Goerli 测试网配置项目教程
2025-04-16 03:16:27作者:蔡怀权
1. 项目目录结构及介绍
Goerli 项目是一个基于 Ethereum 的测试网配置项目,其目录结构如下:
eth-clients/
├── assets/
│ └── ... (资产文件,如图片、配置文件等)
├── goerli/
│ └── ... (Goerli 执行层配置文件)
├── prater/
│ └── ... (Prater 共识层配置文件)
├── LICENSE
└── README.md
assets/:包含项目所需的静态资源文件。goerli/:包含 Goerli 执行层的配置文件和相关资源。prater/:包含 Prater 共识层的配置文件和相关资源。LICENSE:项目的开源许可证文件。README.md:项目的说明文档。
2. 项目的启动文件介绍
项目的启动文件通常位于项目的根目录或特定的子目录中。在 Goerli 项目中,具体的启动文件没有在提供的信息中明确指出,但通常包括以下部分:
genesis.json:创世纪文件,定义了测试网的初始状态。bootnodes.json:引导节点文件,包含了测试网中已知节点的信息。
这些文件通常由 Ethereum 客户端(如 Geth、Nethermind、Hyperledger Besu 等)在启动时使用。
3. 项目的配置文件介绍
Goerli 测试网的配置文件包含了网络的各项参数和设置,以下是一些主要配置文件的介绍:
genesis.json:创世纪文件,包含了测试网的初始配置信息,如网络 ID、创世纪哈希、共识引擎配置等。config.toml:配置文件,定义了节点的运行参数,如网络参数、节点标识、数据库位置、日志级别等。validator_keys.json:验证者密钥文件,包含了验证者的公私钥对。
这些配置文件确保了测试网的正常运行和节点之间的一致性。
请注意,具体配置文件的内容和格式可能会根据项目的更新和版本变化,因此在实际使用中应参考项目最新的官方文档。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。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
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
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
532
3.74 K
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
336
177
Ascend Extension for PyTorch
Python
339
402
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
302
355
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++
886
596
暂无简介
Dart
770
191
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
114
140
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
12
1
openJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力
TSX
986
247