-
AUC金色社區先機|首創MPOS挖礦的公鏈AUC重磅上線
為解決比特幣、以太坊、EOS等公鏈目前存在的一些問題，AUC公鏈經歷多年的技術研究與開發，於2020年倪端初露，現身全球區塊鏈頭部媒體與各大社區，多次開啟全球公測，確保萬無一失，而在AUC公鏈現身各大媒體與社區時，AUC金色社區便對AUC公鏈進行研究、解剖，經過數月的研究與解剖，AUC金色社區看到了屬於AUC的優勢與其誕生對整個幣圈的意義後，便開始全面布局AUC公鏈。
-
AUC金色社區慶AUC(歐賽)主網上線賀AUC西昌社區成立
正是這樣的契機下，AUC西昌社區成立大會在西昌天季酒店成功舉辦。本次大會由AUC金色社區主辦，巴比特、金色財經、火星財經、幣世界、奔跑財經、幣乎、布洛克科技等支持；大會吸引了來自世界各地的區塊鏈企業家、投資人、區塊鏈技術開發者，以及AUC共識者等數百人次齊聚西昌。
-
AUC 的缺陷是什麼?
我們不建議使用 AUC 出於五個原因：(1) 忽略了預測的概率值和模型的擬合優度；（舉個例子，假設某個模型對 「1」 類樣本輸出的概率都是 0.51，對 「0」 類樣本輸出的概率均為 0.49，此時 AUC 是 1，但是二元交叉熵非常大，因為預測結果和真實標籤之間的誤差太大）；根據 auc 的公式我們可以知道 auc 對於具體的概率值不敏感，
-
AUC和線上點擊率指標不一致問題分析
已經高於基線，上線後ctr表現也由於基線，但是基於線上實際反饋的打點日誌，深度學習的模型的auc要明顯低於基線。但以前的模型迭代auc是可以和線上ctr對應的。這個問題比較奇怪，一般情況下，因為線上樣本存在bias，將新模型同時去測試基線流量和實驗流量時，實驗流量的auc會略高於基線流量。可以這樣理解，新的模型的增量是帶來了一些新的好樣本，但是如果直接去評估基線的數據，由於推薦或排序的數據是動態反饋的，這部分的好樣本就沒有了，auc會偏低。但我們的實驗情況恰恰是相反的。
-
AUC的一般計算和近似計算方式
import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.metrics import roc_curve, auc# Calculate 'True Positive Rate' and 'False Positive Rate
-
機器學習備忘錄 | AUC值的含義與計算方法
可以看出，使用 scikit-learn 工具提供的 roc_auc_score 函數計算 AUC 值相當簡單，只需要提供樣本的實際標籤和預測值這兩個變量即可，大大方便了我們的使用，真心感謝這些開源軟體的作者們！總的來說， AUC 值就是一個用來評價二分類模型優劣的常用指標， AUC 值越高通常表明模型的效果越好，在實際使用中我們可以藉助軟體包的相應函數進行快速計算。
-
為什麼是AUC值而不是GSEA來挑選轉錄因子呢
而且下載好的 hg19-tss-centered-10kb-7species.mc9nr.feather 文件，也是 24453個motifs的基因排序信息。但是我們留下來了一個懸念，如何從幾萬個注釋結果裡面挑選到最後100個富集成功的motif呢？
-
一文讀懂AUC-ROC
英文原文：https://towardsdatascience.com/understanding-auc-roc-curve-68b2303cc9c5在機器學習中，性能測量是一項重要任務。當涉及到分類問題時，我們依靠AUC - ROC曲線來做性能評測。當我們需要檢查或可視化多類分類問題的性能時，我們使用AUC（曲線下面積）和ROC（接收器操作特性）曲線。
-
AUC最新版白皮書
沒有預留、沒有預挖、沒有風投利益，只有機會均等的礦幣分配規則，以吸引廣泛且願景一致的人和社區來管理協議和令牌的未來。 AUC網體的代幣種類及參數： UORA奧拉：分布於AUC主網側鏈，穩定幣，對標USDT，1USDT=1UORA。 AUC 歐賽：主網價值幣，總量恆定，共識激勵，只送不賣。
-
什麼是火幣主力指數HUOBI 10 | 金色百科
什麼是火幣主力指數HUOBI 10 | 金色百科 文/普普2018-05-23 21:17:53來源:金色財經 火幣主力指數HUOBI 10是由火幣全球專業站推出的用於幫助投資者快速了解加密貨幣交易市場整體情況的數值
-
AUC致力於打造MPOS共識機制
MPOS獨特的算法和分撥體系又平衡著網體的參與者和貢獻者的權力和利益。AUC公鏈的算法共識區別於PoW、PoS共識機制，既沒有高耗能的問題，也不存在缺乏公平性的問題，更多關注到一個核心問題，服務對象，尊重我們每一個使用區塊鏈數字資產交易的用戶，從用戶出發，最終回歸用戶，用戶思維同時也遏制了隨著項目發展籌碼會相對較為集中的情況發生，非常利於早期社區建設和後期網體生態的長期發展。
-
機器學習中的AUC-ROC曲線
它返回FPR、TPR和閾值：可以使用sklearn的roc_auc_score()方法計算AUC得分：0.9761029411764707 0.9233769727403157我們還可以使用matplotlib繪製這兩種算法的ROC曲線：結果表明，Logistic回歸ROC曲線的AUC明顯高於KNN-ROC曲線。
-
2020年以行業的角度解析即將上線AUC公鏈
它獨特的貝葉斯生態，網體按海綿體理念設計，就像城市的海綿體構造，它能起到調節城市生態和反補功能與大自然融合發展的作用，這是一個遵循事務客觀發展規律的設計，AUC的貝葉斯算法的核心就是，在穩健推進社區搭建的過程中，因為節點個體的不同、社區分布範圍差異化、未來行業變革、體系內部機制優化、生態場景的適應性和經濟文化的不同等，都具有不確定性，且又與行業變革、項目發展有極大的關聯性，從而也成為
-
火幣大學:區塊鏈教育布道者 構建區塊鏈思維的殿堂
火幣大學校長、權威區塊鏈專家於佳寧表示，作為長期聚焦於區塊鏈應用和數字經濟領域的專業化教育機構，火幣大學致力於成為社會各界邁向區塊鏈世界的認知入口，建築區塊鏈思維的殿堂。回首上半年，火幣大學完成了區塊鏈教育體系升級，構建了線上線下深度融合、多層次、專業化的課程體系；在不斷完善課程的基礎上，積極與政府、高校與協會開展專項人才特訓，為各行各業探索「區塊鏈+」以及區塊鏈人才培育提供有效路徑。
-
AUC(極光)區塊鏈革命還是下一個DeFi運用
相信很多人還是很難說清楚；在我看來，AUC公鏈極光突破了以前幣圈鏈圈，以貝葉斯概率為理論基礎，佐以精確的數學算法，與區塊鏈技術相結合，並使用MPOS挖礦的機制，公平公正地將AUC分發給所有共識者；真正立足於解決數字加密資產交互，建立安全穩健交易市場和降低生態創業門檻的一個複合型金融新生態，不再是傳統金融範式區塊鏈運用，或者是基於傳統證券、期貨類衍生品的數字加密資產仿造投機衍生品，這是一個嶄新的改變；
-
火幣礦池
火幣礦池不僅擁有高效的礦池社區，還是聚集全球EOS粉絲和節點的EOS超級社區，致力於礦池的良性發展和eos超級社區的生態建設。目前火幣礦池已全面上線EOS超級節點投票等功能。
-
「無法創造的新事物」 AUC在區塊鏈行業中的價值體現
但新技術的出現必然也伴隨著客觀存在的弊端和局限，比如由此而衍生出的代幣分發機制，在推動社區生態和運用層進行金融免費服務範式效應的實施仍舊是亟待發展的領域。全球經濟格局轉變，數字貨幣應運而生隨著布雷頓森林體系的瓦解，作為國際貨幣主導地位的美元隨著全球經濟格局的轉變也面臨新的挑戰，雖然美國作為唯一超級大國的地位一時無法改變，他國貨幣在短時間內難以代替美元的地位，而數字貨幣的出現卻為國際貨幣體系的重塑提供新的選則和不一樣的發展方向。近年來，隨著比特幣價格的暴漲暴跌，越來越多的人開始關注這一新興事物。
-
ONG暴漲360% 火幣礦池如何讓ONT持有者獲取最大收益?
首先，我們必須了解，火幣礦池會把51%的收入分給所有HPT的持有者，每天結算。舉個慄子，假設Alice持有1000萬個HPT，則每天火幣礦池空投給她：- 3.84個EOS，價值10.7 USDT- 5.49個ONG，價值7.0 USDT- 21.36個CMT，價值0.5 USDT- 96.42個TRX，價值2.3 USDT按當前幣價算，1000萬HPT核算為2.76萬 USDT