Starknet 命令行工具之Starkli | 使用Starkli部署合约

最新推荐文章于 2025-07-07 16:58:50 发布
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Starknet 命令行工具之Starkli | 使用Starkli部署合约

一、什么是Starkli

官方文档：https://book.starkli.rs/
Starkli: The New Starknet CLI
https://medium.com/starknet-edu/starkli-the-new-starknet-cli-86ea914a2933

Starkli 是一个 Starknet CLI，由 @xJonathanLEI 创建，用 Rust 编写并作为二进制文件分发。 Starkli 是 cairo-lang（StarkWare 开发的原始 Starknet CLI）的替代品，但它更易于安装、设计更好并且具有更多功能。） 该工具支持关联 Braavos 或 Agente X 智能钱包，以获得更好的开发人员体验，并嵌入了对 RPC 端点的支持，以停止依赖 Sequencer 的网关。

Starkli 是用来和 Starknet 网络 (包括本地网络) 进行交互的命令行工具。

二、安装Starkli

Solidity 项目通常使用 Foundry 或 Hardhat 开发。<

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创建},"alloc": {"0xYourAddress": { "balance": "1000000000000000000000" } // 初始分配ETHganache --wallet.accounts 0x私钥,1000000000000000000000 --database.dbPath ./chaindata。
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首先，它可能会推动股指上涨，因为卖压减少了，买盘增加了。因为空头投资者一直是市场的“看空力量”，他们的减仓行为意味着市场的“看空情绪”在减弱，而“看多情绪”在逐渐增强。有些投资者一开始是抱着做空的心态进入市场的，但随着市场的变化，他们觉得做空的风险太大了，或者看到了更好的投资机会，所以就开始调整策略，减少空头持仓。他们可能觉得股指已经跌得差不多了，或者市场出现了一些对他们不利的因素，所以他们开始减少持仓，避免进一步亏损。他们会在高位卖出股指期货合约，等股指真的下跌了，再以更低的价格买回来，从而赚取差价。
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note
区块链真的会是未来吗？
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07-03 571
例如区块链与人工智能结合，AI驱动的智能合约可实时优化交易策略，区块链确保数据不可篡改，市场规模有望不断扩大。- 教育与人才培养跟进：高校已开设区块链工程本科专业，旨在培养掌握区块链技术基本理论和项目开发方法的应用型高级专门人才，为区块链行业输送专业人才，有助于推动区块链技术的研究与应用发展，促进区块链技术不断创新和拓展应用场景。- 跨链互操作性增强：跨链技术不断发展，可实现不同区块链之间的数据交互、价值转移和业务协同，打破“区块链孤岛”现象，提升区块链生态系统的整体价值，促进区块链网络的融合与发展。
starnet部署
03-14
<think>好的，我需要帮助用户查找关于StarNet的部署方法或指南。首先，我应该回顾用户提供的引用资料，看看是否有相关的信息。 引用[1]提到STARnet项目的地址，可能项目仓库中有部署文档。用户可能需要查看官方文档或代码库的README文件，那里通常会有部署指南。 引用[2]和引用[4]都是关于在YOLOv11中使用StarNet进行图像分类任务的实践，里面提到了代码修改和训练部分，但可能部署方面的内容不多。不过，引用[4]提到了测试完整的代码，可能部署步骤包含在项目代码中。 引用[3]涉及StarkNet的智能合约地址，属于区块链领域，可能与用户询问的StarNet不同，需要注意区分。用户可能混淆了StarNet和StarkNet，需要确认用户具体指的是哪个项目。 接下来，我需要整理这些信息。首先，确认用户指的是哪个StarNet。根据引用[2]和[4]，StarNet用于图像分类，可能与YOLO相关。而引用[3]的StarkNet是区块链相关。因此，用户可能指的是用于深度学习的StarNet，而不是区块链的StarkNet。 建议用户查看STARnet项目仓库（引用[1]）获取官方部署指南。同时，引用[4]的实战教程可能包含部署步骤，如模型导出或应用集成。另外，区分StarNet和StarkNet很重要，避免混淆。 最后，生成相关问题，帮助用户深入理解部署步骤和相关应用。</think>根据现有资料，关于StarNet的部署方法主要涉及以下两个技术方向，需根据具体应用场景进行区分： ### 一、深度学习模型部署（计算机视觉方向） 结合引用[2][4]中提到的图像分类任务实践，部署流程建议： 1. **模型导出**：训练完成后使用ONNX或TorchScript导出模型 ```python import torch model = torch.load(&#39;starnet.pth&#39;) model.eval() traced_script = torch.jit.script(model) traced_script.save("starnet_deploy.pt") ``` 2. **推理优化**：建议使用TensorRT进行加速，需注意StarNet的特殊算子支持 3. **服务化部署**：推荐使用TorchServe或FastAPI构建REST API服务 ### 二、区块链智能合约部署（StarkNet方向） 引用[3]中提到的智能合约部署步骤： 1. **环境配置** ```bash pip install starknet-devnet npm install -g starknet ``` 2. **合约编译 ```python from starkware.starknet.compiler.compile import compile_starknet_files contract_definition = compile_starknet_files(["contract.cairo"], debug_info=True) ``` 3. **网络部署 ```python from starknet import Provider provider = Provider("https://starknet-mainnet.infura.io/v3/YOUR_KEY") deploy_tx = await provider.deploy(compiled_contract=contract_definition) ```
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