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
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
在笔者前一篇文章《驱动开发：内核枚举Registry注册表回调》中实现了对注册表的枚举，本章将实现对注册表的监控，不同于32位系统在64位系统中，微软为我们提供了两个针对注册表的专用内核监控函数，通过这两个函数可以在不劫持内核API的前提下实现对注册表增加，删除，创建等事件的有效监控，注册表监视通常会通过CmRegisterCallback创建监控事件并传入自己的回调函数，与该创建对应的是CmUnRegisterCallback当注册表监控结束后可用于注销回调。CmRegisterCallback设置注册表回调CmUnRegisterCallback注销注册表回调默认情况下CmRegister
在笔者前一篇文章《驱动开发：内核枚举Registry注册表回调》中实现了对注册表的枚举，本章将实现对注册表的监控，不同于32位系统在64位系统中，微软为我们提供了两个针对注册表的专用内核监控函数，通过这两个函数可以在不劫持内核API的前提下实现对注册表增加，删除，创建等事件的有效监控，注册表监视通常会通过CmRegisterCallback创建监控事件并传入自己的回调函数，与该创建对应的是CmUnRegisterCallback当注册表监控结束后可用于注销回调。CmRegisterCallback设置注册表回调CmUnRegisterCallback注销注册表回调默认情况下CmRegister
