具有快速无信任设置的快速多方门限ECDSA 具有快速无信任设置的快速多方门限ECDSA
摘要门限签名方案允许分布式签名,在n个参与者的群体里面,任何大于t+1个群体都能够完成签名,然而任何小于等于t的群体不能完成签名。虽然之前已经有了基于ECDSA的门限签名方案,但是我们设计了第一个支持任意t<=n的高效的多签协议,并且
2022-06-24
NFT & Web3 Toolkits Collection NFT & Web3 Toolkits Collection
综合平台 NFTGO(新项目 + 趋势 + 逐个数据 + 巨鲸) NFT ranking, best and top NFT collections | NFTGo Nansen(付费,巨鲸 + 趋势 + 稀有度) nansen.ai D
2022-05-11
在Java的工程实现中使用Matlab计算能力 在Java的工程实现中使用Matlab计算能力
Matlab丰富的模型资源、优化的算法能力以及对计算加速的硬件支持,使得其在计算核心的算法设计中成为主流开发方法,在传统实现中复杂的算法借助Matlab核心计算能力可以简单快速实现。但是在工程化的实现过程中,实现Matlab能力集成踩坑众多
2022-03-21
取模与取余的区别 取模与取余的区别
模数和余数的计算方法计 $ { (x, y) | (x, y) \in 实数 } $, $ m = \frac{x}{y} $,m计为除数,则有取模和取余的计算方法为$$v = x - m*y$$ 区别在于除数m的计数方法: 取余:除数m
关于知识图谱中的命名实体识别(NER) 关于知识图谱中的命名实体识别(NER)
写在前面命名实体识别(Named Entity Recognition,NER),是指识别文本中具有特定意义的实体,可能包括人名、地名、机构名、专有名词等。通常包括两部分: 实体边界识别; 确定实体识别(特定的人名、地名、机构名称等)
2021-12-06
关于知识图谱构建 关于知识图谱构建
写在前面从搜索引擎开始,到内容推荐、智能交互等众多领域,传统算法越来越难以满足用户需求的快速迭代。与人工智能相关技术的结合,上述领域的底层技术都与领域内知识图谱构建相关。知识图谱的概念是谷歌在2012年提出,应用于智能搜索领域,并且逐渐在学
2021-12-03
基于NLP的关键词提取技术 基于NLP的关键词提取技术
关键词提取关键词是能够表达文档中心内容的词语,常用于计算机系统标引论文内容特征、信息检索、系统汇集以供读者检阅。关键词提取是文本挖掘领域的一个分支,是文本检索、文本比较、摘要生成、文档分类和聚类等文本挖掘研究的基础性工作。从算法角度,关键词
2021-11-24
广义文本的向量表示方法 广义文本的向量表示方法
NLP的基础工作就是文本处理,向量化文本表示的核心目的是将文本表示为一系列的能够表达文本语义的向量,有word2vec、str2vec和doc2vec技术,区别是目标处理单元不同。word2vec即词向量,str2vec为句向量,doc2v
2021-11-12
基于广义内容的推荐算法系统 基于广义内容的推荐算法系统
写在前面 - 什么是基于内容推荐算法广义内容,是指包括文本、图片、音频、视频等在内的多媒体信息。基于内容的推荐算法(Content-Based Recommendations)是基于标的物相关信息、用户相关信息及用户对标的物的操作行为来构建
2021-11-04
理解“无穷小” 理解“无穷小”
九城爱数学 什么是无穷小?无穷小数学符号记为 $\epsilon$ , 它的数学性质应该满足:对于任意给定实数 $\gamma$>0,都满足 0<|$\epsilon$|<$\gamma$。很明显,无穷小是数学概念,并
2021-10-25
关于EIP-1559协议 关于EIP-1559协议
写在前面比特币以一种全新的思路重建了货币体系,这个传统情况下被认为一定需要权威中心(政府)背书和管理的核心金融基础设施,以太坊则带来了由加密货币到去中心化应用生态爆发,从ICO到Defi,再到NFT,区块链已经越来越接近真实生活。秉承去中心
2021-10-24
1 / 2