了解Fabric的每日摘要 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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【数据架构】数据网格与 Data Fabric：了解差异

Data Fabric: Understanding the Differences 在为组织当前和未来的需求构建最佳数据架构的过程中，您有很多选择。由于软件的可邮寄性，这些选项几乎是无限的。...毕竟，网格通常由一种织物制成，它们都是可延展的物品，可以放在物体上——在这种情况下，您的 IT 系统会受到不断增长的数据挤压。但这两种方法存在根本差异，因此值得花一些时间来了解它们的差异。...具体来说，Data Fabric 解决方案在数据访问、发现、转换、集成、安全、治理、沿袭和编排等领域提供功能。Graph 也经常用于链接数据资产和用户。...A data fabric consists of multiple data management layers (Image source: Eckerson Group) 借助几乎覆盖在各种数据存储库之上的单一数据编织...“与 [数据] 编织不同，数据网格基本上是面向开发人员的 API 驱动 [解决方案]，”Yuhanna 说。“[Data Fabric] 与数据网格相反，您正在为 API 编写代码以进行接口。

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遇到fabric的坑

本次启动网络是使用fabric-sample（release-1.0）项目，而且工具已经安装成功 1 出现Attempting to Query PEER0 ?...解决办法：因为docker容器版本问题，byfn.sh这个脚本默认拉去的镜像是latest版的。.../byfn.sh -m down # 关闭网络，自动清理新建的容器 docker rmi $(docker images -q) # 删除所有镜像 ./byfn.sh -m up # 重新执行

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您找到你想要的搜索结果了吗？

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深入解析fabric的peer命令(终篇)fabric-protos-go

最后一句endorser.ProcessProposal(context.Background(),signedProposal)在fabric-protos-go包里都做了什么呢？...该方法在fabric-protos-go/peer/peer.pb.go文件里 1.peer.pb.go源码 // Code generated by protoc-gen-go....= nil { return nil, err } return out, nil } 这段代码定义了一个名为ProcessProposal的方法，属于endorserClient结构体的接收者...到了最后，fabric-protos-go包里也不过是一个EndorserClient的接口，那这个接口是sdk去实现的吗？...在fabric-sdk-java中确实找到了EndorserClient接口的实现 EndorserClient.java class EndorserClient { private static

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ML 文本自动摘要了解一下

使用文本摘要机器学习算法生成一篇在线新闻文章的摘要。...例如，如果你想从一篇在线新闻报道中搜寻一些特定信息，你也许要吃透报道内容，花费大量时间剔除无用信息，之后才能找到自己想要了解的信息。...抽取式摘要如上例所示，抽取式摘要由荧光笔标黄的单词组成，生成摘要的语法可能不准确。...为了解析数据，我们调用 BeautifulSoup 对象，并向它传递两个参数，即 article_read 和 html.parser。...若想了解更多有关该主题，特别是抽象式文本摘要的知识，下面一些有用的资源可以为你提供帮助：有没有可能将两种方法（抽象式和抽取式文本自动摘要）相结合？

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说说 WordPress 文章的摘要

今天明月给大家讲解一下 WordPress 文章的“摘要”，可能很多站长从来就没有重视过文章的“摘要”，甚至很多站长们都说不清这个“摘要”有什么作用以及如何运用，其实“摘要”在 SEO 中有着不可忽视的作用...看完释义是不是就对“摘要”的重要性有个很明确的认识了，在 WordPress 网站的布局界面里也是需要用到“摘要”内容的，比如常见的“文章列表”页，如下图：上图红色边框就是显示的摘要内容，是不是对文章标题做了一个概要简介呢...关于 WordPress 文章的“摘要”其实有几个容易让大家混淆的概念，明月总结下来就是自动产生摘要和手动指定摘要，下面明月就给大家详细的讲解一下：自动裁剪摘要这里所指的“自动”是相对的，不是绝对的...，在主题设置的“基本设置”里就有下图所示的设置选项：这里的设置就影响到了自动裁剪摘要的字数了，同时也是在列表页显示的摘要和百度搜索引擎抓取的摘要。...手动指定摘要其实，无论何种“自动摘要”都无法比拟“手动指定摘要”，因为手动指定摘要的灵活性是最大特点，虽然手动会降低文章发布的效率，但“手动摘要”带来的好处也是其他方式永远不能企及的。

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Fabric的安装和部署

说起Fabric就必须提到超级账本，超级账本是一个区块链开发平台，该项目是一个由Linux基金会主导推广的区块链开源项目，其目的是为了打造一个跨领域的区块链运用，而Fabric是超级账本的一个框架项目。...接下来直接介绍Fabric的安装和部署，具体过程选择Ubuntu 16.04作为平台。 1 开发环境的安装 1.1 安装Docker运行环境 Docker是一个轻量级的容器环境，类似于虚拟机。...GOPATH 1.3 安装Node.js和npm 安装命令： $ sudo apt install nodejs-legacy $ sudo apt-get install npm 查看安装的版本...： $ node -v v4.2.6 $ npm -v 3.5.2 2 Fabric组件下载 $ mkdir fabric $ cd fabric/ $ curl -sSL https

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Java中的类你了解多少（每日一练）

类的加载流程类的加载指的是将类的.class⽂件中的⼆进制数据读入到内存中，将其放在运行行时数据区的⽅方法区内，然后在堆区创建⼀个java.lang.Class对象，用来封装类在方法区内的数据结构...类的加载的最终产品是位于堆区中的Class对象，Class对象封装了类在⽅法区内的数据结构，并且向Java程序员提供了了访问⽅法区内的数据结构的接口。 ...通过一个类的全限定名来获取其定义的⼆进制字节流。将这个字节流所代表的静态存储结构转化为⽅法区的运行时数据结构。...相对于类加载的其他阶段⽽言，加载阶段（准确地说，是加载阶段获取类的⼆进制字节流的动作）是可控性最强的阶段，因为开发⼈员既可以使⽤系统提供的类加载器来完成加载，也可以自定义⾃⼰的类加载器来完成加载。...验证验证的目的：确保被加载的类的正确性。验证是为了确保Class⽂件的字节流中包含的信息符合当前虚拟机的要求，并且不会危害虚拟机自身的安全.

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Brocade为何认为FC是NVMe over Fabric中最好的Fabric？

Brocade最近发表了对NVMe over Fabric理解和观点，认为FC Fabric相比以太网具有很多优势，并且FC聚焦数据中心数据传输和交换，具有更好的网络安全性。...文章把Brocade的主要观点做了解析(文章全是干货，建议阅读前记得多喝水，易于消化)，大家可以关注本公众号，在菜单底部回复关键字“Fcfabric”获取Brocade相关全文技术资料。...2、RDMA也不是NVMe Fabric的关键 RDMA提倡者一般声称RDMA对设计好NVMe Fabric很重要。...但在NVMe的白皮书中并没有把RDMA列为“理想”NVMe over Fabric的重要属性，也就是说RDMA除了只是一种实现NVMe Fabric的方法外，没有什么特别的。...NVMe fabric聚焦于最低延迟，NVMe over fabric的白皮书说明传输的一个理想方式是不需要翻译层，如果存在SCSI到NVMe转换就是次优的传输方式。

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Hyperledger Fabric 超级账本的硬伤

Hyperledger Fabric 超级账本的硬伤 Netkiller Blockchain 手札本文作者最近在找工作，有意向致电 13113668890 Mr....这个问题限制了超级账本的很多场景应用，这是超级账本的硬伤。...学习过多线程的朋友一定很清楚出了什么问题。...很多场景需要更新区块中的数据，如果频繁操作，就会产生覆盖，目前Hyperledger Fabirc 并没有提供解决方案。 1....我的应用场景是实现代币功能，需要从总账号给注册用户转账，操作频繁。

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洞察Tungsten Fabric内部的XMPP

关于后面一点，请看以下链接，了解这些年发展了多少扩展： https://xmpp.org/extensions/ XMPP与TF如何共同工作让我们简单看下XMPP对话是如何工作的吧！...详细的解释并不在本文讨论范围内，但我将尝试划出一些相关方面的重点，这将有助于理解Tungsten Fabric中的XMPP是如何工作的。...现在，有一个问题出现了：Tungsten Fabric在这里做了什么？如果你有一些Tungsten Fabric的知识，可能知道TF使用XMPP在控制节点和计算节点之间交换数据。...下图说明了这种互动关系：节点通过两个不同的通道交换信息，将数据编码成XML格式的负载。现在，有关XMPP和Tungsten Fabric如何共同工作所需的最基础知识，我们就都已经掌握了。...现在我们知道了XMPP是如何允许Tungsten Fabric节点创建/删除配置对象和路由的。

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Fabric CA的部署与使用

Fabric CA是Hyperledger fabric的证书认证中心，提供以下功能：用户信息的登记与注册，数字证书的颁发与管理。...Fabric CA由服务端和客户端组件组成，CA服务端（fabric-ca-server）可以看作一个web服务，执行了Go代码编译生成的二进制文件后，会监听一个端口，处理收到的请求。...$GOPATH/bin，我的目录是~/go/bin，目录下出现编译好的二进制可执行文件fabric-ca-server和`fabric-ca-client 接着初始化和启动fabric-ca-server...，CA服务器的私钥 ca-cert.pem：CA服务器的证书 fabric-ca-server.db：CA默认使用的嵌入型数据库 SQLite fabric-ca-server-config.yaml：...Fabric CA的使用访问Fabric CA服务端的方法有两种：通过客户端工具（fabric-ca-client）和RESTful接口。本质上，客户端工具也是调用服务端的RESTful接口实现的。

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Tungsten Fabric的服务链

Tungsten Fabric项目是一个开源项目协议，它基于标准协议开发，并且提供网络虚拟化和网络安全所必需的所有组件。...Tungsten Fabric支持OpenStack和VMware vCenter环境中的服务链。...下面显示了在两个VM之间实现服务链的路由简化视图（实际的Tungsten Fabric实现中，特殊的“服务”VRF包含在服务链的路由中）。...这些虚拟机是先前在OpenStack或vCenter中启动的，然后在Tungsten Fabric中配置为具有Red和Green网络中的接口的服务实例。...可以根据需要在Tungsten Fabric中添加新的服务实例，虽然传统的ECMP哈希算法实现通常会在目标数量发生变化时，将大多数会话移动到其他路径，但在Tungsten Fabric中，这仅适用于新流

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折腾的Fabric 2.0安装

折腾的根源是因为笔者是零氪党, github release的域名要么被墙,要么对应的亚马逊s3下载服务器龟速。.../bootstrap.sh, github的fabric-samples还顺利,代码都下来了, 下载fabric和ca二进制命令行压缩包时开始10几K,后面就是多少字节,转向的下载地址是github-production-release-asset...两个文件会下载到fabric-samples目录下, 解压会产生一个/bin目录,可以配置到/etc/profile的path（以前bootstrap脚本貌似是使用curl下载的支持续传,现在改为wget...所以需要更多手工操作了） configtxgen configtxlator cryptogen discover fabric-ca-client fabric-ca-server idemixgen...之前Fabric 2.0好像有fabric token的例子, 在正式版貌似没看到了。Fabric肯定是可以用来发币的, 只是没公链天生支持那么好, 全部要自己开发而已, 有空可以研究下。

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Fabric的6大特性

什么是Hyperledger Fabric 为了满足现代业务需求，IBM与其他公司合作，共同开发了一个开放源代码，可立即投入生产的业务区块链框架，称为Hyperledger Fabric™，这是由LinuxFoundation...许多用例（尤其是在金融部门和医疗保健行业）受数据保护法律的约束，这些法律要求了解网络的成员是谁以及谁在访问特定数据。例如，考虑一家私募股权公司。...3 需要了解的数据由于竞争力，保护法和个人数据机密性的规定，企业需要对某些数据元素进行隐私保护，这可以通过在区块链上进行数据分区来实现。...Hyperledger Fabric支持的通道允许数据仅传递给需要了解的各方。例如，许多金融实体对竞争对手甚至看到正在处理的交易数量表示担忧。一些金融机构认为加密“不足”来保护其数据。...鉴于某些金融工具需要花费10年或更长的时间才能实现价值，随着时间的流逝，密码破解的风险可能会使私人信息公开。通道帮助提供了数据分区功能，只有那些需要了解数据的人员才能看到事务数和数据本身。

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文本摘要提取的主流算法

文本摘要提取的主流算法主要有以下几种：基于统计的方法：这种方法使用统计模型来分析文本，然后提取关键信息。其中，最常用的方法是TF-IDF（词频-逆文档频率）算法和TextRank算法。...基于深度学习的方法：这种方法使用深度学习算法来训练模型，然后使用模型来提取摘要。其中，最常用的方法是循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）。...基于规则的方法：这种方法使用人工定义的规则来提取摘要。其中，最常用的方法是基于句法结构的方法和基于语义分析的方法。基于图模型的方法：这种方法使用图模型来表示文本中的关系，然后使用图算法来提取摘要。...其中，最常用的方法是基于最小生成树的方法和基于图神经网络的方法。基于强化学习的方法：这种方法使用强化学习算法来训练模型，然后使用模型来提取摘要。...其中，最常用的方法是基于Q-learning的方法和基于策略梯度的方法。基于知识图谱的方法：这种方法使用知识图谱来表示文本中的实体和关系，然后使用图算法来提取摘要。

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写论文摘要很痛苦？一键生成神器了解一下

标题：利用Transformer语言模型对文档主题进行提取和抽象总结摘要：我们展示了一个方法来产出长文稿的抽象摘要……（以下省略200字）…注：以上的摘要都不是作者自己写的，而是用本论文里描述的模型生成的...没错，这篇论文的核心思想就是利用Transformer帮大家自动写摘要，而令广大网友拍案叫绝的是，该论文的摘要就是用文中描述的方法生成的！每次被论文摘要憋坏的你，有没有眼前一亮？...其实自动摘要技术解决的问题描述很简单，就是用一些精炼的话来概括整片文章的大意，用户通过读文摘就可以了解到原文要表达的意思。...这样可以在训练期间模拟文档和摘要的联合分布，并从推理的给定文档的条件分布中抽样。摘要生成结果更“抽象” 首先，原始摘要和以简介为条件的TLM与原始文章具有小且非常相似的重叠分数。...表1:本文中使用的数据集的统计数据来自(Sharma, Li, and Wang 2019)——文档/摘要对的数量、文档中字数与摘要的比例以及摘要和文档中的字数 ?

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快速了解常用的消息摘要算法，再也不用担心面试官的刨根问底

此外，还有一类叫做消息摘要算法，是对数据进行摘要并且不可逆的算法。这次我们了解一下消息摘要算法。消息摘要算法消息摘要算法是把任意长度的输入揉合而产生长度固定的伪随机结果的算法。...在信息安全中，有许多重要的应用，都使用了消息摘要算法来实现，例如数字签名、消息认证码。对于任何一个给定的数据，消息摘要算法都很容易就能运算出摘要结果。难以由一个已知的摘要结果，去推算出原始的数据。...在不更动摘要结果的前提下，修改数据内容是不可行的。对于两个不同的数据，只有极低的几率会产生相同的摘要结果。常见的对称加密算法有：MD5算法、SHA。...-256摘要：" + build(msg, SHA3_256)); System.out.println("SHA3-512摘要：" + build(msg, SHA3_512));...总结消息摘要算法是把任意长度的输入揉合而产生长度固定的伪随机结果的算法。常见的对称加密算法有：MD5算法、SHA。 MD5算法不要再继续使用了。

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Brocade为何认为FC是NVMe over Fabric中最好的Fabric？

Brocade最近发表了对NVMe over Fabric理解和观点，认为FC Fabric相比以太网具有很多优势，并且FC聚焦数据中心数据传输和交换，具有更好的网络安全性。...文章把Brocade的主要观点做了解析(文章全是干货，建议阅读前记得多喝水，易于消化)，大家可以关注本公众号，在菜单底部回复关键字“Fcfabric”获取Brocade相关全文技术资料。...2、RDMA也不是NVMe Fabric的关键 RDMA提倡者一般声称RDMA对设计好NVMe Fabric很重要。...但在NVMe的白皮书中并没有把RDMA列为“理想”NVMe over Fabric的重要属性，也就是说RDMA除了只是一种实现NVMe Fabric的方法外，没有什么特别的。...NVMe fabric聚焦于最低延迟，NVMe over fabric的白皮书说明传输的一个理想方式是不需要翻译层，如果存在SCSI到NVMe转换就是次优的传输方式。

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MVC 3.0 的新特性摘要

摘要 MVC经过其1.0和2.0版本的发展，现在已经到了3.0的领军时代，随着技术的不断改进，MVC也越来越成熟。使开发也变得简洁人性化艺术化。...园子里有很多大鸟都对MVC了如指掌，面对问题犹同孙悟空的七十二变一般游刃有余，令人羡慕。大鸟们的著作我们作为菜鸟看了又看，读了又读但是还是对MVC3.0的了解不是很深。...Dependency Injection 的改进其他新特性 Razor 视图引擎 ASP.NET MVC3 带来了一种新的名为 Razor 的视图引擎，提供了下列优点： Razor 的语法简单且清晰...这允许客户端的验证库自动调用一个你定义在服务器上的自定义的方法来完成只能在服务器上完成的验证逻辑。...脚手架的改进 MVC3 中的脚手架对于主键提供了更好的支持，例如，脚手架的模板不会将主键加入的编辑表单中了。

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基于 BERT 的抽取式摘要

Args: text: 要摘要的文本。 model: 训练好的模型。 tokenizer: 分词器。...预测/摘要: 运行 predict.py，将你要摘要的文本放入 predict.py 文件中。评估: 使用 rouge-score 库（或 py-rouge）计算 ROUGE 分数。...* 准备一个测试集，包含原文和人工编写的参考摘要。 * 使用你的模型生成摘要。 * 计算生成的摘要和参考摘要之间的 ROUGE 分数。...保存训练好的模型。 predict.py: 加载训练好的模型和分词器。实现了 summarize 函数，用于对单个文本进行摘要。使用了阈值来选择句子。...使用 beam search 或其他解码策略：在生成摘要时，可以使用 beam search 等解码策略来提高摘要的质量。

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