Generating randomness with Chainlink VRF (v1) on Polygon costs 0.01 dollar with 30 seconds.
Chainlink provides Verifiable Randomness Function (VRF), which allows generating uncompromisable random values on the blockchain. Currently it's deployed on Ethereum, BSC (v2) and Polygon (v1 only).
| #!/bin/bash | |
| aws ecr describe-repositories --repository-names $1 > /dev/null 2>&1 | |
| if [ $? -ne 0 ]; then | |
| echo Creating $1 | |
| aws ecr create-repository --repository-name $1 | |
| fi |
왜 우리가 토큰 이코노미를 고민해야 할까요? 토큰 이코노미는 어떤 것이고, 왜 고려해야 하는 것인가요?
탈중앙화된 시스템은 중앙화된 시스템처럼 중간에서 중재해줄 중재자가 없고 열린 환경을 가지고 있기 때문에, 경제학적인 인센티브 / 패널티를 통해 시스템이 올바르게 작동하도록 참여자들의 행동을 설계해야 합니다. 뿐만 아니라, 참여자들이 이익을 얻기 위해 토큰 자체의 수요와 공급을 통한 가격 조정 또한 고민해야 합니다.
Candidate 1 First published on March 23, 2018.
요약 : 에어블록은 탈중앙화된 광고 데이터 거래 네트워크입니다. 에어블록을 통해 수집자가 개인 사용자에게서 DAuth를 통해 동의한 간접 데이터를 수집하거나, 데이터 캠페인을 통해 사용자의 관심사를 직접 질문하는 방식으로 직접 데이터를 수집합니다. 이렇게 수집된 데이터는 가공자를 통해 관심 데이터의 형태로 가공되어 광고주에게 판매되게 되며, 개인 사용자에게 보상이 지급됩니다. 개인 사용자는 데이터에 대한 정당한 보상 뿐만이 아니라 통제권까지 얻게 되어 데이터에 대한 주권을 가질 수 있고, 앱사는 정당하게 수집한 데이터를 수익화해 사용자와 보상을 나눠가질 수 있고, 광고주는 개인에 대한 정확한 관심 데이터를 통해 고품질의 타겟팅 광고를 집행할 수 있습니다.
Copyright © 2018 Airbloc Foundation. All rights are reserved.
Without permission, anyone may use, reproduce or distribute any material in this paper for non-commercial and educational use (i.e., other than for a fee or for commercial purposes) provided that the original source and the applicable copyright notice are cited.
| /** | |
| * WordSphere | |
| * Written by Hyojun Kim in 2017. Licensed in MIT. | |
| */ | |
| function wordSphere(canvas, texts, counts, options) { | |
| const π = Math.PI; // happy math! | |
| const { | |
| width = 500, | |
| height = 500, | |
| radius = 150, |
| import copy | |
| import numpy as np | |
| class DataSet: | |
| def __init__(self, data, batch_size=1, shuffle=True, name="dataset"): | |
| assert batch_size <= len(data), "batch size cannot be greater than data size." | |
| self.name = name | |
| self.data = data | |
| self.batch_size = batch_size | |
| self.shuffle = shuffle |
정의 : 어떠한 항 (Term)에 대해서, 그 항은 타입을 가지고 있고 그 항의 입력과 결과는 그 타입으로 제한된다.
표기 M : A 는, M이 A라는 타입을 가지고 있다는 의미이다.
예를 들어, Integer List라는 타입은 다음과 같이 귀납적으로 정의할 수 있다 : type IntList = Empty | Int ** IntList.
k-NN (k-Nearest Neighbors) 알고리즘은 지도 학습 알고리즘의 일종으로, 이미 특정한 항목 (라벨)로 분류되어 있는 데이터들을 가지고 아직 분류되지 않은 새로운 데이터를 자동으로 분류하는 알고리즘이다.
이 알고리즘은 회귀 (Regression)보다는 분류 (Classification)라고 볼 수 있다. 회귀의 경우에는 연속된 데이터에 관해서 다음 데이터의 값을 예측하고, 따라서 예측 결과는 연속변수 (continuous variable)이 될 것이다. 하지만 이 경우에는 불연속적인 데이터들의 집합에 대해서 분류를 수행하고, 예측 결과는 카테고리 라벨이 될 것이므로 분류가 적합하다.
(허나 회귀 알고리즘과 분류 알고리즘은 완전히 용도가 구별된 것이 아니다. 예를 들어 선형회귀를 이용해 경계면을 만드는 방식으로 분류를 할 수도 있고, k-NN을 이용해 회귀를 할 수도 있다.)
| 'use strict'; | |
| var util = require('util'); | |
| var GeneratorFunction = (function*(){}).constructor; | |
| module.exports = GeneratorFunctionBuilder; | |
| /** | |
| * Builds new generator function with code. | |
| */ |
