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英文版:http://yurichev.com/writings/RE_for_beginners-en.pdf 中文翻譯 (from: wooyun)：　 [二進位安全&技術分享] 逆向基礎（十二） 2014/10/09 11:31 [二進位安全&技術分享] 逆向基礎（十一） 2014/08/18 16:18 [二進位安全&技術分享] 逆向基礎（十） 2014/08/07 12:58

For testing kvm/qemu, prebaked images cloud images are nice. However, there is a few steps to get started. First we need a recent Qemu (2.5 is good enough). An efi firmware is needed, and cloud-utils, for customizing our VM. sudo apt install -y

In a Docker infrastructure, the Docker containers are created using images. Containers are instances that are created when the image files are executed. These images can be of web servers, mail servers, applications, and so on. Docker images are

一、inline介紹 先看造型: inline int test() {     ......     return 0; } int main() {     test();    

背景描述 通過上一篇中網路模型中的IP層的介紹，我們知道網路層，可以實現兩個主機之間的通訊。但是這並不具體，因為，真正進行通訊的實體是在主機中的進程，是一個主機中的一個進程與另外一個主機中的一個進程在交換資料。IP協議雖然能把資料報文送到目的主機，但是並沒有交付給主機的具體應用進程。而端到端的通訊才應該是應用進程之間的通訊。

參考資料：https://github.com/jiqizhixin/ML-Tutorial-Experiment/blob/master/Experiments/tf_GAN.ipynb 我們的實驗主要基於mnist資料集用Tensorflow實現GAN模型。 首先我們import所有要用的包： import tensorflow as tffrom tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_dataimport

上一節我們提到G和D由多層感知機定義。深度學習中對影像處理應用最好的模型是CNN，那麼如何把CNN與GAN結合。DCGAN是這方面最好的嘗試之一。源碼：https://github.com/Newmu/dcgan_code 。DCGAN論文作者用theano實現的，他還放上了其他人實現的版本，本文主要討論tensorflow版本。 TensorFlow版本的源碼：https://github.com/carpedm20/DCGAN-tensorflow

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正好這些天要有一個需求要幫客戶魔改Fabric-v0.6，把一些hyperchain的進階特性移植過去，藉此機會把之前看過的源碼在梳理一下。下面就是對Fabric共識模組的源碼分析和梳理，代碼都是以Fabric-v0.6-preview為例，在1.0及後續版本中都移除了PBFT部分，用了更好的SBFT，目前這一部分還在開發中。 目錄結構 可以看到共識模組目錄如下。 consensus├── controller├── executor├── helper│ └──

0X是一種基於以太坊的開源協議，用於去中心化的交易。該協議是由以太坊智能合約建立的，任何人可以通過這個協議來開創去中心化證券交易所。

Geth是什麼。 Geth 又名Go Ethereum. 是以太坊協議的三種實現之一，由Go語言開發，完全開源的項目。Geth 可以被安裝在很多作業系統上，包括Windows、Linux、Mac的OSX、Android或者IOS系統 Geth官網：https://geth.ethereum.org/ Geth的Github地址：https://github.com/ethereum/go-ethereum Geth能幹什麼 Geth是以太坊協議的具體落地實現，

在我研究以太坊技術的過程中，由於相關資料較少，因此走了較多的彎路。所以這裡我們不會先介紹Solidity的文法結構，而會在接下來的第一階段，從實戰出發，陸續向大家介紹Geth、Browser-solidity、Mist這三大工具，並在過程中不斷講解以太坊的基本概念。 通過這些工具的實際使用，以及對以太坊的基本概念不斷加深理解，對於第二階段學習solidity語言才能事半功倍（畢竟語言學習是很快的，尤其是一門類js語言來說） 以太坊基本概念

本文是David Silver強化學習公開課第一課的總結筆記。第一課主要解釋了強化學習在多領域的體現，主要解決什麼問題，與監督學習演算法的區別，完整的演算法流程由哪幾部分組成，其中的agent又包含什麼內容，以及解釋了強化學習涉及到的一些概念。 【轉載請註明出處】chenrudan.github.io 本文是David

2015年11月9日Google開源了人工智慧平台TensorFlow，同時成為2015年最受關注的開源項目之一。經曆了從v0.1到v0.12的12個版本迭代後，Google於2017年2月15日發布了TensorFlow 1.0 版本，並同時在美國加州山景城舉辦了首屆TensorFlow Dev Summit會議。 TensorFlow 1.0及Dev Summit（2017）回顧 和以往版本相比，TensorFlow 1.0 的特性改進主要體現在以下幾個方面：

區塊鏈引子 區塊鏈到底是什麼。 區塊鏈(英：Blockchain) 是一種分散式資料庫，起源自比特幣，區塊鏈是一串使用密碼學方法相關聯產生的資料區塊，每一個資料區塊中包含了若干次比特幣網路交易的資訊，用於驗證其資訊的有效性（防偽）和產生下一個區塊。(摘自wiki) 區塊鏈技術的定義： 區塊鏈是一個分散式總帳，一種通過去中心化、去信任的方式集體維護一個可靠資料庫的技術方案。 從資料的角度看： 區塊鏈是一種幾乎不可能被更改的分散式資料庫,

maxdeath 區塊鏈博士後，共識演算法專家 202 人贊同了該回答 之前看得關於DPOS的介紹不對，修改一下答案，並不影響結論。 ——————————————————————————

一、Model-based RL Model-Free RL，從經驗中學習價值函數（以及/或者策略）。 Model-based RL，從經驗中直接學習環境的MDP模型。（狀態轉移機率P以及獎勵矩陣R）從模型出發，規劃價值函數（和/或策略）。能夠更加有效學習，減少模型的不確定性，但是缺點是會帶來兩個（學習模型，進行規劃）過程的誤差。

什麼是ERC-721。現在我們看到的各種加密貓貓狗狗都是基於ERC-721創造出來的，每隻都是一個獨一無二的ERC-721代幣，不過ERC-721在區塊鏈世界遠不止貓貓狗狗，它更大的想象空間在於將物理世界的資產映射到區塊鏈上。本文就來剖析下什麼是ERC721. ERC721是什麼 在建立代幣一篇，我們講到過ERC20代幣，和ERC20一樣，ERC721同樣是一個代幣標準，ERC721官方簡要解釋是Non-Fungible Tokens，簡寫為NFTs，多翻譯為非同質代幣。

譯註：原文首發於ConsenSys開發人員部落格，原作者為Eva以及ConsenSys的Team Dev。如果您想要擷取更多及時資訊，可以訪問ConsenSys首頁點擊左下角Newsletter訂閱郵件。本文的翻譯獲得了ConsenSys創始人Lubin先生的授權。 有些人說以太坊太難對付，於是我們(譯註：指Consensys, 下同)寫了這篇文章來協助大家學習如何利用以太坊編寫智能合約和應用。這裡所用到的工具，錢包，應用程式以及整個生態系統仍處於開發狀態，它們將來會更好用。

Tensorflow is not a Machine Learning specific library, instead, is a general purpose computation library that represents computations with graphs. Its core is implemented in C++ and there are also bindings for different languages. The bindings for