以太坊2.0合约余额新增13536 ETH

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据欧科云链OKLink数据显示，截至上午10时，以太坊2.0存款合约地址已累计接收291.22万ETH，近24小时内新增13536ETH。同期以太坊24h链上活跃地址数量超过62.64万个，较前一日增长4.48%；链上交易量接近502.62万ETH，环比上升57.47%；当前建议Gas费用为145.09Gwei，较前一日下降26.47%。

据欧科云链OKLink数据显示，截至上午10时，以太坊2.0存款合约地址已收到291.22万ETH，近24小时新增13536 ETH 同期以太坊24h链上活跃地址数逾62.64万，环比上升4.48%；链上交易量近502.62万ETH，环比上升57.47%；当前建议Gas费用为145.09 Gwei，环比下降26.47%。
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以太坊2.0合约余额新增8768 ETH
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据欧科云链OKLink数据显示，截至上午10时，以太坊2.0存款合约地址已收到356.87万ETH，近24小时新增8768 ETH。 同期以太坊24h链上活跃地址数逾61.83万，环比上升4.66%；链上交易量近256.83万ETH，环比下降7.56%；当前建议Gas价格为152.51 Gwei，环比下降17.87%。 文章链接：https://www.tuoluocaijing.cn/kuaixun/detail-161768.html 更多资讯：https://www.tuoluocaijing.cn
以太坊2.0合约余额新增3872 ETH
qq_37367026的博客
03-30 115
据欧科云链OKLink数据显示，截至上午10时，以太坊2.0存款合约地址已收到360.78万ETH，近24小时新增3872 ETH。 同期以太坊24h链上活跃地址数逾59.39万，环比上升0.84%；链上交易量近306.86万ETH，环比上升85%；当前建议Gas价格为128.96 Gwei，环比上升15.34%。 文章链接：https://www.tuoluocaijing.cn/kuaixun/detail-162559.html 更多资讯：https://www.tuoluocaijing.cn .
以太坊2.0合约余额新增2.62万ETH
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01-13 102
据欧科云链OKLink数据显示，截至上午10时，以太坊2.0存款合约地址已收到243.33万ETH，近24小时新增26208 ETH。 同期以太坊24h链上活跃地址数逾65.5万，环比下降0.22%；链上交易量近638.63万ETH，环比下降6.92%；建议Gas费用为77.78 Gwei，环比下降29.01%。 文章链接：https://www.tuoluocaijing.cn/kuaixun/detail-151373.html 更多资讯：https://www.tuoluocaijing.cn ..
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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
12-03
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
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
12-03
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。
基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化（Matlab代码实现）
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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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解压后放 uni_modules 文件下 关联文章： uniapp + 微信小程序 + vue3 + 音频播放器 + 状态管理，支持Android、iOS与鸿蒙OS，全局单例模式 链接：https://blog.csdn.net/xuelong5201314/article/details/155532748?spm=1011.2415.3001.10575&sharefrom=mp_manage_link
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