什么是web3?

Web3 简介中心化网络已经帮助数十亿人融入了互联网,并在其上创建了稳定、可靠的基础设施。 与此同时,少数中心化巨头几乎垄断了互联网,甚至可以为所欲为。Web3 是摆脱由中心化导致互联网巨头形成垄断这一困境的有效方案。 不同于科技巨头垄断的传统互联网,Web3 采用去中心化,整个网络和网络上的内容由所有用户构建、运营和拥有...
分类: 企业开发 发布时间: 05-18 06:12 阅读次数: 0

单调栈及部分题目

单调栈,顾名思义就是栈内元素单调按照递增(递减)顺序排列的栈。单调递增栈:①在一个队列中针对每一个元素从它右边寻找第一个比它小的元素②在一个队列中针对每一个元素从它左边寻找第一个比它小的元素单调递减栈:①在一个队列中针对每一个元素从它右边寻找第一个比它大的元素②在一个队列中针对每一个元素从它左边寻找第一个比它大的元素单调栈何时用:为任意一个元素找左边和右边第一个比自己大/小的位置用单调栈.由于每个元素最多各自进出栈一次,复杂度是O(n).
分类: 企业开发 发布时间: 05-18 06:12 阅读次数: 0

C++那些事基础进阶部分学习笔记

C++那些事学习笔记
分类: 企业开发 发布时间: 05-18 06:12 阅读次数: 0

CelebA数据集下载和处理,同一个标签的人脸图像放在一个文件夹下

CelebA数据集下载和简单处理
分类: 企业开发 发布时间: 05-18 06:11 阅读次数: 0

Web3:价值投资的范式转移

人类社会总是在不断克服一个个难题,从而进入下一个繁荣周期。当现在的这个周期已经走到尽头,所有问题已经不再能靠原来的方法(货币放水、财政刺激)解决,那就必须进行颠覆性的变革。AI 和区块链主导的发展范式,并不是一个人、一个组织的选择,而是时代的必选项。正如任正非所说“大时代面前不要机会主义”,在面临这样一个历史机遇,任何择时都是短视投机,唯有及早投入,拥抱建设才是正选。
分类: 企业开发 发布时间: 05-18 06:11 阅读次数: 0

解析“Web3悖论”的内在机理与突破路径

孟子曰︰魚,我所欲也;熊掌,亦我所欲也。二者不可得兼。Web3的世界里:去中心化技术,大众所欲也;应用价值,亦大众所欲也。二者不可得兼。本文将尝试解析我们所憧憬的Web3景象与现实的生态建设之间的鸿沟,并在此基础上探析破局路径。全文将分为上篇·悖论和下篇·破局分别发布。...
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网络安全之互联网暴露资产端口

互联网暴露资产因直接向公众互联网开放,极易遭受来自外部组织或人员的入侵与攻击,是风险管控的高危区域。作为企业的安全管理,互联网暴露资产的管理是非常重要的一环。应该建立规范的流程严控互联网暴露端口的审批,对互联网暴露出口应尽量缩减收敛减少暴露面,对互联网暴露面进行定期的探测及时发现没有被纳管的暴露面资产,对因为业务需要必须要暴露的资产端口进行有效的访问控制策略等。本文介绍互联网暴露资产端口的定义、分类及管理。
分类: 企业开发 发布时间: 05-18 06:09 阅读次数: 0

数字图像处理--车牌识别

车牌识别
分类: 企业开发 发布时间: 05-18 06:09 阅读次数: 0

SolidWorks导出机械臂的URDF模型各个关节坐标系设置

通过Solidworks导出机械臂的URDF模型文件,建立机械臂的各个关节坐标系的规则以及注意点,详细步骤
分类: 企业开发 发布时间: 05-18 06:08 阅读次数: 0

硬件设计 之摄像头分类(IR摄像头、mono摄像头、RGB摄像头、RGB-D摄像头、鱼眼摄像头)

IR摄像头、RGB摄像头、RGB-D摄像头、鱼眼摄像头、mono摄像头
分类: 企业开发 发布时间: 05-18 06:08 阅读次数: 0

数字图像处理——图像退化(大气湍流模型与运动模糊模型)与图像复原(逆滤波与维纳滤波)

数字图像处理实践作业:图像退化与图像复原
分类: 企业开发 发布时间: 05-18 06:07 阅读次数: 0

隐马尔科夫模型(Hidden Markov Model,HMM)——前提

隐马尔科夫模型(Hidden Markov Model,HMM)——前提
分类: 企业开发 发布时间: 05-18 06:07 阅读次数: 0

HMM——求观测序列的概率

HMM——求观测序列的概率​
分类: 企业开发 发布时间: 05-18 06:07 阅读次数: 0

HMM——参数学习问题(求解参数)

Baum_Welch算法 EM算法
分类: 企业开发 发布时间: 05-18 06:06 阅读次数: 0

HMM—解码问题(维特比(Viterbi)、A*、beam search )

已知模型和观测序列求状态序列
分类: 企业开发 发布时间: 05-18 06:06 阅读次数: 0

K均值聚类(K-means)算法

K-Means算法是聚类中的基础算法,也是无监督学习里的一个重要方法。
分类: 企业开发 发布时间: 05-18 06:06 阅读次数: 0

高斯混合模型(GMM,GOM)

基本思想:用多个高斯分布函数(正态分布)去近似任意形状的概率分布。将待聚类的数据点看成是分布的采样点,通过采样点利用类似极大似然估计的方法估计高斯分布的参数,求出参数(用EM算法求解)即得出了数据点对分类的隶属函数。
分类: 企业开发 发布时间: 05-18 06:06 阅读次数: 0

基于GMM—HMM的语音识别全过程

语音识别技术就是让机器通过识别与理解把语音信号转换为相应的文本或命令的技术。
分类: 企业开发 发布时间: 05-18 06:05 阅读次数: 0

傅里叶变换概述

离散傅立叶变换在数字信号处理中几乎可以说是一个的必学的钦定函数,多年来在图像,音频,噪声处理,信号调制解调中发挥着巨大的作用。
分类: 企业开发 发布时间: 05-18 06:05 阅读次数: 0

N-gram语言模型

N-Gram是大词汇连续语音识别中常用的一种语言模型。该模型基于这样一种假设,第N个词的出现只与前面N-1个词相关,而与其它任何词都不相关,整句的概率就是各个词出现概率的乘积。
分类: 企业开发 发布时间: 05-18 06:05 阅读次数: 0