回顾 在前面介绍了java fabric的登记,如果想了解: https://blog.csdn.net/datouniao1/article/details/103963631 那么接下来咱们来一起来探索另外的一个知识点 注册 环境准备 既然要注册用户,那么我们肯定要创建一个用户,如何来创建用户 在fabric-java-jdk中有关于User实现类的说法 红线圈住的是fabric-java-jdk自己实现的user方法,我们看到的是在1.4之后就没有LocalUser方法了,但是我们可以自己实现一个User接口,在fabric-java-jdk的测试用例中有SampleUser实现类,我
2021-12-05 17:09:45 140KB ab br c
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离线安装包,亲测可用
2021-12-02 10:01:39 6.62MB rpm
离线安装包,亲测可用
2021-11-30 21:00:59 444KB linux
br cr fr gr pr dr tr 自然拼读;.ppt
2021-11-30 09:04:04 8.88MB
总目录: (一)HyperLedger Fabric 2.0-release测试网络部署 (二)Fabric2.0 first-network 生成配置说明 (三)Fabric2.0启动网络脚本配置剖析 (四)Fabric2.0通道实践 (五)Fabric2.0 智能合约实践- 安装以及定义智能合约 (六)Fabric2.0 智能合约实践- 升级智能合约 (七)Fabric2.0智能合约实践-设置背书策略 目录1. fabric2.0合约新特性2 智能合约实践2.1 安装以及定义智能合约2.1.1 打包合约2.1.2 部署合约到节点2.1.3 当前组织同意合约定义2.1.4 检查合约定义是
2021-11-26 18:56:07 408KB ab br c
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Rosenbrock函数的定义如下: 其函数图像如下: 我分别使用梯度下降法和牛顿法做了寻找Rosenbrock函数的实验。 梯度下降 梯度下降的更新公式: 图中蓝色的点为起点,橙色的曲线(实际上是折线)是寻找最小值点的轨迹,终点(最小值点)为 (1,1)(1,1)。 梯度下降用了约5000次才找到最小值点。 我选择的迭代步长 α=0.002α=0.002,αα 没有办法取的太大,当为0.003时就会发生振荡: 牛顿法 牛顿法的更新公式: Hessian矩阵中的每一个二阶偏导我是用手算算出来的。 牛顿法只迭代了约5次就找到了函数的最小值点。 下面贴出两个实验的代码。 梯度下降:
2021-11-23 17:10:22 167KB br c enb
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VMware 安装 Ubuntu 16.04 请参考 https://blog.csdn.net/qq_28090573/article/details/82724910 1. 修改软件源 点击设置,然后点击软件和更新 在其他站点中找到mirrors.aliyun.com 2. 安装常用工具 安装vimsudo apt-get install vim # 验证版本 vim -v 安装gitsudo apt-get install git # 验证版本 git version 安装curlsudo apt-get install curl # 验证版本 curl -V 安装wgets
2021-11-16 10:17:26 886KB ab apt-get br
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BR0-BR15三维装箱经典的测试算例,目前OR-LIBRARY上仅提供了BR1-BR10,我这里提供了完整的测试数据集
2021-11-15 14:39:14 336KB BR
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折腾了好久,执行 /usr/bin/ruby -e $(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/install) 开始一直报错Failed to connect to raw.githubusercontent.com port 443: Connection refused error: Error: 7, 尝试过改动git config的代理,没有用, 换中科大的源,也没有用 最后解决办法如下,重装command line tools,再执行安装指令,homebrew安装成功。 remo
2021-11-12 11:37:52 23KB .com br brew
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PL_SQL-美化模板.BR
2021-11-09 14:05:28 1KB 数据库
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