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Handle 标识解析系统从入门到能用

本文首先介绍了 Handle 的安装方式,并以默认方式启动了 Handle 服务,实现了本地标识解析的增删改查;然后针对默认 Handle 服务使用小众数据库 Berkeley DB 不利于调试和数据管理等问题,参考官方技术手册实现了将其迁移到更流行的 MySQL 数据库上,并对相关数据表进行分析介绍;最后针对未购买权威前缀无法本地授权调试的问题,通过分别配置本地客户端和服务端的运行方式,实现绕过 Handle 官方根节点进行本地授权登录,最终搭建起自己的全局根节点服务。

MMDetection 使用示例:从入门到出门

最近对目标识别感兴趣,想做一些有趣目标识别项目自己玩耍,本来选择的是 YOLOV5 的,但无奈自己使用 YOLOV5 环境训练模型时,不管训练多少次 mAP 指标总是为 0,而其它 pytorch 项目却能正常运行,尝试解决无果后发现另一个更好用的目标识别库——MMDetection ,最终实现了自己的需求。本文首先介绍了 MMDetection 库在 Windows 11 下的安装方式,及可能遇到的问题和解决方法;然后说明了其自带的单图片检测、视频检测、摄像头检测工具的使用方法,并在此之上扩展了一个同时包含上述功能并且能够批量检测图片的 Python 代码;最后以数据集 CelebA 数据集为例,详细记录了使用 MMDetection 训练私有数据集的方法。

Hyperledger Fabric无排序组织以Raft协议启动多个Orderer服务、TLS组织运行维护Orderer服务

在实验 Hyperledger Fabric无排序组织以Raft协议启动多个Orderer服务、多组织共同运行维护Orderer服务 中,我们已经完成了让普通组织运行维护 Orderer 服务,但是最后发现由于运行排序服务的组织需要较为开放的访问策略,可能会降低组织的安全性,所以本实验将尝试使用提供 TLS-CA 服务的 council 组织运行维护 Raft 协议的三个 orderer 节点。本文将在之前的实验基础上,启动一个没有 orderer 组织的 Fabric ,其中由 council 组织提供排序服务,其余三个组织维护着各自的 peer 节点,最后成功在其上部署运行链码。

Hyperledger Fabric无排序组织以Raft协议启动多个Orderer服务、多组织共同运行维护Orderer服务

在Hyperledger Fabric无系统通道启动及通道的创建和删除中,我们已经完成了以无系统通道的方式启动 Hyperledger Fabric 网络,并将链码安装到指定通道。但目前为止,实验中的 orderer 服务都是通过单独的排序组织来维护且只有一个,那能不能不要排序组织而使用普通组织来运行维护多个 orderer 服务呢?当然是可以的,本文将在之前的实验基础上,启动一个没有 orderer 组织的 Fabric 网络,网络中包含三个组织且每个组织运行维护着一个 orderer 节点,最后成功在其上部署运行链码。

Hyperledger Fabric无系统通道启动及通道的创建和删除

在 Hyperledger Fabric组织的动态添加和删除 中,我们已经完成了在运行着的网络中动态添加和删除组织,但目前为止,我们启动 orderer 节点的方式都是通过系统通道的方式,这样自带系统通道的网络很不简洁优雅。好在 Fabric 2.3 以上就开始支持无系统通道创建应用通道的功能,本文将对此功能进行详细解释和介绍,然后通过无系统通道的方式启动联盟链网络并在此基础上完成通道的添加和删除。

Hyperledger Fabric组织的动态添加和删除

在 Fabric定制联盟链网络工程实践 中,我们虚拟了一个工作室的联盟链网络需求,并根据此需求分析了整个网络的架构且已经完成了一个简单 fabric 网络的搭建。本文将在其基础上,在 mychannel 通道上添加新的 hard 组织,并在之后删除 soft 组织,本实验必要的准备工作和 DNS 配置请参考 准备工作。

Hyperledger Fabric定制联盟链网络工程实践

总体来看,网络上成体系的可用的 Fabric 教程极少——不是直接在 Fabric 官网复制内容大谈基础理论就是在描述一个几乎无法复现的项目实践,以至于学习 Fabric 的效率极低,印象最深刻的就是我曾经花费几天时间尝试按照官方教程 CA Deployment steps 搭建自己的 CA 服务,却始终无法成功也找不到原因。因此,为了提高生产效率,本系列虚拟了一个工作室联盟链需求并将逐步实现,致力于提供一个易理解、可复现的工程项目,其中工程部署配置的各个环节都清晰可见,并且可以通过流程脚本能够快速复现在任何一台主机上。