Shiba Fantom 正在迁移到 ZooDex PLUS 独家 NFT 艺术家大赛

ShibaFantom社区宣布将流动性从Spiritswap转移到ZooDex,并举办艺术家NFT合作比赛。6月4日,50%的Spiritswap流动性将移除,ZooDex上的Shiba/FTM流动性将增强。此外,网站购买链接将重定向至ZooDex,方便用户交易和管理。艺术家可提交NFT草稿参与比赛,获胜者将设计限量NFT并获得收益分成。

 

柴巴斯你好! Shiba Fantom 是一个尊重、友善和协作的社区。 考虑到这些,我们决定将 ZooDex 作为我们的新家。 Zoo 生态系统与我们在社区中看到的许多价值观相同,并将为未来的合作敞开大门。

这意味着:世界标准时间 6 月 4 日星期五 19:00 Spiritswap 上 50% 的流动性将被删除并添加到 ZooDex。 ZooDex 上的 Shiba/FTM 将增加额外的流动性。如果您选择继续在那里进行交换,Spiritswap 上的剩余流动性将永远存在。

网站“购买”链接将被重定向到 ZooDex。在交换之前,您将不再需要复制和粘贴合约地址。您可以直接在 ZooDex 上跟踪价格、流动性和掉期,以及管理限价订单。

为了庆祝这一转变,Shiba Fantom 和 Zoo 举办了一场艺术家 NFT 合作比赛!

我们正在寻找 4 位艺术家来为以下类别设计有限的 NFT:

Shiba Fantom

Zoo

Shiba Fantom+Zoo合作/组合

将您的 NFT 草稿为特色类别之一的 JPG/PNG(不需要完成,我们按艺术家风格进行选择)。 Shiba Fantom 将手工挑选 4 位艺术家,为 ZooPet 独家提供的非常有限的 NFT 系列中的每个类别设计最多 1 个 NFT。艺术家将有 10 天的时间来完成他们的 NFT。初始销售的 80% 将直接用于艺术家,20% 将用于在 ZooDex 上提供额外的 Shiba/FTM 流动性。

在此处提交您的 NFT 草稿或作品样本(请保持简短,请不要使用表情包!):shibafantom+NFT@gmail.com

请提供您的 Telegram 或 Discord 用户名,以便我们可以在您是所选艺术家之一时与您联系。

提交现已开放,将在 6 月 14 日星期一 UTC 时间 24:00 之前接受。

祝大家好运!

内容概要:本文详细介绍了一个基于Java和Vue的联邦学习隐私保护推荐系统的设计与实现。系统采用联邦学习架构,使用户数据在本地完成模型训练,仅上传加密后的模型参数或梯度,通过中心服务器进行联邦平均聚合,从而实现数据隐私保护与协同建模的双重目标。项目涵盖完整的系统架构设计,包括本地模型训练、中心参数聚合、安全通信、前后端解耦、推荐算法插件化等模块,并结合差分隐私与同态加密等技术强化安全性。同时,系统通过Vue前端实现用户行为采集与个性化推荐展示,Java后端支撑高并发服务与日志处理,形成“本地训练—参数上传—全局聚合—模型下发—个性化微调”的完整闭环。文中还提供了关键模块的代码示例,如特征提取、模型聚合、加密上传等,增强了项目的可实施性与工程参考价值。 适合人群:具备一定Java和Vue开发基础,熟悉Spring Boot、RESTful API、分布式系统或机器学习相关技术,从事推荐系统、隐私计算或全栈开发方向的研发人员。 使用场景及目标:①学习联邦学习在推荐系统中的工程落地方法;②掌握隐私保护机制(如加密传输、差分隐私)与模型聚合技术的集成;③构建高安全、可扩展的分布式推荐系统原型;④实现前后端协同的个性化推荐闭环系统。 阅读建议:建议结合代码示例深入理解联邦学习流程,重点关注本地训练与全局聚合的协同逻辑,同时可基于项目架构进行算法替换与功能扩展,适用于科研验证与工业级系统原型开发。
源码来自:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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