链接：https://www.nowcoder.com/acm/contest/185/D 来源：牛客网 Johnson和Nancy要在星光下吃晚餐。这是一件很浪漫的事情。 为了增加星光晚餐那浪漫的氛围，他拿出了一个神奇的魔法棒，并且可以按照一定的规则，改变天上星星的亮暗。 Johnson想考考Nancy，在他挥动魔法棒后，会有多少颗星星依旧闪耀在天空。他知道，Nancy一定会一口说出答案。 Nancy当然知道怎么做啦，但她想考考你！ Johnson先将天上n个星星排成一排，起初它们都是暗的。 他告诉他的妹子，他将挥动n次魔法棒，第i次挥动会将编号为i的正整数倍的星星的亮暗反转，即亮的星星转暗，暗的星星转亮。 Johnson想问Nancy，最终会有多少个星星依旧闪亮在天空。 输入描述: 一个整数n，含义请见题目描述。 输出描述: 一个整数ans，即n次操作后会有多少个星星依旧闪亮。 示例1 输入 复制 3 输出 复制 1 示例2 输入 复制 7 输出 复制 2 备注: 对于60%的数据：n≤2×106 对于100%的数据：n≤1018 #include using namespace std; int main(int argc, char const *argv[]) { long long n; scanf("%lld",&n); long long ans = sqrt(n * 1.0); printf("%lld\n",ans); return 0; }

作者 | Allen Day、Evgeny Medvedev 编译 | 王柯凝、kou 就像熟知“互联网+”一样，你肯定或多或少也了解“区块链+”这个名词，甚至有些人，每每谈到它，都会津津乐道，乐此不疲！目前，区块链与人工智能、物联网以及大数据的结合，争议颇多。 一方面区块链可以保障数据的安全性与可信度，人工智能、大数据可以提高链上效率，拓展区块链的落地场景；但另一方面，愿景终归好的，一个很大的痛点，就是区块链技术规模化落地难落地，应用场景并不多。 可喜的是，在区块链+大数据方向，继比特币数据集之后，Google再一次做了很好的尝试——在BigQuery上发布了以太坊数据集！以加密猫为例，Google在BigQuery平台上利用大数据方法对以太坊数据集做了很好的可视化！ 那么，基于以太坊的大数据思维，以太坊上执行最多的智能合约是哪一个？最受欢迎的Token又是哪一个？如何去判断？接下来，跟随作者，一探究竟！ 区块链技术和加密货币在吸引越来越多的技术、金融专家和经济学家们眼球的同时，也给与了他们无限的想象空间。从根本上来说，加密货币只是底层区块链技术的应用之一，而伴随着区块链技术的不断突破与发展，“区块链+”这一概念正在不断地深入人心。 Google 在区块链+大数据这一破受争议的方向就做了很好的尝试！ 就在今年早些时候，Google 的大数据分析平台 BigQuery 提供了比特币数据集分析服务。近日，Google 在 BigQuery 平台上再次发布了以太坊数据集。 大多数人可能会认为以太坊区块链是一个不可变的分布式分类帐。但实际上，V神使用EVM（以太坊虚拟机）对函数进行了扩展，在这个虚拟机上，可以执行存储在区块链上的任意代码，而这些代码就是智能合约。 在系统架构方面，与比特币颇为相似，以太坊主要用于记录不可变交易。从本质上来看，二者都是联机事务处理（OLTP）数据库，都不提供联机分析处理（OLAP）功能。以太坊数据集与比特币数据集相比，主要存在以下三点不同： 以太坊的价值单位是以太币，比特币的价值单位是比特币。以太坊上大多数价值转移都是由 Token 组成，而 Token 则由智能合约创建和管理。 以太币的价值转移精确而直接，这就类似于会计学中的借方和贷方。与比特币价值转移机制不同的是：比特币可以很容易地确定给定钱包地址的余额，而以太币则很难做到这一点。 以太坊的地址不仅可以是包含余额的钱包，还可以是包含智能合约的字节码，该字节码能够编程创建协议，并自动触发协议执行。此外，还可以借助智能合约构建去中心化自治组织。 Google 在 BigQuery 平台上发布以太坊数据集，目的就在于深入探索以太坊数据背后“暗藏”的那些事儿。 Google 利用 GitHub 上 Ethereum ETL 项目中的源代码提取以太坊区块链中的数据，并将其加载到 BigQuery 平台上，将所有以太坊历史数据都存储在一个名为 ethereum_blockchain 的数据集中，而且每天都在持续不断地更新。 Google Cloud 接入以太坊 虽然以太坊上的应用包含可以随机访问函数的 API，如：检查交易状态、查找钱包－交易关系、检查钱包余额等。但是，在这些应用中，并不存在能够轻松访问区块链数据的 API 端点，除此之外，这些应用中也不存在查看聚合区块链数据的 API 端点。 下图是18年上半年以太币的日常记录交易量和平均交易成本： 在公司的业务决策中，如上图这样的可视化服务（或基础数据库查询）就显得尤为重要，比如：为平衡资产负债表，应优先改进以太坊架构（比如是否准备更新），这就需要去分析：资产需要多久才能重新平衡？ BigQuery 平台具有强大的联机分析处理功能，一般来说，不需要借助额外的API实现，就可以很好支持以上这种业务决策。 Google Cloud 构建了这样一个软件系统： 将以太坊区块链同步到 Google Cloud 上可运行 Parity 语言的计算机中。 每天从以太坊区块链分类帐中提取数据，这其中包括 Token 转移等智能合约交易结果。

如何安装MySQL 本文详细记录了小白首次如何安装MySQL服务器的步骤，如有疑问，欢迎沟通，谢谢。 下载mysql客户端（解压版） 配置 MySQL 的配置文件 重置密码 一. 下载mysql服务端（解压版） 访问MYSQL官网，进入下载页面 在导航栏内点击Community，然后选择MySQL Community Server 进入MySQL Community Server的下载页面后，将滚动条滚动到页面最下方。在页面内选择电脑的操作系统，然后选择对应的解压版进行下载 点击 Download 按钮进入下载页面，点击下图中的 No thanks, just start my download. 就可立即下载 文件下载到本地后是一个ZIP文件，我们将文件解压到指定文件夹。（这里可以自定义，需要记住解压后的文件所在目录地址，后期配置文件需要访问。我是解压到了C:\Users\USER\Downloads\mysql-8.0.12-winx64） 解压完成后，相应目录下就会有mysql-8.0.12-winx64这个文件夹了 二. 配置 MySQL 的配置文件 在上一个步骤中，我们已经下载了MySQL服务端，并且将文件解压缩到指定目录下。然后就要对MySQL进行初始化的配置 1. 打开刚刚解压的文件夹 C:\Users\USER\Downloads\mysql-8.0.12-winx64 ，在该文件夹下创建 my.ini 配置文件，将以下基本信息复制到my.ini文件内（注意，basedir 与 datadir 的路径要替换成mysql实际的解压路径 ）： [mysql] # 设置mysql客户端默认字符集 [mysqld] # 设置3306端口 port = 3306 # 设置mysql的安装目录 basedir=C:\Users\USER\Downloads\mysql-8.0.12-winx64 # 设置mysql数据库的数据的存放目录 datadir=C:\Users\USER\Downloads\mysql-8.0.12-winx64 max_connections=20 # 服务端使用的字符集默认为8比特编码的latin1字符集 character-set-server=utf8 # 创建新表时将使用的默认存储引擎 default-storage-engine=INNODB 2.接下来我们来启动 MySQL 数据库并完成初始化。 首先找到CMD命令提示符，右键以管理员身份运行： 在命令行内输入如下命令，切换到对应目录下（进入到mysql子目录bin）

#1.安装运行tor apt-get install tor #2.安装python apt-get install python-pip #3.更新全部pip库，写一个更新脚本 vim pipupgrade.py import pip from subprocess import call for dist in pip.get_installed_distributions(): call("pip install --upgrade " + dist.project_name, shell=True) python pipupgrade.py #4.安装 stem和pymysql pip install stem pymysql #5.在目录/etc/tor下添加多用户base配置文件torrc.1 #如果只有单用户这步可以不要 vim /etc/tor/torrc.1 SocksPort 9060 ControlPort 9061 DataDirectory /var/lib/tor1 CookieAuthentication 1 #6.安装nyx apt-get update apt-get upgrade pip install nyx #7.运行nyx nyx #重启tor kill pidoftor /usr/bin/tor

Google开源了TensorFlow（GitHub），此举在深度学习领域影响巨大，因为Google在人工智能领域的研发成绩斐然，有着雄厚的人才储备，而且Google自己的Gmail和搜索引擎都在使用自行研发的深度学习工具。 1、Caffe。源自加州伯克利分校的Caffe被广泛应用，包括Pinterest这样的web大户。与TensorFlow一样，Caffe也是由C++开发，Caffe也是Google今年早些时候发布的DeepDream项目（可以识别喵星人的人工智能神经网络）的基础。 2、Theano。2008年诞生于蒙特利尔理工学院，Theano派生出了大量深度学习Python软件包，最著名的包括Blocks和Keras。 3、Torch。Torch诞生已经有十年之久，但是真正起势得益于去年Facebook开源了大量Torch的深度学习模块和扩展。Torch另外一个特殊之处是采用了不怎么流行的编程语言Lua（该语言曾被用来开发视频游戏）。 4、Brainstorm。来自瑞士人工智能实验室IDSIA的一个非常发展前景很不错的深度学习软件包，Brainstorm能够处理上百层的超级深度神经网络——所谓的公路网络Highway Networks。 5、Chainer。来自一个日本的深度学习创业公司Preferred Networks，今年6月发布的一个Python框架。Chainer的设计基于define by run原则，也就是说，该网络在运行中动态定义，而不是在启动时定义，这里有Chainer的详细文档。 6、Deeplearning4j。 顾名思义，Deeplearning4j是”for Java”的深度学习框架，也是首个商用级别的深度学习开源库。Deeplearning4j由创业公司Skymind于2014年6月发布，使用 Deeplearning4j的不乏埃森哲、雪弗兰、博斯咨询和IBM等明星企业。DeepLearning4j是一个面向生产环境和商业应用的高成熟度深度学习开源库，可与Hadoop和Spark集成，即插即用，方便开发者在APP中快速集成深度学习功能，可应用于以下深度学习领域： 人脸/图像识别 语音搜索 语音转文字（Speech to text） 垃圾信息过滤（异常侦测） 电商欺诈侦测 7、Marvin。是普林斯顿大学视觉工作组新推出的C++框架。该团队还提供了一个文件用于将Caffe模型转化成语Marvin兼容的模式。 8、ConvNetJS。这是斯坦福大学博士生Andrej Karpathy开发浏览器插件，基于万能的JavaScript可以在你的游览器中训练神经网络。Karpathy还写了一个ConvNetJS的入门教程，以及一个简洁的浏览器演示项目。 9、MXNet。出自CXXNet、Minerva、Purine等项目的开发者之手，主要用C++编写。MXNet强调提高内存使用的效率，甚至能在智能手机上运行诸如图像识别等任务。 10、Neon。由创业公司Nervana Systems于今年五月开源，在某些基准测试中，由Python和Sass开发的Neon的测试成绩甚至要优于Caffeine、Torch和谷歌的TensorFlow。

0、说明 目前很多摄像头特别是网络摄像头对色彩的处理情况存在色差，比如一个橙子（是黄色的），但是拍出来的效果会泛白，有点像梨子的颜色，因此要用到色彩校正。 一般色彩校正使用白平衡，白平衡一般又分为：灰世界、完美反射、等，这里不做具体陈述。 此处提供了一种方法，总体原理为（对每个通道而言）： 1）对偏暗和偏亮的颜色进行特定的处理：指定一个特定的像素值； 2）对其他像素值进行小幅度拉伸； 3）最后三个通道合并即为最终结果。 注意：偏暗和偏亮得界限是不对称的，可以同通过改变代码中的s实现。 具体计算方式可以看源码（c语言实现，非c++）。 1、效果 2、代码实现 2.1我的实现（调整参数s以符合自己效果） /* 对偏暗和偏亮的的像素进行处理，对其他像素进行拉伸 偏暗和偏亮的判定可以通过调整下面的s进行调整，注意偏暗和偏亮是不对称的 */ #include #include using namespace cv; using namespace std; void color_balance(IplImage *img) { int histo[256] = { 0 };//直方图统计每个像素值的数目 int num_of_pixels = img->width*img->height; //统计每个像素值的数目 for (int y = 0; y < img->height; ++y) { uchar *data = (uchar*)(img->imageData + y*img->widthStep);//定义的大小和图像尺寸一致 for (int x = 0; x < img->width; ++x) { histo[data[x]] += 1; } } //统计当前像素值和之前像素值的总数 for (int i = 1; i < 256; ++i) histo[i] = histo[i] + histo[i - 1]; double s = 0.

链接：https://www.nowcoder.com/acm/contest/185/D 来源：牛客网 题目描述 Johnson和Nancy要在星光下吃晚餐。这是一件很浪漫的事情。 为了增加星光晚餐那浪漫的氛围，他拿出了一个神奇的魔法棒，并且可以按照一定的规则，改变天上星星的亮暗。 Johnson想考考Nancy，在他挥动魔法棒后，会有多少颗星星依旧闪耀在天空。他知道，Nancy一定会一口说出答案。 Nancy当然知道怎么做啦，但她想考考你！ Johnson先将天上n个星星排成一排，起初它们都是暗的。 他告诉他的妹子，他将挥动n次魔法棒，第i次挥动会将编号为i的正整数倍的星星的亮暗反转，即亮的星星转暗，暗的星星转亮。 Johnson想问Nancy，最终会有多少个星星依旧闪亮在天空。 输入描述: 一个整数n，含义请见题目描述。 输出描述: 一个整数ans，即n次操作后会有多少个星星依旧闪亮。 示例1 输入 复制 3 输出 复制 1 示例2 输入 复制 7 输出 复制 2 备注: 对于60%的数据：n≤2×106 对于100%的数据：n≤1018 我们首先用下面这个程序来打个表： #include #include using namespace std; int main() { int a[1000]; int n=3,m,j,k,i,T; for (n=1;n<=50;n++) { int ans=0; memset(a,0,sizeof(a)); for (i=1;i<=n;i++) { for (j=i;j<=n;j++) { if (j%i==0) { a[j]==1?a[j]=0: a[j]=1; } } } for (i=1;i<=n;i++) ans += a[i]; cout<<"

你有没有过这样的疑惑：技术分析、行情预测什么的完全不靠谱，市场背后仿佛有一只看不见的手在拨弄着。 伴随着近日的又一次行情暴跌，这只“神秘之手”更是给处于寒冬的市场蒙上了一层阴云。 阴云背后是什么？始作俑者又是谁？经过大量的数据分析，并查阅相关资料，我们找到了一些蛛丝马迹： 始作俑者之一：丝绸之路 丝绸之路，“暗网”世界最臭名昭著的网站之一，在这个网络中，人们匿名进行毒品、枪支和情色等非法交易。而“比特币”就是这些非法交易的是主流交易中介。 2013年，丝绸之路网络被警方破解，创始人乌布利希（Ross Ulbricht） 被抓。伴随丝绸之路的瓦解，其中流通的10多万比特币也被无限期冻结。至于何时解冻，没人知道。 “这10多万比特币是一把达摩克利斯之剑，带给市场的悲观预期远比它本身可怕！”不止一位分析师这样告诫投资者。 2013年被锁的比特币，持仓至今，已经收益百倍，一旦“解禁”，持仓者会不会大举抛售?投资者们多次表达了这样的担忧。 而今担忧变成了现实。 近日，与网络黑市“丝绸之路”有关的比特币钱包地址活动频繁。地址： 1933phfhK3ZgFQNLGSDXvqCn32k2buXY8a 转出并以100 BTC为单位被拆分到多个钱包的11.1114万枚比特币，近日正以小组形式合并成若干个存有约1000 BTC的钱包。一个月以来，价值约1.1亿美元的比特币已存入交易所。 （部分拆分详情） 从八月初开始，与地址“1933phfhK3ZgFQNLGSDXvqCn32k2buXY8a”相关的钱包地址就开始频繁转账；其中至少有1.5593万枚比特币（相当于总数额的14%）被转移至Bitfinex、币安等交易平台的钱包内。 这些休眠已久的比特币的转移，则意味着持有者可能会抛售比特币，兑换其他加密货币币种，或者是借由交易所辗转隐藏其目的流向的意愿。 始作俑者之二：出逃的原始大股东 近日，Bitfinex和Kraken热钱包被充入巨额ETH。从8月14日至今，全球主要交易所一共流入了10多万枚ETH。 通过对其中最大的一笔转账记录（16441枚）进行了追踪，我们发现该转账由 0xc055df46e91c59eb07eb482d6d8d3ebc7cc5452e（地址A） 转出，转入了Bitfinex交易所的热钱包。 （地址A近期部分交易详情） 通过对地址A的交易记录进行查询，我们发现地址A在8月13日的时候也曾经向Bitfinex热钱包转入了15000枚ETH。此外我们还发现，地址A的ETH全部来自 0x976fd26bc177542c3ade3aa28b374f866e7dde4b（地址B） （地址b近期部分交易详情） 随后，我们对地址B的ETH来源进行了深入分析，发现地址B与一个ETH创世地址有密切的关系，该地址 0x7d04d2edc058a1afc761d9c99ae4fc5c85d4c8a6（地址C） 地址C通过以太坊创世交易获得约31万枚ETH，直至今年5月都未曾动用。 （地址C详情） 通过我们对ETH创世众筹时的地址进行查证，发现这个地址及其创世持币数量是可以与地址C对应的。 地址C就是ETH创世地址，且正在大规模抛售。 当初，ETH在ICO中总共售出了6010万个ETH，有8892个不重复的地址参与了众筹，此外还给了以太坊基金会1190万个，两项相加就是创世产生的7200万个。这部分占目前全部供应量的71.1%。 这些创世地址中的ETH数量巨大，且成本极其低廉，但有多少已经在二级市场流通，尚不得而知。这次有大量来自创始地址的ETH流入交易所，可能的目的有二：一个是套现；一个是买竞争币。从目前来看，这些创世地址是准备套现了。 这种类似“上市公司大股东偷偷减持”的迹象，加上大股东持股或超过70%，可能成为压住ETH价格前景的“一块大石头”。 始作俑者之三：仓皇出货的项目方 据Digix项目官方消息，Digix项目方已将7万枚ETH换成法币 ，5.4万枚转入交易所钱包。 将众筹地址DigixDAO持有的46.5135万枚ETH转至DigixDAOMultiSig（0x75打头）安全地址；取出价值2000万美元的ETH，使用北京时间9月4日12时Kraken和Gemini交易所的第一根小时线开盘价的均值作为结算价，将ETH换成美元。 昨日该项目方已完成46.5万枚ETH大额转移。不久，近7万枚ETH转至0x7b打头的地址，价值恰好约2000万美元。 这意味着，Digix项目抛弃了ETH。 查阅资料发现，Digix号称建立一个与实物黄金锚定的稳定货币，该项目发行了DGD与DGX两种加密货币，1枚DGX币=1克黄金，而DGD币则是一种分红收益的币种。 这个项目一共募集了46.5万枚ETH，神奇的是，从2016年3月30日开始募集到今年，几乎完全没动过。 募集之初，ETH大约11美元，现在大约280-290美元左右，筹码十分便宜！在去年牛市高点ETH价格1400美元时，Digix项目方就坚如磐石，就是没卖，一时成为币圈佳话。 但如今，在持续的熊市环境之下，项目方终于hold不住被迫抛售，由于其所占份额较大，足以对市场形成实质压力，造成价格进一步下跌，形成典型的负反馈效应。 显而易见的是，ETH本轮下跌，可不是因为ETH技术不行，也不是什么TPS问题，做空和套现是本轮下跌的重要推手。 事在人为，在数字货币的世界里，人性，才是决定胜负手的关键。

“没有网络安全就没有国家安全”。信息时代的飞速发展，人们的工作和生活都已经离不开网络，随之而来的就是网络安全、数据安全、用户隐私等问题。随着技术的日益精进，数据安全就显然成为了一个“矛与盾”的尴尬处境。 近日，在“暗网交易市场”网站上，一个ID为“bijiaodiao1688”的暗网用户售卖顺丰快递数据，卖家称掌握了顺丰快递客户数据总量高达3亿条，售价两个比特币（约10万元人民币）。 顺丰公司已第一时间报警，并说明，“经技术手段交叉验证，暗网所售数据非顺丰数据”。且不纠其数据真相，但此次的“顺丰数据泄露”风波无疑让网民人心惶惶。 无独有偶，8月28日曝出华住旗下多家酒店品牌数据泄露，网络黑客在向黑市出售，数据涉及到1.3亿人的个人信息及开房记录等共计5亿条信息。 华住集团在8月28日通过官方微博接连发布两份声明，表示已经报警并且聘请专业技术公司核查此事。一周过去了，华住方面暂无更新事件进展公布，而数据泄露引发的公众热论也逐渐在网上淡去。 国内国际安全形势越来越严峻，各类安全大事件层出不穷，过去的战略思想显然已经不管用。唯有构建新一代“安全大脑”，让“安全大脑”成为未来五年到十年，解决越来越多安全威胁的一种技术思路或者一种技术方向。 楚才国科特色栏目“走进未来之大咖驾到”，携手格凡软件CEO尹俊文，为你直播“智能时代——让数据更加安全，与安全共创价值”。

windows下安装mosquitto后执行他的命令报错，事还要装个软件，点上图mosquitto官网圈起来的那个链接下载回来安装就行了 http://slproweb.com/products/Win32OpenSSL.html