img-3-1.png Ethereum 将以太坊称为加密数字货币是错误的。它是一个软件平台，允许用户创建自己的基于区块链的应用程序。...既然以太坊没有这样的限制，它的价格可能会因释放新的代币而受到影响。 img-4-1.png Ripple Ripple是旨在使国际交易更快，更便宜的支付协议。...在比特币中，交易费用作为确认交易的矿工的奖励。波纹交易的价格是$ 0.00001。然而，这笔钱并没有进入任何金库，它只是被摧毁。此功能是为防止垃圾邮件发送者的攻击而实施的。...Cardano的主要区别在于使用Ouroboros（现代化权益证明）算法，而不是通过挖掘确认交易的工作证明。工作证明实现了许多矿工在复杂的数学问题上进行相同的工作。...在这个算法中，钱包中金额最大的用户有更多的机会获得奖励;但是，它不能保证。 经过研究，正式确认Ouroboros与比特币区块链一样安全。
引言 权益证明（Proof of Stake，PoS）算法是区块链领域的一种重要共识机制，与工作量证明（Proof of Work，PoW）相比，PoS以其能源效率高和运行成本低的优势受到广泛关注。...本文将深入探讨权益证明算法的原理、其在区块链中的应用以及其优缺点。 权益证明算法的原理 权益证明通过持有和锁定加密货币来参与区块链网络的共识过程，而不依赖于计算能力。...验证者的选择：网络通过随机算法从持币者中选择验证者，这些验证者负责生成新的区块并验证交易。常用的随机算法包括随机选择和基于加密签名的选择。 质押和惩罚机制：验证者需要质押一定数量的加密货币作为保证金。...Cardano Cardano采用了基于Ouroboros的PoS机制，该算法通过随机选择持币者作为验证者，确保了网络的安全性和公平性。...Polkadot Polkadot采用了一种称为Nominated Proof of Stake（NPoS）的机制，在NPoS中，持币者可以选择信任的验证者，并将其持有的加密货币委托给这些验证者。
区块的生产按 21 个区块为一轮。在每轮开始的 时候会选出 21 个区块生产者。前 20 个区块生产者由系统根据网络持币用户的 投票数自动生成，最后一名区块生产者根据其得票数按概率生成。...所选择的生产 者会根据从区块时间导出的伪随机数轮流生产区块。 EOS 结合了 DPOS 和 BFT(拜占庭容错算法)的特性，在区块生成后即进 入不可逆状态，因而具有良好的最终性。...(2) Cardano Cardano 实行的共识机制 Ouroboros 可认为是 DPOS 共识的一个变种， 而 Cardano 团队更愿意将其表述为 Dynamic POS。...Cardano 团队认为 Ouroboros 不同于 DPOS 之处在于，Cardano 记账 人的选举过程是完全随机的，而不是利益相关方选举而来。...Ouroboros 共识算 法中引入了一种抛硬币协议(coin tossing protocol)，可以保证选举过程的完全随机性。
对用户体验的影响： 黑帽SEO往往只关注短期内提升排名，而忽视用户体验。而白帽SEO则以提升用户体验为优化目标，通过提供有价值的内容和优化网站结构，使用户能够更方便地找到所需信息。...风险和稳定性： 黑帽SEO优化的网站虽然可能在短期内获得良好的排名，但由于其违反搜索引擎规定，一旦搜索引擎算法发生改变，这些网站很容易受到惩罚，导致排名急速下降。...相反，白帽SEO优化的网站拥有更稳定的排名，因为它们遵循搜索引擎的规则，不会被轻易惩罚。投入与回报： 黑帽SEO的投入成本相对较低，但风险较高，一旦受到惩罚可能导致损失惨重。...而白帽SEO则需要投入更多的时间和人力精力，但其优化效果更持久，有利于企业的长期发展。综上所述，黑帽SEO和白帽SEO在方法和手段、用户体验、风险和稳定性以及投入与回报等方面存在明显的不同。...同时，为了避免因过度追求短期效果而采取不正当手段导致被搜索引擎惩罚，企业还应坚守白帽SEO的原则和道德规范。综上，白帽SEO的资金投入和人力投入因具体情况而异，但都需要一定的预算和专业的团队来执行。
卡尔达诺的最初目标是希望可以改善当前加密货币的设计与开发模式，最终愿景是希望可以提供一个更加平衡，且可持续发展的生态系统，并满足用户寻求其他系统整合的需求。...另一独特之处是，Cardano 是由 Haskell 语言实现，Haskell 被认为最安全的编程语言之一，它可以将错误的发生机率降至最低，同时为平台的安全性提供保证。...什么是乌洛波罗斯（Ouroboros） 卡尔达诺采用一种革命性的新权益证明（PoS）算法，称为乌洛波罗斯（ouroboros），它决定了各个节点如何达成网络一致性。...该算法是整个基础架构的关键所在，是区块链技术的重大创新。 目前大多区块链采用的是 PoW 共识，但是该共识有不少缺点，比如资源浪费。在工作量证明（PoW）中，矿工投入运算能力来竞争下一个块的出块权。...在权益证明中，依照区块链账本中股权者所拥有权益的比例，随机选取选择下ㄧ个出块人。为了确保区块链的安全性，选择股权者来产生区块的方法必须是真随机的。
当一个验证者当选为区块提议者后，他会将聚合验证打包到区块中。4.3 验证包含生命周期生成广播聚合广播包含在链中4.4 奖励验证者会因提交验证而受到奖励。...5.1 奖励和惩罚5.1.2 奖励在提议区块或参与同步委员会时，验证者会因和其他多数验证者投票一致时受到奖励。每个 epoch 的奖励值都从 base_reward 计算而得。...在这里，我们努力维护准确的信息，并将其翻译成尽可能多的语言。用高质量的信息和模因淹没空间是对错误信息的有效防御。另一个重要的防御社交层攻击的措施是明确的使命宣言和治理协议。...正常情况下，区块提议者会在该 slot 中创建并发布一个块，如果创建了两个块会受到惩罚。8.2 如何生成区块区块提议者应该广播一个已签名对块，该块建立在根据自己本地运行的分叉选择算法所选链的头部。...然后在下个 slot 中再开启该过程。8.4 块奖励区块提议者会因工作而受到奖励。base_reward 根据活跃验证者数量和其有效余额算出。
没有任何股权关系的问题 在股权证明共识系统中，没有任何利害关系的问题是可怕的，因为留下未解决的问题允许拜占庭行为者在网络内偷窃，不收取任何费用，惩罚或后果。...如果没有这种无约束的时期，他们很容易受到区块链似乎已经从之前的验证器集中做出某些事情的攻击，但实际上验证器集已经很久了，他们已经卖掉了他们的代币。 EOS中的抵押 在EOS中，协议不存在此类财务惩罚。...令人瞩目的是，缺乏明确定义的协议内惩罚使得EOS网络容易受到攻击，因为暂时是无关紧要的问题仍未得到解决。...Tendermint Tendermint中的Fork责任通过识别在链中引起恶意分叉的人来确认其验证者的责任。那些被判有罪的人被他们的债券存款被摧毁而被罚款。...哈希做了两件事：它可以防止重放攻击，因为具有缺失哈希的fork上的交易假定fork是伪造的，并且它向网络发信号通知特定用户及其赌注代币在特定链上。
“我们没有竞标 JEDI 合同，因为首先我们无法保证它会符合我们的 AI 原则，”谷歌发言人在一份声明中说道。“其次，我们确定合同的一部分是超出了我们目前的政府认证范围。”...一份百亿美金的天价订单 2018 年 7 月 26 日，在近两个月的推迟之后，五角大楼终于对联合企业防御基础设施（JEDI）合同展开竞标，在最终的征求建议书（RFP）中明确表示，国防部将会为这份 价值...虽然 RFP 中明确表示，竞标是公开透明的，没有谁有“特权”，但是亚马逊 AWS 仍然因领先的云计算能力和与 CIA（美国中央情报局）的人工智能合作被认为是胜算最高的“选手”。...，也会受到 Project Maven 的余波影响。...而 JEDI 云业务将是开路者，将帮助国防部提升云计算能力。” 但随着项目的推进，JEDI 定会卷入越来越多的质疑声中。
词汇表 Proof of Stake -- 公有链的一类共识算法，基于验证人（validator）在网络中的经济权益（economic stake）。...遵守协议的节点会就出块达成共识。另一个直观解释是两个冲突的块是否可以提交。...Byzantine Failure（拜占庭故障） -- 在一个需要 consensus 的系统中，由于拜占庭错误引发的系统服务损失。...Byzantine Fault Tolerance（“BFT”）-- 一个系统能够容忍拜占庭错误的能力。1/3 的拜占庭错误阈值在异步网络中。1/2 在同步网络中。...Dynamic Validator Sets（动态验证人集合） -- 在一个时期内，一条链可以有一个变化的验证人集合。在 BFT 风格的共识算法中，这是一个巨大的改进。
而Google算法时常更新，及时掌握Google算法更新，可以让网站排名不会因为算法更新而受到大幅波动，符合算法的网站也能更好地获取排名。下面一尘SEO就来阐述下什么是Google算法。...Google算法介于用户与搜索引擎索之间，Google通过算法，让用户的搜索需求能迅速得到解决，也能利用算法避免搜索结果中充斥垃圾内容，或以黑帽SEO手法排名的网站。...受到算法惩罚时，通常会有几个现象： 1.网站流量持续大幅下降 2.网站被Google索引收录的数量大幅下降 3.网站从搜索引擎结果消失，K站 为避免被Google算法惩罚，我们要先了解Google重要的...三、Google Panda熊猫算法 Google一直以来都相当看重用户的体验，为了确保用户在使用谷歌搜索引擎时，都能获得高质量的内容，于是在2011年发布了熊猫算法，目的是减少Google搜索引擎中内容农场或低质量网站的存在...蜂鸟算法相当于填补了低质量内容网站与SEO之间的灰色地带，滥用关键词或内容农场将受到蜂鸟算法或其他算法的惩罚。
报道称，因去年9月在与谷歌管理层其他人员的电子邮件交流中发表的言论而受到内外批评。不过，谷歌官方回应：李飞飞计划长期继续在Google Cloud工作。...目前尚不清楚李飞飞是否直接被卷入谷歌与军方合同的竞标，也不清楚她是否亲自参与了这一过程。但谷歌内部长期以“不作恶”为傲，她由于这一备受争议的交易付出了巨大的代价。...在Business Insider采访到的现谷歌员工和前谷歌员工中，有消息称，李飞飞因去年9月在与谷歌管理层其他人员的电子邮件交流中发表的言论而受到批评。...在另一条消息中，李飞飞写道：“我不知道如果媒体开始错误报道谷歌正在秘密制造人工智能武器或人工智能技术来为国防工业提供武器，会产生什么后果。”...事实上，自从几个月前推出以来，已经有超过1.5万名用户注册了 Cloud AutoML 产品。”
同时为了避免因负样本梯度减弱而增加的误分类的风险，Seesaw Loss 根据每个样本是否被误分类动态地补充负样本梯度。...在训练过程中不同类别分类器的正负样本梯度的比例分布，分类的准确率，以及检测(实例分割)的性能（AP) 方法概述 为了方便直观理解，我们可以把正负样本梯度不均衡的问题，类比于一个一边放有较重物体而另一边放有较轻物体的跷跷板...在 Seesaw Loss 的设计中，我们考虑了两方面的因素，一方面我们需要考虑类别间样本分布的关系（class-wise），并据此减少头部类别对尾部类别的"惩罚" （负样本梯度）； 另一方面，盲目减少对尾部类别的惩罚会增加错误分类的风险...，因为部分误分类的样本受到的惩罚变小了，因此对于那些在训练过程中误分类的样本我们需要保证其受到足够的"惩罚"。...为了防止过度减少负样本梯度而带来的分类错误，Seesaw Loss会增加对那些错误分类样本的惩罚。具体来说，如果一个第 ? 类的样本错误分给了第 ?
SEO搜索引擎排名优化的过程中，常见的错误主要有以下几个方面：关键词堆砌：过度使用关键词以试图提高排名，这不仅影响内容的可读性，还可能被搜索引擎视为作弊行为，导致网站被降权或惩罚。...正确的做法应是合理、适度地使用关键词，注重内容的自然性和流畅性。低质量内容：发布内容质量低下、与主题不相关或重复性高的文章，这会严重损害用户体验，降低网站的可信度和排名。...这些行为会被搜索引擎识别并惩罚，导致网站排名下降甚至被封禁。网站结构不合理：网站的页面结构、链接结构存在问题，影响用户访问体验和搜索引擎的抓取效率。...外链质量不高：购买大量低质量的外链或随意添加无相关性的友情链接，这不仅无法提升网站权重，还可能因链接到垃圾网站或恶意网站而损害自身声誉和排名。...为了避免这些错误，建议在进行SEO优化时保持对搜索引擎最新算法和规则的关注，不断学习和更新优化策略。同时，注重内容的质量和用户体验，提供有价值的信息和服务，才能真正提升网站在搜索引擎中的排名和影响力。
在常规分析或传统机器学习问题中，数据，预处理或算法中的细微错误会导致行为发生重大变化，尤其是对于动态任务。 因此，需要能够捕获实际细节的健壮算法。 机器人强化学习的下一个挑战是奖励函数。...在诸如马尔科夫决策过程（MDP）之类的强化学习算法中，假定动作会瞬间影响环境，而忽略了与现实世界相关的延迟。...此外，我们考虑了在展示广告的情况下进行机器竞标，因为实时竞标是一项极富挑战性的任务，因为在在线展示广告的情况下，只要它由用户访问生成，广告印象的竞标就会立即开始。...由于这种脱节，许多文本上相似的答案由于其在其他位置的存在而受到惩罚，就好像它们是不正确的答案一样，这与真实情况答案的位置不同。...BLEU 评分背后的直觉是，它考虑了机器生成的输出，并探讨了这些单词是否存在于多个人工生成的引用中的至少一种。
同时为了避免因负样本梯度减弱而增加的误分类的风险，Seesaw Loss 根据每个样本是否被误分类动态地补充负样本梯度。...在训练过程中不同类别分类器的正负样本梯度的比例分布，分类的准确率，以及检测(实例分割)的性能（AP) 04 方法概述 为了方便直观理解，我们可以把正负样本梯度不均衡的问题，类比于一个一边放有较重物体而另一边放有较轻物体的跷跷板...在 Seesaw Loss 的设计中，我们考虑了两方面的因素，一方面我们需要考虑类别间样本分布的关系（class-wise），并据此减少头部类别对尾部类别的"惩罚" （负样本梯度）；另一方面，盲目减少对尾部类别的惩罚会增加错误分类的风险...，因为部分误分类的样本受到的惩罚变小了，因此对于那些在训练过程中误分类的样本我们需要保证其受到足够的"惩罚"。...为了防止过度减少负样本梯度而带来的分类错误，Seesaw Loss会增加对那些错误分类样本的惩罚。具体来说，如果一个第 ? 类的样本错误分给了第 ?
, 2], dtype=int32) SVM 不平衡分类 在支持向量机中， C 是一个超参数，用于确定对观测的错误分类的惩罚。...当C很小时，分类器可以使用错误分类的数据点（高偏差，低方差）。 当C很大时，分类器因错误分类的数据而受到严重惩罚，因此与之相反来避免任何错误分类的数据点（低偏差，高方差）。...= 100000时，对于任何错误分类的数据点，分类器都会受到严重惩罚，因此边距很小。...在 SVC 中，后者由超参数 C 控制，对错误施加惩罚。C是 SVC 学习器的参数，是对数据点进行错误分类的惩罚。 当C很小时，分类器可以使用错误分类的数据点（高偏差但低方差）。...当C很大时，分类器因错误分类的数据而受到严重惩罚，因此向后弯曲避免任何错误分类的数据点（低偏差但高方差）。 在 scikit-learn 中， C 由参数C确定，默认为C = 1.0。
沈某某的行为违反了招标投标的相关法律规定，违反商业道德规范及公平竞争原则，导致IBM中标结果被废标，IBM受到蒙牛集团停止业务3个月的处罚，商誉受到严重损害。...在竞标过程中，案外人王某获知蒙牛公司招标项目预算、竞争对手信息及报价，并将上述信息告知团队其他成员，其上述行为导致其公司竞标成功后被蒙牛公司废标，蒙牛公司与其公司暂停合作并要求进行整改；之后其公司对竞标团队沈某某...再查，《业务行为准则》显示有“1.3合规的重要性IBM员工凡违反IBM准则者，均予以纪律处分，严重者予以开除；4.2公平竞争无论竞争环境如何，在竞争中，您都必须遵循道德规范以及我们的政策和法律；4.3信息...关于是否存在违纪行为，IBM提交了《调查同意书》证明了沈某某同意提交其电脑以及手机接受调查，IBM对系列电子邮件及微信聊天记录均依法进行了公证，沈某某虽在一审中不认可IBM提交的电子邮件以及相应的聊天记录的真实性...一审认定事实不清，适用法律错误，本院依法应当予以改判。
p=3795 介绍 Glmnet是一个通过惩罚最大似然来拟合广义线性模型的包。正则化路径是针对正则化参数λ的值网格处的套索或弹性网络罚值计算的。该算法速度极快，可以利用输入矩阵中的稀疏性x。...可以从拟合模型中做出各种预测。它也可以适合多响应线性回归。 glmnet算法采用循环坐标下降法，它连续优化每个参数上的目标函数并与其他参数固定，并反复循环直至收敛。...惩罚因素 该参数允许用户对每个系数应用单独的惩罚因子。其每个参数的默认值为1，但可以指定其他值。特别是，任何penalty.factor等于零的变量都不会受到惩罚！...让[ 数学处理错误]vĴ表示[ 数学处理错误]的惩罚因子Ĵ变量。罚款期限变为[ 数学处理错误] 请注意，惩罚因子在内部重新调整为与nvars相加。 当人们对变量有先验知识或偏好时，这非常有用。...在很多情况下，一些变量可能非常重要，以至于一直想要保持这些变量，这可以通过将相应的惩罚因子设置为0来实现： ?
p=3795 介绍 Glmnet是一个通过惩罚最大似然来拟合广义线性模型的包。正则化路径是针对正则化参数λ的值网格处的套索或弹性网络罚值计算的。该算法速度极快，可以利用输入矩阵中的稀疏性x。...可以从拟合模型中做出各种预测。它也可以适合多响应线性回归。 glmnet算法采用循环坐标下降法，它连续优化每个参数上的目标函数并与其他参数固定，并反复循环直至收敛。...我们加载一组预先创建的数据用于说明。用户可以加载自己的数据，也可以使用保存在工作区中的数据。...特别是，任何penalty.factor等于零的变量都不会受到惩罚！让[ 数学处理错误]vĴ表示[ 数学处理错误]的惩罚因子Ĵ变量。...在很多情况下，一些变量可能非常重要，以至于一直想要保持这些变量，这可以通过将相应的惩罚因子设置为0来实现：
前言 在工程中，有多种方法来构建一个关键值存储，并且每个设计都对使用模式做了不同的假设。在统计建模，有各种算法来建立一个分类，每一个算法的对数据集有不同的假设。...在工业中，大多数从业者选择的建模算法，都是他们最熟悉的，而不是选择一个最适合数据的。接下来，我来分享一些经常我们会忽略并犯错的地方，谢谢大家指正点评！...---- 我记得之前在统计之都上看过一篇文章对我启发很大，说曾经我们都愿意把异常值直接给丢掉，但是我们却忘记了异常值并非错误值，而同样是真实情况的表现，我们之所以认为异常，只是因为我们的数据量不足够大而已...但是我们又要注意这个异常值是否是错误值，如果是错误值，这个时候我们就应该想办法把这些错误值去掉，因为这些错误往往会影响我们实际的模型效果。...有正则化，由于L1 / L2惩罚更大的系数，如果单位是美元交易金额将受到惩罚。因此，正规化是有偏见的，往往倾向于惩罚小规模特征。为了缓解这个问题，标准化的所有特征，并把它们作为一个预处理步骤。 6.
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