自己部署的智能合约,允许user调用,怎么调用

时间: 2023-05-11 21:05:52 浏览: 76
您可以使用Web3.js或其他以太坊客户端库来与智能合约进行交互。首先,您需要连接到以太坊网络,并使用智能合约的地址和ABI(应用程序二进制接口)来实例化智能合约对象。然后,您可以使用智能合约对象的方法来调用智能合约。例如,如果您的智能合约有一个名为“transfer”的方法,您可以使用以下代码调用它: contract.methods.transfer(toAddress, amount).send({from: fromAddress}); 其中,“contract”是您实例化的智能合约对象,“toAddress”和“amount”是您要转移的地址和金额,“fromAddress”是您的以太坊地址。
相关问题

modifier修饰user和owner有不同的权限调用智能合约的函数

可以回答。modifier可以用来限制函数的访问权限,不同的modifier可以给不同的用户或者角色赋予不同的权限。在智能合约中,使用modifier可以限制user和owner对函数的访问权限,从而保证合约的安全性和可靠性。

调用set user 和 get user

可以通过使用API来实现 "set user" 和 "get user" 的功能。具体实现方式可以根据具体的应用场景来选择,可以使用传统的数据库来存储和获取用户信息,也可以使用现代的云存储服务来实现。无论使用哪种方式,都需要注意保护用户的隐私和个人信息安全。

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def ObjFun(x,y,beta): # 目标函数 """ Logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: loss value """ n = x.shape[0] p = x.shape[1] pred = 1 / (1 + np.exp(-np.dot(x, beta))) pred = np.clip(pred, 1e-15, 1 - 1e-15) # 将预测值限制在一个很小的区间内 ObjVal = -np.sum(y * np.log(pred) + (1 - y) * np.log(1 - pred)) / n return ObjVal

好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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