• 2024-08-05【web3.0】Web3 开发教程与代码资源:探索如何在Web3项目中开发应用
    引言Web3,作为区块链技术和互联网融合的产物,正逐步重塑我们对数字世界的理解与交互方式。它不仅仅是一个技术概念,更是一个去中心化、用户主权的网络愿景,旨在通过智能合约、去信任的交易和加密货币等技术手段,为用户提供前所未有的数据安全性和经济自主权。本教程将引导你从零开
  • 2023-12-06从ocr磁盘里获取asm spfile和voting file
    环境:OS:Centos7DB:12.2.0.1 当OracleASM实例查找初始化参数文件时,会从GPnPprofile文件中查找获取spfile文件[grid@rac01~]$cd$ORACLE_HOME/gpnp/rac01/profiles/peer[grid@rac01peer]$gpnptoolgetpval-asm_spfWarning:somecommandlineparameterswerede
  • 2023-10-19Epoque: Practical End-to-End Verifiable Post-Quantum-Secure E-Voting
    Abstract—Theultimategoalinmodernsecuree-votingistoenableeveryonetoverifywhetherthefinalelectionresultcorrectlyreflectsthevoteschosenbythe(human)voters,withoutexposinghoweachindividualvoted.Thesefundamentalsecurityproper
  • 2023-10-14Epoque: Practical End-to-End Verifiable Post-Quantum-Secure E-Voting
    Todate,thesecurityofallpracticalend-to-endveri-fiablee-votingprotocolsrelieson“traditional”hardnessassumptions,suchasfactoringintegersorcomputingdiscretelogarithms.Withmoreandmorepowerfulquantumcomputersonthehorizon(see,
  • 2023-10-08P6346 [CCO2017] 专业网络 & CF1251E1 Voting(Easy Version)
    analysis这个题目我们可以考虑用贪心来做。我们不难看出来,这个题目是要让我们推出这么个结论:花小钱,办大人。整体贪心的思路就出来了,然后就是实现部分。因为我们认识的人随便是谁都可以。所以我们如果要买肯定是买最便宜的。这个性质可以用小根堆来维护。同时我们还可以维护我
  • 2023-10-06SoK: Secure E-Voting with Everlasting Privacy
    ABSTRACTVoteprivacyisafundamentalright,whichneedstobeprotectednotonlyduringanelection,orforalimitedtimeafterwards,butfortheforeseeablefuture.Numerouselectronicvoting(e-voting)protocolshavebeenproposedtoaddressthischa
  • 2023-09-01Practical Quantum-Safe Voting from Lattices
    Weproposealattice-basedelectronicvotingscheme,EVOLVE(ElectronicVotingfromLatticeswithVerification),whichisconjecturedtoresistattacksbyquantumcomputers.Ourprotocolinvolvesanumberofvotingauthoritiessothatvoteprivacyismain
  • 2023-04-15【人脸识别】基于PCA结合SVM和adaboost实现人脸识别附GUI界面
    ✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,matlab项目合作可私信。
  • 2022-11-03第13章 集成学习和随机森林
     13-1什么是集成学习         Notbook示例  Notbook源码 1集成学习2[1]3importnumpyasnp4importmatplotlib.pyplotas
  • 2022-10-07机器学习模型的集成方法总结:Bagging, Boosting, Stacking, Voting, Blending
    机器学习是人工智能的一个分支领域,致力于构建自动学习和自适应的系统,它利用统计模型来可视化、分析和预测数据。一个通用的机器学习模型包括一个数据集(用于训练模型)和一