月报总结|Moonbeam 12月份大事一览

本文聚焦Moonbeam,介绍其最新战略重点,包括跨链、游戏等领域。还提及与Grupo RÃO、WJJC等合作项目。有科普文章解释快速最终确定性、Substrate等概念。黑客松活动和开发者课程火热进行,社区活动丰富,同时客户端也有技术升级。

一转眼已经到年底啦。本月,Moonbeam基金会发布四个最新战略重点:跨链解决方案、游戏、真实世界资产(RWA)、新兴市场。其中在新兴市场方面,紧锣密鼓地推出与巴西公司Grupo RÃO的战略合作。

用户教育方面,为了提升社区对于Substrate、波卡2.0、Finality最终确定性等专业术语的理解,Moonbeam官方及中文社区发布了一系列解释说明。开发者社区方面,Moonbeam参与赞助的波卡冬季黑客松与波卡首次越南黑客松正在进行收尾工作,相信会涌现出一批引人注目的应用。

祝大家新年快乐!感谢大家一直以来支持Moonbeam中文社区。希望在新的一年Moonbeam会给大家带来更多好消息,LFG!

1. Moonbeam最新进展

Moonbeam的战略重点领域 — 解锁真实世界的Web3创新

Moonbeam基金会正在战略性地扩大合作伙伴关系和集成,重点围绕四个关键垂直领域,以展示Moonbeam在现实世界中的实用性和潜力:跨链解决方案、游戏、真实世界资产(RWA)、新兴市场。阅读更多

送货服务Grupo RÃO将在Moonbeam上通过DUX推出Web3支持的忠诚度计划

此次合作为Grupo RÃO食品配送服务带来了新的奖励计划,其中包括折扣、产品、优惠券、竞赛等福利的订阅 — 所有这些都得益于Moonbeam的区块链技术。阅读更多

世界柔术认证机构WJJC与Moonbeam合作为巴西柔术大师和练习者推出NFT认证平台

通过这一平台,将巴西柔术认证引入全球,实现练习者和大师的透明记录,确保认证信息不可篡改,安全可靠。阅读更多

Moonbeam与Subsocial集成,为网络带来社交应用创建

通过Polkadot独特的跨共识消息传递(XCM)机制实现的这一新整合,将使SUB能够在Moonbeam上的去中心化应用中使用。Moonbeam与Subsocial之间的双向HRMP通道加强了Moonbeam作为Polkadot平行链活动中心的地位。阅读更多

2. 科普文章

Moonbeam的快速最终确定性(第一章)

在区块链系统中,”最终确定性”是指交易不可逆转且永久记录的确定性。这个概念对于Web3生态系统中的信任和安全至关重要。Moonbeam的创新设计解决了缓慢最终确定性的问题,提供了一个多链环境,无需在每个连接的链上进行冗长的交易确认过程。Moonbeam集成XCM和GMP,协调跨链的操作,从而加速最终确定性。阅读更多

Moonbeam的快速最终确定性(第二章)

本文比较了L1和L2网络,探索在多链世界中的最终确定性,并以Prime Protocol为例解释其选择Moonbeam应对交易延迟,为去中心化金融生态系统中的用户提供高效、安全的服务。阅读更多

一文了解Substrate

Substrate是Web3愿景的一部分,旨在让网络更去中心化和实现用户友好。它帮助确保新的区块链可以协同运作,就如波卡和平行链,这不单单推动了波卡的使命,同时也为所有区块链带来了功能和灵活性。本文从Moonbeam选择使用Substrate、Substrate从哪些方面增强波卡生态的角度,旨在让社区更加了解Substrate。阅读更多

2024年Polkadot值得期待的4个方向

波卡创始人Gavin Wood在今年6月的Polkadot Decoded 2023提出了波卡的2.0版本 — — 多核计算概念,在维护安全和效率的前提下,进一步降低开发者进入Web3展开业务的门槛。与之而来的新的租赁机制 — — 核心时间(Coretime),与支持核心时间的异步支持、核心时间的市场、核心时间销售销毁。本文解释了这四个方向。阅读更多

项目方看过来,详解Moonbeam Grants申请技巧

Grants加速计划是Moonbeam基金会发起的生态资助计划,旨在支持生态系统中的不同项目、社区和个人,帮助他们顺利进入Moonbeam发展,依靠早期的生态扶持迅速成长。本文介绍了Grants提供的协助、类别和流程。阅读更多

公链宣传的去中心化稳定原来是因为他们,怎么还有Binance Staking?

Moonbeam的收集人来自不同公司以及社区,保持生态的多元和去中心化,共同为Moonbeam网络的运行尽一份力。本文介绍了几个不同的节点运营团队。阅读更多

Moonbeam生态项目分析 — — 聚合流动性管理协议GAMMA

生态分析系列为Moonbeam爱好者分享他们的研究成果。Gamma是一个非托管的、自动化的主动集中流动性管理协议,部署在大多数主要EVM支持的区块链上,并与AMM合作提供后端流动性管理服务和支持,与众多区块链和DEX兼容和集成。阅读更多

Moonbeam生态项目分析 — — DeFi借贷协议Moonwell

生态分析系列为Moonbeam爱好者分享他们的研究成果。Moonwell是一个基于Moonbeam、Moonriver和Base的开放式去中心化DeFi借贷协议。阅读更多

Moonbeam生态项目分析 — — 去中心化交易所Beamswap

生态分析系列为Moonbeam爱好者分享他们的研究成果。Beamswap成立于2021年,是一个基于Moonbeam的集中流动性做市商(Concentrated Liquidity Market Maker,CLMM)去中心化交易所,为点对点交易提供流动性。阅读更多

3. 黑客松 & 开发者课程

波卡冬季黑客松再度来袭,Moonbeam等你来战

Parity和OneBlock联合举办的2023冬季波卡黑客松大赛于11月至2024年1月举办。本文展示了Moonbeam赞助的两个Bounty赛题。阅读更多

晋级名单揭晓!一览 2023 冬季波卡黑客松决赛项目

2023 冬季波卡黑客松大赛即将迎来收官之战,目前 25 个参赛项目成功从初审阶段脱颖而出,朝着最高荣誉发起最后的冲击!本文揭晓此次初审晋级名单。阅读更多

Polkadot首场越南黑客松如火如荼!11个项目入围决赛

帮助有才华的开发者实现他们的创新性想法,波卡黑客松将是展示区块链发展构建创意的绝佳机会。本文简介了最终入围首场越南决赛的11个项目。阅读更多

Squid课程上架Moonbuilders Academy

Squid是一个跨链流动性层(由 Axelar 提供支持),可实现任何应用程序、链或用户之间的一键交互。查看课程

4. 社区活动

波卡生态中的以太坊跨链实践

Moonbeam开发者关系工程师Wuzhong参与moledao主办的波卡工作坊,主要讲解Moonbeam如何实现兼容以太坊及其跨链解决方案。

Get Ready for Polkadot 2.0: A World of Opportunities Awaits!

Moonbeam市场经理Yuki参加波卡世界AMA,与来自Lastic、Polimec、Mangata的相关人员一起讨论波卡2.0 coretime,2024年Q1期待有什么新功能?

5. 技术更新

Moonbeam 客户端升级 v0.34.1, v0.35.0

  • 为Ethereum pending区块加入模拟VRF功能(#2576)
  • 依赖升级至 v1.3.0 (#2589)
  • 在moonbase中使用新的pallet-async_backing (#2593)
内容概要:本文详细介绍了一个基于Java和Vue的联邦学习隐私保护推荐系统的设计与实现。系统采用联邦学习架构,使用户数据在本地完成模型训练,仅上传加密后的模型参数或梯度,通过中心服务器进行联邦平均聚合,从而实现数据隐私保护与协同建模的双重目标。项目涵盖完整的系统架构设计,包括本地模型训练、中心参数聚合、安全通信、前后端解耦、推荐算法插件化等模块,并结合差分隐私与同态加密等技术强化安全性。同时,系统通过Vue前端实现用户行为采集与个性化推荐展示,Java后端支撑高并发服务与日志处理,形成“本地训练—参数上传—全局聚合—模型下发—个性化微调”的完整闭环。文中还提供了关键模块的代码示例,如特征提取、模型聚合、加密上传等,增强了项目的可实施性与工程参考价值。 适合人群:具备一定Java和Vue开发基础,熟悉Spring Boot、RESTful API、分布式系统或机器学习相关技术,从事推荐系统、隐私计算或全栈开发方向的研发人员。 使用场景及目标:①学习联邦学习在推荐系统中的工程落地方法;②掌握隐私保护机制(如加密传输、差分隐私)与模型聚合技术的集成;③构建高安全、可扩展的分布式推荐系统原型;④实现前后端协同的个性化推荐闭环系统。 阅读建议:建议结合代码示例深入理解联邦学习流程,重点关注本地训练与全局聚合的协同逻辑,同时可基于项目架构进行算法替换与功能扩展,适用于科研验证与工业级系统原型开发。
源码来自:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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