以太坊genesis.json配置文件中各参数解释：mixhashA256-bithashwhichproves,combinedwiththenonce,thatasufficientamountofcomputationhasbeencarriedoutonthisblock:theProof-of-Work(PoW).ThecombinationofnonceandmixhashmustsatisfyamathematicalconditiondescribedintheYellowpaper,4.3.4.BlockHeaderValidity,(44).ItallowstoverifythattheBlockhasreallybeencryptographicallymined,thus,fromthisaspect,isvalid.一个256位的哈希证明，与nonce相结合，已经对该块进行了足够的计算：工作量证明（PoW）。
nonce和mixhash的组合必须满足黄皮书4.3.4中描述的数学条件。
块头有效性，（44）。
它允许验证块确实已经加密地挖掘，因此，从这方面来说，它是有效的。
nonceA64-bithash,whichproves,combinedwiththemix-hash,thatasufficientamountofcomputationhasbeencarriedoutonthisblock:theProof-of-Work(PoW).ThecombinationofnonceandmixhashmustsatisfyamathematicalconditiondescribedintheYellowpaper,4.3.4.BlockHeaderValidity,(44),andallowstoverifythattheBlockhasreallybeencryptographicallyminedandthus,fromthisaspect,isvalid.Thenonceisthecryptographicallysecureminingproof-of-workthatprovesbeyondreasonabledoubtthataparticularamountofcomputationhasbeenexpendedinthedeterminationofthistokenvalue.(Yellowpager,11.5.MiningProof-of-Work).证明64位散列与混合散列相结合，在该块上进行了足够的计算：工作量证明（PoW）。
nonce和mixhash的组合必须满足黄皮书4.3.4中描述的数学条件。
块头有效性，（44），并允许验证块确实已经加密地挖掘，因此，从这方面来说，是有效的。
nonce是加密安全的挖掘工作证明，证明在确定该令牌值时已经花费了特定量的计算。
（Yellowpager，11.5。
采矿工作证明）。
difficultyAscalarvaluecorrespondingtothedifficultylevelappliedduringthenoncediscoveringofthisblock.ItdefinestheminingTarget,whichcanbecalculatedfromthepreviousblock’sdifficultylevelandthetimestamp.Thehigherthedifficulty,thestatisticallymorecalculationsaMinermustperformtodiscoveravalidblock.ThisvalueisusedtocontroltheBlockgenerationtimeofaBlockchain,keepingtheBlockgenerationfrequencywithinatargetrange.Onthetestnetwork,wekeepthisvaluelowtoavoidwaitingduringtests,sincethediscoveryof

包含冠状病毒群体免疫优化算法(CHIO)和matlab程序及论文，分享给大家学习。
2020年MohammedAzmiAl-Betar等人提出的一种新的基于自然的优化算法——冠状病毒群体免疫优化算法(CHIO)。
其灵感来源于世界传播的灾难性的新冠病毒，模仿了群体免疫策略和社会距离概念。
三种类型的个体病例用于群体免疫:易感、感染和免疫。
本文研究了CHIO对其参数的敏感性。
然后，CHIO使用23个著名的基准测试函数进行评估对七种最先进的方法进行了比较评价。
比较分析表明，与其他成熟的方法相比，CHIO能够产生非常有竞争力的结果。
为了进一步验证，本文使用了三个从IEEECEC2011中提取的实际工程优化问题。
再一次，CHIO被证明是有效率的。
总之，CHIO是一种非常强大的优化算法，可以用来解决各种优化领域的许多优化问题。

如果你现在有了设计大纲，你想研究的兴趣领域，和一些安排好的访谈。
接下来该怎么做呢？这篇文章将介绍为何以及如何在UX中进行用户访谈。
当你在看这些建议的时候，你会发现有些建议微不足道，或者显而易见，但我要说的是如果你忽视其中任何一个建议，整个访谈就会被毁掉。
相信我，这是我的经验之谈…最近几个星期，我为HinderlingVolkart客户手头上的一些项目进行了前后十几次用户访谈。
但在做最后一个访谈的时候，我完全把它搞砸了！我自认为我的受访者已经准备好了，也知道接受访谈的原因。
所以，我跳过了项目的介绍环节，直接开始访谈，“好的，那么现在我们开始吧！首先介绍下你自己！”事实证明这是一个巨大的错误…来源

4.7假设零钱系统的币值是{1，p,p^2,……，p^n},p＞1,且每个钱币的重量都等于1，设计一个最坏情况下时间复杂度最低的算法，使得对任何钱数y，该算法得到的零钱个数最少，说明算法的主要设计思想，证明它的正确性，并给出最坏情况下的时间复杂度。
4.8考察路线上有n个地点可以作为宿营地。
一直宿营地到出发点的距离依次为x1,x2,……，xn,且满足x1＜x2＜……＜xn,每天他们只能前进30千米，而任意两个相邻的宿营地之间的距离不超过30千米，在每个宿营地只住1天，他们希望找到一个行动计划，使得总的宿营天数达到最少，求解这个问题。

介绍了一种应用于光纤时频传递秒脉冲信号(1PPS)调制的马赫-曾德尔调制器(MZM)偏置点反馈控制系统。
本系统将电光调制器的偏置点设置在传输曲线的最小值点(Null)和正斜率正交点(Quad+)之间的线性区域，利用光电二极管(PIN)探测输出1PPS信号的低电平电压的波动来检测偏置点的漂移。
对测量到的电压信号进行数字处理后通过控制偏置点反馈系统来稳定调制器的偏置点。
对反馈控制理论进行了原理推导，并与基于微扰理论的商用偏置点稳定系统进行了对比实验。
实验证明该系统可以避免微扰信号对1PPS传输稳定性的影响，传递性能优于商用偏置点稳定系统。
实验结果表明，1PPS传递时延波动的峰峰值为174ps，均方根值(RMS)为18ps，在平均时间为104s时，1PPS的时间阿伦方差(TDEV)下降到1.7ps。

雷达信号和通信信号相加之后的幅度变化，导致饱和功率放大器的输出产生交调失真，影响一体化信号的性能。
本文研究了一种基于CORDIC算法的幅相转换技术，不仅消除了功放的非线性影响，而且易于工程实现。
仿真结果表明幅相转换后的信号经过功率放大器之后能恢复成原来的信号，证明了此方法的可行性。

在生命科学领域中，人们已经对遗传(Heredity)与免疫(Immunity)等自然现象进行了广泛深入的研究。
六十年代Bagley和Rosenberg等先驱在对这些研究成果进行分析与理解的基础上，借鉴其相关内容和知识，特别是遗传学方面的理论与概念，并将其成功应用于工程科学的某些领域，收到了良好的效果。
时至八十年代中期，美国Michigan大学的Hollan教授不仅对以前的学者们提出的遗传概念进行了总结与推广，而且给出了简明清晰的算法描述，并由此形成目前一般意义上的遗传算法(GeneticAlgorithm)GA。
由于遗传算法较以往传统的搜索算法具有使用方便、鲁棒性强、便于并行处理等特点，因而广泛应用于组合优化、结构设计、人工智能等领域。
另一方面，Farmer和Bersini等人也先后在不同时期、不同程度地涉及到了有关免疫的概念。
遗传算法是一种具有生成+检测(generateandtest)的迭代过程的搜索算法。
从理论上分析，迭代过程中，在保留上一代最佳个体的前提下，遗传算法是全局收敛的。
然而，在对算法的实施过程中不难发现两个主要遗传算子都是在一定发生概率的条件下，随机地、没有指导地迭代搜索，因此它们在为群体中的个体提供了进化机会的同时，也无可避免地产生了退化的可能。
在某些情况下，这种退化现象还相当明显。
另外，每一个待求的实际问题都会有自身一些基本的、显而易见的特征信息或知识。
然而遗传算法的交叉和变异算子却相对固定，在求解问题时，可变的灵活程度较小。
这无疑对算法的通用性是有益的，但却忽视了问题的特征信息对求解问题时的辅助作用，特别是在求解一些复杂问题时，这种忽视所带来的损失往往就比较明显了。
实践也表明，仅仅使用遗传算法或者以其为代表的进化算法，在模仿人类智能处理事物的能力方面还远远不足，还必须更加深层次地挖掘与利用人类的智能资源。
从这一点讲，学习生物智能、开发、进而利用生物智能是进化算法乃至智能计算的一个永恒的话题。
所以，研究者力图将生命科学中的免疫概念引入到工程实践领域，借助其中的有关知识与理论并将其与已有的一些智能算法有机地结合起来，以建立新的进化理论与算法，来提高算法的整体性能。
基于这一思想，将免疫概念及其理论应用于遗传算法，在保留原算法优良特性的前提下，力图有选择、有目的地利用待求问题中的一些特征信息或知识来抑制其优化过程中出现的退化现象，这种算法称为免疫算法(ImmuneAlgorithm)IA。
下面将会给出算法的具体步骤，证明其全局收敛性，提出免疫疫苗的选择策略和免疫算子的构造方法，理论分析和对TSP问题的仿真结果表明免疫算法不仅是有效的而且也是可行的，并较好地解决了遗传算法中的退化问题。

报道一种大型薄壳物体的智能光学三维测量以及自动在线检测方法，利用三节点光学测量传感器网络实现了大型薄壳物体内外表面数据的三维重建、特征尺寸获取及计算机辅助设计（CAD）模型的比对。
提出一种有效的三维多节点传感器测量网络的系统标定方法，可同时完成整体测量系统在大尺度测量空间的现场标定以及各个三维节点测量传感器的标定。
提出一种采用多传感器标定信息与最近点迭代方法（ICP）相结合的多视点深度测量数据的匹配方法。
在此基础上，利用ICP将测量的三维模型数据与CAD模型数据相匹配，并获取误差分布图。
理论分析和实验证明了所提出的测量方法的有效性。

为了帮助对视觉障碍患者有效识别道路周围的场景，提出一种基于迁移学习和深度神经网络方法，实现实时盲道场景识别。
首先提取盲道障碍物的瓶颈描述子和判别区域集成显著性特征描述子，并进行特征融合，然后训练新的盲道特征表示，用Softmax函数实现盲道场景识别。
实验中，对成都不同区域盲道周围障碍物采样，分别采用基于Mobilenet模型不同参数训练和测试了提出的新模型，最后在实际应用场景，实现了盲道周边障碍物的实时分类和报警，实验证明提出的方法具有很高准确率和良好的运行性能。

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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。