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基于DAG網(wǎng)絡(luò)上運行的Obyte分散式分類賬算法介紹

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2017-12-27 15:55:251

最優(yōu)路徑森林分類算法綜述

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)等算法的對比中,該算法能取得類似或更好的結(jié)果,速度更快。該算法不依賴于任何參數(shù)、不需要參數(shù)優(yōu)化、不需要對各類別的形狀作任何假設(shè),能夠處理多類問題,旨在全面系統(tǒng)地介紹OPF算法的研究及應(yīng)用進(jìn)展。
2018-01-10 16:29:590

閾值分類器組合的多標(biāo)簽分類算法

針對目標(biāo)可以同時屬于多個類別的多標(biāo)簽分類問題,提出了一種基于浮動閾值分類器組合的多標(biāo)簽分類算法。首先,分析探討了基于浮動閾值分類器的AdaBoost算法(AdaBoost. FT)的原理及錯誤率估計
2018-01-22 17:01:591

基于DAG動態(tài)重構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)遷移方法

,簡稱DAG),并在此基礎(chǔ)上提出DAG動態(tài)重構(gòu)算法,將關(guān)聯(lián)服務(wù)轉(zhuǎn)化為層次化DAG服務(wù);其次,計算關(guān)鍵服務(wù)遷移路徑,并給出可遷移服務(wù)死鎖避免理論分析,將遷移服務(wù)提前遷移到當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)空閑資源運行,以縮短服務(wù)的執(zhí)行時間.仿真實驗測試了3種故障注入類型下網(wǎng)絡(luò)服務(wù)遷
2018-02-26 10:31:480

區(qū)塊鏈和DAG的區(qū)別是什么

一般人通常認(rèn)為區(qū)塊鏈就是分布式分類賬,但這是不正確的。區(qū)塊鏈只是分布式賬本的一種,在許多數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中都是如此。世界上最著名的區(qū)塊鏈?zhǔn)潜忍貛藕鸵蕴?,它們被廣泛應(yīng)用于銀行、金融、醫(yī)療服務(wù)、電子商務(wù)、政府服務(wù)等行業(yè)。
2018-11-09 11:51:333605

為什么DAG是區(qū)塊鏈開發(fā)的未來

DAG是一種實現(xiàn)拓?fù)渑判蚍椒ǖ臄?shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。DAG通常與數(shù)據(jù)處理問題、在導(dǎo)航、數(shù)據(jù)壓縮和調(diào)度中找到最佳路由相關(guān)。 由于工作量證明共識算法,比特幣無法同時創(chuàng)建塊,因此被認(rèn)為是不夠的。同時發(fā)生的所有事務(wù)都存儲在同一個塊中,而挖掘人員必須競爭塊的驗證。
2018-11-19 14:16:311281

有向無環(huán)圖DAG的IOTA與區(qū)塊鏈有何區(qū)別

區(qū)塊鏈和DAG是指用于存儲分類狀態(tài)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),而不是共識機(jī)制。區(qū)塊鏈可以使用工作量證明(PoW),權(quán)益證明(PoS)或一個仲裁達(dá)成共識。類似地,不同的DAG可以有不同的共識機(jī)制。在本節(jié)中,我們將重點比較PoW區(qū)塊鏈,比如比特幣和IOTA。
2018-11-23 11:44:441696

分布式分類賬技術(shù)可以產(chǎn)生新的證券結(jié)算機(jī)制

歐洲央行(ECB)和日本央行(BoJ)聯(lián)合發(fā)布了一份報告,聲稱區(qū)塊鏈分布式分類賬技術(shù)(DLT)可以產(chǎn)生新的證券結(jié)算機(jī)制,比如在不相連的分類賬之間進(jìn)行“跨鏈原子互換”。
2018-12-12 11:14:47607

區(qū)塊鏈能為金融業(yè)的未來帶來什么

區(qū)塊鏈就像一個分散分類賬,每一筆數(shù)字交易都要在沒有中央分類賬的計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)上進(jìn)行驗證,這樣數(shù)據(jù)就不會被偽造。說到數(shù)字世界,缺乏信任是存在于交換雙方之間的。為了保證發(fā)送和接收數(shù)據(jù)的真實性,金融科技行業(yè)正在使用區(qū)塊鏈開發(fā)服務(wù),以低成本實現(xiàn)即時無風(fēng)險交易。
2019-01-25 13:41:17696

Trias網(wǎng)絡(luò)中的DAG數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)介紹

DAG(Directed Acyclic Graph,有向無環(huán)圖)原本是計算機(jī)領(lǐng)域的一種常用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),由于其具備良好的多線程特點,能夠?qū)^(qū)塊鏈從一維的線狀單點寫入升級為三維多點并行工作,現(xiàn)在成為區(qū)塊鏈?zhǔn)澜缰性絹碓街匾陌l(fā)展方向。
2019-03-22 10:56:511395

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類

本視頻主要詳細(xì)介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類,分別是BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、RBF(徑向基)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
2019-04-02 15:29:2212601

基于DAG技術(shù)的通用區(qū)塊鏈編程平臺Nerthus介紹

DAG,英文全稱是 Directed Acyclic Graph(有向無環(huán)圖)。在圖論中,如果一個有向圖無法從某個頂點出發(fā)經(jīng)過若干條邊回到該點,這個圖則叫有向無環(huán)圖。下圖便是一個典型的有向無環(huán)圖。圓代表頂點,線叫邊,代表頂點與頂點之間的關(guān)系。
2019-04-08 14:25:351417

區(qū)塊鏈和分散經(jīng)濟(jì)之間有什么聯(lián)系

區(qū)塊鏈?zhǔn)且环N不可變且不易破壞的數(shù)字交易分類賬,可編程記錄幾乎任何有價值的東西。毫無疑問,這是一項獨創(chuàng)性的發(fā)明。 區(qū)塊鏈技術(shù)的快速發(fā)展有望在整個傳統(tǒng)商業(yè)模式和運營、支付系統(tǒng)、籌款活動等方面實現(xiàn)
2019-04-29 14:09:441325

Ethereum是如何在企業(yè)中得到有效使用的

Ethereum于2015年推出,是比特幣支付系統(tǒng)底層區(qū)塊鏈技術(shù)的一個可擴(kuò)展版本。Ethereum區(qū)塊鏈的分散體系結(jié)構(gòu)——多個分布式節(jié)點同時運行創(chuàng)建不可變分類賬的軟件——提供了一個安全的網(wǎng)絡(luò),并且沒有中介體。
2019-06-04 10:06:20552

公共分類賬和私有分類賬的區(qū)別是什么

。一個私有分類賬是允許的,所以只有選定的參與者可以加入網(wǎng)絡(luò)。(例如,Hyperledger Fabric, R3 ‘s Corda)。
2019-06-19 10:33:281389

Z-DAG技術(shù)你了解多少

使用Z-DAG,分區(qū)容差在每個塊周圍。
2019-07-24 14:27:57654

有向無環(huán)圖DAG技術(shù)詳細(xì)介紹

DAG中的驗證與標(biāo)準(zhǔn)區(qū)塊鏈也有很大不同。每個新添加的事務(wù)到分支負(fù)責(zé)驗證兩個先前的事務(wù)(取決于協(xié)議定義)。如果交易不遵循準(zhǔn)則,則不可能生效。 僅僅驗證前兩個交易可能聽起來像是一個比較弱的要求。但是通過驗證前兩個事務(wù),您實際上正在驗證連接到此最后一個事務(wù)的整個事務(wù)分支。
2019-07-25 11:40:324326

基于區(qū)塊鏈技術(shù)打造的去中心化分類賬簿萊戈拉斯交易平臺介紹

萊戈拉斯交易植入了一個享有專利的去中心化分類賬簿的集中管理平臺,可以防止預(yù)先交易,確保訂單的透明以及不會被人為改變。萊戈拉斯交易獨特的混合模型和戰(zhàn)略合作伙伴提供了一個公平、安全的交易環(huán)境,任何一種
2019-07-26 14:16:54695

有向無環(huán)圖與區(qū)塊鏈結(jié)合的解決方案DAG介紹

影響傳統(tǒng)區(qū)塊鏈性能的因素包括區(qū)塊大小、生成速度和交易確認(rèn)速度。周政軍表示,不同于傳統(tǒng)區(qū)塊鏈,DAG鏈沒有區(qū)塊的概念,所以沒有區(qū)塊容量的限制。項目白皮書介紹,在TrustNote中,交易被視為一種消息,多個消息組合成一個數(shù)據(jù)塊,該數(shù)據(jù)塊稱作一個單元(Unit),單元與單元之間相互鏈接組合成 DAG圖。
2019-08-02 14:41:002119

加拿大Ambr項目將對區(qū)塊鏈和DAG網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行技術(shù)革新

名為Galaxygraph,這種算法是類DAG算法,但其重新定義了交易單元,拓展了多種交易類型,并在共識層使用復(fù)合型節(jié)點共識,同時根據(jù)節(jié)點信用進(jìn)行動態(tài)賦權(quán), 從而解決傳統(tǒng)DAG網(wǎng)絡(luò)手續(xù)費分發(fā)與節(jié)點激勵的難點。
2019-08-14 17:30:09666

亞馬遜正在探索量子分類帳數(shù)據(jù)庫和區(qū)塊鏈技術(shù)的應(yīng)用

區(qū)塊鏈就是一個交易數(shù)據(jù)鏈。交易的主體創(chuàng)建一個分類賬,記錄所有的交易。在區(qū)塊鏈?zhǔn)澜缰校瑓^(qū)塊鏈的每個成員都有一個鏈的副本,這就是為什么我們討論分布式分類賬的原因。區(qū)塊鏈的核心是分類賬,但是為了提供不同區(qū)塊鏈實現(xiàn)的開放性,必須添加大量的開銷。這種開銷對性能有負(fù)面影響。
2019-09-12 14:26:31531

分布式分類賬和區(qū)塊鏈可以帶來哪一些好處

區(qū)塊鏈就是一個交易數(shù)據(jù)鏈。交易的主體創(chuàng)建一個分類賬,記錄所有的交易。
2019-09-16 14:29:431069

區(qū)塊鏈在數(shù)據(jù)科學(xué)中存在什么價值

區(qū)塊鏈基本上是一個記錄每筆交易的數(shù)字分類賬。由于它是分散的,沒有一個單一的權(quán)力機(jī)構(gòu),這意味著沒有人能夠操縱發(fā)生在這個分類賬上的交易。
2019-10-15 15:17:14746

詳解機(jī)器學(xué)習(xí)分類算法KNN

本文主要介紹一個被廣泛使用的機(jī)器學(xué)習(xí)分類算法,K-nearest neighbors(KNN),中文叫K近鄰算法
2019-10-31 17:18:145657

公共區(qū)塊鏈技術(shù)是怎樣工作的

區(qū)塊鏈技術(shù)是一種加密安全的分布式分類賬,由加密激勵機(jī)制來運行,允許網(wǎng)絡(luò)節(jié)點以點對點(P2P)分散的方式進(jìn)行交易,并就全球網(wǎng)絡(luò)鏈中每個交易的狀態(tài)達(dá)成共識。
2020-01-26 17:56:00379

各類機(jī)器學(xué)習(xí)分類算法的優(yōu)點與缺點分析

機(jī)器學(xué)習(xí)中有許多分類算法。本文將介紹分類中使用的各種機(jī)器學(xué)習(xí)算法的優(yōu)缺點,還將列出他們的應(yīng)用范圍。
2020-03-02 09:50:123298

如何使用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)服裝圖像分類檢索算法

針對利用深度學(xué)習(xí)的服裝圖像檢索算法分類精度較低的問題,提出基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的改進(jìn)服裝圖像分類檢索算法,并建立一個具有16種屬性、10萬量級的網(wǎng)絡(luò)服裝圖像數(shù)據(jù)庫B_DATClothing。依據(jù)服裝
2020-08-27 10:09:006

基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的文本分類分析

  隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的快速發(fā)展,許多研究者嘗試?yán)蒙疃葘W(xué)習(xí)來解決文本分類問題,特別是在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方面,出現(xiàn)了許多新穎且有效的分類方法。對基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的文本分類問題進(jìn)行分析,介紹
2021-03-10 16:56:5636

基于特征交換的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像分類算法

針對深度學(xué)習(xí)在圖像識別任務(wù)中過分依賴標(biāo)注數(shù)據(jù)的問題,提岀一種基于特征交換的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)圖像分類算法。結(jié)合CNN的特征提取方式與全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的像素位置預(yù)測功能,將CNN卷積層提取出的特征
2021-03-22 14:59:3427

基于AdaBoost算法的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)鏈路預(yù)測

鄰接矩陣,完成樣本的矩陣化處理;然后采用 Adaboost算法進(jìn)行分類訓(xùn)練,通過權(quán)重投票獲取預(yù)測結(jié)果;最后,考慮到復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分類器預(yù)測正負(fù)誤差分布的不均衡問題,設(shè)置權(quán)重調(diào)整因子η及其調(diào)整范圍[η,η]并根據(jù)η值動態(tài)調(diào)整 Adaboost算法的多個弱分
2021-04-08 11:21:2815

基于雙通道詞向量的卷積膠囊網(wǎng)絡(luò)文本分類算法

基于向量空間模型的文本分類方法的文本表示具有高緯度、高稀疏的特點,特征表達(dá)能力較弱,且特征工程依賴人工提取,成本較髙。針對該問題,提出基于雙通道詞向量的卷積膠囊網(wǎng)絡(luò)文本分類算法。將WordⅤec訓(xùn)練
2021-05-24 15:07:296

一種新的不均衡關(guān)聯(lián)分類算法ACI

基于規(guī)則的分類算法具有分類性能妤、可解釋性強(qiáng)的優(yōu)點,得到了廣泛的應(yīng)用。然而已有的基于規(guī)則的分類算法沒有考慮不均衡數(shù)據(jù)的情況,從而影響了其對不均衡數(shù)據(jù)的分類效果。文中提出了一種新的不均衡關(guān)聯(lián)分類算法
2021-06-17 15:27:4116

異構(gòu)環(huán)境下的多DAG任務(wù)調(diào)度算法綜述

異構(gòu)環(huán)境下的多DAG任務(wù)調(diào)度算法綜述
2021-06-21 15:15:1613

經(jīng)典圖像分類算法AlexNet介紹

本期開小灶Heyro將帶領(lǐng)大家進(jìn)入下一趟旅程——基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像分類算法講解,從而幫助大家了解在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)下衍生出的被用于圖像分類的經(jīng)典算法
2022-04-06 14:50:364687

數(shù)據(jù)挖掘的流程 數(shù)據(jù)挖掘分類算法

  分類是用于識別什么樣的事務(wù)屬于哪一類的方法,可用于分類算法有決策樹、bayes分類、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)等等?! ?shù)據(jù)挖掘的一般流程  第一步,建立模型,確定數(shù)據(jù)表中哪些列是要用于輸入
2023-07-18 17:00:020

機(jī)器學(xué)習(xí)有哪些算法?機(jī)器學(xué)習(xí)分類算法有哪些?機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)判有哪些算法?

有許多不同的類型和應(yīng)用。根據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)的任務(wù)類型,可以將其分為幾種不同的算法類型。本文將介紹機(jī)器學(xué)習(xí)的算法類型以及分類算法和預(yù)測算法。 機(jī)器學(xué)習(xí)的算法類型 1. 監(jiān)督學(xué)習(xí)算法 在監(jiān)督學(xué)習(xí)算法中,已知標(biāo)記數(shù)據(jù)和相應(yīng)的輸出
2023-08-17 16:30:111245

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)介紹 什么是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)介紹 什么是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)涉及的關(guān)鍵技術(shù) 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Network,CNN)是一種用于圖像分類、物體識別、語音識別等領(lǐng)域
2023-08-21 16:49:461229

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法是機(jī)器算法

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法是機(jī)器算法嗎? 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法是機(jī)器算法的一種,它通常被用于圖像、語音、文本等數(shù)據(jù)的處理和分類。隨著深度學(xué)習(xí)的興起,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逐漸成為了圖像、語音等領(lǐng)域中最熱門的算法之一。 卷積
2023-08-21 16:49:48437

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