内容简介指南 Paxo算法指南 Zab算法指南 Raft算法指南 Paxo算法指南 Paxos算法的背景 [Paxos算法]是莱斯利·兰伯特(Leslie Lamport)1990年提出的一种基于消息传递的一致性算法,是目前公认的解决分布式一致性问题最有效的算法之一,其解决的问题就是在分布式系统中如何就某个值(决议)达成一致. Paxos算法的前提 Paxos算法的前提假设是不存在拜占庭将军问题,即:信道是安全的(信道可靠),发出的信号不会被篡改. Paxos算法的介绍 在Paxos算法中,有三

什么是BP网络 BP网络的数学原理 BP网络算法实现 转载请声明出处http://blog.csdn.net/zhongkejingwang/article/details/44514073  上一篇文章介绍了KNN分类器,当时说了其分类效果不是很出色但是比较稳定,本文后面将利用BP网络同样对Iris数据进行分类. 可以结合下面这几篇文章一起看: http://www.cnblogs.com/jzhlin/archive/2012/07/28/bp.html http://www.cnblogs

非对称加密技术,在现在网络中,有非常广泛应用.加密技术更是数字货币的基础. 所谓非对称,就是指该算法需要一对密钥,使用其中一个(公钥)加密,则需要用另一个(私钥)才能解密. 但是对于其原理大部分同学应该都是一知半解,今天就来分析下经典的非对称加密算法 - RSA算法. 通过本文的分析,可以更好的理解非对称加密原理,可以让我们更好的使用非对称加密技术. 题外话: 并博客一直有打算写一系列文章通俗的密码学,昨天给站点上https, 因其中使用了RSA算法,就查了一下,发现现在网上介绍RSA算法的文章

PCA(Principal Component Analysis)主成分分析法的数学原理推导1.主成分分析法PCA的特点与作用如下:(1)是一种非监督学习的机器学习算法(2)主要用于数据的降维(3)通过降维,可以发现人类更加方便理解的特征(4)其他的应用:去燥:可视化等2.主成分分析法的数学原理主要是利用梯度上升法来最优化目标函数,即利用梯度上升法来求取效用函数的最大值,其具体的数学原理推导过程如下所示: 对于以上的函数,因为梯度的向量化表示我们已经求得,因此,我们便可以通过梯度上升法求取函数的

数学原理参考:https://blog.csdn.net/aiaiai010101/article/details/72744713 实现过程参考:https://www.cnblogs.com/eczhou/p/5435425.html 两篇博文都写的透彻明白. 自己用python实现了一下,有几点疑问,主要是因为对基变换和坐标变换理解不深. 先附上代码和实验结果: code: from numpy import * import numpy as np import matplotlib.p

近几天对区块链中几种常见的共识机制(PBFT,Raft,PoW,PoS,DPoS,Ripple)进行了总结.尽量使用简单易懂语言,篇幅较大,想了解的可以只读每个算法介绍中前边的原理.本篇文章主要参考<区块链技术指南>,首先表示感谢! ---Begin--- 区块链架构是一种分布式的架构.其部署模式有公共链.联盟链.私有链三种,对应的是去中心化分布式系统.部分去中心化分布式系统和弱中心分布式系统. 在分布式系统中,多个主机通过异步通信方式组成网络集群.在这样的一个异步系统中,需要主机之间进行状态

简介 POW是proof-of-work的缩写,中译为:工作量证明,是比特币中采用的共识机制,也被许多公有区块链系统所采用(比如以太坊).工作量证明机制基础是哈希运算,因此要理解pow首先要明白哈希函数(比特币大量采用了sha256,以及rimped160). 本篇文章重点介绍pow共识算法的原理,不具体介绍比特币的相关细节. 什么是哈希函数? 哈希运算是密码学的重要组成部分,一般用来保护数据的完整性.给定一段消息,通过哈希函数可以将消息映射为固定长度的哈希值(比如sha256,将任意长度的消息

谈到哈希算法,每个程序员都不陌生,但是谈到比特币共识算法PoW,如果没有接触过的技术人员可能觉得应该会很复杂,毕竟全球的比特币节点数量如此庞大,达成共识的算法应该不会很简单.但其实如果你已掌握哈希算法,几分钟内你就能理解PoW.为了更好的说明PoW的原理,我们再把哈希算法及相关概念描述一下: 哈希函数相关概念 哈希函数--是一类数学函数,可以在有限合理的时间内,将任意长度的消息压缩为固定长度的二进制串,其输出值称为哈希值. 碰撞定义--是指两个不同的消息在同一哈希函数作用下,具有相同的哈希值.

系列目录 分布式共识算法 (一) 背景 分布式共识算法 (二) Paxos算法 分布式共识算法 (三) Raft算法 分布式共识算法 (四) BTF算法 一.背景 1.1 命名 Paxos,最早是Leslie Lamport 用Paxos岛的故事模型进行描述,而得以命名.这位大神原来是学数学的,最终变成了计算机科学家,在2013年获得图灵奖...附上美照: 1.2 Paxos问题 Paxos问题是指分布式的系统中存在故障(crash fault),但不存在恶意(corrupt)节点的场景(即可能

注:这是本人读到的关于共识算法最全和最好的分享博文,系统的介绍了拜占庭容错技术以及共识算法的原理和常用共识算法,原文链接请见后. 目录 一.拜占庭容错技术(Byzantine Fault Tolerance,BFT) 二.PBFT:Practical Byzantine Fault Tolerance,实用拜占庭容错算法. 三.Raft协议. 1.Leader Election 2.Log Replication 四.POW:Proof of Work,工作证明. 五.POS:Proof of

RSA加密数学原理 */--> *///--> *///--> UP | HOME RSA加密数学原理 Table of Contents 1 引言 2 RSA加密解密过程 2.1 加密 2.2 解密 3 收尾 1 引言 RSA加密算法,即是目前最有影响力的咬钥加密算法, 他能够抵抗到目前为止已知的绝大多数密码攻击, 已被ISO推荐为公钥数据加密标准. 该算法基于一个十分简单的数论事实: 将两个大素数乘十分容易, 但相要对乘积进行因式分解却极其困难, 因此可以将乘积公开作为加密密钥. (

PCA(Principal Component Analysis)是一种常用的数据分析方法.PCA通过线性变换将原始数据变换为一组各维度线性无关的表示,可用于提取数据的主要特征分量,常用于高维 数据的降维.网上关于PCA的文章有很多,但是大多数只描述了PCA的分析过程,而没有讲述其中的原理.这篇文章的目的是介绍PCA的基本数学原理,帮助 读者了解PCA的工作机制是什么. 当然我并不打算把文章写成纯数学文章,而是希望用直观和易懂的方式叙述PCA的数学原理,所以整个文章不会引入严格的数学推导.希望读

PCA(Principal Component Analysis)是一种常用的数据分析方法.PCA通过线性变换将原始数据变换为一组各维度线性无关的表示,可用于提取数据的主要特征分量,常用于高维数据的降维.网上关于PCA的文章有很多,但是大多数只描述了PCA的分析过程,而没有讲述其中的原理.这篇文章的目的是介绍PCA的基本数学原理,帮助读者了解PCA的工作机制是什么. 当然我并不打算把文章写成纯数学文章,而是希望用直观和易懂的方式叙述PCA的数学原理,所以整个文章不会引入严格的数学推导.希望读者在

PCA 的数学原理和可视化效果 本文结构: 什么是 PCA 数学原理 可视化效果 1. 什么是 PCA PCA (principal component analysis, 主成分分析) 是机器学习中对数据进行降维的一种方法. 例如,我们有这样的交易数据,它有这几个特征:(日期, 浏览量, 访客数, 下单数, 成交数, 成交金额),从经验可知,“浏览量”和“访客数”,“下单数”和“成交数”之间会具有较强的相关关系.这种情况下,我们保留其中的两个维度就可以保证原有的信息完整. 但是当我们在做降维的

RChain的Casper共识算法是基于Vlad Zamfir的correct-by-construction共识协议和CTO Greg Meredith和其他RChain成员讨论而来的.他们还为Casper开发了一个模拟器:https://github.com/rchain/Casper-Proof-of-Stake/tree/simulation-dev. 1.通用预估安全协议 一个预估安全协议需要以下内容: 1)一个可能共识的值的集合C 2)一个逻辑Lc,用来判断集合C中的元素声明的命题是

PCA(Principal Component Analysis)是一种常用的数据分析方法.PCA通过线性变换将原始数据变换为一组各维度线性无关的表示,可用于提取数据的主要特征分量,常用于高维数据的降维.网上关于PCA的文章有很多,但是大多数只描述了PCA的分析过程,而没有讲述其中的原理.这篇文章的目的是介绍PCA的基本数学原理,帮助读者了解PCA的工作机制是什么. 当然我并不打算把文章写成纯数学文章,而是希望用直观和易懂的方式叙述PCA的数学原理,所以整个文章不会引入严格的数学推导.希望读者在

山体阴影原理以及算法具体解释 山体阴影基本原理: 山体阴影是假想一个光源在某个方向和某个太阳高度的模拟下.用过临近像元的计算来生成一副0-255的灰度图. 一.山体阴影的主要參数: 1.  太阳光线的入射角度:这个角度的量算起点是正北方向,依照顺时针的方向,角度的范围是0到360度.例如以下图所看到的,默认的角度是315度,西北方向,例如以下图所看到的: 2.  太阳高度角:太阳高度角也简称太阳高度.是太阳光线和当地地平面之间的夹角,范围是0-90度,默认的太阳高度是45度,例如以下图所看到的:

资源下载 #本文PDF版下载 Python下探究随机数的产生原理和算法(或者单击我博客园右上角的github小标,找到lab102的W7目录下即可) #本文代码下载 几种随机数算法集合(和下文出现过的相同) 前言 我们对于随机数肯定不会陌生,随机数早已成为了我们经常要用到的一个方法,比如用于密码加密,数据生成,蒙特卡洛算法等等都需要随机数的参与.那么我们的电脑是怎么才能够产生随机数的呢?是电脑自己的物理存在还是依靠算法?它到底是如何工作的呢?所以我也对这些问题有着好奇心,所以找到了许多资料学习了

Hyperledger Fabric共识算法 区块链系统是一个分布式架构,交易账本信息由各个节点管理,组成一个庞大的分布式账本.在分布式系统中,各个节点收到的交易信息的顺序可能存在差异(例如,网络延迟.主机处理性能),这会导致账本信息的状态不一致,例如,小王账户只有10元,但是他同时转账给小李和小张各10元,并且将这两条交易信息分别发送到两个分布式节点上,如果不对这两条交易进行排序校验,那么,小王实际消费了20元(所谓的双花问题).所以,在区块链系统中,我们需要一套机制,来保证交易的先后顺序,这

最近在看词向量了,因为这个概念对于语言模型,nlp都比较重要,要好好的学习一下.把网上的一些资料整合一下,搞个系列. 主要参考:    word2vec 中的数学原理详解                 自己动手写 word2vec word2vec 是 Google 于 2013 年开源推出的一个用于获取 word vector 的工具包,它简单.高效,因此引起了很多人的关注. 由于 word2vec 的作者 Tomas Mikolov 在两篇相关的论文 [3,4] 中并没有谈及太多算法细节,

转自:https://www.cnblogs.com/davidwang456/articles/9001331.html 区块链技术中,共识算法是其中核心的一个组成部分.首先我们来思考一个问题:什么是共识?对于现实世界,共识就是一群人对一件或者多件事情达成一致的看法或者协议.那么在计算机世界当中,共识是什么呢? 我的理解包含两个层面,第一个层面是点的层面,即多个节点对某个数据达成一致共识.第二个层面是线的层面,即多个节点对多个数据的顺序达成一致共识.这里的节点可以是任意的计算机设备,比如pc电