过去一年顶级借贷服务商BTC总托管资产平均增长超700%

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据CoinPost 12月28日消息，比特币借贷服务呈快速增长态势。过去一年，前三的虚拟货币借贷服务提供商BlockFi、Nexo和Celsius Network的托管资产同比平均增加734%。
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数字资产行业发展的演进逻辑和方向
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2025年国内外数字资产交易行业现状分析及发展趋势预测
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Matrixport，交易、借贷和托管，如何打造数字货币界的银行？
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06-17 400
2019年6月，Keystore 与Tokeninsight 达成战略合作，将在资产托管、财务审计、节点服务、市场拓展等领域展开全面合作，共同拓展企业级加密资产服务市场。...
Botanix｜主网即将发布的 BTC 扩容破局者
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首次实现稳定、安全的原生 BTC 收益。Botanix 由 Willem Schroé 创立，他拥有数学与密码学背景，曾就读于 KU Leuven 和哈佛商学院，并在 MIT BTC 俱乐部期间提出 Spiderchain 概念，致力于构建一个真正去中心化、面向全球的 BTC Layer2 网络。截至目前，其生态地图已涵盖 DeFi、基础设施、NFT、跨链桥接与 GameFi 等多个板块，聚集了超 40 个项目方与服务商，覆盖借贷、稳定币、DEX、预言机、开发工具、NFT 链游等典型用例，
加密托管风起：做区块链世界的银行
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08-28 494
“操卖白粉的心，赚卖白菜的钱”，当前，纯做托管已经算不上一个好的商业模式。文 | 芦荟 运营 | 盖遥编辑| 卢晓明出品|Odaily星球日报（ID：o-da...
数字资产市场2025：政策、技术与投资新风向
欢迎来到运通链达的官方博客！我们深度探讨人工智能技术与应用，贯彻科技向善理念，推动科技进步与社会福祉和谐共生。
06-03 3233
【摘要】2025年，数字资产市场迎来政策合规、技术升级与机构资金三重驱动，RWA、DeFi、NFT等赛道机遇与风险并存。本文系统梳理全球政策、技术创新、资本流向及主要赛道投资机会与挑战，助力投资者理性布局数字经济新周期。
咖说 | 暗潮涌动，ERC20 BTC 正在搅动市场
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02-18 363
收集一众行业大咖观点，探索区块链商业及应用。百家争鸣、百花齐放，说理、解密、预测和八卦，了解行业内幕，看咖说就够了！投稿请联系 ：tougao@conflux-chain.org本文转自...
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作者：陈一晚风 出品：鸵鸟区块链 自2021年5月下旬起，牛市就已开始逐渐走远，回顾此轮牛市的崛起，比特币减半以及DeFi的爆发算是一方面，传统投资机构的大规模进场才是这轮牛市开启的重要支撑因素。 2020年初，加密货币行业的总市值还不到2000亿美元，随着国外大批机构大牛的入场，加密货币行业的情绪被带动，直到2020年末，行情开始大好，市值更是成倍翻涨，达到7600亿美元。据Coingecko数据显示，加密货币行业的总市值最高已超过2.4万亿美元，截止撰稿时，加密货币行业总市值超1.3万亿美元。
区块链钱包：数字资产时代的“数字金库”与身份密钥
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当比特币在2009年横空出世时，人们或许未曾想到，这项技术会彻底颠覆传统金融的底层逻辑。如今，全球区块链钱包用户已突破1亿，从非洲的跨境汇款到东南亚的NFT交易，从华尔街的机构投资者到乡村的数字农民，区块链钱包正以“数字金库”的身份，重构人们对资产所有权的认知。它不仅是加密货币的存储工具，更成为Web3世界的“身份通行证”，承载着去中心化金融（DeFi）、数字身份、跨链交互等无限可能。本文将揭开区块链钱包的神秘面纱，探索其技术原理、应用场景与未来趋势。
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Conflux 进阶课在这里，Conflux 团队成员将敞开心扉，权威解析 Conflux 项目最新进展、生态构建进程等信息，没有八卦、没有小道消息，绝...
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【卫星抗干扰】一种用于全球导航卫星系统反欺骗的空时融合方法【附MATLAB代码】.rar
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遗传算法重新配置配电网络（IEEE 33和69总线系统.zip
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windows下定期自动清空某个文件夹（比如在公司电脑上定期清空微信的聊天记录）
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网络爬虫基于Python的豆瓣电影Top250数据采集：使用Requests与BeautifulSoup实现网页内容解析
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内容概要：本文通过一个简单的Python爬虫实例，演示了如何使用requests库发送HTTP请求，获取豆瓣电影Top250页面的数据，并利用BeautifulSoup解析HTML内容，提取出中文电影名称。代码实现了基本的网页抓取与数据清洗流程，包括设置请求头模拟浏览器行为以应对简单反爬机制、解析响应文本以及过滤非中文片名，最终输出纯净的电影标题列表。; 适合人群：具备Python基础语法知识，对网络爬虫感兴趣的初学者或刚入门的数据采集学习者；适合学习Web数据获取的基本流程和技术栈。; 使用场景及目标：①学习如何使用requests发起网络请求并携带请求头信息；②掌握BeautifulSoup进行HTML结构化解析的方法；③理解网页内容提取与数据过滤的基本逻辑，为后续深入学习爬虫框架（如Scrapy）打下基础。; 阅读建议：建议读者在本地环境中配置好相关库（requests、BeautifulSoup），动手运行并调试代码，尝试修改选择器或目标网站以加深理解，同时注意遵守网站的robots协议，合理控制请求频率。
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内容概要：本文介绍了基于粒子群优化算法（PSO）的p-Hub选址优化问题的研究与实现，重点解决在考虑不确定性因素下的集群式物流或交通网络中枢纽节点（Hub）的选址优化问题。通过构建数学模型，结合Matlab编程实现粒子群算法对p-Hub选址问题进行求解，旨在最小化网络总体运输成本并提升系统效率。文章涵盖了问题建模、算法设计、参数设置及仿真结果分析全过程，展示了PSO在复杂组合优化问题中的应用能力。; 适合人群：具备一定运筹学、优化算法基础，熟悉Matlab编程，从事物流网络设计、智能算法研究或交通系统优化等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①掌握p-Hub选址问题的基本理论与建模范式；②学习如何基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化（Matlab代码实现）将粒子群优化算法应用于实际网络优化问题；③通过Matlab代码实现理解智能优化算法的编码流程与调参技巧；④为物流、通信、航空等枢纽网络设计提供解决方案参考。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的Matlab代码逐行理解算法实现细节，尝试调整参数或引入其他改进策略（如自适应权重、混合算法）以提升优化性能，同时可扩展至带容量约束、多分配或多目标的Hub选址问题进行深入研究。
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