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ブロックチェーン 2024 年 4 月 26 日

The Important Bits- Crypto wallets manage cryptographic keys essential for blockchain transactions, with distinctions among wallet types including hot (internet-connected) and cold (offline), as...

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Auto Loughborough がステランティスから同意を受ける問題を修正

自動車 2024 年 4 月 25 日

Quantum Particulars ゲストコラム: 「量子セキュリティの縁の下の力持ち: NIST ポスト量子暗号 (PQC) 標準化カンファレンスのレビュー」 – Inside Quantum Technology

量子2024 年 4 月 25 日

Kenna Hughes-Castleberry 著、25 年 2024 月 XNUMX 日投稿「Quantum Particulars」は、独占的な洞察と...

モノクロがオーストラリア向けビットコインスポットETFを準備

Fintech2024 年 4 月 22 日

オーストラリアは一般的にフィンテックの革新者というよりは「追随者」ですが、一瞬、先駆者であるかのように見えました...

スーパーファミコン、N64、その他の古典的なゲームをビットコインでプレイできます—その方法は次のとおりです – 復号化

ブロックチェーン2024 年 4 月 21 日

Ordinals プロトコルのおかげで、暗号通貨ユーザーは昨年、ビットコインブロックチェーンに 65 万ビット以上のメディアを書き込みました。

30 以上の LLM 面接の質問と回答

ビッグデータ2024 年 4 月 20 日

はじめに Large Language Model (LLM) は、データサイエンス、生成 AI (GenAI)、および AI においてますます価値のあるツールになりつつあります。これらの複雑なアルゴリズムは人間の能力を強化し、...

スクリーンリーダーの謎を解く: アクセシブルなフォームとベストプラクティス

Code2024 年 4 月 19 日

これは、フォームのアクセシビリティに関して行っている小規模シリーズの 3 回目の投稿です。 2 番目の投稿を見逃した場合は、「管理...」をご覧ください。

意見: なぜ新たなビットコインが存在しないのか

ブロックチェーン2024 年 4 月 19 日

By Pete Rizzo、Kraken Editor at Large Pete Rizzo は主要なビットコイン歴史家であり、暗号通貨に関する 2,000 以上の記事の著者です。彼も...

Web3 スマートフォン: 新たなセキュリティとプライバシーの革命? – プリマフェリタス

ブロックチェーン2024 年 4 月 19 日

Web3 スマートフォンは、インターネット開発の次の進化ステップである Web3 で動作します。これは、私たちの対話方法を再構築する分散型のユーザー中心のエコシステムです。

Windows 4 の画面を無料で録画する 11 つの方法 [2024 年ガイド]

ゲーム2024 年 4 月 17 日

コンテンツにスキップ検索を入力して Enter キーを押します。記事内のリンクを通じて購入すると、少額の手数料が発生する場合があります。これは違います...

シンプル、安全、強力: Kraken ウォレットのご紹介

ブロックチェーン2024 年 4 月 17 日

使いやすいオンチェーンゲートウェイ Kraken クライアントであるかどうかに関係なく、マルチチェーン Kraken ウォレットを分散型金融システムへのブリッジとして使用できます。

Kraken Wallet がモバイル暗号通貨セキュリティの課題にどのように対処するか

ブロックチェーン2024 年 4 月 17 日

私たちは、最も安全なモバイル暗号通貨ウォレットは、モバイルオペレーティングシステムに固有の制約を克服するものであると信じています。たとえば、...

データを簡単に探索する: Amazon SageMaker Studio JupyterLab ノートブックで SQL および Text-to-SQL を使用する |アマゾンウェブサービス

AI2024 年 4 月 16 日

Amazon SageMaker Studio は、データサイエンティストが機械学習 (ML) モデルをインタラクティブに構築、トレーニング、デプロイするためのフルマネージドソリューションを提供します。過程の中で...

ConvNet の過学習について理解する

ビッグデータ2024 年 4 月 15 日

はじめに ConvNet の過学習は、モデルがトレーニングデータから学習しすぎるため、パフォーマンスが低下するディープラーニングとニューラルネットワークの課題です。

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