10、以太坊网络数据查询与应用开发指南

以太坊网络数据查询与应用开发指南

在以太坊开发中,我们常常需要查询网络上的各种数据,如节点信息、账户余额、合约状态等。同时,如何实时监测合约的变化也是一个重要的问题。本文将详细介绍这些操作的方法和步骤,并通过一个示例应用展示如何将这些知识应用到实际开发中。

1. 查询节点信息

我们不仅可以获取网络上的数据,还能查询节点本身的信息。例如,我们可以查询节点正在运行的软件版本,如果该版本存在已知问题,还能向用户发出警告。

await web3.eth.getNodeInfo()

另外,检查节点是否与链的其他部分保持同步也是很有必要的。新设置的节点可能尚未完成同步,因此无法返回网络上的最新信息。如果节点不再进行同步,我们就可以放心地依赖它。

await web3.eth.isSyncing()
2. 查询账户余额和代码

给定一个地址,我们可以查询该账户存储的 ETH,无论它是外部拥有的账户还是合约。此外,由于区块链历史是不可磨灭的,我们甚至可以查询账户在早期某个时间点的余额。

const addr = '0xcafE1A77e84698c83CA8931F54A755176eF75f2C';
const block = await web3.eth.getBlockNumber() - 10;
await web3.eth.getBalance
六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法仿真方法拓展自身研究思路。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值