操作教程|如何注册成为Moonbeam社区代表参与治理

基于用户的协同过滤算法(userCF) 1.定义 userCF:当一个用户A需要个性化推荐时,可以先找到和他有相似兴趣的其他用户,然后把那些用户喜欢的、而用户A没有听说过的物品推荐给A。这种方法称为基于用户的协同过滤算法。 基于用户的协同过滤算法主要包括两个步骤: 2.第一步:找到和目标用户兴趣相似的用户集合。 利用行为的相似度计算兴趣的相似度。给定用户u和用户v,令N(u)表示用户u曾经有过正反馈的物品集合,令N(v)为用户v曾经有过... 阅读详情

社区代表是高度参与社区治理的社区成员,其主要职责是将社区成员委托给他们的投票权参与社区投票,并确保链上治理稳健发展和活跃参与度。本文将向您展示如何快速注册成为社区代表。

首先,前往Moonbeam委托网站,点击网页右上角的“Delegate Sign Up/Login”按钮。

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随后,点击“Connect Wallet”,根据跳出的提示链接钱包。当前钱包支持MetaMask、Rainbow、Coinbase Wallet、WalletConnect和Talisman。在本示例中,我们将使用MetaMask。请注意,点击链接后,将在您的钱包跳出弹窗,要求您签署信息进行登陆。

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接下来,点击“Edit Profile”进入个人信息编辑页面,输入您想要与社区成员分享的相关信息,包括成为社区代表/专家的说明(自我介绍)、选择想要委托的track类型,另外您也可以分享您的个人兴趣。

在导航栏处,你还可以切换至投票历史、撤回当前委托状态和社交媒体链接等标签。请注意,如果您想要撤回当前委托的Token,您需要至少提前一个月通知正在委托给你的社区成员,以便其有时间可以重新选择社区代表。

待您完成个人信息后,请选择“Save Profile”。这样就代表您已经完成社区代表注册!

请记得分享您的个人信息,以便让更多成员了解您并将他们的Token委托给您。您也可以跟随视频教程进行操作:https://youtu.be/0nfbi7iffjI

光斑定位 - MATLAB实现 光斑定位是一种常见的图像处理任务,它涉及到在图像中准确定位光斑或亮点的位置。在本篇文章中,我们将使用MATLAB来实现光斑定位的算法,并提供相应的源代码。希望本文提供的MATLAB代码和步骤能够帮助您实现光斑定位任务。通过这些代码,您可以在MATLAB环境中轻松地定位光斑,并在图像上进行可视化展示。这样,我们就完成了光斑定位算法的MATLAB实现。通过以上步骤,我们可以得到一个在光斑位置上标记的图像,从而实现了光斑的准确定位。光斑定位 - MATLAB实现。 阅读详情

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