目录区块链是什么?区块链的底层架构一、数据层二、网络层三、共识层四、激励层五、合约层六、应用层区块链的特性区块链用到哪些共识算法区块链是什么?区块链就是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等技术的应用。狭义上来讲，区块链是一种按照时间顺序将数据区块以顺序相连的方式组合成的一种链式数据结构，并以密码学方式保证的不可篡改和不可伪造的分布式账本。广义上来讲，区块链技术是利用块链式数据结构来验证与存储数据、利用分布式节点共识算法来生成和更新数据、利用密码学的方式保证数据传输和访问的安全、利用自动化脚本代码组成的智能合约来编程和操作数据的一种全新的分布式基础架构与计算方式。区块链的特性：1、去
从以太坊Merge转为PoS之后，大量显卡矿机遭到淘汰，同时全球关于清洁能源方面的讨论也越来越多，PoW已经逐步走向了末路。接下来对于区块链来说，质押节点和流动性质押成为未来重要的风口，Staking成为了市场刚需。对于用户而言，选择一个安全可靠的Staking平台至关重要。由于中心化平台在熊市中暴雷跑路的风险极高，因此实际上并不是一个好的选择。选择去中心化流动Staking平台，我们需要根据平台支持的公链来进行对比，另外质押收益率也是非常重要的指标，以及去中心化Staking项目的安全程度和可扩展可组合性等方面，都是需要考虑的因素。多链流动性质押平台Stader对于散户来说，如果想质押ETH
从以太坊Merge转为PoS之后，大量显卡矿机遭到淘汰，同时全球关于清洁能源方面的讨论也越来越多，PoW已经逐步走向了末路。接下来对于区块链来说，质押节点和流动性质押成为未来重要的风口，Staking成为了市场刚需。对于用户而言，选择一个安全可靠的Staking平台至关重要。由于中心化平台在熊市中暴雷跑路的风险极高，因此实际上并不是一个好的选择。选择去中心化流动Staking平台，我们需要根据平台支持的公链来进行对比，另外质押收益率也是非常重要的指标，以及去中心化Staking项目的安全程度和可扩展可组合性等方面，都是需要考虑的因素。多链流动性质押平台Stader对于散户来说，如果想质押ETH
目前，NautilusChain已经上线了测试网“Triton”，允许用户在NautilusChain上进行测试、交互，率先对NautilusChain进行体验。NautilusChain本身作为一个具备Layer3特性的模块化链，同时也是兼容EVM的Rollup链，通过Celestia与Eclipse的支持，NautilusChain链具备高度的可组合性、可互操作性与数据可用性，兼顾性能与安全。而在测试网上线期间，NautilusChain推出了漏洞赏金计划，即对此前从未发现过的漏洞，将根据漏洞的程度为发现漏洞者，提供不同的奖励。“Triton”的上线，意味着NautilusChain主网或
目前，NautilusChain已经上线了测试网“Triton”，允许用户在NautilusChain上进行测试、交互，率先对NautilusChain进行体验。NautilusChain本身作为一个具备Layer3特性的模块化链，同时也是兼容EVM的Rollup链，通过Celestia与Eclipse的支持，NautilusChain链具备高度的可组合性、可互操作性与数据可用性，兼顾性能与安全。而在测试网上线期间，NautilusChain推出了漏洞赏金计划，即对此前从未发现过的漏洞，将根据漏洞的程度为发现漏洞者，提供不同的奖励。“Triton”的上线，意味着NautilusChain主网或
tertools.chain()方法可以用来简化这个任务。它接受一个可迭代对象列表作为输入，并返回一个迭代器，有效的屏蔽掉在多个容器中迭代细节。fromitertoolsimportchaina=[1,2,3,4]b=[‘x’,‘y’,‘z’]forxinchain(a,b):…print(x)…1234xyz使用chain()的一个常见场景是当你想对不同的集合中所有元素执行某些操作的时候。比如：Variousworkingsetsofitemsactive_items=set()inactive_items=set()Iterateoverallitemsforiteminchain(act
tertools.chain()方法可以用来简化这个任务。它接受一个可迭代对象列表作为输入，并返回一个迭代器，有效的屏蔽掉在多个容器中迭代细节。fromitertoolsimportchaina=[1,2,3,4]b=[‘x’,‘y’,‘z’]forxinchain(a,b):…print(x)…1234xyz使用chain()的一个常见场景是当你想对不同的集合中所有元素执行某些操作的时候。比如：Variousworkingsetsofitemsactive_items=set()inactive_items=set()Iterateoverallitemsforiteminchain(act
WiththeadventofWeb3.0andthemetaverse,theindustryfacesapressingneedtodevelopWeb3.0-compatibleblockchainsolutionsmoreefficientlyandquickly.SubstrateandPolkadotareopensourceblockchaindevelopmentframeworksthatmodularizeblockchainsystemswhileintegratingbetterconsensusprotocols,on-chainandoff-chaininterac
WiththeadventofWeb3.0andthemetaverse,theindustryfacesapressingneedtodevelopWeb3.0-compatibleblockchainsolutionsmoreefficientlyandquickly.SubstrateandPolkadotareopensourceblockchaindevelopmentframeworksthatmodularizeblockchainsystemswhileintegratingbetterconsensusprotocols,on-chainandoff-chaininterac
前记：先说下模型训练的背景。正如一般的机器学习的模型训练那样，首先会用较大的数据集训练生成一个较大的模型，然后在这个模型基础上进行调优，也就是finetune。 我这边基于kaldi的模型训练也是采用这个的思路。Kaldi下面通常是用GMM+Chain的形式进行声学模型训练，然后还要结合语言模型进行训练和解码（这点同端对端的方案是不一样的）。GMM用来做语音序列同文本的对齐，然后再做chain模型的训练，得到声学模型。这可以看作是预训练（pre-training）。Kaldi提供的chain模型训练脚本可以参考egs/libspeech/s5/local/chain/run_tdnn.sh或者
