1.引言前序博客有：EthereumEVM简介揭秘EVMOpcodes剖析Solidity合约创建EVMbytecodeSolidity底层通过SLOAD和SSTOREopcode来控制EVMstorage。2.何为Storage？Storage为每个合约的持久mapping，具有2256−12^{256}-12256−1个32bytewords。当在合约中设置某状态变量值时，其会存储在指定的slot中，其将持续在EVM中，除非被相同类型的其它值覆盖。3.何时用Storage？何时用Memory？当首次加载某storageslot时，其是cold的，意味着需要2100gas，后续再调用该slo
1.引言前序博客有：EthereumEVM简介揭秘EVMOpcodes剖析Solidity合约创建EVMbytecodeSolidity底层通过SLOAD和SSTOREopcode来控制EVMstorage。2.何为Storage？Storage为每个合约的持久mapping，具有2256−12^{256}-12256−1个32bytewords。当在合约中设置某状态变量值时，其会存储在指定的slot中，其将持续在EVM中，除非被相同类型的其它值覆盖。3.何时用Storage？何时用Memory？当首次加载某storageslot时，其是cold的，意味着需要2100gas，后续再调用该slo
在本文中，我们从一个简单的智能合约样例出发，通过对智能合约源文件结构的剖析与介绍，使大家对Solidity语言有一个初步的认识。最后，我们将该智能合约样例在Remix合约编译器中编译、部署，观察其执行结果。开始之前在开始之前，我们先对Solidity有个初步的了解，即Solidity是什么？让我们看一下官方的描述：Solidity是一种面向对象（合约）的，为实现智能合约而创建的高级编程语言；Solidity是一种针对以太坊虚拟机（EVM）设计的语言，它受到了C++、Python和JavaScript的影响；Solidity是一种静态类型语言，支持复杂的用户定义编程，支持库和继承。合约样例下面是
在本文中，我们从一个简单的智能合约样例出发，通过对智能合约源文件结构的剖析与介绍，使大家对Solidity语言有一个初步的认识。最后，我们将该智能合约样例在Remix合约编译器中编译、部署，观察其执行结果。开始之前在开始之前，我们先对Solidity有个初步的了解，即Solidity是什么？让我们看一下官方的描述：Solidity是一种面向对象（合约）的，为实现智能合约而创建的高级编程语言；Solidity是一种针对以太坊虚拟机（EVM）设计的语言，它受到了C++、Python和JavaScript的影响；Solidity是一种静态类型语言，支持复杂的用户定义编程，支持库和继承。合约样例下面是
1、使用struct结构体使用struct结构体会结构存储空间，编译器会自动优化struct的存储。比如uint类型，不管是uint32还是uint256，默认都会使用256存储。两个uint32也占用2个256的存储单元。但如果是在struct内部的两个uint32，则只会占用一个256存储单元。2、对于不需要修改链上内容的函数，加上view关键词。当玩家从外部调用一个view函数，是不需要支付一分gas的。这是因为view函数不会真正改变区块链上的任何数据-它们只是读取。因此用view标记一个函数，意味着告诉web3.js，运行这个函数只需要查询你的本地以太坊节点，而不需要在区块链上创建一
1、使用struct结构体使用struct结构体会结构存储空间，编译器会自动优化struct的存储。比如uint类型，不管是uint32还是uint256，默认都会使用256存储。两个uint32也占用2个256的存储单元。但如果是在struct内部的两个uint32，则只会占用一个256存储单元。2、对于不需要修改链上内容的函数，加上view关键词。当玩家从外部调用一个view函数，是不需要支付一分gas的。这是因为view函数不会真正改变区块链上的任何数据-它们只是读取。因此用view标记一个函数，意味着告诉web3.js，运行这个函数只需要查询你的本地以太坊节点，而不需要在区块链上创建一
项目场景：在多GPU环境下用Pytorch训练的Resnet分类网络问题描述卷积神经网络ResNet训练好之后，测试环境或测试代码用了单GPU版或CPU版，在加载网络的时候报错，报错处代码为：net.load_state_dict(torch.load(args.weights))报错如下：RuntimeError:Error(s)inloadingstate_dictforResNet: Missingkey(s)instate_dict:"conv1.0.weights","conv1.1.weights","conv1.1.bias",...原因分析：出现这种报错的原因主要是，state
项目场景：在多GPU环境下用Pytorch训练的Resnet分类网络问题描述卷积神经网络ResNet训练好之后，测试环境或测试代码用了单GPU版或CPU版，在加载网络的时候报错，报错处代码为：net.load_state_dict(torch.load(args.weights))报错如下：RuntimeError:Error(s)inloadingstate_dictforResNet: Missingkey(s)instate_dict:"conv1.0.weights","conv1.1.weights","conv1.1.bias",...原因分析：出现这种报错的原因主要是，state
原因：预训练权重层数的键值与新构建的模型中的权重层数名称不吻合，Checkpoint里面的模型是在双卡上训练的，保存的key前面都多一个module.解决：model=torch.nn.DataParallel(model,device_ids=[0,1]).cuda()torch.nn.DataParallel是一种能够将数据分散到多张显卡上从而加快模型训练的方法。它的原理是首先在指定的每张显卡上拷贝一份模型，然后将输入的数据分散到各张显卡上，计算梯度，回传到第一张显卡上，然后再对模型进行参数优化。注意：不能直接在load_state_dict里面加strict=False来解决此问题，加入
原因：预训练权重层数的键值与新构建的模型中的权重层数名称不吻合，Checkpoint里面的模型是在双卡上训练的，保存的key前面都多一个module.解决：model=torch.nn.DataParallel(model,device_ids=[0,1]).cuda()torch.nn.DataParallel是一种能够将数据分散到多张显卡上从而加快模型训练的方法。它的原理是首先在指定的每张显卡上拷贝一份模型，然后将输入的数据分散到各张显卡上，计算梯度，回传到第一张显卡上，然后再对模型进行参数优化。注意：不能直接在load_state_dict里面加strict=False来解决此问题，加入
