第64号LaunchPool Modular Oracle:Red Project Analysis&
LaunchPool Project Redの第64号の詳細な分析Red:Modular Oracle Prospects and Currency Price Decast
この記事は、EVMおよび非EVMチェーン全体のマルチチェーンオラクルプロジェクトの64番目の号を深く分析し、プロジェクトの基本と通貨価格の合理的な推定を行います。 Redプロジェクトはわずか2日間開始され、総発射プール量は40,000,000レッド(トークンの最大供給の4%を占める)で、初期循環は280,000,000レッド(トークンの総供給の28%を占める)でした。プロジェクトの概要:
レッドストーンは、2020年に設立され、エストニアのチームとArweaveチェーンによってインキュベーションされたモジュール式ブロックチェーンオラクルです。現在、70のチェーンをサポートしており、Pendle、ENA、Ether.fiなどの有名なプロジェクトを含む130を超える顧客がいます。レッドストーンの中心的な利点は、高効率と低コストです。その独自性は、複数のデータソースからオフチェーンデータを統合して署名した後、パッケージ化されてブロックチェーンに提出され、それによりデータの整合性と信頼性が確保され、ガスコストが大幅に削減され、効率が改善されることです。
コア機能:
- マルチチェーンデータ:
- モジュラーアーキテクチャは、データの収集と伝送を分離し、柔軟で効率的なクロスチェーン拡張を実現します。
- モジュラー:は2つのモードを提供します:プッシュとプル、プロジェクトにデータソースを柔軟に選択する権利を与えること、および順調な価格を供給するか、生データの流れをカスタマイズすることができます。
すべてのEVMチェーン、スタークネット、燃料ネットワークと互換性があるオフチェーンリピーターを介して、チェーン契約にデータをプッシュします。
プルモード:
スマートコントラクトは、積極的にデータを要求し、ガス効率を最大化し、DAPPデータアクセスを簡素化します。 チーム: レッドストーンは、2025年1月に合計2,252百万米ドルを受け取り、最新の1500万米ドルの資金調達がアリントン・キャピタルによって主導されました。チームメンバーの情報は、主に技術者で構成されるオープンで透明性があります。 トークン経済学:赤の最大供給は10億であり、初期循環は2億8,000万です。トークンの割り当て:初期投資家の31.7%、生態系とデータプロバイダーの28.3%、コア貢献者の20%、プロトコル開発の10%、コミュニティの10%。すべてのトークンは48か月以内にロック解除され、投資家の部分は1年間ロックする必要があります。
プロジェクトリスク分析:
- 中央集権化リスク:データの集約と署名プロセスは、いくつかのノードまたはデータプロバイダーに依存しており、集中リスクがある可能性があります。
- セキュリティと成熟度:レッドストーンのセキュリティ、攻撃抵抗、安定性は、テストする時間が必要です。オフチェーン処理はガス料金を節約しますが、セキュリティと信頼性にも潜在的な問題があります。
コイン価格見積もり:
多数のOracleプロジェクトを考えると、Redstoneのイノベーションは限られており、テストまでの時間がかかるため、その市場価値はChainLinkなどの大手プロジェクトと比較することが困難です。他のOracleプロジェクト(Pyth、API3、TRB、BAND)の完全な希釈市場価値(FDV)を参照すると、Redstoneの合理的なFDVは約5億米ドルであり、対応する通貨価格は約0.5米ドルです。 LaunchPoolの採掘収入は通常、この見積もりによると、通貨価格が過大評価される可能性があります。したがって、LaunchPool Miningに参加して時間内に販売することをお勧めします。流通市場での購入のリスクは高いため、傾向に盲目的に従うことはお勧めしません。
以上が第64号LaunchPool Modular Oracle:Red Project Analysis&の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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Cのスレッドパフォーマンスの測定は、標準ライブラリのタイミングツール、パフォーマンス分析ツール、およびカスタムタイマーを使用できます。 1.ライブラリを使用して、実行時間を測定します。 2。パフォーマンス分析にはGPROFを使用します。手順には、コンピレーション中に-pgオプションを追加し、プログラムを実行してGmon.outファイルを生成し、パフォーマンスレポートの生成が含まれます。 3. ValgrindのCallGrindモジュールを使用して、より詳細な分析を実行します。手順には、プログラムを実行してCallGrind.outファイルを生成し、Kcachegrindを使用して結果を表示することが含まれます。 4.カスタムタイマーは、特定のコードセグメントの実行時間を柔軟に測定できます。これらの方法は、スレッドのパフォーマンスを完全に理解し、コードを最適化するのに役立ちます。

Cで文字列ストリームを使用するための主な手順と予防策は次のとおりです。1。出力文字列ストリームを作成し、整数を文字列に変換するなどのデータを変換します。 2。ベクトルを文字列に変換するなど、複雑なデータ構造のシリアル化に適用します。 3.パフォーマンスの問題に注意を払い、大量のデータを処理するときに文字列ストリームを頻繁に使用することを避けます。 std :: stringの追加方法を使用することを検討できます。 4.メモリ管理に注意を払い、ストリングストリームオブジェクトの頻繁な作成と破壊を避けます。 std :: stringstreamを再利用または使用できます。

CのDMAとは、直接メモリアクセステクノロジーであるDirectMemoryAccessを指し、ハードウェアデバイスがCPU介入なしでメモリに直接データを送信できるようにします。 1)DMA操作は、ハードウェアデバイスとドライバーに大きく依存しており、実装方法はシステムごとに異なります。 2)メモリへの直接アクセスは、セキュリティリスクをもたらす可能性があり、コードの正確性とセキュリティを確保する必要があります。 3)DMAはパフォーマンスを改善できますが、不適切な使用はシステムのパフォーマンスの低下につながる可能性があります。実践と学習を通じて、DMAを使用するスキルを習得し、高速データ送信やリアルタイム信号処理などのシナリオでその効果を最大化できます。

CでのハイDPIディスプレイの取り扱いは、次の手順で達成できます。1)DPIを理解してスケーリングし、オペレーティングシステムAPIを使用してDPI情報を取得し、グラフィックスの出力を調整します。 2)クロスプラットフォームの互換性を処理し、SDLやQTなどのクロスプラットフォームグラフィックライブラリを使用します。 3)パフォーマンスの最適化を実行し、キャッシュ、ハードウェアアクセラレーション、および詳細レベルの動的調整によりパフォーマンスを改善します。 4)ぼやけたテキストやインターフェイス要素などの一般的な問題を解決し、DPIスケーリングを正しく適用することで解決します。

MySQLでデータを挿入するための効率的な方法には、次のものが含まれます。1。insertInto ...値構文、2。LoadDatainFileコマンドの使用、3。トランザクション処理の使用、4。バッチサイズの調整、5。Insurtignoreまたは挿入の使用...

Cは、リアルタイムオペレーティングシステム(RTOS)プログラミングでうまく機能し、効率的な実行効率と正確な時間管理を提供します。 1)Cハードウェアリソースの直接的な動作と効率的なメモリ管理を通じて、RTOのニーズを満たします。 2)オブジェクト指向の機能を使用して、Cは柔軟なタスクスケジューリングシステムを設計できます。 3)Cは効率的な割り込み処理をサポートしますが、リアルタイムを確保するには、動的メモリの割り当てと例外処理を避ける必要があります。 4)テンプレートプログラミングとインライン関数は、パフォーマンスの最適化に役立ちます。 5)実際のアプリケーションでは、Cを使用して効率的なロギングシステムを実装できます。

Ofstreamクラスを使用してCでファイルを書き込みます。 1)ofstreamオブジェクトを作成し、ファイルを開きます。 2)Append Mode(STD :: iOS :: APP)などのファイルモードを選択します。 3)エラー処理を実装し、例外キャプチャを使用します。 4)パフォーマンスを最適化し、バッファ管理を使用します。 5)RAIIテクノロジーを使用して、ファイルリソースを自動的に管理します。