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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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2019-03-14 11:35:203716

區(qū)塊鏈中的共識(shí)機(jī)制是什么

所謂共識(shí)機(jī)制,是分布式系統(tǒng)中的一個(gè)過程,用于在涉及多個(gè)不可靠節(jié)點(diǎn)的網(wǎng)絡(luò)中,在所有節(jié)點(diǎn)之間實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)一致性并對(duì)某個(gè)提案達(dá)成一致的協(xié)議。不同的共識(shí)機(jī)制各自有其優(yōu)缺點(diǎn)。現(xiàn)在主要根據(jù)安全性,可擴(kuò)展性,TPS性能,以及資源消耗來判定一款共識(shí)機(jī)制的優(yōu)劣。
2019-04-30 10:00:00861

星系共識(shí)的隨機(jī)數(shù)生成算法對(duì)共識(shí)協(xié)議的作用

基于PoW共識(shí)的區(qū)塊鏈系統(tǒng)由于挖礦的隨機(jī)性,以天然的方式為系統(tǒng)引入了熵,然而對(duì)于PoS和DPoS共識(shí)的區(qū)塊鏈系統(tǒng),就需要單獨(dú)設(shè)計(jì)一種方式去引入熵,那就是隨機(jī)數(shù)生成算法。可以說隨機(jī)數(shù)生成算法是設(shè)計(jì)共識(shí)機(jī)制的主要挑戰(zhàn)之一,也是衡量共識(shí)機(jī)制優(yōu)劣的重要標(biāo)準(zhǔn)之一。
2019-05-06 13:47:59755

基于Wanchain星系共識(shí)經(jīng)濟(jì)激勵(lì)機(jī)制的設(shè)計(jì)原理和作用介紹

經(jīng)濟(jì)激勵(lì)機(jī)制共識(shí)協(xié)議設(shè)計(jì)的核心部分之一,一個(gè)合理的經(jīng)濟(jì)激勵(lì)機(jī)制之于共識(shí)協(xié)議就如同共識(shí)協(xié)議對(duì)整個(gè)區(qū)塊鏈生態(tài)系統(tǒng)一樣,有著極其重要的意義,它是激勵(lì)共識(shí)節(jié)點(diǎn)誠實(shí)運(yùn)轉(zhuǎn)、抑制惡意行為的經(jīng)濟(jì)運(yùn)行體系,是建立在技術(shù)基礎(chǔ)之上的經(jīng)濟(jì)驅(qū)動(dòng)力。
2019-06-28 11:23:38787

區(qū)塊鏈中的節(jié)點(diǎn)和共識(shí)機(jī)制是什么

明白了什么是節(jié)點(diǎn),那我們來聊聊什么是“共識(shí)機(jī)制”,其實(shí)所謂的共識(shí)機(jī)制就相當(dāng)于我們所說的投票,不同的共識(shí)機(jī)制相當(dāng)于投票規(guī)則不同,例如:有的要過半數(shù)、有的要達(dá)到三分之二的票數(shù)。 所有的節(jié)點(diǎn)都具備
2019-07-05 11:16:4610958

基于Dfinity共識(shí)的過程及優(yōu)缺點(diǎn)解析

以分層的結(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)帶來的影響。
2019-07-15 11:29:572851

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 14:36:4213037

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)制的來源
2019-08-12 11:26:431407

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)中被無端消耗,挖礦成本高,而且速度受限。如果把
2019-08-23 11:18:052602

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,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,今天我們就來介紹一下,什么是PoW共識(shí)機(jī)制
2019-12-27 09:20:533978

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 09:10:287848

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 10:01:5911283

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

本文將介紹決策樹的基本概念、決策樹學(xué)習(xí)的3個(gè)步驟、3種典型的決策樹算法、決策樹的10個(gè)優(yōu)缺點(diǎn)
2021-01-27 10:03:202145

結(jié)合PageRank算法的跨鏈公證人機(jī)制評(píng)價(jià)模型

  跨鏈技術(shù)是區(qū)塊鏈領(lǐng)域硏究和關(guān)注的熱點(diǎn),公證人機(jī)制是一種典型的跨鏈技術(shù)手段。針對(duì)公證人機(jī)制中存在節(jié)點(diǎn)信用監(jiān)督不足的問題構(gòu)建基于改進(jìn) Pagerank算法的公證人節(jié)點(diǎn)信用評(píng)價(jià)模型。收集多種公證人節(jié)點(diǎn)
2021-03-11 14:05:0211

關(guān)于區(qū)塊鏈共識(shí)機(jī)制的研究及原理

等相關(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 14:23:3123

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,通過基于信任度的鄰居匹配模型來選取部分
2021-04-14 15:05:4812

基于狄利克雷過程的可擴(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)展的問題,構(gòu)建基于狄利克雷過程的可擴(kuò)展高斯混合模型。通過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 16:18:0613

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題,RNN變體等。 這篇文章最大特點(diǎn)是圖解版本,
2021-05-13 10:47:4622438

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

基于注意力機(jī)制的新聞文本分類模型

基于注意力機(jī)制的新聞文本分類模型
2021-06-27 15:32:3229

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

移植深度學(xué)習(xí)算法模型到海思AI芯片

本文大致介紹將深度學(xué)習(xí)算法模型移植到海思AI芯片的總體流程和一些需要注意的細(xì)節(jié)。海思芯片移植深度學(xué)習(xí)算法模型,大致分為模型轉(zhuǎn)換,...
2022-01-26 19:42:3511

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 16:21:313986

基于VLP模型的語義對(duì)齊機(jī)制

在本文中,我們利用圖像描述模型提出一個(gè)新穎的探針方法。通過這個(gè)方法,我們從文本角度分析了VLP模型的語義對(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 11:09:34729

IGBT結(jié)溫估算(算法+模型)

IGBT結(jié)溫估算(算法+模型),多年實(shí)際應(yīng)用,準(zhǔn)確度良好 能夠同時(shí)對(duì)IGBT內(nèi)部6個(gè)三極管和6個(gè)二極管溫度進(jìn)行估計(jì),并輸出其中最熱的管子對(duì)應(yīng)溫度。 可用于溫度保護(hù),降額,提高
2023-02-23 09:45:057

模型在不同任務(wù)中的優(yōu)缺點(diǎn)

如果自己是一個(gè)大模型的小白,第一眼看到 GPT、PaLm、LLaMA 這些單詞的怪異組合會(huì)作何感想?假如再往深里入門,又看到 BERT、BART、RoBERTa、ELMo 這些奇奇怪怪的詞一個(gè)接一個(gè)蹦出來,不知道作為小白的自己心里會(huì)不會(huì)抓狂?
2023-05-23 17:19:102872

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)庫系統(tǒng)的架構(gòu)模型,核心思想是將不同的數(shù)據(jù)庫服務(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)庫系統(tǒng)中,例如
2023-06-25 10:12:14252

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)模型的大小越來越成為一個(gè)重要的問題。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 16:55:334555

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 17:35:392264

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
2023-08-17 16:11:50939

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、語音等領(lǐng)域的深度學(xué)習(xí)算法。在過去幾年里,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、自然語言
2023-08-21 16:50:045475

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、語音識(shí)別
2023-08-21 17:15:191881

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 09:01:35793

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 10:03:58198

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大模型的過程就是具身智能機(jī)器人的實(shí)現(xiàn)過程,融合AI大模型的具身智能機(jī)器人將是未來機(jī)器人的主要發(fā)展方向。
2023-12-22 17:08:34239

常見物聯(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 17:44:01357

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