其他

GAN的介紹 1.GAN的思想 GAN模型由產生式模型（generative model）和判別式模型（discriminative model）組成，這裡以產生圖片為例進行說明。它們的功能分別是： 產生模型G是一個產生圖片的網路，它接收一個隨機的雜訊z，通過這個雜訊產生圖片，記做G(z)。

1.GAN基本思想 產生式對抗網路GAN (Generative adversarial networks) 是Goodfellow 等在2014 年提出的一種產生式模型。GAN 的核心思想來源於博弈論的納什均衡。它設定參與遊戲雙方分別為一個產生器(Generator)和一個判別器(Discriminator), 產生器捕捉真實資料樣本的潛在分布, 並產生新的資料樣本; 判別器是一個二分類器, 判別輸入是真實資料還是產生的樣本。 為了取得遊戲勝利, 這兩個遊戲參與者需要不斷最佳化,

gRPC 是一個高效能、開源和通用的 RPC 架構，面向移動和 HTTP/2 設計。目前提供 C、Java 和 Go 語言版本，分別是：grpc, grpc-java, grpc-go. 其中 C 版本支援 C, C++, Node.js, Python, Ruby, Objective-C, PHP 和 C# 支援. gRPC 基於 HTTP/2 標準設計，帶來諸如雙向流、流控、頭部壓縮、單 TCP 串連上的多複用請求等特。這些特性使得其在行動裝置上表現更好，更省電和節省空間的佔用。

Wasserstein距離又叫Earth-Mover距離(EM距離)，用于衡量兩個分布之間的距離，定義： W(P1,P2)=infγ∼Π(P1,P2)E(x,y)∼γ[||x−y||] W(P_1, P_2)=\inf_{\gamma \sim\Pi(P_1,P_2)} \mathbb E_{(x,y) \sim \gamma}[||x-y||] Π(P1,P2) \Pi(P_1,P_2)

An often misunderstood topic is that of chain splits and how they are potentially resolved. With the recent proposal from Shaolinfry discussing User Activated Soft Forks (UASF) getting much attention, these misunderstandings must be

fabric源碼解析6–GRPC服務 GRPC簡介 GRPC是由自Google開發的一項多語言開源的RPC技術，在fabric用於實現用戶端與伺服器端的遠程調用。比如chaincode，客戶定義了一項rpc服務並相應產生了用戶端代碼和服務端代碼，在此基礎上進行商務邏輯上的開發後，分別運行服務端代碼和用戶端代碼，實現用戶端調用伺服器端服務的目的。由於gprc相對來說還是很複雜的，所有還請自行學習。在gprc官網非常詳細的資料和例子。 極其粗線條的寫一下grpc的用法，為後文伏筆：

轉自 http://www.cnblogs.com/ModifyRong/p/7739955.html 1.簡介       羅吉斯迴歸是面試當中非常喜歡問到的一個機器學習演算法，因為表面上看羅吉斯迴歸形式上很簡單，很好掌握，但是一問起來就容易懵逼。所以在面試的時候給大家的第一個建議不要說自己精通羅吉斯迴歸，非常容易被問倒，從而減分。下面總結了一些平常我在作為面試官面試別人和被別人面試的時候，經常遇到的一些問題。 2.正式介紹

　　前言： 　　找工作時（IT行業），除了常見的軟體開發以外，機器學習崗位也可以當作是一個選擇，不少電腦的研究生都會接觸這個，如果你的研究方向是機器學習／資料採礦之類，且又對其非常感興趣的話，可以考慮該崗位，畢竟在機器智能沒有達到人類水平之前，機器學習可以作為一種重要的手段，而隨著科技的不斷髮展，相信這方面的人才需求也會越來越大。 監督(supervised) 分類(classification) 1.knn(k Nearest Neighbors)演算法： 　　關鍵公式：

Merkle Tree多數是用來進行比對和驗證處理，一般意義上來講，它是雜湊大量聚集資料“塊”的一種方式，它依賴於將這些資料“塊”分裂成較小單位的資料區塊。每一個小單位元據塊僅包含幾個資料“塊”，然後取每個小單位元據塊再次進行雜湊，重複同樣的過程，直至剩餘的雜湊總數僅變為1，也就是根雜湊。 Merkle Tree具有以下特點： 1. 它是一種樹，可以是二叉樹，也可以多叉樹，無論是幾叉樹，它都具有樹結構的所有特點； 2. Merkle樹的葉子節點上的value自主設定，Merkle

Merkle Tree概念   Merkle Tree，通常也被稱作Hash Tree，顧名思義，就是儲存hash值的一棵樹。Merkle樹的葉子是資料區塊(例如，檔案或者檔案的集合)的hash值。非分葉節點是其對應子節點串聯字串的hash。[1] 1、Hash

原文：https://blog.ethereum.org/2015/11/15/merkling-in-ethereum/作者：Vitalik Buterin 梅克爾樹（Merkle trees）是區塊鏈的基本組成部分。雖說從理論上來講，沒有梅克爾樹的區塊鏈當然也是可能的，你只需建立直接包含每一筆交易的巨大區塊頭（block header）就可以實現，但這樣做無疑會帶來可擴充性方面的挑戰，從長遠發展來看，可能最後將只有那些最強大的電腦，才可以運行這些無需受信的區塊鏈。 正是因為有了梅克爾樹，

精選的Top 32的機器學習開源項目，整理自Mybridge AI： 1. FastText：快速文字表示和文本分類庫（Github上有11786顆星，貢獻者Facebook Research） 源碼連結：https://github.com/facebookresearch/MUSE 2. Deep-photo-styletransfer：“Deep Photo Style Transfer” 這篇論文的源碼和資料。（GitHub 9747顆星，

區塊鏈信任基礎的資料不可修改的特性，讓它傳統應用程式有一個很大的不同的地方是一經發佈於區塊鏈上就無法修改（不能直接在原有的合約上直接修改再重新發布）。 寫在前面 閱讀本文前，你應該對以太坊、智能合約及Solidity語言有所瞭解，如果你還不瞭解，建議你先看以太坊是什麼 當智能合約出現bug 一方面正式由於智能合約的不可修改的特性，因為只要規則確定之後，沒人能夠修改它，大家才能夠信任它。但另一方面，如果規則的實現有Bug,

Introduction Container technology has radically changed the way that applications are being developed and deployed. Notably, containers dramatically ease dependency management, so shipping new features or code is faster than ever before. While

A version of this article first appeared in Coindesk on April 11, 2016. Encouraged by the feedback this received, I’ll be writing more on the subject in the near future and publishing it here and elsewhere. Over the last year, the

在安裝node的過程中，npm i一直報錯，比如 npm ERR! write after end 嘗試各種方法後發現可能是npm版本引起的問題，降低版本後，問題解決。現將安裝過程梳理如下： 1.下載node（這裡下載的是node-v8.11.1-x64） 點擊exe安裝，一路next。 2.查看版本號碼 node -v查看node版本，顯示8.11.1 npm -v查看npm版本，顯示6.0.0 在工程路徑下，npm i一直報錯

Proof-of-Stake (POS) models are becoming highly desirable in Blockchain consensus designs, especially with the “Casper” upgrade underway for Ethereum, the second largest cryptocurrency by market cap. Yes, the immediate reason is that it is more

datanode啟動失敗很可能是節點連通問題 一般來說，節點之間連結失敗不外乎以下幾個錯誤： 1、之前配置過ssh，信任hosts衝突 刪除 ~/.ssh/konwn_host 檔案 # rm /root/.ssh/konwn_hosts 因為保不齊有其他問題，實際推薦的是刪除.ssh下的所有內容，然後ssh-keygen重建 rm -rf /root/.ssh/* 2、防火牆未關閉 CentOS 7開始改用firewall控制防火牆 # systemctl

題目: 求逆序對 解答: a) 列出數組<2，3，8，6，1> 的五個逆序對 <8，6 > <8，1 > <6，1 > <3，1 > <2，1 > b） 如果數組的元素取自集合 {1，2，3，4，......，n} \{1，2，3，4，......，n\} 怎樣的數組還有最多的逆序對，它包含多少個逆序對 逆序序列 {n，n−1，n−2，n−3，....

“This article is a continuation from A wizard’s guide to Autoencoders: Part 1, if you haven’t read it but are familiar with the basics of autoencoders then continue on. You’ll need to know a little bit about probability theory which can be