Gwallet2020:完善生态 击破难题

Gwallet自2018年成立以来,逐步发展,2019年11月发布Gwallet DApp 1.0,GTO进入全球流通。全球技术团队和社群成员不断拓展其生态系统,计划推出多款游戏,并致力于在2020年推动GTO在更规范、开放的游戏生态平台上的应用和价值增长,打造区块链游戏帝国。

2019年11月,Gwallet DApp 1.0正式发布,GTO正式上线全球流通。从此,全球生态参与者在Gwallet 上所有的价值行为,都能通过GTO得以体现与激励。

历历往事,犹然心上
时间是一场美丽的邂逅,回首过往,历历往事,犹然心上。
2018年,Gwallet团队成立
2019年1月,Gwallet DApp技术团队框架搭建
2019年11月,Gwallet 白皮书发布,Gwallet DApp 1.0正式发布
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共识赋能,创造价值
支撑Gwallet一路走来的,每一位参与者的耕耘付出。

全球数百个技术团队,一直在持续进行Gwallet生态上应用场景的开发,同时,将有超过五款博彩游戏,会陆续登陆到Gwallet DApp之中。

为加速扩展Gwallet生态,全球分布在亚洲、欧洲、北美等各地的社群生态成员,夜以继日地全力以赴,用自身的努力让更多人了解Gwallet,加入Gwallet。
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有人说,区块链只是由一串串字符所构建的一个虚幻世界,但正是因为有了Gwallet所有生态参与者和信仰者的付出、坚守与共识,才为GTO赋予了生命,拥有了温度。

大浪淘沙,步履不停
在当下这广袤且充满挑战和机遇的区块链宏大背景下,站在2020年的新起点,回首这一年的沉沉浮浮,未来方向在哪里?

万物皆有裂痕,而那正是光照进来的地方。Gwallet将不忘初心,继续开启2020年的新征程,为GTO创造更大的发展价值而砥砺前行。

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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