Hyperledger Fabric 1.2 Documentation
61:d6: 08:67:b0:15:c3:c7:99:46:61:63:0a:10:a6:42:6a: b0:af:14:0c:c0:e2:5b:b4:a1:c3:f0:07:7e:5b:7c: c4:b2:95:13:95:81:4b:6a:b9:e3:87:a4:f3:2c:7c: ae:00:91:9e:32 ASN1 OID: prime256v1 NIST CURVE: P-256 X509v3 REMOTE HEAD:refs/for/master/SOMETOPIC After you get reviewers’ feedback, there are changes in c3 and c4 that must be fixed. If the fix requires rebasing, rebasing changes the commit Ids, see the rebasing0 码力 | 335 页 | 4.48 MB | 1 年前3PaddleDTX 1.1.0 中文文档
客户端工具 操作XuperDB 操作Distributed AI 案例应用-线性回归算法测试 案例简介 测试脚本说明 上传样本文件 训练任务 预测任务 模型评估 案例应用-逻辑回归算法测试 案例简介 测试脚本说明 上传样本文件 训练任务 预测任务 模型评估 系统详解 部署架构 计算需求方(Requester) 任务执行节点(Executor Node) 数据持有节点(DataOwner Node) Node) 存储节点(Storage Node) 区块链节点(Blockchain Node) Distributed AI 服务组件 多方安全计算框架 可信联邦学习 模型评估 动态模型评估 接口与消息定义 配置说明 命令行工具 XuperDB 背景和目标 特点和优势 架构设计 功能介绍 如何使用 Crypto 数据隐私保护 机器学习算法 纵向联邦学习 团队 我们的团队 参与开发 参与开发&测试 保证多方数据联合建模的全链路可信 架构概览 PaddleDTX由多方安全计算网络、去中心化存储网络、区块链网络构建而成。 1.1 多方安全计算网络 有预测需求的一方为计算需求节点。可获取样本数据进行模型训练和预测的一 方为任务执行节点,多个任务执行节点组成一个SMPC(多方安全计算)网 络。计算需求节点将任务发布到区块链网络,任务执行节点确认后执行任务。 数据持有节点对任务执行节点的计算数据做信任背书。0 码力 | 57 页 | 1.38 MB | 1 年前3PaddleDTX 1.1.0 中文文档
由多方安全计算网络、去中心化存储网络、区块链网络构建而成。 1 PaddleDTX Documentation 1.2.1 1.1 多方安全计算网络 有预测需求的一方为计算需求节点。可获取样本数据进行模型训练和预测的一方为任务执行节点,多个任务 执行节点组成一个 SMPC(多方安全计算)网络。计算需求节点将任务发布到区块链网络,任务执行节点确 认后执行任务。数据持有节点对任务执行节点的计算数据做信任背书。 的相关概念,帮助您初步认识系统,了解其基本运行机制,方便后续进一步阅读。 2.1 节点和网络 PaddleDTX 中有五类节点: • 计算需求节点(Requester)有训练模型和预测需求。 • 任务执行节点(Executor)拥有使用数据的权限,参与多方安全计算,进行模型训练和数据预测。 • 数据持有节点(DataOwner)是数据的归属方,有存储数据的需求。 • 存储节点(Storage Nodes)有丰富的闲置的存储资源,可以提供存储服务。 的任务广播、节点的去中心化治理、副本保持证明机制都基于智能合约。 2.3 任务 任务,是您使用 PaddleDTX 时用到的最基本概念。 PaddleDTX 中有两类任务: • 训练任务以通过训练得到模型为目标; • 预测任务以预测数据的目标值为目标。 任务由计算需求节点发布到区块链网络,由数据持有节点确认数据使用权,由任务执行节点最终执行。 2.4 算法 PaddleDTX 中的算法,一般0 码力 | 65 页 | 687.09 KB | 1 年前3PaddleDTX 1.0.0 中文文档
客户端工具 操作XuperDB 操作Distributed AI 案例应用-线性回归算法测试 案例简介 测试脚本说明 上传样本文件 训练任务 预测任务 模型评估 案例应用-逻辑回归算法测试 案例简介 测试脚本说明 上传样本文件 训练任务 预测任务 模型评估 系统详解 部署架构 计算需求方(Requester) 任务执行节点(Executor Node) 数据持有节点(DataOwner Node) 保证多方数据联合建模的全链路可信 架构概览 PaddleDTX由多方安全计算网络、去中心化存储网络、区块链网络构建而成。 1.1 多方安全计算网络 有预测需求的一方为计算需求节点。可获取样本数据进行模型训练和预测的一 方为任务执行节点,多个任务执行节点组成一个SMPC(多方安全计算)网 络。计算需求节点将任务发布到区块链网络,任务执行节点确认后执行任务。 数据持有节点对任务执行节点的计算数据做信任背书。 初步认识系统,了解其基本运行 机制,方便后续进一步阅读。 节点和网络 PaddleDTX中有五类节点: 计算需求节点(Requester)有训练模型和预测需求。 任务执行节点(Executor)拥有使用数据的权限,参与多方安全计算,进 行模型训练和数据预测。 数据持有节点(DataOwner)是数据的归属方,有存储数据的需求。 存储节点(Storage Nodes)有丰富的闲置的存储资源,可以提供存储服0 码力 | 53 页 | 1.36 MB | 1 年前3PaddleDTX 1.0.0 中文文档
由多方安全计算网络、去中心化存储网络、区块链网络构建而成。 1 PaddleDTX Documentation 1.2.1 1.1 多方安全计算网络 有预测需求的一方为计算需求节点。可获取样本数据进行模型训练和预测的一方为任务执行节点,多个任务 执行节点组成一个 SMPC(多方安全计算)网络。计算需求节点将任务发布到区块链网络,任务执行节点确 认后执行任务。数据持有节点对任务执行节点的计算数据做信任背书。 的相关概念,帮助您初步认识系统,了解其基本运行机制,方便后续进一步阅读。 2.1 节点和网络 PaddleDTX 中有五类节点: • 计算需求节点(Requester)有训练模型和预测需求。 • 任务执行节点(Executor)拥有使用数据的权限,参与多方安全计算,进行模型训练和数据预测。 • 数据持有节点(DataOwner)是数据的归属方,有存储数据的需求。 • 存储节点(Storage Nodes)有丰富的闲置的存储资源,可以提供存储服务。 的任务广播、节点的去中心化治理、副本保持证明机制都基于智能合约。 2.3 任务 任务,是您使用 PaddleDTX 时用到的最基本概念。 PaddleDTX 中有两类任务: • 训练任务以通过训练得到模型为目标; • 预测任务以预测数据的目标值为目标。 任务由计算需求节点发布到区块链网络,由数据持有节点确认数据使用权,由任务执行节点最终执行。 2.4 算法 PaddleDTX 中的算法,一般0 码力 | 57 页 | 624.94 KB | 1 年前3Hyperledger Fabric 1.2 Documentation
a:10:a6:42:6a: b0:af:14:0c:c0:e2:5b:b4:a1:c3:f0:07:7e:5b:7c: c4:b2:95:13:95:81:4b:6a:b9:e3:87:a4:f3:2c:7c: ae:00:91:9e:32 ASN1 OID: REMOTE HEAD:refs/for/master/SOMETOPIC After you get reviewers’ feedback, there are changes in c3 and c4 that must be fixed. If the fix requires rebasing, rebasing changes the commit Ids, see the rebasing0 码力 | 497 页 | 6.59 MB | 1 年前3百度超级链 XuperChain 3.7 中文文档
3.2. WASM简介 3.3. WASM字节码编译加载流程 3.4. 语言运行环境 3.5. XuperBridge对接 3.6. 资源消耗统计 4. 账号权限控制模型 4.1. 背景 4.2. 名词解释 4.3. 模型简介 4.4. 实现功能 4.5. 系统设计 5. 超级链p2p网络 5.1. p2p网络概述 5.2. 超级链p2p网络 6. 身份认证 6.1. 背景 6.2. 在超级链中使用Single或PoW共识 13.4. 关键技术 14. 超级链监管机制 14.1. 监管机制概述 14.2. 监管机制使用说明 15. 多盘散列 15.1. 背景 15.2. LevelDB数据模型分析 15.3. 核心改造点 15.4. 使用方式 15.5. 扩容问题 15.6. 实验 16. 平行链与群组 16.1. 背景 16.2. 术语 16.3. 架构 16.4. 设计思路 17 and tables 索引 模块索引 搜索页面 1. 简介 XuperChain是超级链体系下的第一个开源项目,是构建超级联盟网络的底层方 案。 其主要特点是高性能,通过原创的XuperModel模型,真正实现了智能合约的并 行执行和验证,通过自研的WASM虚拟机,做到了指令集级别的极致优化。 在架构方面,其可插拔、插件化的设计使得用户可以方便选择适合自己业务场 景的解决方案,通过独有的Xup0 码力 | 270 页 | 24.86 MB | 1 年前3百度超级链 XuperChain 3.12-a中文文档
概览 超级链概览 核心优势 应用场景 接下来 超级链概览 XuperChain是超级链体系下的第一个开源项目,是构建超级联盟网络的底层 方案。 其主要特点是高性能,通过原创的XuperModel模型,真正实现了智能合约的 并行执行和验证,通过自研的WASM虚拟机,做到了指令集级别的极致优 化。 在架构方面,其可插拔、插件化的设计使得用户可以方便选择适合自己业务 场景的解决方案,通过独有的Xu 基于椭圆曲线算法的公私钥加密和签名体系; 权限模型 实现一个去中心化,区块链内置的合约账号权限系统。特点如下: 1. 支持多种权限模型,比如背书数、背书率、AK集合、CA鉴权、社区治 理等; 2. 支持完善的账号权限管理,比如账号的创建、添加和删除AK、设置AK 权重、权限模型; 3. 支持设置合约调用权限,添加和删除AK、设置AK权重、权限模型; 性能 交易处理速度:达到9万TPS utxo资源 打到账号下,通过消耗账号的utxo资源创建合约,验证的逻 辑需要走账号的ACL控制 合约Method权限模型管理 智能合约:超级链中的一个具体的合约,属于某个账号 账号所属人员允许在账号内部署合约 账号所属人员可以定义合约管理的权限模型 设置合约方法的权限模型,合约内有一个权限表,记录:{ contract.method,permission_model} 合约命名规则:长度0 码力 | 336 页 | 12.62 MB | 1 年前3百度超级链 XuperChain 3.12-c 中文文档
概览 超级链概览 核心优势 应用场景 接下来 超级链概览 XuperChain是超级链体系下的第一个开源项目,是构建超级联盟网络的底层 方案。 其主要特点是高性能,通过原创的XuperModel模型,真正实现了智能合约的 并行执行和验证,通过自研的WASM虚拟机,做到了指令集级别的极致优 化。 在架构方面,其可插拔、插件化的设计使得用户可以方便选择适合自己业务 场景的解决方案,通过独有的Xu 基于椭圆曲线算法的公私钥加密和签名体系; 权限模型 实现一个去中心化,区块链内置的合约账号权限系统。特点如下: 1. 支持多种权限模型,比如背书数、背书率、AK集合、CA鉴权、社区治 理等; 2. 支持完善的账号权限管理,比如账号的创建、添加和删除AK、设置AK 权重、权限模型; 3. 支持设置合约调用权限,添加和删除AK、设置AK权重、权限模型; 性能 交易处理速度:达到9万TPS utxo资源 打到账号下,通过消耗账号的utxo资源创建合约,验证的逻 辑需要走账号的ACL控制 合约Method权限模型管理 智能合约:超级链中的一个具体的合约,属于某个账号 账号所属人员允许在账号内部署合约 账号所属人员可以定义合约管理的权限模型 设置合约方法的权限模型,合约内有一个权限表,记录:{ contract.method,permission_model} 合约命名规则:长度0 码力 | 336 页 | 12.62 MB | 1 年前3百度超级链 XuperChain 3.12 中文文档
概览 超级链概览 核心优势 应用场景 接下来 超级链概览 XuperChain是超级链体系下的第一个开源项目,是构建超级联盟网络的底层 方案。 其主要特点是高性能,通过原创的XuperModel模型,真正实现了智能合约的 并行执行和验证,通过自研的WASM虚拟机,做到了指令集级别的极致优 化。 在架构方面,其可插拔、插件化的设计使得用户可以方便选择适合自己业务 场景的解决方案,通过独有的Xu 基于椭圆曲线算法的公私钥加密和签名体系; 权限模型 实现一个去中心化,区块链内置的合约账号权限系统。特点如下: 1. 支持多种权限模型,比如背书数、背书率、AK集合、CA鉴权、社区治 理等; 2. 支持完善的账号权限管理,比如账号的创建、添加和删除AK、设置AK 权重、权限模型; 3. 支持设置合约调用权限,添加和删除AK、设置AK权重、权限模型; 性能 交易处理速度:达到9万TPS utxo资源 打到账号下,通过消耗账号的utxo资源创建合约,验证的逻 辑需要走账号的ACL控制 合约Method权限模型管理 智能合约:超级链中的一个具体的合约,属于某个账号 账号所属人员允许在账号内部署合约 账号所属人员可以定义合约管理的权限模型 设置合约方法的权限模型,合约内有一个权限表,记录:{ contract.method,permission_model} 合约命名规则:长度0 码力 | 336 页 | 12.62 MB | 1 年前3
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