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核心概念
1044
2019-11-16
《区块链技术指南 v1.2.2》
核心概念 智能合约 账户 交易 以太币 燃料 核心概念 基于比特币网络的核心思想,以太坊项目提出了许多创新的技术概念,包括智能合约、基于账户的交易、以太币和燃料等。 智能合约 智能合约(Smart Contract)是以太坊中最为重要的一个概念,即以计算机程序的方式来缔结和运行各种合约。最早在上世纪 90 年代,Nick Szabo ...
核心概念
766
2022-02-22
《区块链技术指南 v1.6.0》
核心概念 智能合约 账户 交易 以太币 燃料 核心概念 基于比特币网络的核心思想,以太坊项目提出了许多创新的技术概念,包括智能合约、基于账户的交易、以太币和燃料等。 智能合约 智能合约(Smart Contract)是以太坊中最为重要的一个概念,即以计算机程序的方式来缔结和运行各种合约。最早在上世纪 90 年代,Nick Szabo 等人...
2.2. RAII
2313
2019-12-10
《Boost C++ 库》
2.2. RAII 2.2. RAII 智能指针的原理基于一个常见的习语叫做 RAII :资源申请即初始化。 智能指针只是这个习语的其中一例——当然是相当重要的一例。 智能指针确保在任何情况下,动态分配的内存都能得到正确释放,从而将开发人员从这项任务中解放了出来。 这包括程序因为异常而中断,原本用于释放内存的代码被跳过的场景。 用一个动态分配的对象的...
使用WeBASE开发区块链应用
579
2021-04-17
《WeBASE v1.2.4 技术文档》
使用WeBASE开发区块链应用 部署WeBASE 登录WeBASE管理平台进行配置 开发智能合约 应用层开发 运维管理 使用WeBASE开发区块链应用 部署WeBASE 搭建WeBASE, 请参考快速部署 登录WeBASE管理平台进行配置 安装WeBASE完成后,需要将节点信息添加到WeBASE平台中,这样WeBASE才可和节点...
逻辑层方法说明
713
2020-03-07
《百度智能小程序框架文档(202003)》
逻辑层方法说明 逻辑层方法说明 智能小程序的逻辑层使用 JavaScript 编写; 逻辑层将数据进行处理后发送给视图层,同时接受视图层的反馈。 在 JavaScript 的基础上,我们提供了一些框架方法,用以辅助开发者更容易的开发小程序。 例如以下方法和功能说明: 提供了 App 和 注册页面 方法,分别用于注册小程序应用和每个页面...
方法说明
968
2019-03-30
《百度智能小程序框架文档(201903)》
方法说明 方法说明 智能小程序的逻辑层使用 JavaScript 编写。逻辑层将数据进行处理后发送给视图层,同时接受视图层的反馈。在 JavaScript 的基础上,我们提供了一些框架方法。1、提供了 App 和 Page 方法2、提供了 getApp 和 getCurrentPages 方法,分别用来获取 App 实例和当前页面栈3、提供了丰富...
简介
1225
2019-09-03
《TeaWeb - 可视化智能Web代理服务》
简介 简介 TeaWeb是一款集静态资源、缓存、代理、日志、统计、监控于一体的可视化智能WebServer,原理是通过HTTP代理的方式连接用户请求和开发者自己的后端服务,从而不仅实现对请求的转发处理,也可以实现自动的缓存、日志、统计、监控等功能,关于代理的部分,请访问代理原理 。 TeaWeb使用Go语言实现,在高可定制化前提下,保证高性能...
人工神经网络(Artificial Neural Network)
2274
2021-04-11
《Deeplearning Algorithms Tutorial(深度学习算法教程)》
Deeplearning Algorithms tutorial 人工神经网络(Artificial Neural Network) Deeplearning Algorithms tutorial 谷歌的人工智能位于全球前列,在图像识别、语音识别、无人驾驶等技术上都已经落地。而百度实质意义上扛起了国内的人工智能的大旗,覆盖无人驾驶、智能助手、图像...
1. 为什么机器学习重要
5261
2018-04-10
《写给人类的机器学习》
一、为什么机器学习重要 谁应该阅读它 为什么机器学习重要 语义树:人工智能和机器学习 强 AI 会永远改变我们的世界;为了了解怎么回事,机器学习是个不错的起始之地 如何阅读这个系列 关于作者 一、为什么机器学习重要 原文:Machine Learning for Humans 作者:Vishal Maini 译者:飞龙 协议...
6. 最好的机器学习资源
7111
2018-04-10
《写给人类的机器学习》
六、最好的机器学习资源 制定课程表的一般建议 1. 构建基础,之后专攻兴趣领域 2. 围绕最感兴趣的话题设计你的课程表 基础 编程 线性代数 概率统计 微积分 机器学习 深度学习 强化学习 人工智能 人工智能安全 时事通讯 来自其他人的建议 六、最好的机器学习资源 原文:The Best Machine Learnin...
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