23、以太坊DApp开发:从私有网络搭建到智能合约部署

以太坊DApp开发:从私有网络搭建到智能合约部署

在以太坊DApp开发中,我们既可以使用公共以太坊网络,也可以借助Metamask和Truffle框架等工具来加速开发进程。这些工具能帮助我们更好地管理代码和部署。接下来,我们将详细介绍如何搭建私有以太坊网络并创建智能合约。

1. 搭建私有以太坊网络

要搭建私有以太坊网络,我们需要一个以太坊客户端,这里选择使用go - ethereum(geth)。以下是具体步骤:
1. 安装go - ethereum(geth)
- 从官方源 https://geth.ethereum.org/downloads/ 下载适合你平台(Windows、macOS、Linux)的geth可执行安装程序。
- 下载完成后,将其安装到本地机器。若不想安装在本地,也可选择安装在远程(云托管)服务器或虚拟机上。
- 安装成功后,在终端/命令提示符中运行以下命令检查安装情况:

geth version
- 示例输出如下:
Geth
Version: 1.7.3 - stable
Git Commit: 4bb3c89d44e372e6a9ab85a8be0c9345265c763a
Architecture: amd64
Protocol 
基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制”展开,采用Matlab代码实现相关算法,属于顶级EI期刊的复现研究成果。文中重点研究了分布式模型预测控制(DMPC)在多无人机系统中的一致性控制问题,通过构建固定翼无人机的动力学模型,结合分布式协同控制策略,实现多无人机在复杂环境下的轨迹一致性和稳定协同飞行。研究涵盖了控制算法设计、系统建模、优化求解及仿真验证全过程,并提供了完整的Matlab代码支持,便于读者复现实验结果。; 适合人群:具备自动控制、无人机系统或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及自动化、航空航天领域的研发工程师;熟悉Matlab编程和基本控制理论者更佳; 使用场景及目标:①用于多无人机协同控制系统的算法研究与仿真验证;②支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发;③掌握分布式模型预测控制在实际系统中的应用方法,提升对多智能体协同控制的理解与实践能力; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注DMPC算法的构建流程、约束处理方式及一致性协议的设计逻辑,同时可拓展学习文中提及的路径规划、编队控制等相关技术,以深化对无人机集群控制的整体认知。
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