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電子發(fā)燒友網(wǎng)>區(qū)塊鏈>混合共識(shí)機(jī)制的算法模型與經(jīng)濟(jì)模型的優(yōu)缺點(diǎn)詳解

混合共識(shí)機(jī)制的算法模型與經(jīng)濟(jì)模型的優(yōu)缺點(diǎn)詳解

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2019-04-30 10:00:001325

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基于Dfinity共識(shí)的過(guò)程及優(yōu)缺點(diǎn)解析

分層的結(jié)構(gòu)介紹了一致性共識(shí)的達(dá)成,文中將按步驟分解,簡(jiǎn)單幫助大家講解共識(shí)。并簡(jiǎn)述技術(shù)特點(diǎn),與其他項(xiàng)目做比較,揭示這樣優(yōu)缺點(diǎn)帶來(lái)的影響。
2019-07-15 11:29:573196

基于區(qū)塊鏈解決方案的Exonum共識(shí)算法機(jī)制探討

比特幣區(qū)塊鏈的普遍算法是工作量證明(PoW)算法。在這里,確定參與者(礦工)執(zhí)行的新塊的復(fù)雜計(jì)算工作,以及他為此獲得的報(bào)酬,保證了網(wǎng)絡(luò)當(dāng)前狀態(tài)的正確性。PoW算法為系統(tǒng)的正常運(yùn)行提供了經(jīng)濟(jì)保證
2019-07-16 11:21:461592

比特幣采用的共識(shí)機(jī)制

自己有更大可能性計(jì)算出正確的哈希值。 比特幣采用的就是SHA256算法共識(shí)機(jī)制比較高,容錯(cuò)性好,但達(dá)成共識(shí)要全網(wǎng)參與運(yùn)算,效率較低,資源消耗也大。
2019-07-30 14:36:4214015

區(qū)塊鏈共識(shí)機(jī)制優(yōu)缺點(diǎn)分析

區(qū)塊鏈就是運(yùn)行在P2P網(wǎng)絡(luò)上的去中心化賬本。在公有鏈區(qū)塊鏈項(xiàng)目例如比特幣,成千上萬(wàn)的用戶在使用這個(gè)區(qū)塊鏈。我們?cè)趺慈ピ谶@樣的系統(tǒng)中獲得信任呢,并且在私有區(qū)塊鏈中也是一樣的情況。這就是共識(shí)機(jī)制的來(lái)源
2019-08-12 11:26:432008

PoD共識(shí)算法經(jīng)濟(jì)模型分析

PoW (Proof of Work) 工作量證明共識(shí)算法為零和博弈,采用競(jìng)爭(zhēng)性哈希計(jì)算來(lái)確定記賬人,導(dǎo)致了整個(gè)生態(tài)每次出塊時(shí)都有大量電能在競(jìng)爭(zhēng)中被無(wú)端消耗,挖礦成本高,而且速度受限。如果把公鏈
2019-08-23 11:18:053134

基于Nervos CKB共識(shí)機(jī)制設(shè)計(jì)的新型哈希算法Eaglesong解析

Nervos CKB 的共識(shí)機(jī)制(NC-Max)是改進(jìn)版的比特幣中本聰共識(shí)(Nakamoto Consensus, NC),它是就網(wǎng)絡(luò)參與者的支付權(quán)限來(lái)達(dá)成共識(shí)的。
2019-10-14 11:05:323780

PoW共識(shí)機(jī)制的優(yōu)勢(shì)是什么

在之前我們已經(jīng)講過(guò),共識(shí)機(jī)制是區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)中,所有節(jié)點(diǎn)都要遵守的一種規(guī)則,當(dāng)前主流的共識(shí)機(jī)制分為兩種,一種是PoW共識(shí)機(jī)制,另一種則是PoS共識(shí)機(jī)制,今天我們就來(lái)介紹一下,什么是PoW共識(shí)機(jī)制。
2019-12-27 09:20:534569

PoW與PoS共識(shí)機(jī)制優(yōu)缺點(diǎn)介紹

所謂PoS機(jī)制,全稱是Proof of Stake,也就是權(quán)益證明。它是除PoW機(jī)制外的另一類主流共識(shí)機(jī)制。
2020-01-03 09:10:289654

邏輯回歸與GBDT模型各自的原理及優(yōu)缺點(diǎn)

模型是2014年由Facebook提出的GBDT+LR模型, 該模型利用GBDT自動(dòng)進(jìn)行特征篩選和組合, 進(jìn)而生成新的離散特征向量, 再把該特征向量當(dāng)做LR模型的輸入, 來(lái)產(chǎn)生最后的預(yù)測(cè)結(jié)果, 該模型能夠綜合利用用戶、物品和上下文等多種不同的特征, 生成較為全
2020-12-26 10:01:5913269

決策樹(shù)的基本概念/學(xué)習(xí)步驟/算法/優(yōu)缺點(diǎn)

本文將介紹決策樹(shù)的基本概念、決策樹(shù)學(xué)習(xí)的3個(gè)步驟、3種典型的決策樹(shù)算法、決策樹(shù)的10個(gè)優(yōu)缺點(diǎn)。
2021-01-27 10:03:203175

基于MASK模型的視頻問(wèn)答機(jī)制設(shè)計(jì)方案

視頻問(wèn)答是深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)之一,廣泛應(yīng)用于安防和廣告等系統(tǒng)中。在注意力機(jī)制框架下,建立先驗(yàn)MASK注意力機(jī)制模型,使用 Faster R-CNN模型提取視頻關(guān)鍵幀以及視頻中的對(duì)象標(biāo)簽,將其
2021-03-11 11:43:282

關(guān)于區(qū)塊鏈共識(shí)機(jī)制的研究及原理

相關(guān)性能。根據(jù)區(qū)塊鏈共識(shí)機(jī)制的技術(shù)路線,將其細(xì)分為3類單一共識(shí)機(jī)制和6類混合共識(shí)機(jī)制。從原理實(shí)現(xiàn)角度,系統(tǒng)描述共識(shí)機(jī)制的理論技術(shù),歸納節(jié)點(diǎn)達(dá)成一致所需的運(yùn)算操作并評(píng)價(jià)共識(shí)機(jī)制優(yōu)缺點(diǎn)。從工程應(yīng)用角度,具體分析共
2021-03-16 14:23:3124

一種融合知識(shí)圖譜和協(xié)同過(guò)濾的混合推薦模型

針對(duì)現(xiàn)有協(xié)同過(guò)濾推薦算法可解釋性不高和基于內(nèi)容推薦信息提取困難、推薦效率低等問(wèn)題,提岀一種融合知識(shí)圖譜和協(xié)同過(guò)濾的混合推薦模型,其由知識(shí)圖譜與深度學(xué)習(xí)結(jié)合模型RCKD和知識(shí)圖譜與協(xié)同過(guò)濾結(jié)合模型
2021-03-16 14:37:4310

一種基于信任度的匹配拜占庭共識(shí)算法

,提出一種基于信任度的匹配拜占庭共識(shí)算法( Trust- basedMatching Byzantine Fault Tolerance, TMBFT)。首先,通過(guò)基于信任度的鄰居匹配模型來(lái)選取部分
2021-04-14 15:05:4812

基于狄利克雷過(guò)程的可擴(kuò)展高斯混合模型

針對(duì)使用高斯混合模型的圖像先驗(yàn)建模中分量數(shù)目難以擴(kuò)展的問(wèn)題,構(gòu)建基于狄利克雷過(guò)程的可擴(kuò)展高斯混合模型。通過(guò)聚類分量的新增及歸并機(jī)制,使模型復(fù)雜度根據(jù)數(shù)據(jù)規(guī)模自適應(yīng)變化,從而增強(qiáng)先驗(yàn)模型結(jié)構(gòu)的緊密度
2021-04-29 11:17:497

車聯(lián)網(wǎng)環(huán)境中混合車流的車輛換道行為決策模型

車聯(lián)網(wǎng)環(huán)境中,交通系統(tǒng)將長(zhǎng)期昰現(xiàn)智能網(wǎng)聯(lián)汽車和債統(tǒng)人工駕駛車輛混合共存的狀況。針對(duì)智能網(wǎng)聯(lián)交通環(huán)境下的新型混合車流,建立了車輛的換道行汋決策模型。對(duì)于混合車輛交通流引λ最小安全區(qū)琙模型,自主車輛交通
2021-05-07 16:18:0614

深度分析RNN的模型結(jié)構(gòu),優(yōu)缺點(diǎn)以及RNN模型的幾種應(yīng)用

強(qiáng)大的Bert模型家族,都是站在RNN的肩上,不斷演化、變強(qiáng)的。 這篇文章,闡述了RNN的方方面面,包括模型結(jié)構(gòu),優(yōu)缺點(diǎn),RNN模型的幾種應(yīng)用,RNN常使用的激活函數(shù),RNN的缺陷,以及GRU,LSTM是如何試圖解決這些問(wèn)題,RNN變體等。 這篇文章最大特點(diǎn)是圖解版本,
2021-05-13 10:47:4625931

基于boosting框架的混合秩矩陣分解模型

基于boosting框架的混合秩矩陣分解模型
2021-06-11 14:41:4713

基于果蠅算法混合小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)交通流預(yù)測(cè)模型

基于果蠅算法混合小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)交通流預(yù)測(cè)模型
2021-07-05 16:52:5740

機(jī)器學(xué)習(xí)模型的可解釋性算法詳解

本文介紹目前常見(jiàn)的幾種可以提高機(jī)器學(xué)習(xí)模型的可解釋性的技術(shù),包括它們的相對(duì)優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)。
2022-02-16 16:21:316096

基于VLP模型的語(yǔ)義對(duì)齊機(jī)制

在本文中,我們利用圖像描述模型提出一個(gè)新穎的探針?lè)椒?。通過(guò)這個(gè)方法,我們從文本角度分析了VLP模型的語(yǔ)義對(duì)齊機(jī)制。我們發(fā)現(xiàn)現(xiàn)有的VLP模型在對(duì)齊方面有明顯的缺陷。
2022-10-28 11:09:342045

從進(jìn)程模型轉(zhuǎn)換成線程模型優(yōu)缺點(diǎn)

面向進(jìn)程模型是一種數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的架構(gòu)模型,核心思想是將不同的數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)分配給不同的進(jìn)程,每個(gè)進(jìn)程獨(dú)立運(yùn)行,相互之間通過(guò)進(jìn)程間通信(IPC)進(jìn)行協(xié)作。這種模型被廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)中,例如
2023-06-25 10:12:14835

AI大模型和小模型是什么?AI大模型和小模型的區(qū)別

  隨著人工智能的不斷發(fā)展和應(yīng)用,機(jī)器學(xué)習(xí)模型的大小越來(lái)越成為一個(gè)重要的問(wèn)題。在機(jī)器學(xué)習(xí)中,我們通常將模型分為兩類:大模型和小模型。本文將介紹AI大模型和小模型是什么,并分析它們各自的優(yōu)缺點(diǎn)以及區(qū)別。
2023-08-08 16:55:3311339

AI大模型的開(kāi)源算法介紹

AI大模型的開(kāi)源算法介紹 什么是開(kāi)源?簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)就是不收取任何費(fèi)用,免費(fèi)提供給用戶的軟件或應(yīng)用程序。開(kāi)源是主要用于軟件的術(shù)語(yǔ),除了免費(fèi)用戶還可以對(duì)開(kāi)源軟件的源代碼進(jìn)行更改,并根據(jù)自身的使用情況進(jìn)行
2023-08-08 17:25:013093

ai算法模型的區(qū)別

ai算法模型的區(qū)別 人工智能(AI)是當(dāng)今最熱門的技術(shù)領(lǐng)域之一。雖然AI被廣泛應(yīng)用于各種領(lǐng)域,但其核心是由算法模型組成的。AI算法模型是AI成功應(yīng)用的基礎(chǔ)。因此,理解AI算法模型的區(qū)別
2023-08-08 17:35:395718

機(jī)器學(xué)習(xí)算法總結(jié) 機(jī)器學(xué)習(xí)算法是什么 機(jī)器學(xué)習(xí)算法優(yōu)缺點(diǎn)

機(jī)器學(xué)習(xí)算法總結(jié) 機(jī)器學(xué)習(xí)算法是什么?機(jī)器學(xué)習(xí)算法優(yōu)缺點(diǎn)? 機(jī)器學(xué)習(xí)算法總結(jié) 機(jī)器學(xué)習(xí)算法是一種能夠從數(shù)據(jù)中自動(dòng)學(xué)習(xí)的算法。它能夠從訓(xùn)練數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)特征,進(jìn)而對(duì)未知數(shù)據(jù)進(jìn)行分類、回歸、聚類等任務(wù)。通過(guò)
2023-08-17 16:11:502882

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法優(yōu)缺點(diǎn)

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法優(yōu)缺點(diǎn) 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種廣泛應(yīng)用于圖像、語(yǔ)音等領(lǐng)域的深度學(xué)習(xí)算法。在過(guò)去幾年里,CNN的研究和應(yīng)用有了飛速的發(fā)展,取得了許多重要的成果,如在圖像分類、目標(biāo)識(shí)別、人臉識(shí)別、自然語(yǔ)言
2023-08-21 16:50:0410916

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型優(yōu)缺點(diǎn)

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型優(yōu)缺點(diǎn)? 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Network,CNN)是一種從圖像、視頻、聲音和一系列多維信號(hào)中進(jìn)行學(xué)習(xí)的深度學(xué)習(xí)模型。它在計(jì)算機(jī)視覺(jué)、語(yǔ)音識(shí)別
2023-08-21 17:15:196044

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的工作原理、種類及優(yōu)缺點(diǎn)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型(Neural Network Model)是指一種數(shù)學(xué)模型,可以模擬和學(xué)習(xí)人腦神經(jīng)元之間的信號(hào)傳遞過(guò)程,用于解決各種問(wèn)題,如分類、回歸、圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言處理等。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型可以根據(jù)輸入數(shù)據(jù)和參數(shù)不斷調(diào)整自身結(jié)構(gòu)和參數(shù),從而提高模型的準(zhǔn)確性和泛化能力。
2023-08-23 18:25:486025

盤古大模型和星火大模型哪個(gè)好?

盤古大模型和星火大模型哪個(gè)好? 盤古大模型和星火大模型都是常見(jiàn)的大數(shù)據(jù)建模工具,它們都具有相對(duì)應(yīng)的優(yōu)缺點(diǎn)。在選擇工具時(shí),需要根據(jù)自己的需求和實(shí)際情況進(jìn)行綜合考慮。 一、盤古大模型 盤古大數(shù)據(jù)平臺(tái)是由
2023-08-31 09:01:283866

盤古大模型和阿里哪個(gè)好?

盤古大模型和阿里哪個(gè)好? 介紹盤古大模型和阿里巴巴兩個(gè)產(chǎn)品的優(yōu)缺點(diǎn)和適用場(chǎng)景。 一、 盤古大模型 1. 產(chǎn)品介紹 盤古大模型是杭州大朗科技有限公司推出的一款大數(shù)據(jù)分析平臺(tái),通常用于數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)
2023-08-31 09:01:352677

redis持久化機(jī)制優(yōu)缺點(diǎn)

Redis是一個(gè)基于內(nèi)存的高性能鍵值存儲(chǔ)系統(tǒng),它提供了多種持久化機(jī)制來(lái)保證數(shù)據(jù)的可靠性。本文將詳細(xì)介紹Redis的持久化機(jī)制,并分析其優(yōu)缺點(diǎn)。 一、Redis的持久化機(jī)制簡(jiǎn)介 Redis提供了兩種
2023-12-05 10:03:581302

機(jī)器人擁抱AI大模型已成共識(shí)!

目前普遍的共識(shí)是,機(jī)器人擁抱AI大模型的過(guò)程就是具身智能機(jī)器人的實(shí)現(xiàn)過(guò)程,融合AI大模型的具身智能機(jī)器人將是未來(lái)機(jī)器人的主要發(fā)展方向。
2023-12-22 17:08:34660

常見(jiàn)物聯(lián)網(wǎng)模型優(yōu)缺點(diǎn)簡(jiǎn)介

每種物聯(lián)網(wǎng)模型都有其適用的場(chǎng)景和條件,選擇哪種模型取決于具體的應(yīng)用需求、設(shè)備特性、網(wǎng)絡(luò)環(huán)境以及數(shù)據(jù)安全要求等因素。因此,在實(shí)際應(yīng)用中,需要根據(jù)具體情況進(jìn)行權(quán)衡和選擇。
2024-03-20 17:44:011577

深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練過(guò)程詳解

深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練是一個(gè)復(fù)雜且關(guān)鍵的過(guò)程,它涉及大量的數(shù)據(jù)、計(jì)算資源和精心設(shè)計(jì)的算法。訓(xùn)練一個(gè)深度學(xué)習(xí)模型,本質(zhì)上是通過(guò)優(yōu)化算法調(diào)整模型參數(shù),使模型能夠更好地?cái)M合數(shù)據(jù),提高預(yù)測(cè)或分類的準(zhǔn)確性。本文將
2024-07-01 16:13:103932

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的原理、類型、應(yīng)用場(chǎng)景及優(yōu)缺點(diǎn)

模型的原理、類型、應(yīng)用場(chǎng)景以及優(yōu)缺點(diǎn)。 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的原理 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的基本原理是模擬人腦神經(jīng)元的工作方式。人腦由大約860億個(gè)神經(jīng)元組成,每個(gè)神經(jīng)元通過(guò)突觸與其他神經(jīng)元相互連接。神經(jīng)元接收來(lái)自其他神經(jīng)元的信
2024-07-02 09:56:253982

數(shù)學(xué)建模神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型優(yōu)缺點(diǎn)有哪些

、預(yù)測(cè)分析等。然而,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型也存在一些優(yōu)缺點(diǎn)。本文將詳細(xì)分析神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型優(yōu)缺點(diǎn)。 一、優(yōu)點(diǎn) 強(qiáng)大的非線性擬合能力 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型具有強(qiáng)大的非線性擬合能力,可以很好地處理復(fù)雜的非線性問(wèn)題。傳統(tǒng)的線性模型在處
2024-07-02 11:36:582165

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法優(yōu)缺點(diǎn)有哪些

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法是一種模擬人腦神經(jīng)元結(jié)構(gòu)的計(jì)算模型,廣泛應(yīng)用于機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、圖像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別等領(lǐng)域。然而,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法也存在一些優(yōu)缺點(diǎn)。本文將詳細(xì)分析神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法優(yōu)缺點(diǎn)。 一、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法
2024-07-03 09:47:473721

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)反向傳播算法優(yōu)缺點(diǎn)有哪些

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)反向傳播算法(Backpropagation Algorithm)是一種廣泛應(yīng)用于深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的優(yōu)化算法,用于訓(xùn)練多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。本文將介紹反向傳播算法優(yōu)缺點(diǎn)。 引言 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2024-07-03 11:24:582642

LLM模型和LMM模型的區(qū)別

LLM(線性混合模型)和LMM(線性混合效應(yīng)模型)之間的區(qū)別如下: 定義: LLM(線性混合模型)是一種統(tǒng)計(jì)模型,用于分析具有固定效應(yīng)和隨機(jī)效應(yīng)的線性數(shù)據(jù)。它允許研究者考慮數(shù)據(jù)中的非獨(dú)立性,例如
2024-07-09 09:57:463724

AI大模型與小模型優(yōu)缺點(diǎn)

在人工智能(AI)的廣闊領(lǐng)域中,模型作為算法與數(shù)據(jù)之間的橋梁,扮演著至關(guān)重要的角色。根據(jù)模型的大小和復(fù)雜度,我們可以將其大致分為AI大模型和小模型。這兩種模型在定義、優(yōu)缺點(diǎn)及應(yīng)用場(chǎng)景上存在著顯著的差異。本文將從多個(gè)維度深入探討AI大模型與小模型的特點(diǎn),并分析其各自的優(yōu)缺點(diǎn)及區(qū)別。
2024-07-10 10:39:4410807

三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型優(yōu)缺點(diǎn)

三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是一種常見(jiàn)的深度學(xué)習(xí)模型,它由輸入層、兩個(gè)隱藏層和輸出層組成。本文將介紹三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型優(yōu)缺點(diǎn),以及其在實(shí)際應(yīng)用中的表現(xiàn)。 一、三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型概述 基本概念 三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
2024-07-11 10:58:071454

搭建開(kāi)源大語(yǔ)言模型服務(wù)的方法

本文我們將總結(jié)5種搭建開(kāi)源大語(yǔ)言模型服務(wù)的方法,每種都附帶詳細(xì)的操作步驟,以及各自的優(yōu)缺點(diǎn)
2024-10-29 09:17:091207

鴻蒙中Stage模型與FA模型詳解

【HarmonyOS 5】鴻蒙中Stage模型與FA模型詳解 ##鴻蒙開(kāi)發(fā)能力 ##HarmonyOS SDK應(yīng)用服務(wù)##鴻蒙金融類應(yīng)用 (金融理財(cái)# 一、前言 在HarmonyOS 5的應(yīng)用開(kāi)發(fā)
2025-07-07 11:50:23737

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