创建加密毒蛇，你至少需要用到以下工具 智能合约相关： 智能合约编程语言 Solidity 开源智能合约开发环境 Remix 用于调试和测试智能合约的 Metamask 前端技术相关： 用于与本地以太坊节点进行通信的...takeOwnership（_tokenId） - 声明给定 ID 的 token 的所有权。...当然了，我们还需要定义一个能够查看毒蛇详细信息的函数。函数 getViperDetails 在被调用时会返回给定毒蛇的基因和父母 ID 之类的细节。...如果所有的步骤都没有出错，智能合约得到了正确的部署，你会看到如下页面： ? 智能合约编译成功的页面 ?...点击 ABI 按钮来复制智能合约的 ABI 获取了 ABI 后，在 contract 文件夹下打开名为 abi.js 的文件，然后将 ABI 粘贴为变量 contractAbi 的值，如下所示： 1const
首先是totalSupply（）函数，它确定在给定项目的TOKEN经济中将要创建的令牌总数。 然后是transfer（）函数，用于将令牌初始分配给用户钱包。...每当用户想要将某些令牌转移到另一个钱包时，此功能会检查发送地址是否至少具有与transferFrom（）函数中规定的数量一样多的令牌。如果没有，则交易无效。...供应链可以在前所未有的水平上确保产品的完整性和可追溯性。至少可以说，ERC-721的可能性令人兴奋。...TL; DR ERC-721代币： 是不可替代的令牌（NFT） 可用于标记唯一的单个资产 最初由Ethereum dapp CryptoKitties使用，但除了数字游戏之外还有许多可能的应用 什么是ERC...这些TOKEN中的大多数无疑将是多余的，无用的，无价值的，但其中少数几个可能只是改变了我们目前所处的互联网时代。
//但去掉了末尾0的BigDecimal BigDecimal db2=new BigDecimal("123.12300"); BigDecimal db4...枚举类"} 让编译器能自动检查某个值在枚举的集合内，并且，不同用途的枚举需要不同的类型来标记，不能混用 //721_1_1 demo721_1.demo721_1_1 d=demo721...因此，引用类型比较，要始终使用equals()方法，但enum类型可以例外。...如果没有显式地为类定义构造方法，Java 编译器将会为该类提供一个默认构造方法。在创建一个对象的时候，至少要调用一个构造方法。构造方法的名称必须与类同名，一个类可以有多个构造方法。...final 修饰符，用来修饰类、方法和变量，final 修饰的类不能够被继承，修饰的方法不能被继承类重新定义，修饰的变量为常量，是不可修改的。
给定一个细化 Level n ，以及窗口大小参数 w ，可以通过以下步骤构建平移窗口： 将每个粗略像素在细化 Level n-w 处分裂为细化 Level n-w+1 的子像素。...采用直角网格上的SWIN Transformer 的Pangu-Weather和FuXi，使用4x4大小的 Patch 将原始图像从721x1440像素减少到180x360大小的直角网格（即64,800...\mathcal{V}^{G} 是所有位于721x1440大小经纬度网格上的网格节点的集合。...接着，前馈层将聚合的信息嵌入到维度为 2C 的潜在空间中： 每个粗节点包含4个细节点，下采样块将4个维度为 C 的细节点粗化为一个维度为 2C 的粗节点，这与Pangu-Weather和FuXi中使用的下采样块相似...Neural network parametrization 作者为编码器的输出选择了一个值 C=256 ，即编码器将输入网格从 110\times 721\times 1440 映射为一个大小为
其使用格式为：loss(m(input), target)，其中input为2DTensor大小为（minibatch，n），target为真实分类的标签。...为了说明pytorch中numpy和toch的转换关系，测试如下： 首先输入int32的numpy数组转换为torch，得到的IntTensor类型 ?...如果输入的为int64的numpy，得到LongTensor类型： ? 如果把int32的数组转换为LongTensor，则会出错： ? 如果把int64的数组转换为LongTensor，正常： ?...如下：定义初始化一个Tensor值，并且对其进行维度交换，在进行Tensor.view()操作时出现以上错误。 ? 这是由于浅拷贝的原因，y只是复制了x的指针，x改变，y也要随之改变，如下： ?...在NOTE3中的代码后面增加如下（更新权重参数）： ? 其运行结果为： ? 可见使用optimizer.step()实现了网络权重的更新。
但也依旧不能打破721标准下的NFT太过于精简，无法在足够宏伟的gamefi场景中得到很好应用的痛点。 而一款活得久的游戏最小经济模型，也往往需要3种玩法角色的互相作用达成一种稳定供给平衡。...，我mint得到了4号1个，那数据中会存储，4号NFT中我的地址持有1个。...想必未来围绕Dapp和链层之间润滑剂的中间件相关产业会越来越丰富 虽然已经有场景在涌现，但如果从交易规模和总市值维度出发，参考研报数据如下，可以说应用型NFT相对于PFP（头像类NFT）依旧处于萌芽阶段...租赁功能面对721标准：一个ID对应一个user和expires到期时间很合理，但1155标准：他这个ID的所有者可不只一个，所以EIP-5006仿照1155的数据结构，额外增加了3种数据来表示嵌套的资产角色租赁关系...3.3 风险点特别说明 此标准目前的实现是有风险的，因为在标准中，对setUser函数定义为公开且为虚函数（表示他可支持继承重写）但函数内并未明确限制，”谁“有权可以去修改”谁的“租赁关系，导致任意用户可修改任意租赁关系
首先，我们将前一个隐藏状态和当前输入传递到 sigmoid 函数中，然后将新得到的细胞状态传递给 tanh 函数。最后将 tanh 的输出与 sigmoid 的输出相乘，以确定隐藏状态应携带的信息。...在给定输入维度为（64，32）和LSTM神经元数量为32的情况下，我们可以计算出以下参数：输入维度：（64，32）这表示每个时间步长（sequence step）的输入特征维度为32，序列长度为64。...其中32是上一时间步的隐藏状态大小，另外32是当前时间步的输入维度。偏置向量：形状为（32，）的向量。遗忘门参数：权重矩阵：形状为（32，32 + 32）的矩阵。偏置向量：形状为（32，）的向量。...输出参数：权重矩阵：形状为（32，32）的矩阵。将隐藏状态映射到最终的输出维度。偏置向量：形状为（32，）的向量。因此，总共的参数数量可以通过计算上述所有矩阵和向量中的元素总数来确定。...这些不同类型的时间序列预测任务在输入和输出的维度上略有差异，但都可以通过适当配置LSTM模型来实现。具体的模型架构和训练方法可能会因任务类型和数据特点而有所不同。
首先，我们将前一个隐藏状态和当前输入传递到 sigmoid 函数中，然后将新得到的细胞状态传递给 tanh 函数。最后将 tanh 的输出与 sigmoid 的输出相乘，以确定隐藏状态应携带的信息。...在给定输入维度为（64，32）和LSTM神经元数量为32的情况下，我们可以计算出以下参数： 输入维度：（64，32） 这表示每个时间步长（sequence step）的输入特征维度为32，序列长度为...其中32是上一时间步的隐藏状态大小，另外32是当前时间步的输入维度。 偏置向量：形状为（32，）的向量。 遗忘门参数： 权重矩阵：形状为（32，32 + 32）的矩阵。...单元状态参数： 权重矩阵：形状为（32，32 + 32）的矩阵。 偏置向量：形状为（32，）的向量。 输出参数： 权重矩阵：形状为（32，32）的矩阵。将隐藏状态映射到最终的输出维度。...这些不同类型的时间序列预测任务在输入和输出的维度上略有差异，但都可以通过适当配置LSTM模型来实现。具体的模型架构和训练方法可能会因任务类型和数据特点而有所不同。
（远近、大小）的目标会有不同的效果。...因此，在此示例中，只有两个卷积核具有不同的卷积核大小，但很容易扩展到多个分支的情况。 Split-Fuse-Select核心模块 Split：对于任何给定的特征映射 ?...，默认情况下，我们首先分别进行卷积大小为3和5的两个转换 ? 和 ? 。请注意， ? 和 ? 均由高效的分组/深度卷积，批量标准化和ReLU函数组成。...为实现这一目标，门需要整合来自所有分支的信息。主要目的是计算得到每个卷积核权重的部分。首先通过element-wise summation融合来自多个（上图是两个分支）分支的结果： ?...然后得到的U是形状是[C,H,W]（C代表channel,H代表height, W代表width）的特征图，然后沿着H和W维度求平均值，最终得到了关于channel的信息是一个C×1×1的一维向量，代表的是各个通道的信息的重要程度
假设 W 表示给定神经网络层中的权重矩阵。然后，使用常规反向传播，我们可以获得权重更新 ΔW，它通常被计算为损失乘以学习率的负梯： 然后，得到 ΔW 后，原始权重按如下公式更新：W'=W+ΔW。...因此，尽管预训练模型的权重是满秩矩阵，但根据 Aghajanyan 等人的说法，LoRA 的作者指出预训练的大型语言模型在适应新任务时具有较低的内在维度。...低内在维度意味着数据可以由低维度空间有效地表示或近似，同时保留其大部分基本信息或结构。换句话说，这意味着可以将适应任务的新权重矩阵分解为低维（较小）矩阵，而不会丢失太多重要信息。...新的矩阵 W_A 和 W_B 可以非常小。例如，假设 A=100，B=500，那么 ΔW 的大小为 100×500=50000。...给定以下超参数设置（块大小、批大小和 LoRA 的 r），Adapter 和 LoRA 都可以以 bfloat-16 的混合精度，在具有 24 Gb RAM 的单个 GPU 上微调 7B 参数的 LLaMA
起初，训练损失函数下降得很快，但很快渐进地收敛于一个次优值。此时，梯度并没有消失（或爆炸），至少在初始阶段。...直观地说，学习曲线基本上会在参数空间的退化方向变慢，因此退化会减少模型的有效维度。在以前，你可能会认为是用参数拟合模型，但实际上，由于退化，可以有效地拟合模型的自由度却变少了。...可以理解为在每个层中只有少量的隐藏单元对不同的输入改变它们的激活值，而大部分隐藏单元对不同的输入都是相同的反应）。...在非线性网络中也会出现类似的现象：随着深度增加，给定层的隐藏单元的维度变得越来越低，即越来越退化。...这样的一些奇异性已经在以前的工作中得到证明：（i）给定层级结点中的置换对称性（permutation symmetry）造成了重叠奇异性，（ii）消除（elimination）与对应的消除奇异性，即结点的一致性失活问题
测评项 b)审计记录应包括事件的日期和时间、用户、事件类型、事件是否成功及其他与审计相关的信息； c)应对审计记录进行保护，定期备份，避免受到未预期的删除、修改或覆盖等； d)应对审计进程进行保护，防止未经授权的中断...测评项b b)审计记录应包括事件的日期和时间、用户、事件类型、事件是否成功及其他与审计相关的信息； 审计记录应该包含足够的信息，对于数据库的审计而言而言，包含具体的SQL语句是必须的。...数据库表中的记录 如果audit_trail参数设置为db或db,extended，则其记录存放在数据库的表中。...dba_audit_session视图，所得到的数据都是有关logon或者logoff的信息： ?...所以具体到测评项的判定而言，默认情况下至少判定为部分符合，根据具体情况再选择是否判定为符合。 ?
现在，当您使用2位小数时，“123456”的值将为“1234.56”令牌，如果使用4位小数，则“123456”的值为“12.3456”。 当你不希望你的令牌是“可分割”时，可以使用0作为小数位数。 ...ERC721提案中的“transfer（）”函数将为令牌设置一个新的所有者： image.png 这个代码虽然较长，但这是移动令牌的一个必要步骤。...在IPFS上添加文件时，至少会在连接到IPFS网络的一台计算机上始终可用。 虽然可以在IPFS或HTTP链接上访问该文件供所有人查看，但是“所有权证书”智能在智能合同中注册。...ERC821和ERC841试图达到相同的目标，但采用方法的方法有点不同，并且两者都尚未完善，如果您有宝贵意见，可以围绕这两个潜在标准加入讨论。...虽然没有标准的方法来实现这一点，但你会发现在OpenZepplin的回购会得到一个很好的实现。 此外，在以太坊的网站上有一个简单的教程。
这意味着要提高给定计算机视觉任务的性能，需要“网络手术”来修改ResNet，以使其对特定任务更加有效。...虽然这些方法确实可以提高某些任务的学习性能，但由此而提出了一个问题：我们是否可以创建具有通用改进功能表示的通用骨干网，从而同时提高跨多个任务的性能？...通道权重统计量可以通过全局平均池化获得： ? 用Vk表示携带了通道权重后的Cardinal输出： ? 那么最终每个Cardinal的输出就是： ? 而其中的 ?...5、残差网络存在的问题 （1）残差网络使用带步长的卷积，比如3×3卷积来减少图像的空间维度，这样会损失掉很多空间信息。对于像目标检测和分割领域，空间信息是至关重要的。...而且卷积层一般使用0来填充图像边界，这在迁移到密集预测的其它问题时也不是最佳选择。因此本文使用的是核大小为3×3的平均池化来减少空间维度。
但正如《去中心化社会：寻找 Web3 的灵魂》开宗明义的第一句话，今天（基于以太坊）的 Web3 更多是一个以表达可转移的金融化资产（“契约”）为中心的概念，而非表达基于信任的社会关系（“身份”）概念。...通过智能合约得到的状态（资产，Asset），只能通过智能合约去改变。因此，当前区块链与 Web3 中的契约身份（Contract Status），只能包含由智能合约产生的状态（资产）。...3.3 ERC721S (SoulBound) ERC721S[15] 发布于 2022 年 6 月 3 日，在 5 月份的 SBT 论文发表之后，但目前尚未见到 Reference Implementation...该提案兼容 ERC-721，但为每一个地址关联了一个 soulPower 数量参数，可用来量化贡献度或表示积分；同时，每一个地址还关联有 isSybil 变量，用以标识机器人账户或女巫攻击。...有关该标准的更多细节，需要等待完整版的 EIP 文档提交之后。 *** 前述这些的 SBT 通证标准提案，所实现的基本都是以 ERC-721 为基础的非匀质化通证。
就像是开车去某个目的地一样，gasPrice就是油价，油箱大小就是gasLimit，油够，到达目的地多余的油会留在油箱里面，也就是转账成功，多余的油费会返回账户。...因此谜恋猫也是第一个实现了ERC721 标准的去中心化应用。ERC721号提议已经被以太坊作为标准接受，但该标准仍处于草稿阶段。...ERC721同样是一个代币标准，ERC721官方简要解释是Non-Fungible Tokens，简写为NFTs，多翻译为非同质代币。...），矿工或应用维护节点需要得到代币奖励； 4、应用代币的产生必须依据标准的加密算法，有价值的节点可以根据该算法获取应用的代币奖励。...相比较于比特币的最长链共识， DAG 将最长链共识改成最重链共识机制， 通过交易权重与节点间建立局部共识来确认新的交易，将工作量证明巧妙的和每一笔交易绑定一起，不但打破了目前比特币挖矿集中化的问题，而且大幅度提升了整个分布式网络的吞吐能力
当我们重新抽样时，我们所做的其实就是给我们的观察值分配整数权重，这样它们的和就等于样本容量n。这样的分布就是多项式分布。 我们绘制大小为10.000的样本来看看多项式分布是什么样子的。...1000，或者说，我们重采样生成了的是一个相同大小的数据。...，而一些观察得到的权重为6。...我们可以画出权重的分布，现在为了得到了连续的权重，我们必须近似分布。...如果我们更仔细地查看就会发现在将近20个重新采样的样本中，会得到一个非常不寻常的估计！ 这个问题的原因是在某些样本中，我们可能没有任何观察结果x = 1。因此在这些重采样的样本中，估计的系数为零。
损失函数 Loss function 在上一节定义了从图像像素值到所属类别的评分函数（score function），该函数的参数是权重矩阵 。在函数中，数据 是给定的，不能修改。...这一对类别分数和标签的损失值是0，这是因为正确分类的得分13与错误分类的得分-7的差为20，高于边界值10。而SVM只关心差距至少要大于10，更大的差值还是算作损失值为0。...一个简单的例子：如果W能够正确分类所有数据，即对于每个数据，损失值都是0。那么当 时，任何数乘 都能使得损失值为0，因为这个变化将所有分值的大小都均等地扩大了，所以它们之间的绝对差值也扩大了。...最后，因为正则化惩罚的存在，不可能在所有的例子中得到0的损失值，这是因为只有当W=0的特殊情况下，才能得到损失值为0。...最后，因为正则化惩罚的存在，不可能在所有的例子中得到0的损失值，这是因为只有当的特殊情况下，才能得到损失值为0。
假设卷积的维度是（核大小，核大小，输入通道，输出通道），那么其中矩阵的维度是（核大小×核大小×输入通道，输出通道）。...更具体一点，对于一个维度为 (m, n) 的卷积矩阵，为 m 个维度的每一个创造 n 个向量。...如果你必须沿该过滤器创建一个偏置，仍然可以执行上面的流程，只是其中用 m+1 代替 m，得到的矩阵的大小为 (m+1, n)，取出最上面一行，并将其用作偏置，使用剩下的 (m, n) 矩阵作为过滤器。...正交性损失是按以下方式计算的： 使卷积矩阵的大小为 (m, n)，偏置向量的大小为 (n)，将这两个向量级联到一起，得到一个大小为 (m+1, n) 的矩阵。称这个矩阵为 M。...在验证数据上的交叉熵和准确度 但该网络得到的验证准确度/交叉熵却很接近正交性损失为 0 的情况。又再一次失望了，我还希望结果会更好呢。但至少比前面的结果好。
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