3天,1278 位,10倍交易量 ,节点位列第一!

AcalaMandala糖果节激励下,Acala测试网节点数量突破515个,超过Polkadot先行网Kusama,注册用户达1278位,用户交易数翻10倍。未来Acala全节点将获POL奖励,搭建教程已发布。

 

 

5月13日,Web3 基金会商务总监& Acala 顾问 Jack Platts 发推,分享了 Polkadot 生态最新数据排名,表示因近期Acala Mandala 糖果节激励 Acala 节点数量位列第一,如下图所示:

*twitter.com

 

5月14日,Acala 节点数量攀升至 515 ,超过了 Polkadot 先行网 Kusama,位列Polkadot 生态第一名!

 

 

Acala Mandala 糖果节活动上线仅 3 天,以节点抽奖与使用平台抽奖为例,截止发稿前 Acala 测试网节点突破 515 + 个,注册用户为 1278+ 位,用户转账达到 2138+ 笔,当日有效交易达到 14199+ 次!

 

*acala-testnet.subscan.io

 

相比上线首日,节点数量与参与用户增长了 3 倍,用户交易数也翻了 10 倍,也看到了许多小伙伴在社媒和朋友圈内大家晒出贷 aUSD 和 ACA 余额,谢谢大家一直以来的支持,一同见证 Acala 在全球 Polkadot 生态影响力的不断提升,Acala 团队也会再接再厉拿到更多的好成绩,用更好的产品回报大家。

 

 

 

Acala 全节点未来将获得POL奖励

 

区块链网络不仅是数据的搬运工和记录者,还是数据的验证者。点对点网络由全节点构成,所以当全节点在接收到新交易或新区块时,全节点首先会做的就是验证。这里的验证不仅仅是检查数据本身是否完整(Integrity),还需要验证数据在业务逻辑中的有效性,例如这笔交易是否双花,或者这是否包含了无效交易。数据转发在区块链节点中提升了业务层,而不只是网络层的概念。这种设计所导致的结果就是,全节点组成的网络形成了一道“防火墙”,有效阻止了无效交易和区块的传播。出块节点持续打包交易,提交新的区块,全节点验证新的区块提案,保证新区块和其中交易的正确性。

 

因此,对于目前 Acala Mandala 测试网络来说,在未接入 Polkadot 网络之前,全节点是整个 网络的守护者。Acala 测试网全节点数量越多,网络越健壮,经济业务框架的基础越稳固。全节点的运行成本和长期数量这两个指标在未来的区块链价值评估中应该会扮演越来越重要的作用。

 

未来 Acala 将会直接与 Polkadot 网络共享安全性, 并且本身无需另外的验证者,但我们为了使网络更加地平稳安全运行,将使用 Proof-of-Liveness (PoL) 节点运行机制,共同维护 Acala 网络的运行,并召集收集人向 Polkadot 网络验证者提供区块数据。 

 

OnFinality, P2P Capital, Stake.Zone 作为最初加入并已经支持 Acala 测试网 Mandala 的节点合作方。​未来所有参与 PoL 的节点都将在 Karura  和 Acala 网络中获得 kACA 与 ACA 的奖励。

 

欢迎越来越多的小伙伴踊跃搭建 Acala 测试节点,目前糖果节每天都会抽取 3 个节点奖励 ACA,也为未来成为长期稳定的节点收益 POL 节点作准备,无论是短期还是长期,成为 Acala 网络建设者都有机会获得丰厚回报。

 

也想与全球DeFi 先行者一同加入 Acala 网络?

 

 

节点搭建教程:

https://github.com/AcalaNetwork/Acala/wiki/4.-Maintainers#run-a-full-node-mandala

 

点击进入 Acala 平台体验一站式 DeFi :

https://apps.acala.network/

(点击阅读原文即可跳转)

 

手机版下载链接:

https://polkawallet.io/#download

 

除节点奖励外,我们还有其他项目的丰厚糖果奖励等着你!

Mandala 糖果节惊喜延续,体验 Acala 全新功能 ,海量 ACA 、KAR 等你瓜分!

 视频 | Acala Mandala TC3 测试网操作教程

 

关于 Acala 

Acala ——全球首个去中心化开放式金融联盟,旨在联合 Polkadot 生态系统创建开放式金融框架。Acala 由支持跨链多资产抵押的稳定币 Honzon 协议和释放质押资产流动性 Homa 协议组成,旨在为全球加密资产带来稳定性,提高流动性。目前 Acala 得到了 Web3 基金会官方资金支持,并获得 Polychain、Hashkey、KR1 等在内的数家全球知名机构的投资。

 

官网:https://acala.network

Twitter:https://twitter.com/AcalaNetwork

Medium:https://medium.com/acalanetwork

GitHub:https://github.com/AcalaNetwork

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同步定与地图构建(SLAM)技术为移动机器人或自主载具在未知空间中的导航提供了核心支撑。借助该技术,机器人能够在探索过程中实时构建环境地图并确定自身置。典型的SLAM流程涵盖传感器数据采集、数据处理、状态估计及地图生成等环节,其核心挑战在于有效处理定与环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算与数据可视化领域广泛应用的数学软件,具备丰富的内置函数与专用工具箱,尤其适用于算法开发与仿真验证。在SLAM研究方面,Matlab可用于模拟传感器输出、实现定建图算法,并进行系统性能评估。其仿真环境能显著降低实验成本,加速算法开发与验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定与建图仿真实践项目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程,包括数据采集、滤波估计、特征提取、数据关联与地图更新等核心模块。该项目不仅呈现了SLAM技术的实际应用场景,更为机器人导航与自主移动领域的研究人员提供了系统的实践参考。 项目涉及的核心技术要点主要包括:传感器模型(如激光雷达与视觉传感器)的建立与应用、特征匹配与数据关联方法、滤波器设计(如扩展卡尔曼滤波与粒子滤波)、图优化框架(如GTSAM与Ceres Solver)以及路径规划与避障策略。通过项目实践,参与者可深入掌握SLAM算法的实现原理,并提升相关算法的设计与调试能力。 该项目同时注重理论向工程实践的转化,为机器人技术领域的学习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真环境将复杂的技术问题可视化与可操作化,显著降低了学习门槛,提升了学习效率与质量。 实践过程中,学习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题,包括传感器误差补偿、动态环境下的建图定挑战以及计算资源优化等。这些问题的解决对推动SLAM技术的产业化应用具有重要价值。 SLAM技术在工业自动化、服务机器人、自动驾驶及无人机等领域的应用前景广阔。掌握该项技术不仅有助于提升个人专业能力,也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步与应用场景的持续拓展,SLAM技术的重要性将日益凸显。 本实践项目作为综合性学习资源,为机器人技术领域的专业人员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这一高效工具,参与者能够直观理解SLAM的实现过程,掌握关键算法,并将理论知识系统应用于实际工程问题的解决之中。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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