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【共识算法(1)】适用于私链共识算法-“raft”

直到看到raft的论文,两位研究者也提到,他们也花了很长的时间来理解Paxos,他们也觉得很难理解,于是研究出了raft算法。作者研究raft算法也是由于其实现上已有一些成熟的源码,所以进行了实践。...对于raft算法的学习,在网上搜了几个比较受用的视频和源码在这里分享给大家。...在一些资料上经常将paxos算法和PBFT算法和raft做比较,paxos由于其复杂和难以理解,所以大多数人会选择直接理解raft,在电力领域的共识机制研究大多会选择在POS和POW上改进,而一些资料也将...在这里仿真实现用的是pycharm,一些新手小白还建议先了解一些flask有关知识,在对算法改进以及实现上才不会踩坑。...后话:现在在对raft结合电力领域的研究还较少,作者认为主要原因还在于raft算法适用范围较小,而电力市场又属于一个比较复杂的市场,但跟一些传统的共识算法相比较还是有很大的应用空间。

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解密Kernel:为什么适用任何机器学习算法

Kernel 一般来说适用于任何机器学习算法,你可能会问为什么,我将在文中回答这个问题。 一般来说,在机器学习领域中,我们要把相似的东西放在相似的地方。...这个规则对所有的机器学习算法都是通用的,不论它是有监督、无监督、分类还是回归。问题在于我们应该如何准确地确定什么是相似的?为了揭示这个问题,我们将从 Kernel 的基础开始学习。...Kernel 可以用作任何在点积过程(或相关范数)中定义的算法的泛化。...最有名的是使用 Kernel 作为基础算法例子是支持向量机(Support Vector Machines)和高斯过程(Gaussian Processes),但也有一些是 Kernel 与神经网络一起使用的例子...由于算法上的要求,Kernel 设计也比较复杂。由于许多基于 Kernel 的算法都涉及到一种反向的被称为“Gram”的矩阵,因此我们要求 Kernel 是正定的,但这是我将来要探讨的内容。

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首次适应算法最佳适应算法和最差适应算法

关于首次适应算法最佳适应算法和最差适应算法,先看一下百度百科的解释,已经说出了三者的最大区别。...首次适应算法(first-fit): 从空闲分区表的第一个表目起查找该表,把最先能够满足要求的空闲区分配给作业,这种方法的目的在于减少查找时间。...最佳适应算法(best-fit):从全部空闲区中找出能满足作业要求的,且大小最小的空闲分区,这种方法能使碎片尽量小。...最差适应算法(worst-fit):它从全部空闲区中找出能满足作业要求的、且大小最大的空闲分区,从而使链表中的节点大小趋于均匀。...找到第二个空闲区288k>112k,分配给112k,剩余176k空闲区 为426k分配空间: 依次找寻,找到第一个大于426k的空闲区; 未找到,此作业将等待释放空间 最佳适应算法

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【KNN算法详解(用法,优缺点,适用场景)及应用】

KNN算法属于监督学习方式的分类算法,我的理解就是计算某给点到每个点的距离作为相似度的反馈。 简单来讲,KNN就是“近朱者赤,近墨者黑”的一种分类算法。...当我们选择k=5时 最终的预测结果为 ID 11 = (77+59+72+60+58)/5 ID 11 = 65.2 kg 我们可以看到k值不同结果也将不同,因此我们需要选择一个合适的k值来获得最佳的预测结果...因此我们根据误差曲线选择最佳k值为9,你也可以使用其他方法寻找最佳k值。...,缺点,适用场景 优点 流程简单明了,易于实现 方便进行多分类任务,效果优于SVM 适合对稀有事件进行分类 缺点 计算量大,T = O ( n ) T=O(n)T=O(n),需要计算到每个点的距离...样本不平衡时(一些分类数量少,一些多),前K个样本中大容量类别占据多数,这种情况会影响到分类结果 K太小过拟合,K太大欠拟合,K较难决定得完美,通过交叉验证确定K 适用场景 多分类问题 稀有事件分类问题

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如何选择最佳的最近邻算法

介绍一种通过数据驱动的方法,在自定义数据集上选择最快,最准确的ANN算法 ?...人工神经网络背景 KNN是我们最常见的聚类算法,但是因为神经网络技术的发展出现了很多神经网络架构的聚类算法,例如 一种称为HNSW的ANN算法与sklearn的KNN相比,具有380倍的速度,同时提供了...Small World graphs) 一些其他算法 作为数据科学家,我我们这里将制定一个数据驱动型决策来决定那种算法适合我们的数据。...在本文中,我将演示一种数据驱动的方法,通过使用出色的an-benchmarks GitHub存储库,确定哪种ANN算法是自定义数据集的最佳选择。 ?...在此数据集上,scann算法在任何给定的Recall中具有最高的每秒查询数,因此在该数据集上具有最佳算法。 ? 总流程 这些是在自定义数据集上运行ann-benchmarks代码的步骤。

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回溯算法最佳实践:合法括号生成

关于回溯算法,我们前文 回溯算法套路框架详解 反响非常好,读本文前应确保读过那篇文章,这样你就能够进一步了解回溯算法的框架使用方法,本文可作为回溯算法最佳实践。...下面就来手把手实践一下回溯算法框架。 回溯算法思路 明白了合法括号的性质,如何把这道题和回溯算法扯上关系呢?...,借助回溯算法的框架,应该很好理解吧。...算法的复杂度是多少呢?这个比较难分析,对于递归相关的算法,时间复杂度这样计算[递归次数]x[递归函数本身的时间复杂度]。...我们前面怎么分析动态规划算法的递归次数的?主要是看「状态」的个数对吧。其实回溯算法和动态规划的本质都是穷举,只不过动态规划存在「重叠子问题」可以优化,而回溯算法不存在而已。

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十款性能最佳的压缩算法

本文会为你介绍6种不同的无损数据压缩算法,以及4种基于深度学习的图像/视频压缩算法。 6款无损数据压缩算法 无损压缩算法通常被用于归档或其他高保真目的。...这些算法能够让你在确保文件可被完整恢复的同时减少文件大小。有很多种无损压缩算法供你选择。下面介绍6种常用的算法。 1. LZ77 LZ77算法发布于1977年。...首个基于MLP的算法于1988年被提出,目前已经被应用到: 二进制编码——标准的双符号编码 量化——限制从连续集到离散集的输入 特定领域内的转换——像素级的数据变更 MLP算法利用分解神经网络上一步的输出来确定最佳的二进制码组合...当解码的时候,算法基于这些特征来重建图像。和基于CNN算法相比,基于GAN的压缩算法通过消除对抗损失能够产生更高品质的图像。 总结 压缩算法能够帮助你优化文件大小。不同的算法有不同的结果。...本文简述了6种静态的无损压缩算法以及4种基于深度学习的压缩算法。当然,如果这些算法都不适用于你的场景,你可以查看这篇文章来寻找适合你场景的算法算法有很多,总有一款适合你!

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[安全】适用于Windows,Linux和OS X的2018年最佳黑客工具

我们根据行业评论,您的反馈和自己的经验,准备了2018年最佳黑客工具的有用列表。...此列表将告诉您有关用于黑客目的的最佳软件,包括端口扫描程序,Web漏洞扫描程序,密码破解程序,取证工具,流量分析和社交工程工具。 我们编制了这个顶级黑客软件列表及其最佳功能和下载链接。...支持的平台和下载: Nmap适用于所有主要平台,包括Windows,Linux和OS X. 4....支持的平台和下载: Maltego安全工具适用于Windows,Mac和Linux。 8....John The Ripper 在密码破解工具方面,John The Ripper成为大多数道德黑客的最佳选择。 这个免费的开源软件以源代码的形式分发。

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DeepMind提出快速调参新算法PBT,适用GAN训练(附论文)

,它同时训练和优化一个群体的网络,从而快速地为任务选择最佳的超参数集合和模型。...在最近的一篇论文《基于群体的神经网络训练》(Population Based Training of Neural Networks)中,提出了一种新的训练神经网络的方法,使得实验者能够快速地为任务选择最佳的超参数集合和模型...这是从遗传算法中获得启发的,在遗传算法中,population中的每个成员(被称为worker)都可以利用其他成员的信息。例如,一个worker可以从一个性能更好的worker中拷贝模型参数。...这意味着PBT可以快速利用良好的超参数,可以将更多训练时间分配给有希望的模型,并且,关键的是,可以在整个训练过程中调整超参数值,从而自动学习最佳配置。 ?...例如,我们在一系列挑战性的强化学习问题,用当前最优的方法在DeepMind Lab、Atari和星际争霸2中严格地测试了这个算法

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