CUP协议升级了到版本3

Note.SV 2021-03-09 03:57:18
加精
* 使用了新的名字CUP和域名http://cup.network
* 统一地定义了数据区的格式,方便钱包和数据服务商发现和处理UTXO
* 使用SIGHASH_ANYONECANPAY,以及双交易模式,节省每一个satoshi
* 支持SPV和BIP270,在用户没有网络的情况下,甚至在用户钱包中只有Token而没有Satoshi的时候,也可以进行Token转账
* 现在一个Token UTXO的大小是4376bytes
* 设计和开发了钱包端的UTXO管理器,除了Token也可以支持其他各种合约UTXO,比如Tic-tac-toe游戏
* 正在设计基于网页的DApp开发模式
* 正在设计Token Swap

升级后的合约代码和测试代码可以在 http://cup.network 找到
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hookee 2021-03-26
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BSV区块链 2021-03-14
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CUP是一套运行在BSV上的智能合约方案,关注作者的博客,可以了解更多技术细节和发展动向 https://blog.csdn.net/weixin_47461167
【1】项目代码完整且功能都验证ok,确保稳定可靠运行后才上传。欢迎下载使用!在使用过程中,如有问题或建议,请及时私信沟通,帮助解答。 【2】项目主要针对各个计算机相关专业,包括计科、信息安全、数据科学与大数据技术、人工智能、通信、物联网等领域的在校学生、专业教师或企业员工使用。 【3】项目具有较高的学习借鉴价值,不仅适用于小白学习入门进阶。也可作为毕设项目、课程设计、大作业、初期项目立项演示等。 【4】如果基础还行,或热爱钻研,可基于此项目进行二次开发,DIY其他不同功能,欢迎交流学习。 【注意】 项目下载解压后,项目名字和项目路径不要用中文,否则可能会出现解析不了的错误,建议解压重命名为英文名字后再运行!有问题私信沟通,祝顺利! 基于opencv图像处理+卷积神经网络实现的实时人脸识别python源码+项目说明.zip 1.原理介绍: 人脸检测利用opencv进行图像处理,借用keras框架搭建卷积神经网络,对图像进行特征提取与特征训练,再利用训练好的分类模型进行预测,再将预测标签实时打在每一帧图片上,实现实时人脸检测与人脸标注. ## 2.具体步骤: 2.1数据获取:借由opencv自带的人脸检测haarcascade_frontalface_alt2.xml进行人脸检测划分,构建起2*1000数据集. 2.2数据处理:利用opencv对图片进行读取,剪切,转为矩阵;划分好图片和标签集 2.3模型训练与保存: > 2.3.1搭建CNN神经网络模型; > 2.3.2对标签进行one-hot编码(用不同位置数组表示不同类型),对图像矩阵进行归一化; > 2.3.3将处理好的数据分批量fit给模型,进行训练. 保存训练好的模型,以便调用. 2.4模型预测:调用训练完成的模型进行识别.

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