“你好,区块链游戏”Gwallet马尼拉路演分享会

随着区块链技术的成熟,2019年成为区块链应用的关键年份,技术不再局限于数字货币,而是深入到游戏等多元领域。GTOChain作为游戏领域的公链黑马,实现了性能与应用的双重突破,即将在马尼拉举办路演,展示其在游戏娱乐行业的创新应用,推动区块链技术的进一步发展。

经历了10年技术的更迭进步,2019年迎来了“区块链应用元年”,大家越来越认识到区块链并不等同于数字货币,这一技术还能运用到非常多的行业领域。区块链行业进入全新时代。各种项目如雨后春笋般破土而出,俨然成为了新的行业风口,区块链技术的应用已拓展到了金融以外的其他领域,行业正经历3.0时代的蜕变。

在经历过白热化的区块链投资时代,资本市场在解读白皮书时愈加理智和冷静,那么要如何在众多项目中脱颖而出,优先布局成为行业领跑者?聚焦当下热点,本月中旬在马尼拉将迎来一场“你好,区块链游戏”Gwallet专场路演活动。在这里插入图片描述
对于目前整个区块链领域而言,基本是遵循“底层公链-解决方案-项目应用”的发展逻辑。底层公链相当于区块链世界的基础设施,解决方案用来拓展底层公链的性能或为商业应用提供服务支撑。只有在底层公链扎实稳健高效运转的基础上,区块链商业才能发展和落地。2019-未来区块链产业的竞争焦点将在性能、扩展性和应用性几方面继续角力。

GTO Chain作为链圈2018年杀出的一匹黑马,已经实现了游戏领域的应用落地,性能方面也逐渐被用户认可。此次路演将在会议上GTO Chain的主要技术亮点,携手众大咖一同走入公有链的世界,共同推动区块链技术的发展与应用,探寻区块链技术的多重领域创新与跨越,一起分享,共同成长。在这里插入图片描述
GTO Chain是基于区块链技术,应用于全球游戏娱乐业交易、支付、流程场景以及透明的去中心化模式,为广大喜爱游戏娱乐的用户提供一个公平透明和便捷支付的游戏娱乐生态平台。

在这个平台上,技术团队对原有的区块链技术都进行了一定程度的优化,完善的技术架构支撑,游戏开发者将节省大量的开发与资源成本,他们只需要专注于游戏核心内容及逻辑开发,让整个生态回归创新、体验、技术与价值的公平竞争,实现更加多元、丰富的游戏应用。

如今,区块链游戏越来越多,虽然有些人对于区块链改善游戏玩法这件事持怀疑态度,但其实完全可以先试试看,至少可以看看加密技术是否可以创造出一些新东西。

源码来自:https://pan.quark.cn/s/a3a3fbe70177 AppBrowser(Application属性查看器,不需要越狱! ! ! ) 不需要越狱,调用私有方法 --- 获取完整的已安装应用列表、打开和删除应用操作、应用运行时相关信息的查看。 支持iOS10.X 注意 目前AppBrowser不支持iOS11应用查看, 由于iOS11目前还处在Beta版, 系统API还没有稳定下来。 等到Private Header更新了iOS11版本,我也会进行更新。 功能 [x] 已安装的应用列表 [x] 应用的详情界面 (打开应用,删除应用,应用的相关信息展示) [x] 应用运行时信息展示(LSApplicationProxy) [ ] 定制喜欢的字段,展示在应用详情界面 介绍 所有已安装应用列表(应用icon+应用名) 为了提供思路,这里只用伪代码,具体的私有代码调用请查看: 获取应用实例: 获取应用名和应用的icon: 应用列表界面展示: 应用列表 应用运行时详情 打开应用: 卸载应用: 获取info.plist文件: 应用运行时详情界面展示: 应用运行时详情 右上角,从左往右第一个按钮用来打开应用;第二个按钮用来卸载这个应用 INFO按钮用来解析并显示出对应的LSApplicationProxy类 树形展示LSApplicationProxy类 通过算法,将LSApplicationProxy类,转换成了字典。 转换规则是:属性名为key,属性值为value,如果value是一个可解析的类(除了NSString,NSNumber...等等)或者是个数组或字典,则继续递归解析。 并且会找到superClass的属性并解析,superClass如...
基于遗传算法辅助异构改进的动态多群粒子群优化算法(GA-HIDMSPSO)的LSTM分类预测研究(Matlab代码实现)内容概要:本文研究了一种基于遗传算法辅助异构改进的动态多群粒子群优化算法(GA-HIDMSPSO),并将其应用于LSTM神经网络的分类预测中,通过Matlab代码实现。该方法结合遗传算法的全局搜索能力与改进的多群粒子群算法的局部优化特性,提升LSTM模型在分类任务中的性能表现,尤其适用于复杂非线性系统的预测问题。文中详细阐述了算法的设计思路、优化机制及在LSTM参数优化中的具体应用,并提供了可复现的Matlab代码,属于SCI级别研究成果的复现与拓展。; 适合人群:具备一定机器学习和优化算法基础,熟悉Matlab编程,从事智能算法、时间序列预测或分类模型研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①提升LSTM在分类任务中的准确性与收敛速度;②研究混合智能优化算法(如GA与PSO结合)在神经网络超参数优化中的应用;③实现高精度分类预测模型,适用于电力系统故障诊断、电池健康状态识别等领域; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐步调试运行,理解GA-HIDMSPSO算法的实现细节,重点关注种群划分、异构策略设计及与LSTM的集成方式,同时可扩展至其他深度学习模型的参数优化任务中进行对比实验。
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