32、基于以太坊的令牌门控应用开发指南

基于以太坊的令牌门控应用开发指南

在区块链技术的应用中,令牌门控应用是一种非常有前景的应用模式。它可以通过NFT等令牌来控制用户对特定资源的访问权限,为用户提供更安全、更个性化的服务。本文将详细介绍如何构建一个基于以太坊的令牌门控应用,包括登录验证、智能合约部署、后端应用开发等方面。

1. 以太坊登录验证

在用户登录网站时,可以创建一个消息,例如 “I want to log in into the XYZ movie streaming web application”,并要求每个想要登录的用户对该消息进行签名,然后将签名发送到Web应用程序。不过,当用户想要登录网站时,有一个标准的消息需要签名,即ERC - 4361标准。

1.1 ERC - 4361标准

ERC - 4361标准描述了使用以太坊进行登录的实现方式,完整规范可在 https://eips.ethereum.org/EIPS/eip - 4361 查看。消息模板如下:

${scheme}:// ${domain} wants you to sign in with your Ethereum account:
${address}
${statement}
URI: ${uri}
Version: ${version}
Chain ID: ${chain - id}
Nonce: ${nonce}
Issued At: ${issued - at}
基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
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