区块链 国外排名前10的比特币区块链的博客和网站 整理了国外10个优秀的比特币和区块链新闻、信息、行情分析网站和博客，国内很多大型的区块链媒体的稿件都来自这些网站，无论是区块链小白还是媒体人还是资深玩家，都可以在这些网站上了解到最新、最快、最全的区块链及数字货币的消息，值得大家收藏。 1. CryptoCoins News CryptoCoins News涵盖了所有与加密货币相关的内容，特别是与比特币有关的话题。 他们编写的文章完善、分析趋势、价格变动，关于比特币和其他数字货币的版本升级。 2. Coindesk CoinDesk是一个关于比特币、区块链技术和其他数字货币的新闻、价格和信息的最佳平台之一。 在我看来，从这个网站你可以获取一切信息。 该网站涵盖比特币和数字货币世界中的所有趋势、价格变动、技术、公司和人员。 3. Cointelegraph Cointelegraph提供比特币和区块链技术的最新消息、
区块链 李笑来录音文字版 （应该是中途开始录音） 李：从一开始就有问题。 男：是的，被盗币了。 李：对吧？ 女：对对对。 李：去年的DAO分叉……16年，16年的DAO分叉，变成ETC、ETH，对吧，那次分叉就是有毛病的，那时候它才八毛钱……不是，80块钱。对吧？ 男：是。 李：以太坊其实是这样的，就是说它的终极崛起是央行干的。央行突然要求交易所里的比特币不能提现，所以流动性就跑到以太坊身上去了，这鸡巴流动性进去了是出不来的，所以它涨到了2000，涨到了3000，后面涨到了1万。
国学 深刻！专访美国汉学家罗斌(上)：“书架理论”解读中西神话 原文地址：https://guoxue.ifeng.com/a/20180726/59420415_0.shtml 扫一扫关注公众号 -------------------------------------------------------------------------------- 【导言】 上世纪九十年代开始，美国康奈尔大学罗斌（Robin McNeal）教授开始研究古代中国历史，并长期致力于中国古代思想史、中国早期信仰、民俗及文化的教学与科研工作，是研究中国古代思想史和古文献学的国际知名汉学家。 2018年6月2日下午，千年学府岳麓书院特邀罗斌教授登上岳麓书院讲坛，开讲“关于研究中国古代史方法的体会——叙事化的重要作用”。他以“事实”与“话语”的新颖形式深入浅出地表达了探寻“话语背景”
vscode VSCode前端常用插件分享 Visual Studio Code (简称 VS Code / VSC) 是一款免费开源的现代化轻量级代码编辑器，支持几乎所有主流的开发语言的语法高亮、智能代码补全、自定义热键、括号匹配、代码片段、代码对比 Diff、GIT 等特性，支持插件扩展，并针对网页开发和云端应用开发做了优化。软件跨平台支持 Win、Mac 以及 Linux。 对于常用框架的插件，如vue、react等，直接搜索即可，安装后就能在写代码时直接语法提示，非常的方便！ Auto Rename Tag
Docker 【Docker】Segmentation Fault or Critical Error encountered. Dumping core and aborting. CentOS7 安装Docker后，load镜像时出现以下错误： Segmentation Fault or Critical Error encountered. Dumping core and aborting. 原因是因为我在安装时使用的 yum install docker，安装的docker，但实际上需要安装docker-io。 yum install docker-io
区块链 Hyperledger Fabric 开发环境搭建 搭建开发环境 概述 Hyperledge fabric项目是IBM开源的区块链 [http://www.zgljl2012.com/shi-yao-shi-qu-kuai-lian/]项目。Github地址： https://github.com/hyperledger/fabric Hyperledge fabric的开发环境是一个运行在vagrant（一层virtualbox上的虚拟机皮）里的Ubuntu映像，并在虚拟机内部运行了若干Docker容器。从概念上说，就是在一个主机里启动了一个虚拟机，然后在虚拟机上启动Docker容器。 Host -> VM -> Docker 即 **主机 -> 虚拟机
superset Docker搭建Superset平台 原文地址：http://www.zgljl2012.com/dockerda-jian-supersetping-tai/ 1. 搜索Superset镜像 docker search superset 2. 拉取镜像 docker pull amancevice/superset:0.26.3 检查 docker images 3. 创建容器 简单容器 docker run --name my_superset -d -p
MySQL 【MySQL】查看数据库大小 查看所有数据库大小 select table_schema, concat(truncate(sum(data_length)/1024/1024,2),' mb') as data_size, concat(truncate(sum(index_length)/1024/1024,2),'mb') as index_size from information_schema.tables
NMF NMF - 非负矩阵分解 NMF，全称为non-negative matrix factorization，“非负矩阵分解” > NMF的思想：V= W * H（W权重矩阵、H特征矩阵、V原矩阵），通过计算从原矩阵提取权重和特征两个不同的矩阵出来（分解）。属于一个无监督学习 的算法，其中限制条件就是W和H中的所有元素都要大于0（非负矩阵）。 数学定义： V(F∗N) = W(F∗K) H(K∗N) V: F∗N 的矩阵 * F
LDA LDA - 文档主题生成模型 > LDA（Latent Dirichlet Allocation）是一种文档主题生成模型，也称为一个三层贝叶斯概率模型，包含词、主题和文档三层结构。 所谓生成模型，就是说，一篇文章的每个词都是通过 “以一定概率选择了某个主题，并从这个主题中以一定概率选择某个词语” 这样一个过程得到，先从文档选择好主题，然后从主题里选择词。 文档到主题服从多项式分布，主题到词服从多项式分布。 LDA 生成： * 1. 确定一个文档中的单词数。假设我们的文档有六个单词。 * 2. 确定该文档由哪些主题混合而来，例如，这个文档包含 1/2 的“健康”（health）主题和
python 【Numpy】行矩阵转列矩阵 使用.reshape(-1, 1)，如： In [1]: import numpy as np In [2]: arr = np.array([1,2,3,4,5]) In [3]: arr.reshape(-1, 1) Out[3]: array([[1], [2], [3]
LightGBM 【LightGBM】在MacOS上安装LightGBM的GPU版 下载源码 git clone --recursive https://github.com/Microsoft/LightGBM cd LightGBM mkdir build ; cd build 安装cmake和gcc，替换AppleClang Clang苹果自带编译器LLVM的前端，不支持LightGBM的编译，所以需要将其替换为gcc。 brew list cmake brew list gcc 运行上述命令，如果有则不需安装，否则，执行： brew install cmake
python 【Python】 使用pymysql模块通过ssh隧道连接mysql 通常运维为了保证数据库安全，不会允许直接连接数据库，需要通过SSH隧道去连接服务器背后的数据库。下面直接上代码： import pymysql from sshtunnel import SSHTunnelForwarder if __name__ == '__main__': server = SSHTunnelForwarder( ssh_address_or_host=('<服务器地址>', 22), # 指定ssh登录的跳转机的address ssh_username='root', # 跳转机的用户 ssh_password='ZHIrensha123456',
区块链 【转载】什么是拜占庭将军问题 接触区块链的同学，多少都听说过拜占庭将军问题，经常看到或听到某某区块链使用某某算法解决了拜占庭将军问题，那么究竟什么是拜占庭将军问题呢? 什么是拜占庭将军问题 也被称为“拜占庭容错”、“拜占庭将军问题”。 拜占庭将军问题是Leslie Lamport（2013年的图灵讲得住）用来为描述分布式系统一致性问题（Distributed Consensus）在论文 [http://lamport.azurewebsites.net/pubs/byz.pdf]中抽象出来一个著名的例子。 这个例子大意是这样的： 拜占庭帝国想要进攻一个强大的敌人，为此派出了10支军队去包围这个敌人。这个敌人虽不比拜占庭帝国，但也足以抵御5支常规拜占庭军队的同时袭击。这10支军队在分开的包围状态下同时攻击。他们任一支军队单独进攻都毫无胜算，除非有至少6支军队（一半以上）同时袭击才能攻下敌国。
深度学习中常见概念 批量，即Batch，是深度学习中的一个重要概念。批量通常指两个不同的概念——如果对应的是模型训练方法，那么批量指的是将所有数据处理完以后一次性更新权重或者参数的估计；如果对应的是模型训练中的数据，那么批量通常指的是一次输入供模型计算用的数据量。 基于批量概念的模型训练通常按照如下步骤进行： （1）初始化参数 （2）重复以下步骤 * A.处理所有数据 * B.更新参数 和批量算法相对应的是递增算法，其步骤如下： （1）初始化参数 （2）重复以下步骤 * A.处理一个或者一组数据点 * B.更新参数。 这里的主要区别是批量算法一次处理所有的数据；而在递增算法中，每处理一个或者数个观测值就要更新一次参数。在后向传播算法中，“处理”对应的具体操作就是计算损失函数的梯度变化曲线。
一些Web面试题 1、闭包，说下，应用场景 2、ajax是什么对象 3、es6用到了哪些？ ECMAScript6是JavaScript语言的下一代标准。 2、let和const js以前是函数作用域， let是块级作用域，不能重复申明，打破局面向后台语言发展趋势。 const代表常量，必须定义时初始化不可改变。 3、箭头函数 一种函数的简写，使用括号包裹参数，跟随一个 =>，紧接着是函数体 vuw的axios 基于http客户端的promise，面向浏览器和nodejs map箭头函数 使用vue本身就需要用到es6常用的知识点 现有项目用到的技术 vue + vue-router + vux +vuex
区块链 区块链相关术语 * Bitcoin：比特币，中本聪发起的数字货币技术。 * Blockchain：区块链，基于密码学的可实现信任化的信息存储和处理技术。 * Chaincode：链上代码，运行在区块链上提前约定的代码（状态机）。 * DAO：Decentralized Autonomous Organization，分布式自治组织，基于区块链的按照智能合约联系起来的松散众筹群体。 * Distributed Ledger：分布式记账本，大家都认可的去中心化的账本记录平台。 * DLT：Distributed Ledger Technology。 * DTCC：Depository Trust and Clearing Corporation，存托和结算公司，全球最大的金融交易后台服务机构。 * Fintech：
区块链 【转载】如何搭建以太坊私有链 原文地址：如何搭建以太坊私有链 [https://learnblockchain.cn/2018/03/18/create_private_blockchain/] 在开发以太坊时，很多时候需要搭建一条以太坊私有链，通过本文一起看看如何在Mac上进行搭建。 写在前面 阅读本文前，你应该对以太坊语言有所了解，如果你还不了解，建议你先看以太坊是什么 [https://learnblockchain.cn/2017/11/20/whatiseth/] go-ethereum客户端安装 Go-ethereum客户端通常被称为Geth，它是个命令行界面，执行在Go上实现的完整以太坊节点。Geth得益于Go语言的多平台特性，支持在多个平台上使用(比如Windows、
比特币 区块链记账原理 区块链 1.0 版是一个基于密码学安全的分布式账本，是一个能实现方便快速验证且不可篡改的账本。而如果与智能合约结合的话，就上升到了区块链 2.0 版，如以太坊。 很多同学只了解比特币，但不了解区块链。 比特币实际上是一个使用了区块链技术的应用，实际上是区块链支撑起了比特币。只是比特币这些年太火，很多人包括很多技术工作者也都把目光放到了电子货币的投机挣钱上，而忽略了区块链这个能改变未来的技术。本文就是来详细介绍区块链的记账原理的。 哈希函数 首先给大家介绍一下什么是哈希（Hash）。 哈希函数：Hash(原始信息) = 摘要信息 Hash是一个函数，即是一个function，原始信息是x，摘要信息是y。原始信息可以是任意的信息, Hash之后会得到一个简短的摘要信息。 哈希函数的
python Pandas 数据类型 详情请参考 : dtypes [http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/basics.html?highlight=astype#selecting-columns-based-on-dtype] Pandas所支持的数据类型: 1. float 2. int 3. bool 4. datetime64[ns] 5. datetime64[ns, tz] 6. timedelta[ns] 7. category 8.
【转载】使用Sklearn进行数据预处理 —— 缺失值（Missing Value）处理 在著名机器学习库 sklearn 中的 preprocessing 包中包含了对数据集缺失值的处理，主要使用Imputer类进行处理。 首先需说明一下，numpy的数组中可以使用 np.nan/np.NaN（Not A Number）来代替缺失值，对于数组中是否存在nan可以使用 np.isnan()来判定。 使用type(np.nan)或者type(np.NaN) 查看类型可知，该值其实属于float类型，代码如下： >>> type(np.NaN) >>> type(
【转载】 机器学习是什么——周志华 机器学习现在是一大热门，研究的人特多，越来越多的新人涌进来。 不少人其实并没有真正想过，这是不是自己喜欢搞的东西，只不过看见别人都在搞，觉着跟大伙儿走总不会吃亏吧。 问题是，真有个“大伙儿”吗？就不会是“两伙儿”、“三伙儿”？如果有“几伙儿”，那到底该跟着“哪伙儿”走呢？ 很多人可能没有意识到，所谓的machine learning community，现在至少包含了两个有着完全不同的文化、完全不同的价值观的群体，称为machine learning "communities"也许更合适一些。 第一个community，是把机器学习看作人工智能分支的一个群体，这群人的主体是计算机科学家。 现在的“