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Machine-Learning机器学习笔记 回归分析Regression Analysis(LS,LASSO,RR,RLS,BR), 聚类Clustering(KNN, EM, Mean-shift) 数字分类Digits Classification

bR-c1 Pro-8110s_fsm_cn_final_271113BR-C1 机型 机器代码：D179/D180/D181

老板在重庆部署了6台服务器，将其中4台虚拟化之后使用第五台集中管理。现根据官方文档与其他博客的提示，部署Fabric1.4环境。在部署过程中遇到一些问题，记录一下。 1. 准备工作 虚拟机基本配置如下： 1.1 安装git与curl $ sudo apt-get update $ sudo apt-get install git $ sudo apt-get install curl 2. docker与docker-compose的安装 2.1 Docker-CE安装 2.1.1 更换软件源 # 使用中国科技大学的软件源 $ sudo cp /etc/apt/sources.list

1、安装前准备： 安装 git、curl、pip sudo apt-get install git sudo apt-get install curl sudo apt-get install python-pip pip install --upgrade pip 2、安装go 我这次安装的是go12.5 wget https://storage.googleapis.com/golang/go1.12.5.linux-amd64.tar.gz sudo tar -C /usr/local -xzf go1.12.5.linux-amd64.tar.gz 接下来编辑当前用户的环境变量：

1.安装Homebrew 1.获取install文件并编辑 sudo curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/install >> brew_install 2.加#注释BREW_REPO这一行，并添加如下两行 #BREW_REPO = https://github.com/Homebrew/brew.freeze#修改前 BREW_REPO = git://mirrors.ustc.edu.cn/brew.git.freeze#修改后 CORE_TAP_REPO = git://mi

Raft共识在1.4.1版本时正式支持，本次基于1.4.4版本部署Raft版的Fabric网络。由于Raft共识集成了etcd，不再需要使用kafka、zookeeper等中间件。本次部署将搭建3Orderer节点、2组织（2peer）的Fabric网络，使用vagrant创建 8台centos虚拟机，其中一台用于nfs共享文件，具体主机组件对应如下： 192.168.33.11: orderer0 192.168.33.12: orderer1 192.168.33.13:orderer2 192.168.33.21:peer0-org1 192.168.33.22:peer1-org1 1

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