【hadoop】hbase分布式链接出错的问题，启动后不能连上其他节点处理问题。一直报错The node /hbase is not in ZooKeeper.不能同步的问题解决方案。

POW：Proof of Work，工作证明。比特币在Block的生成过程中使用了POW机制，一个符合要求的Block Hash由N个前导零构成，零的个数取决于网络的难度值。要得到合理的Block Hash需要经过大量尝试计算，计算时间取决于机器的哈希运算速度。当某个节点提供出一个合理的Block Hash值，说明该节点确实经过了大量的尝试计算，当然，并不能得出计算次数的绝对值，因为寻找合理h..

个人整合了一些开发中常见的规范，仅供参考。

在重大突发危机事件期间，以公众为核心的“民间舆论场”常常陷入造谣成本低、证伪不及时、溯源成本高、举证难度大的困局，疲于应对。与此同时，以政府为主导的“体制内舆论场”舆情处置权责划分模糊、流程不透明，使得“民间舆论场”与“体制内舆论场”日益分庭，不利于形成政民网络共治合力。为解决网络舆情乱象，本研究紧扣时代脉搏，推进对“区块链+网络舆情治理”的探索，打造可信的、有约束力的舆情上链存证机制。引入随机P

近年来，数据隐私问题日益明显，如何在区块链中实现有效的隐私保护是研究热点。针对区块链在隐私保护上的研究现状与发展态势，阐述了区块链在交易地址、预言机以及智能合约上的隐私保护方法，归纳出区块链在基本要素防护上的隐私策略。基于国内外高水平文献梳理分析了特殊密码学原语、后量子密码学两类区块链密码学防护方法及使用场景，综述其研究思路，并给出属性基加密、特殊数据签名、同态加密、安全多方计算、零知识证明、格密

大多数先前的工作主要集中在利用预训练的表征，只是在预训练的模型之上采用一个线性头，而忽略了下游网络的设计。在本文中，我们提出了一个时间转换模块，在不引入任何参数或FLOP的情况下混合通道信息。通过时间转换模块，三个设计好的基线构件演变成相应的转换变体，即ShiftCNN、ShiftLSTM和Shiftformer。

然而，这些方法忽略了三种模式之间的信息密度差异，即视觉和音频具有低层次的符号特征，相反，文本具有高层次的语义特征。为此，我们提出了一个非同质融合网（NHENet）来实现多模态信息的交互。具体来说，我们设计了一个带有注意力聚集的融合模块来处理视觉和听觉模式的融合，以增强它们的高级语义特征。然后，跨模态注意力被用来实现文本模态和视听融合的信息强化。为了验证所提方法的有效性，我们在CMU-MOSEI数据

前提知识【希尔伯特空间(Hilbert Space)】其定义是在一个复数向量空间上的给定的内积 。简单来说就是复向量内积空间。复数向量的概念高中就有学过，而所谓内积空间则是两个向量上的函数并返回一个标量的二元运算，它的结果是欧几里得空间的标准内积。两个向量的点积写作a·b，数量积及标量积。相信学过高数的同学应该不会陌生。对于量子计算，一个量子系统的态空间一般用有限维度的Hilbert空...

学习单模态表征和改善多模态融合是多模态情感分析（MSA）的两个核心。然而，以前的方法忽略了不同模态之间的信息差异： 文本模态比其他模态具有高阶语义特征。在这篇文章中，我们提出了一个稀疏和交叉注意力（SCANET）框架，它具有不对称的结构，以提高多模态表示和融合的性能。

本文采用时间序列分类前沿方法MiniRocket对地震、爆炸和背景噪声进行分类。从有监督分类到无监督分类，进行了综合分析，最后，有监督方法取得了很好的效果。