Advertisement

raft-multi.zip

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
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。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • raft-multi.zip
    优质
    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。
     
  • RAFT系统
    优质
    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。
     
  • BW-Raft：实现Raft分布式共识协议及拜占庭容错扩展版BW-Raft
    优质
    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
    优质
    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。
     
  • Raft-Easy：简单易用且便于测试的Java Raft实现
    优质
    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
    优质
    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）。
     
  • Paxos和Raft的分布式理论
    优质
    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。
     
  • 全面介绍Paxos与Raft算法
    优质
    本课程深入浅出地讲解分布式系统中的两大经典一致性算法——Paxos和Raft。通过对比分析，帮助学习者理解其原理、应用场景及各自的优缺点。 本段落对Paxos和Raft算法进行了综合介绍。