54、以太坊ENS域名设置与DApp升级为DAO指南

以太坊ENS域名设置与DApp升级为DAO指南

1. ENS域名简介

以太坊地址难以记忆,因此以太坊基金会创建了以太坊名称服务(ENS)。ENS是一个基于以太坊的分布式、开放且可扩展的命名系统,旨在将人类可读的名称映射到机器可读的标识符,如以太坊地址、其他加密货币地址、哈希值等。自2019年起,ENS还支持反向解析,即根据给定地址检索对应的ENS名称(前提是存在ENS条目)。ENS条目是人类可读的,至少包含三个字母,以 .eth 结尾。在测试网络上注册的ENS域名,结尾为 .test

2017年,ENS首次通过运行维克里拍卖的合约发布,该拍卖基于秘密投标。所有投标者提交投标,时间截止后,所有投标公开显示,出价最高者赢得拍卖并获得ENS域名,需支付第二高的出价,但投标资金会被冻结在合约中,直到2019年新的ENS版本发布或用户释放其ENS条目。2019年更新后,用户可以释放契约并索回资金,但许多用户几年后才知晓,研究人员为此发布帖子告知用户。例如,用户 0x8759b0B1D9cbA80e3836228DFB982AbAa2c48b 97 于2023年7月31日索回了39,711.9以太币。

自2019年起,无需通过拍卖获得ENS域名,只需支付年费,费用用于支持ENS及其生态系统的发展。年费取决于名称长度,目前3个字母的名称每年费用最高,为640美元;4个字母的名称约为每年160美元;5个字母及更长的名称每年仅需5美元。

你可以在 https://app.ens.dom

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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