这里记录一下对于新手(对,说的就是本人)学习kears框架时用来提升准确率的一些tip,但这里都是”术”的层面,而对于”道”,还是要看数学.全文以深度学习界的”hello world”-手写数字识别为例.

原文，文章作者也是《Hands-On Dependency Injection in Go》的作者，向原作者表示感谢。

你是否曾经由于添加某个新功能却导致另一个功能出问题？修复好这个，另一个又出问题，就好象打地鼠一般。

你是否曾经花费大量的时间调试Bug，最后却发现问题潜伏在另一个、甚至毫不相关的模块中？

这些问题都是由于高耦合引起的。

在这篇文章中，我们来使用解偶的方式来让代码更加易于理解、维护、测试。

由于某些不可描述的原因，国内使用go get命令安装某些包的时候会超时导致失败，比如net包、sys包、tools包等。第一种解决办法就是自己从git上下载后添加链接到GOPATH中，比如：

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git clone https://github.com/golang/net.git $GOPATH/src/github.com/golang/net

git clone https://github.com/golang/sys.git $GOPATH/src/github.com/golang/sys

git clone https://github.com/golang/tools.git $GOPATH/src/github.com/golang/tools

ln -s $GOPATH/src/github.com/golang $GOPATH/src/golang.org/

cd $GOPATH/src/golang.org/  && mv golang x

在上一篇文章中记录到了IPFS的BitSwap协议，今天接着往下看关于Object的部分。

Merkle DAG

Merkle DAG是IPFS核心概念之一，在Git的数据结构上进行了改造。理解Merkle DAG之前先来了解下Merkle Tree。

在上一篇文章中初步介绍了IPFS的基本概念和使用方法，今天更深入一些了解IPFS的设计理念。

根据 第三版 白皮书，IPFS体系可以分为7层：

1. 身份：负责节点的身份生成和认证。
2. 网络：负责节点间的网络连接，可以配置使用各种网络协议。
3. 路由：维护路由信息来找出特定的节点和对象。默认使用DHT，可以替换。
4. 交换：一个新型的块交换协议(BitSwap)来高效管理块分发。有点类似超市，对数据复制有激励。交易策略可以替换。
5. 对象：带有链接的、内容寻址的不可变对象组成的Merkle DAG，可以代表任意数据结构。比如文件层级和通信系统。
6. 文件：受到Git启发的版本控制文件层级系统。
7. 命名：自验证的可变命名系统。

虽然区块链有很多令人兴奋的特性，但是也有其固有的缺点。比如，文件或者长度较长的文本信息就不适合存储在链上。那么如何解决这个缺点呢？一个解决方案就是IPFS(Interplanetary File System)——星际文件系统。

本文作为简介篇不打算涉及网络及数据结构相关知识(比如什么是协议、什么是树、什么是图……)，不过我相信各位看官既然能找到本文网络基础应该不是问题。

今天获取百度地图数据时候发现其坐标都是类似12945050.96,4826978.52这种而非常见的经纬度，之前获取百度外面商家信息时就发现了这个问题但没深入研究，搜索后发现这种表示方法叫做墨卡托坐标。不得不说，关于坐标的标准还真是挺多的，根据经纬度查询位置可以使用这个网站。

原文，阅读之前请先看200行GO代码实现区块链1 和 200行GO代码实现区块链2。

如果看到这了相信你已经知道什么是加密算法等背景了，所以忽略关于这部分的翻译，直接从编码开始。这篇文章在前两篇的文章基础上添加了工作量证明(POW)挖矿算法。

环境搭建

前提需要电脑中存在git、docker、docker-compose命令以及有golang开发环境。

首先创建目录存放Fabric代码，注意路径和权限，在启动服务时候会向其中写一些文件，最开始我就是没注意到这点报错了。

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sudo mkdir /opt/gopath/src/github.com/hyperledger/

进入刚才创建的目录后拉取代码：

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cd /opt/gopath/src/github.com/hyperledger
git clone https://github.com/hyperledger/fabric.git

当前版本是1.1。

相比与Paxos算法，Raft更容易理解。首先推荐个动画视频 (注意这个动画真的基于raft算法，所以每次选举出的节点都是不同的，我观看某些章节时候甚至出现过3次选举过程)，然后是raft论文中文版和raft主页，基本结合这3个网站就能理解raft了。

在Raft算法中，有3种角色：

• Leader
• Follower
• Candidate

大体分为2个过程：

1. 选举(Leader Election)
2. 日志同步(Log Replication) 阅读全文