这一系列文章将围绕以太坊的二层扩容框架 Plasma，介绍其基本运行原理，具体操作细节，安全性讨论以及未来研究方向等。本篇文章主要介绍 Plasma 的一个最小实现 Plasma MVP（Minima Viable Plasma）。 在 "上一篇" 文章中我们已经理解了 Plasma 中的一些关键操 ...
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2018-11-12 00:19:49
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1, 运行： 分析： Try{ //可能发生运行错误的代码； } catch（异常类型 异常对象引用）{ //用于处理异常的代码 } finally{ //用于“善后” 的代码 } Java 中所有可捕获的异常都派生自 Exception 类。 2. 阅读以下代码（CatchWho.java），写出 ...
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2018-11-11 15:56:13
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试图用图像显示出卷积网络所学习的内容，以找到改进网络的方法。其中要可视化某一层需要将去去池化，整流，乘以过滤器矩阵的转置。去池化：在池化时会生成一个对照表，记录最大池化位置，去池化时将最大值放入池化前位置，其余位置放0整流：将去池化的结果输入到整流函数过滤器：整流后乘以过滤器的转置，已重新构成卷积前的特征图4.底层的特征收敛比较快，高层的特征收敛比较慢，特征具有平移，缩放不变性，没有对称不变性4.
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2018-11-09 19:20:12
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首先缩一波点，就变成了一个DAG，边权是出点的大小 那我们走到某个点的时候可能会有两种状态：已经走过反边或者没走过 于是就把一个点拆成两层(x和x+N)，第二层的点表示我已经走过反边了，每层中的边和原来一样，但对于边(u,v)，我们连一个(v,u+N)，表示走了这条边的反边，这条边的边权是u的大小 ...
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2018-11-09 16:21:52
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Solution 数据范围疯狂暗示状压，可是一开始发现状态特别难受。 将每一层的奇偶性状压，预处理所有状态的奇偶性。每一层的输入代表的其实可以是下一层某个点可以被从这一层哪些点转移到。 所以枚举每个状态，再枚举下一层转移到哪个点，统计这个点被这个状态更新的话正边和反边分别的奇偶性，转移即可。 第二层 ...
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2018-11-08 18:14:35
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结果： 一层神经网络： 二层神经网络： 神经网络计算图： 神经元输出的分布： 数据分布直方图： 数据可视化： ...
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2018-11-05 19:22:59
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?Kubernetes介绍 1.背景介绍 云计算飞速发展 - IaaS - PaaS - SaaS Docker技术突飞猛进 - 一次构建，到处运行 - 容器的快速轻量 - 完整的生态环境 2.什么是kubernetes 首先，他是一个全新的基于容器技术的分布式架构领先方案。Kubernetes(k ...
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2018-11-05 11:14:48
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这一系列文章将围绕以太坊的二层扩容框架，介绍其基本运行原理，具体操作细节，安全性讨论以及未来研究方向等。本篇文章主要对Plasma一些关键操作的细节进行剖析。在上一篇文章中我们已经理解了什么是Plasma框架以及它是如何运行的，这一篇文章将对其运行过程中的一些关键部分，包括Plasma提交区块的过程，当有恶意行为发生时如何构建防伪证明以及如何退出Plasma子链等进行剖析。需要注意的是，由于Pla
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2018-11-05 00:05:44
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这一系列文章将围绕以太坊的二层扩容框架，介绍其基本运行原理，具体操作细节，安全性讨论以及未来研究方向等。本篇文章主要对 Plasma 一些关键操作的细节进行剖析。 在 "上一篇" 文章中我们已经理解了什么是 Plasma 框架以及它是如何运行的，这一篇文章将对其运行过程中的一些关键部分，包括 Pla ...
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2018-11-05 00:03:22
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LVS常用的工作模式有DR、TUN、NAT、FULLNAT，其中DR模式的转发性能最好，但组网要求最为苛刻。本文将试着分析LVSDR模式原理，举例实际配置方式。LVSDR模式组网DR模式的组网要求LVS和Realserver在同一网段二层互通。因为LVSDR模式在负载均衡转发报文时，只修改目的mac为realserver的mac，lvs要能将报文转发给realserver，就必须满足LVS和rea
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2018-11-04 00:45:51
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