May18_XXXXXL56endian – 从大端和小端的角度解析计算机内部存储方式
计算机的内部存储方式可以分为大端和小端两种。大端存储方式将高位字节存储在低地址，而小端存储方式则将低位字节存储在低地址。这两种存储方式的区别在于对于一个多字节数据，它们的字节顺序是颠倒的。比如一个16位的整数0x1234，在大端存储方式下的内存布局为0x12 0x34，在小端存储方式下的内存布局为0x34 0x12。
为何会出现这种彼此颠倒的存储方式呢？这是源于不同计算机硬件结构导致的。早期的计算机内部由于硬件结构原因，只能使用大端存储方式，但后来随着硬件技术的发展，出现了可以同时支持大端和小端存储方式的计算机。而在现代计算机中，大部分都采用小端存储方式。
当我们读取一段从存储器中读取的多字节数据时，需要了解存储器的存储方式来正确地将数据解析出来。若读取的数据来自于一个使用了与当前计算机不同存储方式的存储器，则需要进行字节序的转换。
MAY18_XXXXXL56 – 了解区块链技术下的分布式账本
随着互联网技术的发展和区块链技术的兴起，分布式账本的概念受到越来越多人的关注。分布式账本可以理解为是一个去中心化存储且保证数据不可篡改的数据库。它的特点是分布式存储，在每个节点上有一个完整的拷贝，任何人都可以向这个数据库中添加数据而不需要进行中央集权的控制。
在区块链技术下，分布式账本有着广泛的应用，比如比特币、以太坊等数字货币的交易记录便是一种使用了分布式账本技术的实现。除了数字货币之外，分布式账本在供应链管理、医疗保健、物联网等领域也有着广泛的应用前景。
由于分布式账本的本质是一种去中心化的分布式存储技术，因此安全性是关键因素之一。 在分布式账本中，每个节点都有权威地验证交易，从而防止恶意攻击和篡改。因此，分布式账本能够为人们提供更加安全、透明和便捷的账本管理方案。
JAGNEXSMAX – 深入了解人工智能系统中的卷积神经网络
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种人工智能系统，可以完成对图像、语音、自然语言等各种复杂数据的识别和处理任务。卷积神经网络由卷积层、池化层、全连接层等深度神经网络构成，其结构与人类视觉处理的方式类似。
卷积神经网络使用类似于卷积运算的方法学习输入数据特征，通过对图像的各个局部特征进行识别和学习，使得其能够广泛应用于图像处理、图像分类、强化学习等领域。例如，在自动驾驶、面部识别、医疗影像等领域都有着广泛应用。
近年来，深度学习技术的迅速发展，也促进了卷积神经网络的研究和应用。未来，卷积神经网络和深度学习技术将在更广泛的领域中发挥作用，为我们提供更加高效、便捷的人工智能服务。
