Apache Ripple

目录  1 分析Unity  1.1 游戏窗口 Statistics  1.2 动态合批  1.3 GPU Instancing  1.4 Frame Debugger  1.5 额外的灯光  1.6 Profiler  1.7 分析一次构建  2 展示帧率  2.1 UI面板  2.2 Text  2.3 更新显示  2.4 平均帧率  2.5 最好和最差  2.6 帧持续时间  2.7 内存分配  3 自动进行函数切换  3.1 函数循环  3.2 随机函数  3.3 函数插值  3.4 过渡 本文重点内容： 1、使用 game window stats, frame debugger, 和 profiler 2、比较动态批处理, GPU instancing, and SRP batcher 3、显示帧率 4、循环自动的执行函数 5、不同函数之间平滑过渡 这是关于学习使用Unity的基础知识的系列教程中的第四篇。对测量性能的介绍。我们还将在函数库中添加从一个函数转换为另一个函数的功能。 本教程是CatLikeCoding系列的一部分，原文地址见文章底部。 本教程使用Unity 2019.4.12f1制作。 （介于波浪和球体之间） 1 分析Unity Unity持续渲染新帧。为了使任何运动看起来都流畅，它必须足够快地执行此操作

推荐系统与知识图谱(2) Ref： 如何将知识图谱特征学习应用到推荐系统？ 将知识图谱作为辅助信息引入到推荐系统中可以有效地解决传统推荐系统存在的稀疏性和冷启动问题，近几年有很多研究人员在做相关的工作。目前， 将知识图谱特征学习应用到推荐系统中主要通过三种方式——依次学习、联合学习、以及交替学习 。 依次学习 （one-by-one learning）。首先使用知识图谱特征学习得到实体向量和关系向量，然后将这些低维向量引入推荐系统，学习得到用户向量和物品向量； 联合学习 （joint learning）。将知识图谱特征学习和推荐算法的目标函数结合，使用端到端（end-to-end）的方法进行联合学习； 交替学习 （alternate learning）。将知识图谱特征学习和推荐算法视为两个分离但又相关的任务，使用多任务学习（multi-task learning）的框架进行交替学习。 依次学习 Deep Knowledge-Aware Network (DKN) 我们以新闻推荐[1]为例来介绍依次学习。如下图所示，新闻标题和正文中通常存在大量的实体，实体间的语义关系可以有效地扩展用户兴趣。然而这种语义关系难以被传统方法（话题模型、词向量）发掘。 为了将知识图谱引入特征学习，遵循依次学习的框架，我们 首先需要 提取知识图谱特征 。该步骤的方法如下： 实体连接 （entity

欢迎喜欢区块链的朋友们，欢迎挑战本期问答 请把答案打在评论区 也可以在评论区讨论哦 更新下一期或评论区很需求，更新答案 区块链问答挑战赛——第一期 一丶单选题 二丶多选题 三丶判断题 一丶单选题 （一）在solidity语法中，如何销毁一个合约，需要使用的函数是（）？ delete selfdestruct destroy drop （二）在solidity语法中，当合约被销毁时，合约还有以太币时会如何处理（）？ 系统回收 返给合约创建者 销毁时需要指定受益人 返给各贡献者 （三）以太坊web3的作用，以下描述错误的是（）？ 使用js封装的以太坊调用接口 可以部署合约 可以调用函数 不能进行签名 （四）下面哪种不属于区块链的隐私保护方案？ sharding 环签名 同态加密 零知识证明 （五）按中国算力来看，下面那个算力在中国平均占比最大？ 比特币 以太坊 ZCash 狗狗币 （六）在以太坊，比特股，Ripple，Openchain,Stellar中，哪一个不是通过自身社区共治共享的公有链体现了其技术体系对公有链场景的使用性？ Ripple Openchain Stellar 比特股 二丶多选题 （一）web3调用一个已经发布的合约中的函数时，需要哪些信息（）？（多选） ABI code 合约地址 部署地址 （二）下面那些说法是错误的？ 无论是散列法运算一个较大或者一个较小的输入

加法器相关 半加器和全加器的区别在于，是否有进位输入端，可以直观地理解为， 半加器是两个一比特相加 ，而 全加器是三个一比特相加 ，输出结果和进位信号。 半加器 半加器的真值表如下图 输入 输出 A B C S 0 0 0 0 0 1 0 1 1 0 0 1 1 1 1 0 其逻辑表达式为 根据逻辑表达式，可以使用如下门电路实现 全加器 全加器真值表如下 输入 输出 A B Ci C S 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 1 1 1 0 1 0 0 0 1 0 1 0 1 1 1 0 1 0 1 1 0 1 1 1 1 1 其逻辑表达式为: 使用门电路搭建 使用加法器计算7bit中1的数量，最少用几个？ 有7个1bit的数，为他们编号，从b0到b6，一共七个。 使用1bit全加器可以将3个bit相加，得到2bit的结果，那么b0，b1，b2使用一个加法器，b3，b4，b5使用一个加法器。 现在7个1bit变成了2个2bit和一个1bit(b6)。 然后使用一个2bit全加器将两个2bit数进行相加，1bit的b6作为进位输入。相加后结果为3位，最大可以表示到7个1bit。 而2bit全加器可以有2个1bit全加器组成，所以一共使用4个1bit全加器可以完成1的数量的统计。 行波进位加法器 以4bit的行波进位加法器为例，需要使用4个1bit加法器实现

我们正常在设置测试规格线时都是设置Limit Line，通过新增频率点及坐标值在管控实际产品波形。 但是我们发现在量测分析菜单下一般都还会有一个【Trace Ripple Limit】叫纹波测试功能这个功能可能一般不常用。这个功能Keysight官方给出的定义是：可以不依赖于极限测试，而是通过设置波动极限来评估测量结果是合格还是不合格。该功能称为纹波测试。 什么意思呢：普通的Trace Limit Line是设置好一个及多个极限值或者多段限制线来管制产品波形，实际测试过程中不管产品波形如何发生位置变化，已设置好的规格线是固定死的，不会有任何位移的。 但是纹波测试不一样，Ripple的中文翻译叫：纹波、涟漪、细浪，意思就是说有些产品的实际波形并不会很平滑或是很稳定，一些有源器件可能随着功率或是环境温度的变化，及实际测试波形会在一定的区间内有微量的漂移存在，那么这个时候我们如何去定义这个漂移或是纹波（或者叫涟漪可能更好理解）的量。 比如说一滩死水，它固定在那没有人去搅拌水面是很平滑的，但是当有一个石子或是人为的搅拌一下，水面会产生水波纹，一些水滴会溅起，这种现象对应到仪表设置里面就可以理解为是纹波现象，那么水滴的溅起幅度是多少，对应到仪表的设置就是Max Ripple指定波动极限值。 更官方的话讲就是：Ripple是指曲线上的最大和最小，偏移平均或者中线有多远，如果曲线整体漂移

Ripple和它创建的自定义加密货币XRP。 事实上，XRP是您可以购买和交易的资产，只是旧金山初创公司提供的一套产品中的一小部分（其中一些根本不采用加密货币）。 在接下来的文章中，我们概述了Ripple今天的三款产品 - xCurrent，xRapid和xVia -并解释了XRP的适用范围。 xCurrent 建立在名为Interledger的分布式分类帐上，xCurrent与XRP(使用一个单独的系统XRP分类账)不兼容。 值得注意的是，虽然Interledger是由Ripple高管创建的，但它不是由公司管理的， 它正在一个万维网联盟（W3C）组织中孵化，该组织由一个长期致力于促进互联网标准的非营利组织管理。 因此，xCurrent的主要目标是提供任何货币和所有货币之间的互操作性，而不仅仅是加密货币。 通过让持有多种货币价值的连接器，xCurrent允许银行彼此进行交易，即使发件人想要用美元付款但收件人想要以欧元收款。 该产品还具有“用于协调银行之间信息交换的消息传递平台”，托马斯说，该平台可让银行任意来回发送数据。 消息传递平台允许实时更新，这样简单的错误(比如拼写接收者名字的错误)就不会延迟付款。另一个功能允许支付跟踪到他们的端点，同时保留客户的隐私。 正如Ripple首席技术官Stefan Thomas所说： “它为交易对手提供单一的真实来源

10月8日星期四，总部位于旧金山的区块链企业Ripple Labs Inc宣布了其新的信用额度服务。该服务允许客户使用本地XRP加密货币按需获取流动性并为即时跨境支付提供资金。 使用按需流动性（ODL）功能的RippleNet客户可以通过以信用为基础从Ripple购买XRP来请求信用额度。这有助于立即获取企业所需的资本，以大规模发展其业务。 这项服务主要面向新兴金融科技企业和中小企业。它有助于快速扩展业务，同时消除运营商营运资金短缺的问题。这也将帮助他们在市场上与大公司竞争。这是Ripple公司首次尝试进入加密货币借贷领域。 新的贷款服务将帮助Ripple客户克服创建定制信贷安排的问题。 Ripple的官方网站说明： “你的金融机构只要从Ripple获得信贷额度，就可以使用XRP完成即时、低成本的跨境转账。我们允许您在付款时锁定一个利率，然后在您方便的时候还钱给我们，只收取少量的费用。” 利用Ripple的信贷额度，客户可以利用该平台的简单信贷安排，提前获得资金。因此，它最终帮助企业轻松、快速地获得财务解决方案，并允许它们随心所欲地扩大规模。 Ripple信用额度系统的工作 已经在使用RippleNet上的按需流动资金(ODL)工具的客户可以从Ripple那里购买XRP，客户可以立即获得批准，并且仅就借入的费用付费。Ripple保证不会有此类隐性收费。 官方公告说：

全文共 1558 字，预计学习时长 4 分钟 图源：forbes 区块链是由信息块组成的去中心化的数据库，其中的信息块以一种安全的加密方式链接在一起。这一技术本质上有着极强的安全性，因而确保了数据安全并且彻底颠覆了人们的交易方式，带来了更加快捷安全的信息验证途径以确保可靠性。 区块链进入市场之初的应用仅限于进行电子交易，经过近年来的发展，现在已经广泛应用于供应链、金融、健康医疗等各种行业，也在移动应用开发领域取得了一席之地。区块链应用透明、负责且用途广泛，可用于便捷地查询医疗记录和购买保险等。 本文就将介绍区块链应用的使用领域及其对各个产业的影响。 1.Ripple 区块链技术在金融领域的应用影响最为深刻，Ripple就是一个例子。它是记录并完成金融交易的最佳工具之一，能有效增加银行交易量。 Ripple能不受地理因素所限制构建大型网络，现在还没有这样的第三方参与，因此这类交易的成本低于一般水平。同时，这也是一个透明安全的网络。 全球范围的金融交易转账常易出现错误，且耗时较长。此外，如果加上转账费和汇率，总成本通常很高。Ripple能提供低成本的实时国际转账。Ripple的网络中有200多个参与成员，将各种国际业务的成本控制在可接受的范围内，同时具有安全快速的特性。 2.Etherisc 区块链在保险领域也备受欢迎。Etherisc是一个能够帮助顾客购买航空保险的应用

一、摘要 为了解决协同过滤的稀疏性和冷启动问题，社交网络或项目属性等辅助信息被用来提高推荐性能。 考虑到知识图谱是边信息的来源，为了解决现有的基于嵌入和基于路径的知识图谱感知重构方法的局限性，本文提出了一种端到端框架，它自然地将知识图结合到推荐系统中。 与水上传播的实际涟漪类似，RippleNet通过在知识图谱实体集上 传播用户兴趣， 从而自主迭代地沿着知识图谱中的链接来 扩展用户的潜在兴趣 。 因此，由 用户的历史点击项 激活的多个“涟漪”被叠加以形成 用户相对于候选项目的偏好分布 ，该偏好分布可用于 预测最终点击概率 。 通过在真实世界数据集上的大量实验，本文证明RippleNet在各种场景（包括电影、书籍和新闻推荐）中都能在多个最先进的基线上获得实质性的效果。 ripple net ： ripple： 波纹，是你往水里面扔石头产生的。 石头 就是波纹的中心，也就是 RS中的用户历史点击矩阵。 被激起的 波纹 就对应了 知识图谱一个又一个的实体 。 由用户的历史纪录激起的水波，就是 用户潜在感兴趣的item 除此之外波纹还有一个特点，它会随着层数的变大而逐渐衰减，这里类比到ripplenet也是同样的。 二、引言 背景： 推荐系统（Recommender systems，RS）旨在通过为用户寻找一组满足其个性化兴趣的小商品来弥补信息爆炸带来的负面影响。 在推荐策略中，协作过滤

javaweb上传文件 上传文件的jsp中的部分 上传文件同样可以使用form表单向后端发请求，也可以使用 ajax向后端发请求 1. 通过form表单向后端发送请求 <form id="postForm" action="${pageContext.request.contextPath}/UploadServlet" method="post" enctype="multipart/form-data"> <div class="bbxx wrap"> <input type="text" id="side-profile-name" name="username" class="form-control"> <input type="file" id="example-file-input" name="avatar"> <button type="submit" class="btn btn-effect-ripple btn-primary">Save</button> </div> </form> 改进后的代码不需要form标签，直接由控件来实现。开发人员只需要关注业务逻辑即可。JS中已经帮我们封闭好了 通过监控工具可以看到控件提交的数据，非常的清晰，调试也非常的简单。 2. 通过ajax向后端发送请求 1. $.ajax({ url : "${pageContext