区块链账本是由一个个区块构成，后一个区块包含了前一个区块的Hash，多个参与方通过共识保证各个参与方的数据一致。区块之间的链式结构和多份的数据冗余很大程度上保证了数据的透明性和不可篡改性。在联盟链中，结合区块链上数据的透明性和不可篡改性，确保链上数据可信，利用可信数据，减少中间流程，降低风险，从而加速整个业务流程的运转。区块链上数据透明性是一把双刃剑，透明保证可信，但是在很多商业场景中，数据具有隐私的特性。如何在透明性和隐私性之间平衡，是区块链需要解决的一大问题。链上的数据隐私可以从两个层面考虑，一个是账本数据传播范围，一个是业务数据上链方式。
在Fabric中，智能合约也称为链码（chaincode），分为用户链码和系统链码。系统链码用来实现系统层面的功能，包括系统的配置，用户链码的部署、升级，用户交易的签名和验证策略等；用户链码用于实现用户的应用功能，开发者编写链码应用程序并将其部署到区块链网络上，终端用户通过与网络节点交互的客户端应用程序调用链码。 链码被编译成一个独立的应用程序，运行于隔离的Docker容器中，在链码部署的时候会自动生成链码的Docker镜像。 链码是访问账本的基本方法，一般是用Go等高级语言编写的、实现规定接口的代码。上层应用可以通过调用链码来初始化和管理账本的状态。只要有适当的权限，链码之间也可以互相调用。 链码（Chaincode）是一段由Go语言编写（支持其它编程语言，如Java，NodeJS）并能实现预定义接口的程序。链码运行在一个受保护的Docker容器当中，与背书节点的运行互相隔离。链码可通过客户端提交的交易对账本状态初始化并进行管理。 链码通常处理由网络中的成员一致认可的业务逻辑。链码创建的（账本）状态是与其它链码互相隔离的，因而不能被其它链码直接访问。如果在相同的Fabric网络中，链码在获取相应许可后可以调用其它链码来访问它的账本。 链码被部署在Fabric网络节点上，运行在Docker容器中，并通过gRPC协议与相应的Peer节点进行交互，以操作分布式账本中的数据。
去年年底，我们在EasyCVR视频服务云平台当中增加了用户管理的功能，多个用户可以有同一个角色，每个角色可以分配多个设备，从而形成一个良性的分级管理关系。在后期的不断实践中，EasyCVR的用户管理和角色管理功能都得到了很多用户的认可，成为了用户的操作习惯。
在解释特定的高效 CNN 模型之前，我们先检查一下高效 CNN 模型中组成模块的计算成本，然后看一下卷积是如何在空间和通道中执行的。
今天Rose小哥结合案例代码给大家介绍一下MNE是如何从Raw对象中解析event的。
本文我们会介绍Hyperledger Fabric的基础知识，并了解如何充分利用这个多功能的区块链框架。
1. 铺垫 在本文中，我们将探讨Java NIO的Selector组件。 Selector是一个定义在java.nio.channels包中的抽象类。 选择器（selector）提供用于监视一个或多个
随着近期Fabric v1.4.1 LTS的发布，Fabric项目目前工作的重点正在向1.4.1和2.0的正式版推进。v2.0.0是2019年的主要目标，重点集中在更多的新特性上，包括增强的链码生命周期管理，raft共识机制，以此来循序渐进地迁移至拜占庭容错算法，以及更强大的token支持。近期发布的2.0版本建议大家仅作为尝鲜之用，生产环境暂时不要考虑。
| 导语数据同步，也就是区块同步，是区块链实现节点加入、状态恢复等必不可少的一个环节，只有拥有最新状态的节点，才能参与到共识中去，进行下一个新区块的共识。
在人工智能和深度学习的迅猛发展下，图像生成技术已经取得了令人瞩目的进展。特别是，Stable Diffusion模型以其文本到图像的生成能力吸引了广泛关注。本文将深入探讨Stable Diffusion中一个关键技术——U-Net架构的应用，揭示它如何在生成细节丰富且与文本描述紧密相连的图像中发挥核心作用。
导语：数据同步，也就是区块同步，是区块链实现节点加入、状态恢复等必不可少的一个环节，只有拥有最新状态的节点，才能参与到共识中去，进行下一个新区块的共识。
知乎专栏 - 张俊林 - 深度学习中的Normalization模型 - https://zhuanlan.zhihu.com/p/43200897
区块链是一个透明的，基于不可变模式的去中心化系统，核心就是一个分布式账本，记录网络上发生的所有交易。
Spring Cloud Stream 是一个用于构建基于消息的微服务的框架，它提供了一种简单的方式来连接消息代理和应用程序，以便它们可以互相交换消息。Spring Cloud Stream 中有两个高级特性：分组和多通道。
Hyperledger Fabric 通过将工作负载拆分为交易执行（背书和提交）节点和交易排序节点的方式来优化区块链网络的性能、安全性和可扩展性。这样对网络的分割就需要一个安全、可靠和可扩展的数据传播协议来保证数据的完整性和一致性。为了满足这个需求，Fabric 实现了 Gossip 数据传播协议 。
只是标记一下 GC Roots 能直接关联的对象，速度很快，仍然需要暂停所有的工作线程
前一段时间研究了大规模日志流高吞吐并行存储，通过深入研究Kafka的底层存储机制。我们发现Kafka的Zero-Copy零拷贝技术采用的是Java底层FileTransferTo方法，后期我们尝试了对TransferTo性能及其并行性能进行测试。以及后面在Kafka上面实现了并行TransferTo方法，并应有到了Apache Kafka系统中。
本文独家改进：通道优先卷积注意力，采用多尺度结构来增强卷积运算捕获空间关系的能力，解决CBAM 整合了通道注意和空间注意，但它在其输出特征的所有通道上强制执行一致的空间注意分布。相反，SE只整合了通道注意，这限制了它选择重要区域的能力
跨链互操作系统的体系架构如图所示，其主要组成部分包括中继联盟链、跨链网关、跨链交互协议 (Cross-Chain Interaction Protocol, CCIP)与应用链。中继联盟 链是整个跨链系统的中枢，负责应用链及其用户的管理和跨 链事务的管理；跨链网关作为中间路由节点，连通应用链与 中继联盟链，并具有协议转换功能；CCIP 协议用于中继联盟 链与应用链之间的消息传输；应用链是目前市面上已经投入 使用的，需要参与跨链交互的区块链平台，无论是公链、联 盟链还是私链都可以参与到本跨链系统中。
事件相关电位（ERP）设计是一种用脑电图（EEG）评估神经认知功能的常用方法。然而，传统的ERP数据预处理方法是手动、主观、耗时的过程，许多自动化处理方法也很少有针对ERP分析有优化（特别是在发展或临床人群中）。本文提出并验证了HAPPE+事件相关（HAPPE+ER）软件，标准化和自动化预处理过程，且优化了整个生命周期的ERP分析。HAPPE+ER通过预处理和事件相关电位数据的统计分析来处理原始数据。HAPPE+ER还包括数据质量和处理质量指标的事后报告，标准化对数据处理的评估和报告。最后，HAPPE+ER包括后处理脚本，以方便验证HAPPE+ER的性能或与其他预处理方法的性能进行比较。本文用模拟和真实的ERP数据介绍了多种方法，HAPPE+ER软件可在https://www.gnu.org/licenses/#GPL的GNU通用公共许可证条款下免费获得。
输出定义以输出限定符和输出名称开头，后跟关键字into和一个或多个通过其发送输出的通道。最后，可以指定一些可选属性。
该项目介绍了如何在 PL 中的 HDL 与 FPGA 中的处理器上运行的嵌入式 C 之间传输数据的基本结构。
所有人在开车时都要注意识别车道，确保车辆行驶时在车道的限制范围内，保证交通顺畅，并尽量减少与附近车道上其他车辆相撞的几率。对于自动驾驶车辆来说，这是一个关键任务。事实证明，使用计算机视觉技术可以识别道路上的车道标记。我们将介绍如何使用各种技术来识别和绘制车道的内部，计算车道的曲率，甚至估计车辆相对于车道中心的位置。 为了检测和绘制一个多边形（采用汽车当前所在车道的形状），我们构建了一个管道，由以下步骤组成： 一组棋盘图像的摄像机标定矩阵和畸变系数的计算 图像失真去除； 在车道线路上应用颜色和梯度阈值； 通过
Hyperledger Fabric v2.0 Alpha引入两大新功能，新的Fabric链码生命周期和FabToken.
Hyperledger 是当前业界较为认可的联盟链实现，作为其最重要的子项目，Fabric 自然也备受关注。从开始孵化到发展至今，Fabric 的架构设计也在演进过程中逐渐地改进与完善。本文将深入探索 Fabric，对 Fabric 总体架构进行分析，并通过与过往架构对比的方式来探讨 Fabric 新架构的特点和优势。
Go是并发语言，而不是并行语言。所以我们在讨论，我们首先必须了解什么是并发，以及它与并行性有什么不同。
本文来自社区作者 @mantch ，查看TA的更多动态，可在文末扫描社区名片进入。
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 by-sa 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
介质访问控制所要完成的主要任务是为使用介质的每个结点隔离来自同一信道上其他结点所传送的信号，以协调活动结点的传输。用来决定广播信道中信道分配的协议属于数据链路层的一个子层，称为介质访问控制（Medium Access Control，MAC）子层。
图书馆引入人脸识别系统的应用，推动传统图书管理模式更新，助力场景管理升级，带来科技的阅读体验。那么，在学校图书馆场景，人脸识别测温一体机可实现的应用，了解多少呢？
安全外壳协议（SSH）是一种网络协议，用于在不安全的网络上提供安全的通信。SSH通过在客户端和服务器之间建立安全通道，确保数据的机密性和完整性，广泛应用于远程登录和文件传输。本文将深入探讨SSH中的三个关键组件：密钥交换（Kex）、主机密钥（HostKey）和消息认证码（HMAC），以及它们在维护通信安全中的作用。
------问对了问题 ，就成功了一半 Tags： 深度学习 CNN 图片风格化 A Neural Algorithm of Artistic Style 一、分析别人做法 支撑我们做图像风格化的方法
作为类比，SPI 总线有 2 条单向传输通道：MISO， MOSI。SPI 输入和输出的数据，大路朝天，各走一条。
安防视频监控系统EasyCVR平台能在复杂的网络环境中，将分散的各类视频资源进行统一汇聚、整合、集中管理，在视频监控播放上，TSINGSEE青犀视频安防监控汇聚平台可支持1、4、9、16个画面窗口播放，可同时播放多路视频流，也能支持视频定时轮播。视频监控管理平台EasyCVR支持多种播放协议，包括：HLS、HTTP-FLV、WebSocket-FLV、WebRTC、RTSP、RTMP，并且支持对外分享。
DatagramSocket是对UDP的封装，DatagramSocket本身不维护连接的状态，因为UDP协议面向非连接，所以也不会产生IO流，只是用来发送与接收数据报。在java中数据报使用DatagramPacket来表示，所以最有用的方法是send与receive，表示发送与接收报文。可以使用DatagramSocket来收发数据报，也可以使用DatagramChannel来收发数据。
目前TSINGSEE青犀视频正在对不同AI设备的功能进行对接测试，本文分享一下大华AI设备以通道或者库为对象布控的流程。
Go 内存模型指定了一个条件，在该条件下，在一个 goroutine 中一个变量的读取可保证能够观测到被其他 goroutine 对该变量写入的变化值。
1.分布式存储（Distributed Ledger）：所有节点共同维护完全一致的账本数据，区块以保存前一个区块Hash值的方式顺序相连，组成了链式数据结构，保证了数据的不可篡改。
一个Kernel（一个核KKD，设D个通道channel）就是一个对应的feature map. 第一个核会在每一个通道上都（卷积）走一遍，然后将对应每个通道的卷积值加起来，形成第一个feature map. 其他依此类推。对于各个通道而言，核的值均可不一样，所以D个通道并不共享权值，所谓权值共享是在整张图上不同位置会共享同一个kernel。
下面的代码演示了如何在 Spring Cloud Stream 中使用基于哈希的分区策略来处理输入消息：
是在两个月大的猪的大脑中植入硬币大小的Neurallink设备，成功读取它的大脑活动？
自 Next.js 13 以来，Next 团队一直致力于提高 Next.js 中 Pages 和 App Router 的本地开发性能。
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/huyuyang6688/article/details/45151767
# 需求 基于NIO实现 支持同时多个客户端接入 支持客户端发送文本消息到服务器 支持客户端自定义群聊名称 接收到客户端发送的消息之后，服务器需要将消息转发给目前在线的所有其他客户端 支持客户端退出群聊 服务端停止服务后，客户端自动断开连接 # 技术介绍 Non-blockingI/O 编程模型 Channel 通道 ServerSocketChannel 服务端通道 SocketChannel 客户端通道 ByteBuffer NIO中使用的读写缓冲区 Selector 多路复用器 将channel注册在
在深度计算机视觉领域中，有几种类型的卷积层与我们经常使用的原始卷积层不同。在计算机视觉的深度学习研究方面，许多流行的高级卷积神经网络实现都使用了这些层。这些层中的每一层都有不同于原始卷积层的机制，这使得每种类型的层都有一个特别特殊的功能。
欢迎阅读 Logging operator 文档！Logging operator 是 Banzai Cloud One Eye for Kubernetes 可观测性工具的核心部分.
Linux操作系统通过各种文件服务提供了强大的文件管理和共享功能。以下是一些常见的Linux文件服务：
goroutine作为Golang并发的核心，我们不仅要关注它们的创建和管理，当然还要关注如何合理的退出这些协程，不（合理）退出不然可能会造成阻塞、panic、程序行为异常、数据结果不正确等问题。这篇文章介绍，如何合理的退出goroutine，减少软件bug。
.NET Core 3.0 基础结构难题的最后一部分就是我们所说的依赖项流。这不是 .NET Core 的唯一概念。除非它们是完全独立的，否则大多数软件项目都包含某种对其他软件的版本化引用。在 .NET Core 中，这些通常表示为 NuGet 包。当我们想要库提供的新功能或修补程序时，我们会通过更新项目中引用的版本号来提取这些新更新。当然，这些包也可能具有对其他包的版本化引用，这些其他包可能具有更多的引用，依此类推。这将创建一个图（graph）。当每个仓库都拉取其输入依赖项的新版本时，更改会流过此图。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM
