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RAFT系统

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简介:
RAFT是分布式系统中一种用于实现领导者选举和状态同步的共识算法,结合了R君、A君、F君及两份日志的优点。 该存储库包含本段落的源代码:ECCV 2020扎卡里·泰德(Jachary Teed)和贾登(Jia Deng)。要求该代码已通过PyTorch 1.6和Cuda 10.1进行了测试。 安装步骤如下: ``` conda create --name raft conda activate raft conda install pytorch=1.6.0 torchvision=0.7.0 cudatoolkit=10.1 matplotlib tensorboard scipy opencv -c pytorch ``` 演示版可以通过运行以下命令下载预训练的模型并使用: ``` ./download_models.sh 或者手动从源处下载。 python demo.py --model=models/raft-things.pth --path=demo-frames ``` 所需数据:要评估或训练RAFT,您需要相应的数据。

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  • RAFT
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    RAFT是分布式系统中一种用于实现领导者选举和状态同步的共识算法,结合了R君、A君、F君及两份日志的优点。 该存储库包含本段落的源代码:ECCV 2020扎卡里·泰德(Jachary Teed)和贾登(Jia Deng)。要求该代码已通过PyTorch 1.6和Cuda 10.1进行了测试。 安装步骤如下: ``` conda create --name raft conda activate raft conda install pytorch=1.6.0 torchvision=0.7.0 cudatoolkit=10.1 matplotlib tensorboard scipy opencv -c pytorch ``` 演示版可以通过运行以下命令下载预训练的模型并使用: ``` ./download_models.sh 或者手动从源处下载。 python demo.py --model=models/raft-things.pth --path=demo-frames ``` 所需数据:要评估或训练RAFT,您需要相应的数据。
  • raft-multi.zip
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    Raft-Multi 是一个实现分布式一致性算法 Raft 的多节点模拟工具包,便于研究和教学用途,支持用户自定义网络环境与故障注入。 使用Hyperledger Fabric v2.3.1构建了一个单机环境下的Raft集群,包含三个orderer节点,并设置了两个组织以及三个peer节点。配置文件参考了fabric-samples中的test-network示例。
  • BW-Raft:实现Raft分布式共识协议及拜占庭容错扩展版BW-Raft
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    简介:本文介绍了BW-Raft,一种融合了经典Raft分布式一致性算法与拜占庭容错机制的创新协议。通过此协议,系统不仅保持了Raft算法易于理解和实现的优点,还增强了在存在恶意节点环境下的容错能力和安全性。 BW筏实现了分布式共识协议Raft及其扩展版本BW-Raft(支持拜占庭容错)。
  • RAFT-Stereo-Realtime ONNX Model
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    RAFT-Stereo-Realtime ONNX Model是一种基于ONNX框架实现的实时立体视觉模型,适用于深度学习中的实时应用场景。 RAFT-Stereo的实时权重由官方提供的pth模型转换而来,并经过验证确认可用。 RAFT-Stereo的优势在于早期双目深度估计研究主要集中在特征匹配与正则化两个关键部分,主流方法是使用3D卷积神经网络计算代价体,但这种方法成本较高且难以处理高分辨率图像。相比之下,光流问题通常采用迭代精化的方法来解决。尽管光流和矫正立体镜头在技术上紧密相关,但用于这两个任务的神经网络结构却有很大差异。 RAFT-Stereo是一种新型的双视立体架构体系,它利用了RAFT特有的3D体积与迭代细化法,并仅使用2D卷积以及一个轻量级的成本体。相比之前的立体网络模型,RAFT-Stereo具有更好的泛化能力且不需要复杂的损失项,在KITTI、ETH3D和Middlebury等真实数据集上表现出色并具备更强的跨数据集泛化性能。 该模型基于RAFT光流估计网络改进而来,通过多级卷积GRU模块传播全局信息。其结构包括特征提取、相关性匹配代价体构建及多层级更新策略,在不同尺度优化视差估计的同时增强了对弱纹理区域的适应性。实验结果表明,此方法在立体匹配任务中取得了良好的效果。
  • TuringKV:采用Raft协议的分布式存储实现
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    TuringKV是一款基于Raft一致性算法设计的高效、可靠的分布式键值存储系统,旨在提供高可用性和强一致性保证,适用于大规模数据存储场景。 TuringKV是一个基于Raft一致性算法的分布式键值存储系统,使用LevelDB作为存储引擎。其架构包括代理人(代理)负责将客户端请求分发到特定的Raft组,并记录密钥路由信息;接收ZooKeeper实现服务发现功能。每个物理节点可以同时运行多个不同群组的Raft进程团体,默认为3副本配置。 TuringKV实现了LevelDB作为存储引擎,未来计划支持RocksDB以提供更灵活的选择和性能优化。开发人员可以通过编译脚本进行单机测试,在raft-kv根目录执行`sh build.sh`来构建项目,并使用`sh run.sh`启动系统。通过HTTP请求可以设置或获取键值数据。 例如: - 设置一个键的值:发送POST请求至leader节点,URL格式为http://leader地址:leader api端口/keys/some-key/ 请求头中需包含Content-Type: application/json 请求体内容如下:{value: some-value} - 获取某个密钥值的操作方式与此类似。
  • Raft-Easy:简单易用且便于测试的Java Raft实现
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    Raft-Easy是一款专为Java环境设计的简易Raft一致性算法实现工具,其简洁的设计和强大的可测试性使其成为学习与应用Raft协议的理想选择。 一个易于使用且可测试的 Java Raft 实现。
  • C++中Raft共识算法的实现(第十一部分): cpp-raft
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    本文为《C++中Raft共识算法的实现》系列文章的第十一部分,专注于介绍cpp-raft项目的进展和细节,深入探讨Raft算法在C++环境下的具体实践。 Craft.io是什么?它是一个Raft Consensus协议的C语言实现,并采用BSD许可。关于其工作原理,请参阅raft.h文件中的完整文档。该项目不包含网络功能的实现,开发者需要自行完成所有管道的工作。目前的做法是:在 raft_cbs_t 中实现所有的回调函数;以及使用相应的消息结构调用相关函数。 项目没有依赖项,但测试时可能需要用到它们。要构建项目,请运行命令 $make 。为了进一步改进该项目,可以考虑增加成员变动日志压缩功能,并进行更多场景的测试(例如更广泛的网络分区情况)。
  • 基于Raft算法的分布式键值存储的实现.zip
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    本项目基于Raft一致性算法设计并实现了高效的分布式键值存储系统,确保数据在多个节点间的可靠存储与快速访问。 项目简介: 本项目是一个基于Raft算法的分布式键值存储系统,旨在提供高可用性、强一致性的数据存储服务。通过Raft算法确保数据在分布式环境中的可靠复制和一致性,系统能够处理节点故障并自动进行领导者选举和日志复制。 项目的特性和功能如下: 1. Raft算法实现 实现了Raft算法的核心逻辑,包括领导者选举、日志复制及成员变更。 提供了节点状态管理,支持Follower、Candidate和Leader三种角色。 2. 日志管理 实现了日志的追加、复制和提交功能。 提供了日志条目的序列化与反序列化机制。 3. 节点管理 实现了节点组的管理,支持节点的添加、删除及状态重置。 提供了节点ID生成和管理机制。 4. RPC通信 基于Netty实现RPC通信框架,支持节点间的消息传递。
  • Paxos和Raft的分布式理论
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    本文章探讨了Paxos和Raft两种主流分布式一致性算法的原理与应用,分析其在构建可靠分布式系统中的作用及优缺点。适合深入理解分布式系统设计的技术人员阅读。 Paxos算法是解决分布式系统一致性问题的一种方法。在所有的一致性算法中,只有Paxos被广泛认为是最重要且最基础的,其他的则被认为是简化或变种版本。然而,尽管它的重要性不言而喻,但其复杂性和理解难度也相当高。 该算法的核心在于如何确保在一个分布式环境中达成一致的状态。为了实现这一目标,在讨论具体问题时都会围绕一致性进行探讨。 在Paxos机制中存在几个关键的角色和术语: - proposer(提案者):它可以提出一个新的提议。 - acceptor(接受者):它有权决定是否批准一个特定的提案。 - learner(学习者):这个角色不参与到实际的决策过程中,但会在某个提案被选定后知晓结果。 Paxos算法的设计和实现主要围绕这些组件及其之间的交互进行。