關(guān)注、星標(biāo)公眾號 ,直達(dá)精彩內(nèi)容 前言 FreeRTOS下載包中已經(jīng)包含很多演示例程- 每一個例程都是針對于: 特定的微控制器; 特定的開發(fā)工具(編譯器、調(diào)試器等等); 特定的硬件平臺(樣機(jī)或評估板)。 可以在官方網(wǎng)站首頁左側(cè)的樹形菜單 'Supported Devices'
“人工智能的基石是數(shù)學(xué),沒有數(shù)學(xué)基礎(chǔ)科學(xué)的支持,人工智能很難行穩(wěn)至遠(yuǎn)?!?在中國科學(xué)院院士、西安交通大學(xué)教授徐宗本看來,目前人工智能所面臨的一些基礎(chǔ)問題,其本質(zhì)是來自數(shù)學(xué)的挑戰(zhàn)。 近日,
本篇博客文章是該系列文章的第一篇,將講述一些現(xiàn)實中智能合約的安全漏洞,它們是如何被利用的,產(chǎn)生了什么影響和相應(yīng)的代碼修復(fù)。本篇文章講述的智能合約的安全漏洞,曾導(dǎo)致超過2.5億美元以太坊的損失。
近日,深圳交響樂團(tuán)在2019-2020音樂季開幕音樂會上,演奏了全球首部AI交響變奏曲《我和我的祖國》。音樂總監(jiān)兼首席指揮林大葉期待,未來5到10年,AI可以創(chuàng)作出傳世的交響樂作品。 這
隱私是用戶最關(guān)心的問題之一,也是 PPIO 研究的重點。區(qū)塊鏈?zhǔn)澜缟婕半[私保護(hù)的技術(shù)很多,前不久 PPIO Code Talks 的李星老師 給我們分享的“零知識證明 zk-SNARKs”技術(shù)
在以下文章中,我將為您提供一個關(guān)于房地產(chǎn)租賃智能合約的技術(shù)實施細(xì)節(jié)的深入概述。 出租物業(yè)用例:: 總體用例非常簡單,用戶將根據(jù)給定的屬性將自己注冊為潛在客戶。財產(chǎn)所有者將決定哪個
如果你在數(shù)字貨幣世界待過足夠時間,也許你聽說過1或2個智能合約攻擊時間,這些攻擊導(dǎo)致了幾千萬美元的盜竊損失。最著名的攻擊是DAO事件,這是數(shù)字貨幣世界最受期待的項目之一,同時也是智能合約的改革。
人工智能的發(fā)展是否會危及人類福祉?如何保證人工智能的安全可控?11月2日,2019第一屆可信人工智能論壇在北京舉行,來自中國科學(xué)院、北京理工大學(xué)、上海交通大學(xué)等機(jī)構(gòu)的科學(xué)家圍繞上述問題進(jìn)行了探討
如果你在數(shù)字貨幣世界待過足夠時間,也許你聽說過1或2個智能合約攻擊時間,這些攻擊導(dǎo)致了幾千萬美元的盜竊損失。最著名的攻擊是DAO事件,這是數(shù)字貨幣世界最受期待的項目之一,同時也是智能合約的改革。
人工智能是這幾年非?;鸬募夹g(shù),上至九十九下至剛會走都對人工智能或多或少的了解。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是人工智能的核心,也就是說沒有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就沒有人工智能,那么這篇文章就帶大家學(xué)習(xí)一下神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相關(guān)的知識。這篇文
最近在一個新項目上工作時,我無意中發(fā)現(xiàn)了一個問題:我必須將所有的交易或多或少地實時發(fā)送到一個給定的帳戶。在查看了Web3.js API文檔和堆棧溢出之后,沒有明確的方法可以執(zhí)行此操作,因此我嘗試
(文章來源:OFweek) 深度學(xué)習(xí)DL是機(jī)器學(xué)習(xí)中一種基于對數(shù)據(jù)進(jìn)行表征學(xué)習(xí)的方法。深度學(xué)習(xí)DL有監(jiān)督和非監(jiān)督之分,都已經(jīng)得到廣泛的研究和應(yīng)用。強(qiáng)化學(xué)習(xí)RL是通過對未知環(huán)境一邊探索一邊
以太坊上的應(yīng)用程序管理財務(wù)價值,使安全性變得絕對重要。作為一種新興的、實驗性的技術(shù),智能合約當(dāng)然也受到了相當(dāng)多的攻擊。 為了防止進(jìn)一步的攻擊,我列出了幾乎所有已知的攻擊和漏洞的列表。盡管
強(qiáng)化學(xué)習(xí)非常適合實現(xiàn)自主決策,相比之下監(jiān)督學(xué)習(xí)與無監(jiān)督學(xué)習(xí)技術(shù)則無法獨(dú)立完成此項工作。強(qiáng)化學(xué)習(xí)在人工智能領(lǐng)域長久以來一直扮演著小眾性角色。然而,過去幾年以來,強(qiáng)化學(xué)習(xí)正越來越多地在各類AI項目當(dāng)
(文章來源:人工智能網(wǎng)) 深度學(xué)習(xí)DL是機(jī)器學(xué)習(xí)中一種基于對數(shù)據(jù)進(jìn)行表征學(xué)習(xí)的方法。深度學(xué)習(xí)DL有監(jiān)督和非監(jiān)督之分,都已經(jīng)得到廣泛的研究和應(yīng)用。強(qiáng)化學(xué)習(xí)RL是通過對未知環(huán)境一邊探索一邊建
(文章來源:人工智能網(wǎng)) 我們知道機(jī)器學(xué)習(xí)模型有:生成模型和判別模型。判別模型需要輸入變量x,通過某種模型來預(yù)測p(y|x)。生成模型是給定某種隱含信息,來隨機(jī)產(chǎn)生觀測數(shù)據(jù)。不管何種模型
人工智能是這幾年非?;鸬募夹g(shù),上至九十九下至剛會走都對人工智能或多或少的了解。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是人工智能的核心,也就是說沒有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就沒有人工智能,那么這篇文章就帶大家學(xué)習(xí)一下神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相關(guān)的知識。這篇文
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用最簡單方式說透「精簡區(qū)塊鏈」實現(xiàn)方式和巨大價值。 關(guān)于零知識證明(ZKP)的技術(shù)類博客文章很多,最近我也寫了一篇文章,比較各種新的通用目的的 zk-SNARK。我發(fā)現(xiàn),關(guān)于零知識證明的
筆記整理自百問網(wǎng)+正點原子 前言 之前分享的筆記:【Linux筆記】總線設(shè)備驅(qū)動模型中在platform_device部分有簡單說明描述設(shè)備有兩種方法:一種是使用platform_device結(jié)構(gòu)體來指定;另一種是使用設(shè)備樹來描述。 本篇筆記我們就來簡單地學(xué)習(xí)一下設(shè)備樹的一些知