好久没有学习区块链方面的知识了，目前通过自学大致掌握了Fabric联盟链的搭建，链码编写、部署，api调用，可以独立开发出一些基于fabric的应用，感觉开发出去中心化的应用还是很有意思的，因为他与之前开发的ssm项目这种传统中心化的app相比具有自己独特的优点。第一次开发出来很有成就感，并且还申请了自己的软著。但是最近看论文，感觉有很多的实验都是用公链做的，基本上都是Ethereum，使用的是Solidity语言来编写的智能合约，所以自己就学习了一下。希望通过笔记给自己带来更深刻的学习印象。1.什么是Ethereum？Ethereum是公有链的一种，中文称之为以太坊。和区块链类似，他也有自己
相信大家碰到源码时经常无从下手🙃，不知道从哪开始阅读，面对大量代码晕头转向，索性就读不下去了，又浪费了一次提升自己的机会😭。我认为有一种方法，可以解决大家的困扰！那就是通过阅读某一次开源的【commit】、【ISSUE】，从这个入口出发去阅读源码！！至此，我们发现自己开始从大量堆砌的源码中脱离开来😀。豁然开朗，柳暗花明又一村🍀。ShenYu是一个异步的，高性能的，跨语言的，响应式的API网关。有关ShenYu的介绍可以戳这。一、前瞻今天我们来攻克这一次开源提交：commit链接本次commit的核心内容就在下图红框中，意思很清晰明了：替换当前的ZooKeeper客户端。看看MagicHeade
Django在线考试系统摘 要本论文主要论述了如何使用python语言、Django框架开发一个在线考试系统，本系统将严格按照软件开发流程，进行各个阶段的工作，面向对象编程思想进行项目开发。在引言中，作者将论述该系统的当前背景以及系统开发的目的，后续章节将严格按照软件开发流程，对系统进行各个阶段分析设计。在线考试系统的主要使用者分为管理员，学生用户，教师用户，实现功能包括后台首页，资源管理（在线考试），系统用户（管理员，教师用户，学生用户），模块管理（通知公告，成绩分析）等功能。本系统的使用可以实现在线考试系统的信息化，可以方便学生用户线上参加考试，查询成绩，查看考试通知，也方便教师在线设计题
原始题目：N-BEATS:Neuralbasisexpansionanalysisforinterpretabletimeseriesforecasting中文翻译：N-BEATS:可解释时间序列预测的神经基展开分析发表时间：2020-02-20平台：arXiv文章链接：http://arxiv.org/abs/1905.10437开源代码：https://github.com/servicenow/n-beats摘要我们专注于使用深度学习解决单变量时间序列点预测问题。我们提出了一种基于后向和前向残差链路以及完全连接层的深度堆栈的深度神经架构。该体系结构具有许多理想的特性，可解释，无需修改即可
论文：联邦忘却学习研究综述federatedunlearning-联邦忘却学习摘要联邦忘却学习撤销用户数据对联邦学习模型的训练更新，可以进一步保护联邦学习用户的数据安全。联邦忘却学习在联邦学习框架的基础上，通过迭代训练，直接删除等方式，撤销用户本地局部模型对全局模型的训练更新2.1联邦学习传统机器学习要求用户将原始数据上传至高性能云服务器进行集中式训练联邦学习为中心服务器协同由N个持有训练数据的用户组成的集合U={u1，u2…un}共同训练机器学习模型，得到模型最优参数，其中每个用户持有训练数据。（FedAvg聚合规则对参与训练用户局部模型的参数更新进行聚合）联邦学习所有用户共享全局模型的训练
创新：（1）对卷积进行改进（2）加残差连接1、GhostModule1、利用1x1卷积获得输入特征的必要特征浓缩。利用1x1卷积对我们输入进来的特征图进行跨通道的特征提取，进行通道的压缩，获得一个特征浓缩。2、利用深度可分离卷积获得特征浓缩的相似特征图（Ghost）。在获得特征浓缩之后，利用深度可分离卷积进行逐层卷积，进行跨特征点的特征提取，获得额外的特征图，也就是Ghost。将这两个进行堆叠就是输出的特征层2、GhostBottlenecksGhostBottlenecks是由GhostModule组成的瓶颈结构，其实本质上就是用GhostModule，来代替瓶颈结构里面的普通卷积。Ghos
关于作者：还是大剑师兰特：曾是美国某知名大学计算机专业研究生，现为航空航海领域高级前端工程师；CSDN知名博主，GIS领域优质创作者，深耕openlayers、leaflet、mapbox、cesium，canvas，webgl，echarts等技术开发，欢迎加底部微信（gis-dajianshi），一起交流。热门专栏精彩推荐图文案例Openlayers综合(300+）Cesium(200+)Leaflet(150+)MapboxGL(150+)Canvas(100+)Echarts(100+)Openlayers基础(70+)Geoserver服务网络配置HTML杂货铺javascript精
0.简介现在的SLAM算法在静态环境中表现良好，但在动态环境中很容易失败。最近的工作将基于深度学习的语义信息引入到SLAM系统以减轻动态对象的影响。然而，在资源受限的机器人的动态环境中应用鲁棒定位仍然具有挑战性。所以《RGB-DInertialOdometryforaResource-RestrictedRobotinDynamicEnvironments》提出了一种用于动态环境下资源受限机器人的实时RGB-D惯性里程计系统-Dynamic-VINS。系统包含三个主要并行运行的线程：目标检测、特征跟踪和状态优化。这里作者放出了Github代码。Dynamic-VINS采用基于网格的特征检测方法
基于微信小程序奶茶在线下单系统设计与实现(源码+lw+部署文档+讲解等)文章目录基于微信小程序奶茶在线下单系统设计与实现(源码+lw+部署文档+讲解等)引言项目概述功能介绍用户微信端：管理员：技术栈功能截图示例代码源码获取引言博主介绍：✌专注于Java技术领域和学生毕业项目实战，欢迎大家交流✌主要内容：SpringBoot、Vue、SSM、HLMT、Jsp、PHP、Nodejs、Python、爬虫、数据可视化、小程序等设计与开发。🌟文末获取源码+数据库🌟👇🏻精彩专栏推荐订阅👇🏻2024年最新计算机软件java毕业选题大全：1000个热门选题✅（🌟最新🌟最全🌟最热门）2024年最新计算机软件微信
文章目录1概述2模型说明2.1局部SPN2.2非局部SPN2.3结合置信度的亲和力学习2.3.1传统正则化2.3.2置信度引导的affinity正则化3效果3.1NYUDepthV23.2KITTIDepthCompletion参考资料1概述本文提出了一种非局部的空间传播网络用于深度图补全，简称为NLSPN。（1）为什么需要深度图补全？在AR、无人机控制、自动驾驶和运动规划等应用当中，需要知道物体的稠密深度信息。现有的大部分深度传感器，如雷达、RGB-D相机等，可以提供RGB图片和准确的稀疏深度图，未提供的部分需要通过算法进行补全。这种通过稀疏的深度图和其他信息（如RGB信息）对深度图进行补全
