52、深入探索Quorum区块链:私有交易与可扩展性分析

Quorum私有交易与可扩展性解析

深入探索Quorum区块链:私有交易与可扩展性分析

1. Quorum网络搭建与私有交易执行

成功启动Quorum网络后,可在该网络上创建并运行私有交易。Quorum Wizard已创建相关脚本,具体操作步骤如下:
1. 进入 4-nodes-instabul-tessera-bash 目录,运行以下命令:

$ 4-nodes-istanbul-tessera-bash ./runscript.sh private_contract.js
  1. 命令运行后,会输出类似如下内容,表明交易已发送并生成交易哈希:
Contract transaction send: TransactionHash: 
0xa58ec5e7466129a5d09fba73639c574f1a174275e62d277396b141cc79456bf4 
waiting to be mined...
True

此操作执行了一个私有交易,并部署了一个仅对节点1和节点2可见的私有智能合约,节点3和节点4无法查看该交易内容。

2. 将Geth连接到节点

接下来,将Geth连接到每个节点,并运行相应的控制台命令:
- 节点1
1. 在操作系统终端输入以下命令打开Geth JavaScript控制台:

$ g
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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