息),一个是user_info表(保存用户扩展信息,比如爱好等等),如果我们现在直接在我们的控

比特币是区块链应用最早的场景,随着比特币安全稳定运行多年以后,数字货币的场景应用遍地开花,各种山寨币泛滥,通过ICO(Initial Coin Offering 首次币发行)就能融到大量资金,上市后的数字货币就像股票一样可以进自由交易,这类应用主流称为区块链1.0.       技术人员通过对比特币等数字货币的技术研究,梳理出数字货币中涉及的各类技术,如加密算法.端对端传输.共识算法,提炼并形成区块链架构理论:在区块链1.0架构的基础上,加上智能合约,应用扩展到金融领域,解决跨境支付与结算.证券

tensorflow训练验证码识别模型的样本可以使用captcha生成,captcha在linux中的安装也很简单: pip install captcha 生成验证码: # -*- coding: utf-8 -*- from captcha.image import ImageCaptcha # pip install captcha import numpy as np from PIL import Image import random import cv2 import os # 验

概述 对初学者,首先要了解以太坊开发相关的基本概念.   学习以太坊开发的一般前序知识要求,最好对以下技术已经有一些基本了解: 一种面向对象的开发语言,例如:Python,Ruby,Java... 前端开发语言:HTML/CSS/JavaScript Linxu命令行的使用 数据库的基本概念 项目简介 我们构建一个去中心化的(Decentralized)投票应用.利用这个投票应用, 用户可以在不可信(trustless)的分布环境中对特定候选人投票,每次投票都会被记录在区块 链上:   所谓去中

ERNIE是百度自研的持续学习语义理解框架,该框架支持增量引入词汇(lexical).语法 (syntactic) .语义(semantic)等3个层次的自定义预训练任务,能够全面捕捉训练语料中的词法.语法.语义等潜在信息. ERNIE2.0实现了在中英文16个任务上的最优效果,具体效果见下方列表. 一.ERNIE2.0中文效果验证 我们在 9 个任务上验证 ERNIE 2.0 中文模型的效果.这些任务包括:自然语言推断任务 XNLI:阅读理解任务 DRCD.DuReader.CMRC2018:

TensorFlow Models GitHub:https://github.com/tensorflow/models Document:https://github.com/jikexueyuanwiki/tensorflow-zh CIFAR-10 数据集 Web:http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html 目标:(建立一个用于识别图像的相对较小的卷积神经网络)对一组32x32RGB的图像进行分类 数据集:60000张32*32*3的彩色图片,其

想了解相关区块链开发,技术提问,请加QQ群:538327407 FISCO BCOS 基础安装教程:https://fisco-bcos-documentation.readthedocs.io/zh_CN/latest/docs/installation.html 官方文档:https://fisco-bcos-documentation.readthedocs.io/zh_CN/latest/docs/tutorial/sdk_application.html 环境准备:腾讯云服务器 ubu

EOS进入大众视野并且受到热议已经有一段时间了,各种热捧和争议过后,是时候让我们静下来搞清楚EOS到底是一个什么样的产品.本文从技术角度深入的分析EOS底层设计,从源代码入手,一层层揭开EOS区块链底层逻辑的神秘面纱. 本文的目的是深入解析EOS的源代码,所以是“探底”的工作,而不是展现“全貌”,读者最好对EOS的一些顶层设计原理有所了解,如果您想充分了解这部分内容,请参阅EOS的白皮书(https://github.com/EOSIO/Documentation),含中文翻译. EOS区块链内