任何人都可以详细解释PBFT算法而不给出相同的任何链接.以及它如何在hyperledger中工作.所以,一旦交易发送到blockchain:
(1).谁验证了交易？
(2).如何在交易中达成共识？
(3).交易如何承诺区块链？
我们来做一些Text Mining
在这里,我站在一个文档术语矩阵(来自tm包)
dtm <- TermDocumentMatrix(
myCorpus,
control = list(
weight = weightTfIdf,
tolower=TRUE,
removeNumbers = TRUE,
minWordLength = 2,
removePunctuation = TRUE,
stopwords=stopwords("german")
))
当我做的时候
typeof(dtm)
我看到它是一个"列表",结构看起来像
Docs
Terms 1 2 ...
lorem 0 0 ...
ipsum 0 0 ...
... .......
所以我试试了
wordMatrix = as.data.frame( t(as.matrix( dtm )) )
这适用于1000份文件.
但是当我尝试使用40000时,它已不再存在了.
我收到此错误:
Fehler in vector(typeof(x$v), nr * nc) : Vektorgröße kann nicht NA sein
Zusätzlich: Warnmeldung:
In nr * nc : NAs durch Ganzzahlüberlauf erzeugt
向量中的错误...:向量不能是NA附加:在nr*nc由整数溢出创建的NAs …
我试图在社交网络的帖子之间得分相似,但没有找到任何好的算法,思想？
我刚刚尝试过Levenshtein,JaroWinkler和其他人,但是那些人更习惯于比较没有情感的文本.在帖子中我们可以得到一个文字说"我真的喜欢狗"和另一个说"我真的很喜欢狗",我们需要将这个案例归类为完全不同.
谢谢
我可以将过程可视化的唯一方法是：在区块链中搜索与正在处理的交易具有相同源地址的所有交易，将它们全部加起来（包括正在处理的 trx）以验证它们加起来小于或等于到源交易金额。
对每笔比特币交易都这样做听起来效率极低。
他们是如何真正做到的？
我有一篇包含单词和数字的文本。我将给出一个有代表性的文本示例：
string = "This is a 1example of the text. But, it only is 2.5 percent of all data"
我想将其转换为类似的东西：
"This is a 1 example of the text But it only is 2.5 percent of all data"
因此，删除标点符号（可以是. ,或 中的任何其他标点符号string.punctuation），并在连接时在数字和单词之间放置空格。但在我的示例中保持浮点数为 2.5。
我使用了以下代码：
item = "This is a 1example of the text. But, it only is 2.5 percent of all data"
item = ' '.join(re.sub( r"([A-Z])", r" \1", item).split())
# This a start but not …我在我的系统上运行poclbm,但由于某些原因,deepbit和slush都没有"看到"正在执行的工作.我的系统报告每秒大约200兆字节.我尝试使用相同的设置使用我的cpu挖掘,然后deepbit和slush都认识到正在执行的工作.
这些是我从各自的采矿硬件中获得的错误(每分钟左右):
poclbm错误: pit.deepbit.net : 8332 22/02/2013 21:50:59,验证失败,检查硬件!(0:0:赛普拉斯,d47b7ba0)
cgminer错误: [2013-02-22 22:18:51] GPU0:nonce无效 - HW错误
我正在使用Ubuntu 12.10(Quantal Quetzal)和12.10版本的poclbm以及ATI 5800系列视频卡.视频驱动程序已安装并尽我所能工作.当我运行"aticonfig --odgc --adapter = all"时,gpu似乎与poclbm一起使用(利用率约为70%左右).
请参阅下面的 MWE，自定义的标记生成器不起作用，为什么？tm包版本是0.71
library(tm)
ts <- c("This is a testimonial")
corpDs <- Corpus(VectorSource(ts))
#This is not working
ownTokenizer <- function(x) unlist(strsplit(as.character(x), "i+"))
tdm <- DocumentTermMatrix(corpDs,control=list(tokenize=ownTokenizer))
as.matrix(tdm)
#This is working
ownTokenizer(ts)
输出：
条款
文档证明了这一点
1 1 1
[1]“Th”“s”“sa 测试”“mon”“al”
谢谢你，
托比亚斯
使用情绪评级词典来计算情绪的实际公式是什么.我使用的词典包含-5到5之间的等级.我想计算单个句子的情绪.要么我必须计算句子中所有情绪排名单词的平均值,要么只计算它们.