项目周报 | Ares Protocol重构get_price逻辑,解耦数据库

AresProtocol周报:新年活动&链上开发进展

亲爱的Ares爱好者们,圣诞节快乐~ 欢迎锁定「波卡生态项目 Ares Protocol Weekly Update」。

Ares Protocol 官方社区推出了新年豪礼大放送活动,总价值将超50,000 美金,目前已经进入尾声。它将在12月31日19:00(北京时间)正式结束,赶紧参与赢取新年大奖吧!

技术上来看,我们正在紧锣密鼓地准备第二阶段的节点测试。gladios的界面介绍及第二波任务即将来袭,对此感兴趣的Aresians可以做好准备。

在这里,我们将及时更新关于Ares的一切!

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本周开发进程

Ares-chain

ares-chain、ares-pos 两个链上仓库拆分为两个Runtime(gladios、pioneer)其中pioneer为测试链,实现测试与线上开发的分离。
开发ares-oracle错误日志记录功能,用于记录可能出错的数据请求,并部署分离版本 v1.1.1 (Runtime version 102)。
升级httpErrTraceLog存储结构后,编写数据 migrations 脚本,升级存储结构,并更新链上runtime为103版本。
众贷相关结构读取的脚本测试,跟进Reorg on和提名人问题。

AresScan浏览器

修改扫块程序(harvester):

修复启动sequencer出错后数据库的session没有回滚
修改读取storage的错误
增加对technical committee成员的初始化
增加扫块程序对多线程的支持
增加对transfer交易的统计
对ares-chain升级后,type.json重新适配
修复treasury地址不能正常更新余额的问题

explorer-api:

增加统计链上数据的接口

explorer-gui:

修改编译以及部署的流程
页面样式修改和新增数据接口

报价程序

修改 getUpdatePriceHistory 接口,增加t_update_price_history 表记录信息
重构 get_price 项目,抽取业务逻辑和解耦数据库
增加接入从kucoin获取数据
增加repository层的单元测试

报价系统UI

添加首页状态接口
修改heartbeat bug
修改data request数据展示样式
修改新页面打开错误和首页数据刷新

链上价格预测UI

完成页面编写
添加多语言配置
添加页面路由跳转逻辑

其他更新

官网添加圣诞动画和mars修改
添加faucet水龙头,新增对telegram的支持

本周市场&社群

「Ares Protocol 官方社区新年活动」

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Ares Protocol官方社区的新年活动正在持续进行中,总价值高达5万美金。我们在12月25日,已经抽取50%参与活动的幸运用户进行奖励投放。

12.25-12.31参与的用户,将进行第二轮的抽奖活动。我们将于元旦后一个工作日,进行第二轮奖励的发放。目前活动正在火热的进行中,期待您的参与!详情请见https://twitter.com/AresProtocolLab/status/1471132949470842884

社交媒体持续增长

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目前项目Twitter有 31.9K 人订阅、微信公众号共 1.1K 人订阅、Medium粉丝量为 2.4K 。社区总人数稳定在45K 人。 这周新增阿拉伯语社群,欢迎社区经理 Anas Othman 的加入👏与此同时,亚美尼亚社群人数增长300+,感谢社区经理 Arpiar、Քեթրին的努力!

插槽竞拍持续进行中

Mars

Kusama第四次插槽竞拍进行中,Ares Protocol 的先行网 Mars 持续进行插槽竞拍,序号为2008。可以点击这里,了解Mars的竞拍策略及众贷操作。同时,Mars官网也开辟了“Join The Crowdloan ”通道,可以更快的为项目进行众贷。

Ares

Ares参与了Polkadot插槽竞拍第二轮,序号为2028,名称为 Ares Odyssey。相关的DOT竞拍规则即将在官网公布,期待您持续为 Ares 的插槽竞拍贡献DOT!

Trojan &iliad 质押挖矿

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Ares Trojan 质押挖矿持续进行中,它是基于以太坊网络的质押挖矿。本周,60天定期产品获得 16,490,019 ARES,较上周持平;120天定期产品获得 7,365,916 ARES,较上周减少了33,312 ARES;180天定期产品获得了14,776,495 ARES,较之前上涨了387,317 ARES的质押量。活期质押量也稳定在 28,252,240 ARES,APY稳定在27%。

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本周Ares iliad 活期质押量为 2,221,526 ARES,APY为49%。60天定期产品获得 2,162,500 ARES,相较于上周持平;120天定期产品获得 534,373 ARES,与上周相比增加 1,900 ARES;180天定期产品获得 7,890,686 ARES,相较于上周更是增加了 1,171,561 ARES的质押量。

这周的Weekly Update就到这里,我们下周见!

Ares Protocol China

Ares Protocol 是一个去中心化跨链预言机平台,真正实现了数据链上验证的全新一代跨链预言机服务协议,并首创为数据使用者因使用预言机数据遭受业务损失时开辟补偿通道。

Ares Protocol是基于Substrate框架开发,支持混合Babe和链下工作机的随机安全预言机解决方案,融合波卡最新的链上治理,将Optimistic Rollup挑战模型带入预言机领域,支持Ink合约生态,给DeFi开发者带来更加优质的预言机服务。

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<think>我们正在解决用户关于conda安装OpenCV时依赖包解析的问题。用户希望了解安装过程中的依赖包解析和环境解决过程。根据引用[1]和引用[2],用户提供了两种安装OpenCV的方法,但我们需要关注的是conda安装方式(引用[1])。在conda中,当我们执行安装命令时,conda会解析依赖关系,确保安装的包与当前环境中的其他包兼容。这个过程包括:1.收集当前环境的所有包信息(包括版本、构建字符串等)。2.根据要安装的包(这里是opencv),查找其依赖项(dependencies)以及这些依赖项的版本要求。3.解决依赖关系,这可能涉及到升级、降级或安装额外的包以满足所有依赖关系。用户给出的命令是:`condainstall --channel https://conda.anaconda.org/menpo opencv`这里指定了menpo频道的opencv包。conda会首先从该频道获取opencv的元数据(包括依赖关系),然后进行依赖解析。为了更详细地展示依赖解析过程,我们可以使用conda的`--dry-run`选项来模拟安装,它会显示将要进行的操作而不实际安装。此外,使用`-vv`参数可以输出详细的调试信息,包括依赖解析的步骤。因此,建议用户运行:```condainstall --channel https://conda.anaconda.org/menpo opencv --dry-run-vv```这将输出大量的信息,其中会包含依赖解析的详细过程。但是,由于用户可能不想实际运行,我们可以描述一般过程:1. conda首先会获取当前环境的包列表。2.然后从指定的频道(menpo)获取opencv包的信息,包括它的依赖包(例如:numpy,libgcc, libstdcxx, libopencv等)以及这些包的版本和构建要求。3.conda的依赖解析器会尝试找到一个满足所有约束的包集合。这个过程可能需要考虑当前环境中已安装的包以及新包的要求,可能会更新或降级一些包。例如,opencv可能依赖特定版本的numpy。如果当前环境中的numpy版本不满足,conda会尝试升级或降级numpy,或者寻找一个与当前numpy兼容的opencv版本。此外,用户可能关心如何查看某个包(如opencv)的依赖关系,我们可以使用`condasearch`命令查看opencv的元数据,或者使用`conda info`命令。例如,查看menpo频道中opencv的详细信息: ```condasearch --channel https://conda.anaconda.org/menpo opencv --info```该命令会列出该频道所有可用的opencv版本,以及每个版本的依赖项。总结步骤:1.使用`conda search`查看opencv的依赖信息(包括版本和构建字符串)。2.使用`conda install--dry-run`模拟安装过程,查看将要安装或更新的包。注意:由于网络环境和当前环境的不同,依赖解析的结果可能不同。另外,引用[2]中提到了使用pip安装opencv,但用户的问题是关于conda的依赖包解析,所以我们主要关注conda的方式。最后,提醒用户,如果依赖解析过程中出现冲突(比如无法同时满足两个包的要求),conda会报错,此时可能需要用户手动解决冲突(例如移除冲突的包或创建新环境)。相关问题:1.如何解决conda安装包时的依赖冲突?2. conda和pip在安装OpenCV时有什么区别?3.如何查看已安装的OpenCV的依赖包?</think>### Conda安装OpenCV依赖包解析过程详解 当使用`conda install opencv`时,Conda会执行以下依赖解析步骤: 1. **包元数据获取** Conda首先查询配置的软件源(默认包括`defaults`和`conda-forge`),获取OpenCV包的元数据。这些元数据包含: - 所有可用版本(如4.5.5、4.6.0等) - 平台特定构建(win-64/linux-64等) - 依赖关系树(如`numpy >=1.17, <1.24`) 2. **环境约束分析** 检查当前环境的硬性约束: ```bash $ conda list # 输出示例: numpy 1.21.5 py37h7d0d0be_0 python 3.7.13 ``` 若环境中存在`numpy==1.21.5`,Conda会排除所有要求`numpy>=1.24`的OpenCV版本。 3. **依赖冲突解决** Conda使用SAT求解器进行依赖关系解析: - 构建**依赖关系图**:`opencv → numpy[1.17-1.24] → python[>=3.7]` - 检测冲突(如已安装`numpy<1.17`时需升级) - 最小化变更(优先选择不改变现有包的版本) 4. **解决方案输出** 解析完成后显示安装计划: ```bash The following packages will be downloaded: opencv-4.6.0 | 50.3 MB | ##### numpy-1.22.3 | 10.1 MB | ##### Proceed ([y]/n)? ``` 此处显示需同步安装兼容的`numpy`版本。 ### 关键依赖项说明 OpenCV的核心依赖包括: 1. **数值计算** - `$ \text{numpy} \geq 1.17 $`:矩阵运算基础库 - `$ \text{scipy} $`:可选的科学计算支持 2. **图像处理** - `$ \text{libjpeg-turbo} $`:JPEG编解码 - `$ \text{libpng} $`:PNG图像支持 - `$ \text{libtiff} $`:TIFF格式支持 3. **硬件加速** - `$ \text{intel-openmp} $`:Intel CPU并行优化 - `$ \text{ffmpeg} $`:视频处理依赖(仅视频模块) ### 环境问题排查技巧 1. **强制显示依赖树** ```bash conda install opencv --dry-run --verbose ``` 输出包含完整的依赖解析日志,显示被排除的版本及原因。 2. **指定构建通道** 当默认源冲突时,可指定专用构建通道: ```bash conda install -c conda-forge opencv ``` 3. **依赖冲突解决方案** - 创建隔离环境:`conda create -n opencv_env python=3.8 opencv` - 固定关键包:`conda install "numpy=1.21.*" opencv` > 注意:Windows平台可能额外需要`vc_redist`运行时库,Linux需`gtk2`等GUI依赖[^1][^2]。
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