SupreNFT——多元融合的NFT超级平台 撬动NFT万亿蓝海市场

艺术是人类共同的财富,却往往被少数人所占有,解决艺术领域这种不公平的现状,除了需要交易制度的完善,更需要技术模式的创新。
倘若我们拥有一种技术,可以将艺术品完美地复制到最后一个细节,任何人都无法将复制品与原始艺术品区分开,然后我们就可以在自家的墙上挂一副《蒙娜丽莎》的完美复制品,结果挂在卢浮宫里的《蒙娜丽莎》价值肯定会大幅缩水,因为没人能证明它是原作,而NFT的出现则完美解决了这个问题。
NFT全称Non Fungible Token,即非同质化通证,是一种不可分割、独一无二的通证,也是一种艺术收藏品的数字证书和真实性证明,可锚定现实世界中物品的数字凭证。
对于《蒙娜丽莎》而言,这个NFT可以由达芬奇本人签署,并以此证明其原作价值。与艺术品不同的是,NFT数字证书不能被复制和伪造。伴随人们对数字艺术、游戏中的实用通证和其他形式的数字收藏品的需求不断增长,NFT虚拟空间正朝着更广泛的商业化的道路发展。
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今年以来,NFT概念迅速火爆出圈,尤其是Beeple的NFT高价拍卖、NBA Top Shot 和 CryptoPunks 的崛起,让NFT交易量迅速飙升。当前,以NFT技术为代表的“区块链+艺术”创新,正在为我们带来一场艺术领域的巨大变革,推动着让艺术回归大众。由此,众多NFT平台也迅速崛起,而SupreNFT当属其中的佼佼者,它的诞生迅速在NFT圈内掀起一波热潮,让NFT领域呈现出早期DeFi发展的势头。
SupreNFT是⼀个多元化、集成化的NFT超级交易与创作平台,致力于成为全球顶级艺术家与区块链的桥梁,促成全球顶级艺术品的NFT化与区块链化,让艺术品真正回归大众。
SupreNFT发展以来,选择从技术整合度高、投入成本高的基础设施切入,推动底层基础设施建设,快速形成先发的竞争优势,形成足够高的竞争壁垒,从而占据全行业最头部的资源,以此扩大自身的影响力。
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SupreNFT自诞生以来,便与全球顶尖的奢侈品品牌与艺术平台达成深度战略合作,并形成了完备的市场基础。SupreNFT旨在让艺术品、艺术创作者 NFT化,助力艺术品、艺术创作者“一键上链”,赋予传统画作第二次生命,并将重新定义艺术品价值,颠覆传统艺术作品的定价方式,使艺术品的价格更加公正、透明,降低了用户参与NFT的门槛,并投入大量资源培养原生NFT艺术创作者,并为其提供完整的成长路径,丰富了NFT领域生态应用场景。
此外,SupreNFT还涵盖NBATop Shot 、Eulerbeats、Chiliz、Showtime等潮玩收藏、游戏、虚拟世界、设计、影视、版权等NFT平台,⼀键⽀持创建与交易任意⼀家已接⼊平台的NFT,同时⽀持ERC-721和ERC-1155NFT、Bigdipper、BEP2、FLOW、WAX、BSV的NFT铸造、购买、销售,从不同的维度完备加密世界的元素,释放加密经济的市场爆发力。
在早期,NFT以数字收藏品、艺术品为主,而SupreNFT的诞生,则让NFT成为能与DeFi 领域相媲美的领域。后续,SupreNFT也将拥抱与强化这个趋势,成为各行业NFT化这段崭新历史的一部分,以及影响未来的变革性机遇。
未来,NFT市场万亿蓝海已成定局,在这个即将袭来的财富盛宴中,你我都将是SupreNFT的见证者,同时也将是SupreNFT载入史册的经历者,SupreNFT未来可期,让我们拭目以待!

内容概要:本文系统阐述了Java Persistence API(JPA)的核心概念、技术架构、核心组件及实践应用,重点介绍了JPA作为Java官方定义的对象关系映射(ORM)规范,如何通过实体类、EntityManager、JPQL和persistence.xml配置文件实现Java对象与数据库表之间的映射与操作。文章详细说明了JPA解决的传统JDBC开发痛点,如代码冗余、对象映射繁琐、跨数据库兼容性差等问题,并解析了JPA与Hibernate、EclipseLink等实现框架的关系。同时提供了基于Hibernate和MySQL的完整实践案例,涵盖Maven依赖配置、实体类定义、CRUD操作实现等关键步骤,并列举了常用JPA注解及其用途。最后总结了JPA的标准化优势、开发效率提升能力及在Spring生态中的延伸应用。 适合人群:具备一定Java基础,熟悉基本数据库操作,工作1-3年的后端开发人员或正在学习ORM技术的中级开发者。 使用场景及目标:①理解JPA作为ORM规范的核心原理与组件协作机制;②掌握基于JPA+Hibernate进行数据库操作的开发流程;③为技术选型、团队培训或向Spring Data JPA过渡提供理论与实践基础。 阅读建议:此资源以理论结合实践的方式讲解JPA,建议读者在学习过程中同步搭建环境,动手实现文中示例代码,重点关注EntityManager的使用、JPQL语法特点以及注解配置规则,从而深入理解JPA的设计思想与工程价值。
先看效果: https://pan.quark.cn/s/d787a05b82eb 西门子SCALANCE X系列交换机是西门子公司所提供的工业以太网交换机产品系列,其在工业自动化领域具有广泛的应用。 如果在应用期间遭遇固件升级失误或采用了不相容的固件版本,可能会导致交换机无法正常启动。 在这种情况下,通常能够借助FTP(文件传输协议)来恢复交换机的固件,从而使其恢复正常运作。 本文件详细阐述了利用FTP修复SCALANCE X系列交换机固件的方法,并具体说明了实施步骤。 当SCALANCE X系列交换机的固件出现故障时,设备在启动后会自动激活引导加载程序,并通过故障LED的闪烁来表明设备处于特殊情形。 在这种情形下,交换机能够充当FTP服务器,与客户端建立联系,执行固件数据的传输。 需要特别强调的是,对于SCALANCE X200系列交换机,必须经由端口1来连接FTP客户端。 在实施步骤方面,首先需要为交换机指定一个IP地址。 这一步骤通常借助西门子公司提供的PST(Product Support Tools)软件来实施。 在成功配置IP地址之后,就可以通过FTP协议与交换机内部的FTP服务器建立连接,并借助FTP客户端将固件文件传输到交换机。 需要留意的是,在传输固件文件之前,应当先从西门子技术支持网站获取对应订货号的固件版本文件。 一旦固件文件备妥,就可以开始FTP操作。 这通常涉及打开操作系统的DOS窗口,运用FTP指令连接到交换机的FTP服务器,并输入正确的用户名和密码进行身份验证。 在本案例中,用户名和密码均为“siemens”,并且传输模式设定为二进制。 随后,使用FTP的“put”指令将本地固件文件上传至交换机。 值得留意的是,固件文件名必须严格遵循大小写规则。 上传成功后,...
源码地址: https://pan.quark.cn/s/f24fc84966ae 人机交互在电子工程领域中占据着核心地位,它具体指的是单片机系统与用户之间进行信息交换和管理操作的方法。 在此过程中,单片机系统负责接收用户的输入信号,对收集到的信息进行加工处理,并通过特定媒介将处理结果呈现给用户,这些媒介包括但不限于显示器、LED指示灯以及蜂鸣器等设备。 在本探讨的主题中,我们将重点研究按键与1602液晶显示屏之间的交互机制。 1602液晶显示屏是单片机应用领域中一种极为常见的人机交互界面设备,其功能在于能够显示两行文本,每行包含16个字符。 此类显示器通常采用串行或并行接口与单片机设备进行连接,主要用途是展示程序运行的状态信息、数据读取的最终结果以及其他相关的重要资讯。 我们需要深入理解如何对1602液晶显示屏进行配置和控制。 这一过程通常涉及到初始化序列的执行,其中包括设定显示模式(例如开启/关闭状态、光标移动的方向以及是否启用闪烁效果),同时选择合适的数据传输方式(4线或8线模式)。 单片机系统必须向液晶显示屏发送特定的指令集,以此来设定上述参数。 举例来说,可以通过RS(寄存器选择)、RW(读写信号)以及E(使能)引脚与LCD设备进行通信。 接下来,我们将详细讨论按键接口的设计方案。 按键通常作为输入设备存在,允许用户向单片机系统发送指令或数据。 在单片机系统中,按键通常与IO端口相连接,通过检测IO端口电平的变化来判断按键是否被触发。 对于基础的按键应用场景,可能仅需检测按键闭合时产生的低电平信号;而对于更为复杂的应用场景,则可能需要处理消抖问题,以防止因机械接触产生的瞬间抖动导致错误的读数。 在Proteus软件环境中,我们可以构建虚拟的电路模型来模拟单片机系统,其中包括1...
数据集介绍:垃圾分类检测数据集 一、基础信息 数据集名称:垃圾分类检测数据集 图片数量: 训练集:2,817张图片 验证集:621张图片 测试集:317张图片 总计:3,755张图片 分类类别: - 金属:常见的金属垃圾材料。 - 纸板:纸板类垃圾,如包装盒等。 - 塑料:塑料类垃圾,如瓶子、容器等。 标注格式: YOLO格式,包含边界框和类别标签,适用于目标检测任务。 数据格式:图片来源于实际场景,格式为常见图像格式(如JPEG/PNG)。 二、适用场景 智能垃圾回收系统开发: 数据集支持目标检测任务,帮助构建能够自动识别和分类垃圾材料的AI模型,用于自动化废物分类和回收系统。 环境监测与废物管理: 集成至监控系统或机器人中,实时检测垃圾并分类,提升废物处理效率和环保水平。 学术研究与教育: 支持计算机视觉与环保领域的交叉研究,用于教学、实验和论文发表。 三、数据集优势 类别覆盖全面: 包含三种常见垃圾材料类别,覆盖日常生活中主要的可回收物类型,具有实际应用价值。 标注精准可靠: 采用YOLO标注格式,边界框定位精确,类别标签准确,便于模型直接训练和使用。 数据量适中合理: 训练集、验证集和测试集分布均衡,提供足够样本用于模型学习和评估。 任务适配性强: 标注兼容主流深度学习框架(如YOLO等),可直接用于目标检测任务,支持垃圾检测相关应用。
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