PIVX项目版本发布流程详解
前言
PIVX作为一个注重隐私保护的项目,其版本发布过程遵循严格的标准化流程。本文将详细介绍PIVX项目的完整发布流程,帮助开发者理解如何从代码准备到最终发布的各个环节。
版本发布前的准备工作
常规准备工作(适用于所有候选版本)
-
翻译更新:确保所有语言翻译文件都是最新的,这需要与翻译团队协调完成。
-
手册页更新:使用项目提供的脚本工具更新所有命令行工具的手册页。
-
版本号设置:在configure.ac配置文件中更新候选版本号(CLIENT_VERSION_RC)。
主版本/次版本发布前的特殊准备
-
版本号设置:在configure.ac中更新正式版本号,并将CLIENT_VERSION_IS_RELEASE设为true,CLIENT_VERSION_RC设为0。
-
发布说明撰写:详细记录本次版本的所有变更和重要更新。
主版本发布前的额外工作
-
种子节点更新:更新硬编码的网络种子节点列表,确保网络连接稳定性。
-
区块链大小调整:根据当前区块链的实际大小,更新QT客户端中显示的预估区块链大小。
-
链参数更新:在chainparams.cpp中更新交易数量和交易率等统计信息。
-
版本分支管理:
- 在主分支和新发布分支上更新CLIENT_VERSION_MINOR
- 在新发布分支上将CLIENT_VERSION_REVISION设为0
- 在新发布分支上将CLIENT_VERSION_IS_RELEASE设为true
构建过程详解
首次构建环境配置
-
源码目录结构:建议按照标准目录结构组织源码和构建工具。
-
依赖仓库克隆:需要获取签名仓库、分离签名仓库和构建工具仓库。
版本发布工程师的建议
-
变更日志生成:使用git shortlog命令生成两个版本间的变更摘要。
-
贡献者列表:使用git log提取版本间的所有贡献者名单。
-
版本标签:为发布版本创建带签名的git标签。
Gitian构建流程
Gitian构建系统用于创建确定性的跨平台构建包,确保不同开发者构建出的二进制文件完全一致。
-
构建环境配置:
- 设置构建签名者信息
- 指定构建版本号
- 检出对应版本的代码
-
输入文件准备:
- 确保所有依赖项版本正确
- 准备macOS SDK工具链
- 可选:预先缓存所有源码以减少网络依赖
-
多平台构建:
- Linux平台构建:生成源代码包和二进制分发包
- Windows平台构建:生成未签名的安装包
- macOS平台构建:生成未签名的磁盘映像
-
构建输出:每种平台构建完成后会生成相应的分发文件和签名文件。
签名验证过程
-
密钥管理:导入其他构建者的GPG公钥以验证他们的签名。
-
签名验证:使用gverify工具验证各平台构建包的签名是否一致。
-
签名提交:将自己的构建签名提交到签名仓库。
代码签名流程
macOS代码签名
- 将未签名的macOS构建包传输到macOS系统
- 使用开发者证书创建分离签名
- 将签名文件传回构建主机
Windows代码签名
- 解压未签名的Windows构建包
- 使用代码签名密钥创建分离签名
- 生成签名压缩包
签名提交与合并
- 将分离签名提交到专用仓库
- 等待足够数量的签名确认(通常需要3个一致签名)
最终发布准备
签名构建包生成
- macOS签名包:使用收集到的签名创建最终的签名dmg文件
- Windows签名包:生成带签名的exe安装程序
发布文件准备
- 校验和文件:为所有发布文件生成SHA256校验和
- 签名校验和:使用GPG对校验和文件进行签名
- 文件筛选:仅包含最终用户需要的文件,排除调试符号文件
发布与公告
- 文件上传:将所有发布文件上传到版本发布页面
- 社区公告:在相关论坛和社交平台发布版本更新消息
- 文档归档:将发布说明归档到项目文档中
- 版本庆祝:完成发布流程后,别忘了庆祝团队的辛勤工作!
结语
PIVX项目的发布流程体现了对代码质量和安全性的高度重视。通过严格的构建验证和多签名机制,确保了每个发布版本的可靠性和一致性。理解这一流程不仅有助于项目维护者规范操作,也能让社区成员更加信任项目的发布质量。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
yuanrongopenYuanrong runtime:openYuanrong 多语言运行时提供函数分布式编程,支持 Python、Java、C++ 语言,实现类单机编程高性能分布式运行。Go051
pc-uishopTNT开源商城系统使用java语言开发,基于SpringBoot架构体系构建的一套b2b2c商城,商城是满足集平台自营和多商户入驻于一体的多商户运营服务系统。包含PC 端、手机端(H5\APP\小程序),系统架构以及实现案例中应满足和未来可能出现的业务系统进行对接。Vue00
ebook-to-mindmapepub、pdf 拆书 AI 总结TSX01