edg战队

安装Fabirc-CA-Client 获取fabric-ca源码 go get github.com/hyperledger/fabric-ca 切换到v1.4.0分支 git checkout v1.4.0 编译安装client cd cmd/fabric-ca-client go install 注意：需要将GOPATH/bin 添加到环境变量 Fabric-CA交互原理 启用TLS 这里说的tls是指fabric-ca-server和fabric-ca-client之间加密通信 先看下fabric-ca-server例子： 要启用tls，需要配置环境变量FABRIC_CA_SERVER_TLS_ENABLED=true version : '2' networks : fabric-ca : driver : bridge services : rca-org1 : container_name : rca - org1 image : hyperledger/fabric - ca : 1.4.0 command : sh - c 'fabric - ca - server start - d - b rca - org1 - admin : rca - org1 - adminpw - - port 7054' environment : - FABRIC_CA

汽车加油行驶问题 时空限制 1000ms / 256MB 题目描述 给定一个 N × N 的方形网格，设其左上角为起点◎，坐标 ( 1 , 1 )， X 轴向右为正， Y 轴向下为正，每个方格边长为 1 ，如图所示。 一辆汽车从起点◎出发驶向右下角终点▲，其坐标为 ( N , N )。 在若干个网格交叉点处，设置了油库，可供汽车在行驶途中加油。汽车在行驶过程中应遵守如下规则: 汽车只能沿网格边行驶，装满油后能行驶 K 条网格边。出发时汽车已装满油，在起点与终点处不设油库。 汽车经过一条网格边时，若其 X 坐标或 Y 坐标减小，则应付费用 B ，否则免付费用。 汽车在行驶过程中遇油库则应加满油并付加油费用 A 。 在需要时可在网格点处增设油库，并付增设油库费用 C(不含加油费用 A )。 N , K , A , B , C 均为正整数， 且满足约束: 2 ≤ N ≤ 1 0 0 , 2 ≤ K ≤ 1 0。 设计一个算法，求出汽车从起点出发到达终点所付的最小费用。 输入输出格式 输入格式： 文件的第一行是 N , K , A , B , C 的值。 第二行起是一个 N × N 的 0 − 1 方阵,每行 N 个值,至 N + 1 行结束。 方阵的第 i 行第 j 列处的值为 1 表示在网格交叉点 ( i , j ) 处设置了一个油库,为 0 时表示未设油库。各行相邻两个数以空格分隔。

UIButton共有三种属性 1.contentEdgeInsets 2.titleEdgeInsets 3.imageEdgeInsets UIEdgeInsets 先来看看内部代码是怎样写的 typedef struct __attribute__ ( ( objc_boxable ) ) UIEdgeInsets { CGFloat top , left , bottom , right ; } UIEdgeInsets ; 原来是结构体，它的四个参数：top, left, bottom, right, 分别表示距离上边界，左边界，下边界，右边界的位移，默认值均为0。 contentEdgeInsets 我们都知道，UIButton按钮可以只设置一个UILabel或者一个UIImageView，还可以同时具有UILabel和UIImageView；如果给按钮设置contentEdgeInsets属性，就是按钮的内容整体（包含UILabel和UIImageView）进行偏移 按钮内容整体向右下分别移动10像素： button . contentEdgeInsets = UIEdgeInsetsMake ( 10 , 10 , - 10 , - 10 ) ; titleEdgeInsets & imageEdgeInsets 这两个属性的效果是相辅相成的

1>In-Line Edge负载均衡器的配置 [难度★复杂度★★] 2>One-Arm Edge负载均衡器的配置 [难度★复杂度★★★] 正文： 在上一篇的介绍中，迷你SDDC环境的逻辑网络和物理网络已经实现三层互通，具备了部署业务的基本条件。 在实际业务场景中，出于系统稳定性和可用性的考量，企业会选择部署负载均衡器来实现业务负载平衡。拿NSX DC产品来说， 既支持与第三方硬件厂商解决方案的集成(如F5)，也可以选择由NSX DC原生组件承载负载均衡器的角色。 如下图所示，我将部署2台Edge，分别作为Web业务服务器和App业务服务器的负载均衡设备： 其中Web业务服务器的负载均衡设备，将由上一篇文章中演示创建的dev-esg承载，可以看到该Edge串联在逻辑网络中，所有的流量均会经过该设备，是一台In-Line负载均衡器。 在本文中，我还将新建一台Edge Services Gateway，但不将它串联进逻辑网络，而是选择以单臂或者说旁挂模式连接到dev-app-tier逻辑交换机上，只有相关的访问流量才会经过该负载均衡器。 通过上述描述，各位可以发现，NSX提供了多种负载均衡器接入模式提供给用户使用；但是无论哪一种模式， 负载均衡都是一种“有状态的服务”；承载这类服务的Edge Services Gateway本身不能以ECMP作为高可用，只能选择HA方式；类似负载均衡的

之前一直用 edge chromium bate版本 一直不能登录 今天试了正式版 还是这样 然后百度一大堆没找到解决方案 设置兼容性为windown7 是可以的 但是 UI显示会有问题 再次打开 又不是兼容模式了(也许可以登录之后再退出兼容模式？) 不过我是这么解决的 ⬇ 1、Windows10系统下点击Edge浏览器图标，弹出“无法打开这个应用”，无法使用内置管理员账户打开Microsoft Edge”的提示。 2、在Windows10系统运行窗口中输入gpedit.msc命令，然后点击运行，打开组策略编辑器。 3、在本地组策略编辑器窗口中，点击“计算机配置”，然后找到“Windows设置”一项。 搜索 4、在Windows设置窗口，点击右侧的“安全设置”项。 5、然后在打开的窗口中找到右侧的“本地策略”项目。 6、在本地策略窗口中，找到右侧的“安全选项”一项，并双击打开该项。 7、在策略窗口中找到“用户账户控制：用于内置管理员账户的管理员批准模式”一项。 8、双击该项，在打开的属性窗口中点击“已启用”一项，最后点击确定按钮保存并退出，重新启动电脑后，设置生效，这时再打开Edge浏览器，就可以正常运行了。 搬运来自 百度知道 - 枫武士Rose轩微 来源： https://www.cnblogs.com/cjdty/p/12244460.html

Ubuntu 18.04上进行HyperLedger Fabric 1.2.0环境及链码安装、部署和测试 1、环境安装 HyperLedger Fabric 1.2.0环境的安装推荐一篇博客：https://www.jianshu.com/p/4f58e0fcb9f9 此博客写的非常详细，本人完全按照这个上面安装，但第九步出现了错误，这个错误是因为权限问题，解决方法参考这里。其余地方均未发现问题。 2、链码安装、部署和测试 1、执行./byfn.sh down关闭前面的网络。 2、进入/fabric-samples/chaincode-docker-devmode hisee@ubuntu:~/hyperledger-fabric/fabric-samples$ cd chaincode-docker-devmode/ 3、在终端1启动网络 $ docker-compose -f docker-compose-simple.yaml up 执行成功后如下： Recreating orderer ... done Recreating peer ... done Recreating cli ... done Recreating chaincode ... done Attaching to orderer, peer, cli, chaincode orderer | 2018

平时电脑上，一般会安装两个浏览器，以备不时之需，之前选择的是Chrome和Yandex,不过这个Yandex感觉打开越来越慢 今天看到微软发布了基于chromium内核的Edge浏览器，所以来尝尝鲜，小伙伴们可以去 这里 下载，试一试 不过我看，不支持Ubuntu系统，如下图： 刚才体验了一下，打开还是很快的，期待它的更好。 来源： https://www.cnblogs.com/shiwanghualuo/p/12234763.html

Hyperledger fabric1.4.0搭建环境 原创牧竹子 最后发布于2019-05-11 21:10:20 阅读数 630 收藏 展开 Hyperledger fabric1.4.0搭建环境 版本 在Ubuntu 18.04上搭建Hyperledger fabric1.4.0环境 https://www.jianshu.com/p/4f58e0fcb9f9 https://blog.csdn.net/javaexploreroooo/article/details/71157902 https://blog.csdn.net/zgljl2012/article/details/52896372 https://blog.csdn.net/songfadan/article/details/80827446 环境和工具 操作系统 ubuntu14 go 1.11.1 docker 17.06.2-ce docker-compose 1.23.1 curl组件for windows 常用的几个vagrant命令 $ vagrant init # 初始化 $ vagrant up # 启动虚拟机 $ vagrant halt # 关闭虚拟机 $ vagrant reload # 重启虚拟机 $ vagrant ssh # SSH 至虚拟机 $ vagrant suspend #

Fair Share You are given N processors and M jobs to be processed. Two processors are specified to each job. To process the job, the job should be allocated to and executed on one of the two processors for one unit of time. If K jobs are allocated to a processor, then it takes K units of time for the processor to complete the jobs. To complete all the jobs as early as possible, you should allocate the M jobs to the N processors as fair as possible. Precisely speaking, you should minimize the maximum number of jobs allocated to each processor over all processors. The quantity, minimum number of

Knowledge Isomorphism between Neural Networks论文笔记 Published in ArXiv 2019 原文地址 本片文章是利用knowledge isomorphism （知识同构性）去解释模型压缩和知识蒸馏。个人感觉，有值得肯定的地方。 Motivation 本文假设有两个神经网络A和B， x A x_{A} x A ​ 和 x B x_{B} x B ​ 表示它们在同一个task上的输出的特征。我们将其分解（disentangle）为 x A = x ^ A + ϵ A x_{A} = \hat{x}_{A} + \epsilon_{A} x A ​ = x ^ A ​ + ϵ A ​ 和 x B = x ^ B + ϵ B x_{B} = \hat{x}_{B} + \epsilon_{B} x B ​ = x ^ B ​ + ϵ B ​ 。其中， ( x ^ A , x ^ B ) (\hat{x}_{A},\hat{x}_{B}) ( x ^ A ​ , x ^ B ​ ) 表示为 x A x_{A} x A ​ 和 x B x_{B} x B ​ 的相关同构知识（corresponding isomorphic knowledge）， ( ϵ A , ϵ B ) (\epsilon_{A},\epsilon_{B}) ( ϵ