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没有区块链技术,元宇宙将无法扩展

耐克对NFT和区块链技术的投资证明了区块链技术是元宇宙存在和可扩展性的重要组成部分。他们认识到,如果不使用区块链技术,他们将无法在元宇宙中提供和销售虚拟运动鞋或其他虚拟产品。...元宇宙不仅仅是创建一个虚拟空间,它还将人们聚集在一个虚拟空间中,扩展现有社区或创建新的社区。 NFT可以促进这些社区的创建,无论是在本地还是在全球,并加强它们与品牌之间的关系和互动。...这些项目正处于实验阶段,公司或任何第三方都没有提供任何数据。现在要知道哪种忠诚或奖励计划可能会奏效还为时过早,有些可能会失败,但各大品牌已经认识到NFT的力量,并开始投资于这些项目。

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    《数据库系统概念》15-可扩展动态散

    为了应对这些问题,为此提出了几种动态散(dynamic hashing)技术,可扩展动态散(extendable hashing)便是其一。...一、可扩展动态散 A)用一个数组来存储桶指针的目录,数组的位数为2的D次方,桶的容量为2的L次方,D和L分别称为全局位深度和局部位深度。...扩展容量时,只是调整了局部的桶容量和目录的容量,性能开销比较小。 上图中,目录深度为2,目录项有4个。...20=10100,应插入a桶,但a桶以及满了,于是开始分裂,a桶的局部位深度变为3,容量扩展为8,如果扩展后的局部位深度超过了全局位深度,则全局位深度等于这个最大的局部位深度,于是全局位深度也随之变为3...二、静态散与动态散对比 与静态散相比,动态散的主要优势在于其性能不会随着记录数增长而下降,另外还具有最小的空间占用。

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    PBI-基础入门:添加与新建(计算

    小勤:在Power BI里怎么增加一? 大海:在Power BI里增加列有2种方法,一种是咱们在学Power Query里的“添加”方法,还有一种是在PowerPivot里的新建“计算”方法。...具体操作方法如下: 在查询编辑中添加: 直接在Power BI Desktop界面中新建: 小勤:啊。Power BI真是两这个的完全组合啊。这两者之间有什么不同吗?...但在构造的时候是有以下差别的: 查询编辑器里添加用的是Power Query的知识,一般情况下,Power Query在这方面的功能比较强一些,尤其是做文本的相关处理时。...但是,新建计算的方法有个好处,是可以直接引用计算度量的相关结果,这一点是用PQ添加方法做不到的。 小勤:那该怎么决定到底用哪一种方法呢? 大海:我很少纠结这个问题,反正觉得哪个用起来方便就用哪个。...总的来说,我一般是除非要引用某些计算度量的结果或者是一些非常简单的计算,绝大部分的时候我都是用PQ进行处理的。 小勤:嗯。我大概知道了。

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    怎样能自动按01 02 最大为99,来设置标题?

    一、前言 前几天在Python最强王者交流群有个粉丝咨询了这个问题:获取到数据表的数比较简单,一般不超过99,怎样能自动按01 02 最大为99,来设置标题?...二、实现过程 针对这个问题,【群除我佬】给了一个代码,如下所示: ["0" + str(i) if len(str(i)) < 2 else "" + str(i) for i in range(1,100...)] 后来【~上善居士~ 郭百川】使用字符串格式化,也给了一个代码,如下所示: [f"{i:02d}" for i in range(1,100)] 后来【Eric】也给了一个可行的代码,如下所示...: columns = [] for i in range(10): columns.append(f"{i:02d}") print(columns) df.columns = ['00',...(str(i)) < 2 else "" + str(i) for i in range(1,df. shape[1]+1)] [f"{i:02d}" for i in range(1,df.shape

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    深度学习到底有没有缺陷?这里满了它做不到的事情

    斯坦福大学的Bharath Ramsundar,在用深度学习进行药物研究的过程中发现,深度学习做不到事情其实有很多,比如无法鉴别对抗样本、处理不好高维数据、不能一边训练一边推断……他在Twitter上一一出...这值得我们一个清单,把尝试过的失败总结出来,以更好地指导算法开发。 2/ 对于输入数据的细微抖动,深度学习就会出现算法失效的情况。想象一下,当颜色互换时,目标识别系统的崩溃程度。...我个人认为该问题远没有人们所想的那样严重。 14/ 但是,对深度网络进行审查也相当困难。我们如何才能确保偏见、种族主义不被深度学习学会?请参考word2vec的种族主义文章。

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    【错误记录】Groovy 扩展方法调用报错 ( 静态扩展方法 或 实例扩展方法 需要分别配置 | 没有配置调用会报错 groovy.lang.MissingMethodException )

    文章目录 一、报错信息 二、解决方案 一、报错信息 ---- 定义 Thread 扩展方法 , 下面的扩展方法 class ThreadExt { public static Thread hello..., 在 Groovy 脚本中调用 Thread 静态扩展方法 , Thread.hello{ printf "Hello" } 报如下错误 : HelloCaught: groovy.lang.MissingMethodException...main\groovy\manifest\META-INF\services\org.codehaus.groovy.runtime.ExtensionModule 配置文件中 , 同时配置静态和实例扩展方法...extensionClasses=ThreadExt staticExtensionClasses=ThreadExt 执行 groovyc -d classes ThreadExt.groovy 编译扩展类...将编译后的扩展类字节码文件进行打包 , 执行 groovy -classpath thread.jar ThreadExtApplication.groovy 命令 , 执行 ThreadExtApplication.groovy

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    函数「建议收藏」

    是一种用于以常数平均时间执行插入、删除和查找的技术。 每个关键字被映射到从0-TableSize-1这个范围中的某个数,并且被放到适当的单元中。...这种映射就叫做散函数 我认为,先用散函数将我们所要进行操作的集合整合成散列表,是对之后的操作的一种便利。放到实际中去,我们要进行操作的集合不仅仅只是数字,例如图书馆中的书籍分类等等。...我们可以通过某种规定,将每个关键字放到合适的为止上去,编写散函数。但是难免会遇到两个关键词被单列到同一个值的情况,(称为冲突),如何解决冲突是一个很关键的问题,之后另开博。...int b[9]; int i; for(i = 0; i < 9; i++) { b[a[i]%10] = a[i]; //通过模10运算,将关键字散合适的位置...设所有关键字最多8个字符长,由于char类型的值最多是127,因此这个散函数之恩那个取值在0到27*8之间,若TableSize超过了1w,显然这并不是一种均匀的分配。

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    算法与散

    原来是Groudhog类没有重写hashCode()方法,所以这里是使用Object的hashCode()方法生成散码,而他默认是使用对象的地址计算散码。...二、理解hashCode()      散的价值在于速度:散使得查询得以快速执行。...这部分的查询自然会比较慢,但是如果有好的散函数,每个下标索引只保存少量的值,只对很少的元素进行比较,就会快的多。     不知道大家有没有理解我上面在说什么。...也就是说,它必须基于对象的内容生成散码。 应该产生分布均匀的散码。如果散码都集中在一块,那么在某些区域的负载就会变得很重。...found) linkedLists[index].add(mPair);//如果没有找到这个对象,则在这index的List对象上新增一个元素。

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    复杂度分析: 顺序查找: O(n) 二分查找: O(\log_2n) 散方法: O(C) 散列表与散方法 将一个元素的关键码和存储位置之间建立对应的函数关系 Hash( ), 使得每个关键码与结构中的唯一的存储位置相对应...: Address=Hash( ) 需要解决两个问题: 找到一个合适的散函数,避免或尽量减少冲突 拟定解决冲突的方案 散函数 取余法 散列表中地址数位m, p为不大于m但最接近m的质数....将结果化成八进制 处理冲突的闭散(开地址)方法 产生冲突元素的关键码互为同义词....succ} : 搜索成功的平均搜索次数, 搜索成功时, 把找到的每个元素的比较次数求和比上元素个数得到\rm ASL_{succ} \rm ASL_{unsucc}: 搜索失败时平均探查次数, 指在表中没有找到与待插入元素关键码相同的元素...再散 当表项数>表的70%时, 可以再散. 即, 建立一个两倍大的表, 新的散函数取距离原规模两倍大小最近的素数. 处理冲突的开散(链地址)方法 将同义词放入同一个桶.

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