NautilusChain是在VitalikButerin提出Layer3理念后，对Layer3领域的全新探索。作为行业内首个模块化Layer3链，我们正在对Layer3架构进行早期的定义，并有望进一步打破公链赛道未来长期的发展格局。在今年年初，经过我们一系列紧张的开发工作，我们推出了包括“Triton”在内的多轮测试网，测试网期间TPS实测达2000以上，并与80多个生态建立早期战略合作伙伴关系，包括Celestia、Eclipse、PolyNetwork和Galxe等，还与ZebecLabs合作推出了一个2000万美元的生态基金，Poseiswap、CoralFinance分别获得了该基金
目前，NautilusChain正在为主网上线前的最后阶段做准备，据悉该链更新了全新的测试网，在此前版本的测试网的基础上进行了全新的技术升级，最新测试网版本与生态发展的技术规划更为贴近。本次测试网升级将会是最后一次测试网版本的迭代，并在测试结束后上线主网。以下为更新后的测试网信息：Chainname：ProteusTestnetChainid：88002RPC：https://api.proteus.nautchain.xyz/solanFaucet：https://faucet.proteus.nautchain.xyz/request_neon参与测试的用户，可以通过上述测试信息在钱包上进
随着更多的公链底层面向市场，通过参与早期测试在主网上线后获得激励成为了行业的一个热点话题，在Apots、ArbitrumOne、Optimism等陆续发放了测试空投后，以Layer3为主要特性的NautilusChain也在前不久明确表示将会有空投，引发行业的瞩目。NautilusChain是行业内第一个并行化且运行速度最快EVMRollup的L3扩容方案，作为首个模块化链，存储、计算、共识等都在不同的模块中，意味着其能够获得更高的可拓展性与扩容能力，并在Layer2的基础上进一步提升了网络吞吐量、安全度、隐私性。Nautilus采用Celestia模块化底层，通过ZKRollup技术来增加隐
这里是SunshineBooming，GPU公司一枚小小的Driver工程师，主要工作是写DirectX12Driver，我会持续更新这个DX12Spec系列，可能比较冷门，但是都是干货和工作中的心得体会，有任何GPU相关的问题都可以在评论区互动，知无不言：DirectX12Spec总目录目录1.SwapChain1.1什么是SwapChain?1.2为什么叫SwapChain？1.SwapChain1.1什么是SwapChain?我们都知道，DirectX12驱动的功能，仅仅是读取图形Resource数据，提交到Pipeline中各个Shader中，然后渲染出一帧帧的图像数据。最终的显示过程
NautilusChain是在VitalikButerin提出Layer3理念后，对Layer3领域的全新探索。作为行业内首个模块化Layer3链，我们正在对Layer3架构进行早期的定义，并有望进一步打破公链赛道未来长期的发展格局。在今年年初，经过我们一系列紧张的开发工作，我们推出了包括“Triton”在内的多轮测试网，测试网期间TPS实测达2000以上，并与80多个生态建立早期战略合作伙伴关系，包括Celestia、Eclipse、PolyNetwork和Galxe等，还与ZebecLabs合作推出了一个2000万美元的生态基金，Poseiswap、CoralFinance分别获得了该基
NautilusChain是在VitalikButerin提出Layer3理念后，对Layer3领域的全新探索。作为行业内首个模块化Layer3链，我们正在对Layer3架构进行早期的定义，并有望进一步打破公链赛道未来长期的发展格局。在今年年初，经过我们一系列紧张的开发工作，我们推出了包括“Triton”在内的多轮测试网，测试网期间TPS实测达2000以上，并与80多个生态建立早期战略合作伙伴关系，包括Celestia、Eclipse、PolyNetwork和Galxe等，还与ZebecLabs合作推出了一个2000万美元的生态基金，Poseiswap、CoralFinance分别获得了该基
前言Elasticsearch在platinum版本中，推出了CrossClusterReplication特性（以下简称CCR），也即跨集群远程复制。该特性可以解决两类问题：1，数据迁移；2，异地备份。本文以实战为主，基本概念及原理可参考官网文档。https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/xpack-ccr.html基本架构图1.CCR结构需要注意的点：1、CCR是针对索引的主从复制，且复制动作是由从端发起的pull操作；2、主端索引（即leaderindex）可以读写，从端索引（followerindex
论文地址https://openreview.net/pdf?id=_VjQlMeSB_J摘要 我们探索如何生成一个思维链——一系列中间推理步骤——如何显著提高大型语言模型执行复杂推理的能力。特别是，我们展示了这种推理能力如何通过一种称为思维链提示的简单方法自然地出现在足够大的语言模型中，其中提供了一些思维链演示作为提示中的示例。 对三种大型语言模型的实验表明，思维链提示提高了一系列算术、常识和符号推理任务的性能。实证收益可能是惊人的。例如，仅使用八个思维链范例来提示PaLM540B在数学单词问题的GSM8K基准测试中实现了最先进的准确性，甚至超过了带有验证器的微调
出现问题[OHOSERROR][114/838]gcccrosscompilerobj/device/rockchip/rk2206/adapter/hals/communication/wifi_lite/wifiservice/source/libwifiservice.wifi_device.o[OHOSERROR]returncode:1[OHOSERROR]executionpath:/home/lzdz/lockzhiner-rk2206-openharmony3.0lts原因最新提交代码有问题解决办法本地代码回退到上一次提交的版本，等修复bug再去更新代码1.查看提交日志gitl
【读论文】SwinFusion:Cross-domainLong-rangeLearningforGeneralImageFusionviaSwinTransformer介绍关键词简单介绍网络架构总体架构特征提取特征融合图像重建损失函数总结参考论文：https://ieeexplore.ieee.org/document/9812535如有侵权请联系博主介绍关键词SwinTransformer长期依赖性、全局信息跨域融合简单介绍2022年发表在IEEE/CAAJOURNALOFAUTOMATICASINICA的一篇文章，该篇论文的作者仍然是我们熟悉的FusionGAN的作者。简单来说，该篇论文
