HoneyBadgerBFT 项目启动与配置教程
2025-05-23 02:21:20作者:余洋婵Anita
1. 项目目录结构及介绍
HoneyBadgerBFT 项目目录结构如下:
HoneyBadgerBFT/
├── commoncoin/
│ ├── __init__.py
│ ├── generate_keys.py
├── core/
│ ├── __init__.py
│ ├── honeybadgerbft.py
├── docker/
│ ├── Dockerfile
├── ec2/
│ ├── utility.py
├── ecdsa/
│ ├── __init__.py
│ ├── generate_keys_ecdsa.py
├── plots/
├── test/
│ ├── __init__.py
│ ├── honest_party_test.py
├── threshenc/
│ ├── __init__.py
│ ├── generate_keys.py
├── tools/
├── utils/
├── .gitignore
├── CRAPL-LICENSE.txt
├── README.md
├── __init__.py
commoncoin/: 包含用于生成阈值签名密钥的文件。core/: 核心代码,实现了 HoneyBadgerBFT 协议。docker/: 包含用于构建 Docker 镜像的 Dockerfile。ec2/: 包含用于在 Amazon EC2 上部署实验的脚本。ecdsa/: 包含用于生成 ECDSA 密钥的文件。plots/: 用于生成图表的数据和脚本。test/: 包含测试脚本,用于验证协议的正确性。threshenc/: 包含用于生成阈值加密密钥的文件。tools/: 包含一些辅助工具脚本。utils/: 包含一些实用函数的模块。.gitignore: 指定 Git 忽略的文件和目录。CRAPL-LICENSE.txt: 项目的许可证文件。README.md: 项目说明文件。__init__.py: 初始化 Python 包。
2. 项目的启动文件介绍
项目的启动主要通过 test/honest_party_test.py 脚本进行。该脚本用于启动一个诚实的 HoneyBadgerBFT 节点,并参与共识过程。
启动脚本的基本命令如下:
python -m HoneyBadgerBFT.test.honest_party_test -k thsigN_t.keys -e ecdsa.keys -b B -n N -t t -c thencN_t.keys
其中:
-k thsigN_t.keys: 指定阈值签名密钥文件。-e ecdsa.keys: 指定 ECDSA 密钥文件。-b B: 指定每个区块最多提交的交易数。-n N: 指定参与节点的总数。-t t: 指定容错参数。-c thencN_t.keys: 指定阈值加密密钥文件。
3. 项目的配置文件介绍
项目的配置主要通过修改启动命令中的参数进行。以下是一些主要的配置参数:
N: 参与节点的总数。t: 容错参数,通常设置为N/4。B: 每个区块最多提交的交易数,默认为N log N。
这些参数可以在启动脚本中通过命令行参数进行配置。此外,项目还支持在 Amazon EC2 上部署实验,配置 EC2 实验的参数可以在 ec2/utility.py 脚本中设置。
在配置项目时,需要确保所有的密钥文件正确生成,并且放置在正确的位置。同时,确保所有的依赖项已正确安装。
登录后查看全文
热门项目推荐
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C098
baihu-dataset异构数据集“白虎”正式开源——首批开放10w+条真实机器人动作数据,构建具身智能标准化训练基座。00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python058
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
AgentCPM-Explore没有万亿参数的算力堆砌,没有百万级数据的暴力灌入,清华大学自然语言处理实验室、中国人民大学、面壁智能与 OpenBMB 开源社区联合研发的 AgentCPM-Explore 智能体模型基于仅 4B 参数的模型,在深度探索类任务上取得同尺寸模型 SOTA、越级赶上甚至超越 8B 级 SOTA 模型、比肩部分 30B 级以上和闭源大模型的效果,真正让大模型的长程任务处理能力有望部署于端侧。Jinja00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
477
3.56 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
287
340
暂无简介
Dart
728
175
Ascend Extension for PyTorch
Python
287
320
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++
849
446
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
233
98
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
10
1
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
450
180
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.28 K
704