Stacks-Core 开源项目安装与使用指南
2024-08-10 11:39:42作者:董宙帆
目录结构与功能简介
在下载并解压或克隆了 stacks-network/stacks-core 仓库之后, 您将看到以下主要目录及其各自的作用:
- bin: 包含可执行程序以及编译后的二进制文件.
- cmd: 存储命令行工具, 如启动节点、构建区块等的代码.
- config: 配置文件所在目录, 控制节点的各种行为(如网络参数、日志级别).
- internal: 内部包用于实现核心逻辑, 不建议外部调用.
- pkg: 核心业务包集合, 提供区块链操作的核心功能, 如交易处理、共识算法.
- scripts: 自动化脚本集合, 常见于环境搭建、测试、部署过程.
- tests: 单元测试和集成测试代码存放位置.
启动文件说明
启动脚本路径
在 stacks-network/stacks-core 中, 主要通过位于 bin 目录下的 stacks-node 来启动整个 Stacks 节点. 它可以运行为主网、测试网或者本地开发网络模式.
示例命令:
-
启动主网节点
./bin/stacks-node --network=mainnet -
启动测试网节点
./bin/stacks-node --network=testnet -
启动开发网络节点
./bin/stacks-node --network=devnet
执行流程
当您通过 ./bin/stacks-node 进行 Stacks 节点的启动时, 程序首先会读取指定目录下的配置文件(config/node.conf)来初始化运行环境, 设置好各种参数如监听端口、数据存储路径等; 接下来便进入同步区块和处理交易的阶段, 在这里会涉及到共识机制的运行以及其他节点交互的过程.
配置文件解析
在 Stacks 的默认配置中, 最关键的是 node.conf, 它控制着节点的行为方式包括但不限于网络设置、数据库选项与安全策略. 下面是一些核心设置项示例:
- [db]: 数据库相关配置, 其中
path字段指定了数据文件保存的位置. - [p2p]: 对等网络配置, 包括连接远程节点的信息(
bootstrap_nodes, 可以列出多个地址), 端口号(listen_port)和允许的最大外连数量(max_peers). - [rpc]: 远程过程调用接口配置, 允许其他应用程序与 Stacks 节点进行交互, 设定监听地址(
rpc_bind)和端口(rpc_port).
更改配置指南
如果您希望修改这些默认值, 应该编辑对应环境中(node.conf文件)具体参数, 或者采用命令行覆盖的方式传递新的值给启动脚本, 使用--<option>=value 的语法添加额外参数即可.
以上就是关于 stacks-network/stacks-core 项目的目录结构、启动文件和配置文件的详细介绍, 我们希望通过这个教程帮助开发者快速上手此开源项目并参与到区块链生态的建设中去! 如果还有疑问或想了解更多细节, 建议参考官方文档和社区讨论区获取最新信息.
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
最新内容推荐
JDK 8u381 Windows x64 安装包:企业级Java开发环境的完美选择 全球36个生物多样性热点地区KML矢量图资源详解与应用指南 PANTONE潘通AI色板库:设计师必备的色彩管理利器 Launch4j中文版:Java应用程序打包成EXE的终极解决方案 CS1237半桥称重解决方案:高精度24位ADC称重模块完全指南 Windows Server 2016 .NET Framework 3.5 SXS文件下载与安装完整指南 Jetson TX2开发板官方资源完全指南:从入门到精通 Photoshop作业资源文件下载指南:全面提升设计学习效率的必备素材库 WebVideoDownloader:高效网页视频抓取工具全面使用指南 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
192
212
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
649
270
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
297
111
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
384
3.69 K
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
128
857
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
243
316
本项目是CANN提供的是一款高效、可靠的Transformer加速库,基于华为Ascend AI处理器,提供Transformer定制化场景的高性能融合算子。
C++
66
96
暂无简介
Dart
632
143