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以太坊智能合约安全入门了解一下(下)

作者:RickGray作者博客:http://rickgray.me/2018/05/26/ethereum-smart-contracts-vulnerabilities-review-part2/(注:本文分上/下两部分完成,上篇链接《以太坊智能合约安全入门了解一下(上)》) 接上篇3. Arithmetic Issues算数问题?通常来说,在编程语言里算数问题导致的漏洞最多的就是整数溢出了,

#以太坊#智能合约#安全
以太坊智能合约安全入门了解一下(上)

作者:RickGray作者博客:http://rickgray.me/2018/05/17/ethereum-smart-contracts-vulnerabilites-review/(注:本文分上/下两部分完成,下篇链接《以太坊智能合约安全入门了解一下(下)》)最近区块链漏洞不要太火,什么交易所用户被钓鱼导致 APIKEY 泄漏,代币合约出现整数溢出漏洞致使代币归零, MyEtherWalle

#以太坊#智能合约#安全
携程基于大数据分析的实时风控体系

携程反欺诈体系经过超过10年的发展和积累,在大数据实时并行计算和实时多维关联分析方面已经非常成熟,是整个体系稳定高效运行的基础。近两年来,我们在大数据和人工智能方向投入研发资源,产出了设备指纹、CDNA、实时复杂变量计算引擎等一系列创新项目,取得到很好的应用效果。2017年整体卡BP降低50%以上,远低于同行平均水平,为携程业务的发展以及全球化化进程提供了有利条件。一、性能和复杂度可以兼得携程的风

#大数据
PBTF共识机制

简介实用拜占庭容错 (Practical Byzantine Fault Tolerance, PBFT) 算法是Miguel Castro和Barbara Liskov发表于1999年OSDI(Operating Systems Design and Implementation)会议的研究成果。PBFT描述了一种解决拜占庭容错问题的副本复制算法,解决了原始拜占庭容错算法效率不高的问题,将算法复

#区块链
区块链技术:智能合约入门

什么是智能合约一个智能合约是一套以数字形式定义的承诺(promises) ,包括合约参与方可以在上面执行这些承诺的协议。一个合约由一组代码(合约的函数)和数据(合约的状态)组成,并且运行在以太坊虚拟机上.以太坊虚拟机(EVM)使用了256比特长度的机器码,是一种基于堆栈的虚拟机,用于执行以太坊智能合约 。由于EVM是针对以太坊体系设计的,因此使用了以太坊账户模型(Account Model)进行价

#区块链#智能合约#以太坊
从并发视角来看智能合约(下)【渡鸦论文系列】

论文作者:Ilya Sergey1and Aquinas Hobor21 University College London, United Kingdomi.sergey@ucl.ac.uk2 Yale-NUS College and School of Computing, National University of Singaporehobor@comp.nus.edu.sg翻译:渡鸦「让

#智能合约#区块链
自动生成硬件优化内核:陈天奇等人发布深度学习编译器TVM

有了 TVM,业界与学界开发者们可以快速、轻松地在各个系统(包括手机、嵌入式设备与低功耗芯片)上部署深度学习应用程序,同时无须担心资源与速度的限制。「TVM 作为神经网络和硬件后端之间的共同层,消除了为每类设备或服务器优化各自基础架构的需要。」TVM 项目负责人陈天奇表示,「我们的框架允许开发人员快速、轻松地部署和优化大量硬件设备上的深度学习系统。」项目链接:https://github.com/

RNN LSTM 循环神经网络 (分类例子)

学习资料:相关代码为 TF 2017 打造的新版可视化教学代码机器学习-简介系列 什么是RNN机器学习-简介系列 什么是LSTM RNN本代码基于网上这一份代码 code设置 RNN 的参数这次我们会使用 RNN 来进行分类的训练 (Classification). 会继续使用到手写数字 MNIST 数据集. 让 RNN 从每张图片的第一行像素读到最后一行, 然后再进行分类

#rnn#lstm#tensorflow
知识图谱实践篇(二):关系数据库到RDF

上一篇文章介绍了我们所使用的数据。其实,知识图谱数据的来源主要有三个:结构化数据、半结构化数据和非结构化的数据。我们所使用的电影数据就是结构化的数据。半结构化的数据指的是数据有一定的组织形式,但较结构化数据而言更松散(属性名和属性值具有多样性,比如“生日”就有“出生日期”、“诞辰”等多种表达方式),例如百度百科、维基百科、互动百科等;对infobox(下图红框)中的属性和属性值做一定处理后,我们就

#知识图谱
LSTM神经网络 和 GRU神经网络

LSTM是什么LSTM即Long Short Memory Network,长短时记忆网络。它其实是属于RNN的一种变种,可以说它是为了克服RNN无法很好处理远距离依赖而提出的。我们说RNN不能处理距离较远的序列是因为训练时很有可能会出现梯度消失,即通过下面的公式训练时很可能会发生指数缩小,让RNN失去了对较远时刻的感知能力。∂E∂W=∑t∂Et∂W=∑tk=0∂Et∂ne

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