Fabric0.6-PBFT-学习
主要内容：
hyperledger是fabric0.6版本的代码，其中共识中的代码均等加入详细的注释；
learning是整理的逻辑流程图，主从中断交互的顺序图和调用过程说明文档，读者可以参照文档和顺序图阅读源码；
paper是PBFT99年短论文，和02年长论文，主要区别在消息体是否签名，所以在vc时流程转换穿透；
主要理解以下内容将帮助学习者更好地学习PBFT共识算法：
接口（1）共识模块对外提供的接口
（2）其他模块需要向共识模块提供的接口；
结构体（1）pbftCore实现了共识模块核心的算法逻辑，包括RequestBatch，PrePrepare，Prepare，Commit，Execute，ExecDoneSync，Checkpoint，ViewChange，NewView，StateUpdate等过程流程；
（2）obcBatch是
2021-07-20 20:58:01
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20210712-中泰证券-汽车行业：消费已经形成共识：为什么我们率先上调全球电动车销量.pdf
2021-07-17 09:03:24
3.16MB
20210712-中泰证券-消费行业：消费已经形成共识，为什么我们率先上调全球电动车销量.pdf
2021-07-15 09:02:12
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介绍
这是共识感知视觉语义嵌入（CVSE） ，这是论文《的官方源代码。 它基于PyTorch中的构建。
抽象的：
图像文本匹配在桥接视觉和语言方面起着核心作用。 大多数现有方法仅依靠图像-文本实例对来学习它们的表示，从而利用它们的匹配关系并进行相应的对齐。 这样的方法只是利用实例成对数据中包含的表面关联，而没有考虑任何外部常识知识，这可能会阻碍它们推理图像和文本之间更高层次关系的能力。 在本文中，我们提出了一种共识感知视觉语义嵌入（CVSE）模型，以将共识信息（即两种模式之间共享的常识知识）整合到图像文本匹配中。 具体而言，通过计算来自图像字幕语料库的语义概念之间的统计共现相关性，并部署构造的概念相关图以产生共识感知概念（CAC）表示，来利用共识信息。 之后，CVSE基于所利用的共识以及两种模式的实例级表示形式，学习图像与文本之间的关联和对齐方式。 在两个公共数据集上进行的大量实验证明
2021-07-14 15:46:05
214.1MB
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颅脑创伤去骨瓣减压术中国专家共识，颅脑创伤去骨瓣减压术中国专家共识PPT，颅脑创伤去骨瓣减压术中国专家共识课件
2021-07-14 09:02:44
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matlab
ransac代码囊
＃代码结构
这些代码由两部分组成。
样本共识方法和实现
目前，仅包括ransac
，
prosac和mlesac共识方法。
其他方法可能会在以后添加。
模型估计实施
目前只有两个模型估计包括为样本，
homography_estimator和line_estimator
。
您可以根据提供的这些样本来实现其他模型估计量。
稍后将添加有关此内容的更多文档。
＃代码来源这些代码不是我的！
我已经从这个伟大的项目中复制了这些实现。
这项工作已经完成了很多工作，因此，如果您在出版物中使用此代码，请引用该项目。
提供了有关如何引用该项目的详细信息。
我热烈的感谢。
我更改了这些代码，以便可以使用MATLAB中的MEX来编译模型估计代码。
有关homography_estimator.cpp形估计模型的实现，请参见line_estimator.cpp
；有关线性估计模型的实现，请参见line_estimator.cpp
。
您可以使用这些模板来实现其他估算模型。
#Dependencies
主项目依赖于一些外部项目。
但是，在提供的代码中几乎删除了所有这些依赖项。
2021-07-08 16:06:20
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传媒行业周报：字节甲骨文及沃尔玛对TikTok的合作形成共识，影院上座率限制上调至75%.pdf
2021-07-07 19:06:00
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