1.一文看懂SovereignRollup運作原理
人人都在談論Sovereignrollup以及它們與基于智能合約的rollup有何不同,但卻無人關注“它們實際上是如何運作的”。點擊閱讀
2.一文概覽Ordinals技術、生態和數據
金色晚報 | 1月14日晚間重要動態一覽:12:00-21:00關鍵詞:央行、發改委、姚前、日本金融廳、比特幣?
1. 央行:6個創新應用主要聚焦區塊鏈等前沿技術在金融領域的應用。
2. 北京發改委新聞發言人:區塊鏈在不動產登記領域應用,單筆材料核驗時間降至2分鐘。
3. 北京金融科技創新監管試點聚焦區塊鏈等前沿技術在金融領域的應用。
4. 姚前:需加強鏈上和鏈下數據治理 建立區塊鏈數字治理體系。
5. 日本金融廳公布關于虛擬貨幣的《修訂后的資金清算法》。
6. 度小滿、京東、銀聯等機構項目進入北京金融局監管沙盒。
7. 金融穩定委員會(FSB)召開會議討論關于穩定幣的國際合作方案。
8. 印度最高法院準備審理“印度儲備銀行加密貨幣相關聽證會”。
9. 俄羅斯國家杜馬官員:數字資產的新法律極有可能將于今年春季獲得通過。
10. 比特幣日內漲幅超6%,最高漲至8622.34美元。[2020/1/14]
作為數字黃金,比特幣的市值占據了加密貨幣市場的一半以上。盡管比特幣一直扮演著「點對點的電子現金系統」的角色,但當前加密世界的精彩大都基于智能合約,與以太坊這樣的「世界計算機」相比,比特幣網絡缺乏智能合約的功能,因此其應用受到了一定限制。點擊閱讀
行情 | 晚間數字貨幣行情播報:根據Huobi交易平臺數據顯示,BTC最新成交價格 11686.93 美元,最高價達 12300 美元,最低價格 11568 美元,成交量 5.60 萬,跌幅 0.54 %;ETH最新成交價格 228.45 美元,最高價達 239 美元,最低價格 226.5 美元,成交量 53.69 萬,跌幅 1.51 %;EOS最新成交價格 4.3156 美元,最高價達 4.5767 美元,最低價格 4.286 美元,成交量 1,348.92 萬,跌幅 2.37 %。[2019/8/6]
3.BRC-20、ORC-20之后BRC-21又是什么?
晚間數字貨幣漲幅擴大 以太經典漲幅突破15%:截止2月19日21:30,據HuobiPro交易平臺數據顯示,以太經典ETC現報37.32美元,漲幅15.22%。比特幣現報10872.45美元,漲幅2.79%;比特幣現金現報1509.97美元,漲幅1.09%;以太坊現報942.45美元,漲幅1.08%;萊特幣現報222.86美元,跌幅0.51%;EOS現報9.46美元,漲幅1.17%。[2018/2/19]
5月7日,跨鏈互操作性項目?Interlay的創始人AlexeiZamyatin提議推出BRC-21標準,以向比特幣網絡上引入完全去中心化的跨鏈資產,并在閃電網絡中使用它們。點擊閱讀
4.DEX范式的變遷與發展
本文主要圍繞DEX談論其發展歷程以及可能的發展方向。關于PerpetualTradingDEX的研究已經在《PerpetualDEX:LP產品化的進擊之路》中敘述的比較詳盡了,本文則集中在現貨DEX領域,涉及的方向包括聚合器、veToken模式以及UniV3模式的DEX。點擊閱讀
5.BRC熱潮是散戶「最后的狂歡」嗎?
這是一個充滿焦慮的「季節」。財富自由的故事似乎在不斷發生,害怕沒能「上車」的FOMO情緒能夠戰勝所有未知的恐懼。點擊閱讀
作者:MilesDeutscher,加密KOL;翻譯:金色財經0x25PEPE在短短21天內上漲375,000倍之后,改變了許多人的生活。你也可以通過Meme幣改變你的生活.
1900/1/1 0:00:00作者:Flowie、餅干,ChainCatcherPEPE上幣安了。幣安宣布將在創新區上線Pepe,并將在北京時間今晚24:00開放PEPE/USDT、PEPE/TUSD交易對.
1900/1/1 0:00:00行業的風向總隨著巨頭公司而動。自從亞馬遜公司推出NFT市場的消息傳出后,大眾的目光就鎖定在了亞馬遜的身上,作為科技巨頭的亞馬遜入局NFT對整個行業都有著舉足輕重的意義.
1900/1/1 0:00:00似乎有一種普遍的誤解,認為以太坊只能通過L2進行擴展。我可能會因此而受到一些指責,因為我寫了太多關于L2Rollup的文章,而沒有足夠地覆蓋L1擴展路線圖,為此我道歉——在這里,我試圖糾正這個錯.
1900/1/1 0:00:00最近幾個月來,比特幣生態最大的事件就是比特幣Ordinals協議和銘文的爆發。銘文提供了一種將信息附加到比特幣交易中的新方式。用戶可以充分利用比特幣的去中心化、安全等特性.
1900/1/1 0:00:00來源:新智元編輯:Aeneas好困快速定制模型的LLM引擎Lamini來了,開發者狂喜!ChatGPT雖好,但始終有門檻。通常,只有擁有AI博士學位的大型機器學習團隊,才能這樣訓練一個模型.
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