操作指南|使用加权投票方式,参与Snapshot提案投票

机器学习模型融合 模型融合方式: · 均值法Averaging:适用于回归类算法,将每个评估器的输出做平均,类似于Bagging中回归的做法。 · 投票法Voting: 适用于分类算法,将每个评估器的输出进行投票, 类似于Bagging中分类的做法 · 堆叠法Stacking: 使用一个/多个算法在训练集上输出的某种结果作为下一个算法的训练数据。 · 改进堆叠法Blending: 一种特殊的stacking, 使用一个/多个算法在验证集上输出的某种结果作为下一个算法的训练数据。 一 投票法Voting: 1 五大 阅读详情

Snapshot支持不同系统的民意投票,例如单选、批准、二次或加权,用于定义用户如何投票和计算结果。

使用Snapshot的一些注意事项: 

  • 用户无需承担gas

  • 需要用户签署信息 

  • 不可/不用锁定token

📺 观看视频教程:https://www.youtube.com/watch?v=-gE29n8Ky-Y

具体操作步骤 ↓

第一步

请前往Moonbeam基金会Snapshot页面开始操作。

第二步

与钱包连接,选择想要参与的账户。随后,点击左上角“Join”查看服务条款,点击“I agree”继续。在钱包中签署信息。

第三步

点击想要投票的提案。

加权投票允许用户将他们的投票权分散到任意数量的选择中,可以是一个也可以是全部。

第四步

在提案下方,你将看到不同的选项。使用“+” 和 “-” 来分配投票权重。

请注意,你分配的值并不代表GLMR数量,而是你投票的构成。这些数字的比率决定了你的权重如何分配给每个选项,并由Snapshot平台自动计算。

投票权重取决于你在Snapshot区块号(提案开始的区块号)时钱包中持有的GLMR数量。包括委托给收集人的token,以及在Moonbeam上锁定在民主中的token。 

该功能可防止在投票开始后,通过购买或者借token来影响提案的可能性。

第五步

在你决定好如何分配投票后,请点击“Vote”。页面将显示你的选择概要、Snapshot区块号和投票权重,以及投票理由(请注意,如果你填写了理由,该理由将被公开)。

第六步

最后,点击确认并在钱包中签署信息。投票状态可以在右侧“Current results”下方看到。是不是很简单!

此次Grant Program的Snapshot投票时间为3月20日开始,3月25日结束,希望社区的各位积极参与啦!

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百态·数智思维 | 聚焦大数据、量化与未来AI 1710

workbench谐响应

定义材料 打开Engineering Data定义材料,在分析时不同部分选择不同材料 建模 打开Geometry建模,我举的例子很简单就一根光秃秃的轴 因为要加轴承,在轴上创建imprint face 因为要用point mass代替轴上原来的盘,在轴上盘的位置新建一个Plane,用Slice方法将轴从XYPlane3分成两段 施加边界条件以及谐响应分析 打开Model 1.在两段轴的交界面处,创建Point Mass,输入质量与转动惯量,位置在轴线上 2.mass point promote to.

my blogs include programming, math, physics.回首过去,放眼未来。 leslielee.blog.youkuaiyun.com 5880

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