초보자 인기 과학 게시물 : 토큰 경제학은 무엇입니까?
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최대 공급 :
흐름 볼륨 : 현재 시장에서 순환하는 토큰의 수는 팀과 투자자의 차단 계획 및 생태 인센티브의 영향을받습니다.
현재 시장 가치 :현재 가격에 순환이 곱한다. 전체 희석 시장 가치 :
현재 가격에 잠재적 가격 위험을 평가하기 위해 최대 공급을 곱한 것입니다. 높은 가치가있는 프로젝트는 업계 벤치 마크를 훨씬 뛰어 넘고 장기적으로 유지하기가 어려운 완벽한 희석 시장 가치를 가질 수 있습니다.
- 1 억 2 천만 (1 억 2 천만 명)이 팀에 할당되어 6 년 안에 팀의 장기 개발 의도를 반영했습니다. 2 억 8 천만 (280m)은 초기 및 미래의 투자자 (에어 드롭 포함)에 할당되어 초기 순환을 형성합니다. 나머지 6 억 (600m)은 광업을 통해 생성되어 지속적인 프로젝트 참여를 보장하고 "단점"을 피합니다.
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프로젝트 당사자는 사업 수익을 통해 토큰을 재구매하고 전반적인 디플레이션 추세를 보여주고 토큰 가치 지원을 강화할 계획입니다. 2 토큰 유틸리티는 토큰의 가치와 매력을 결정하고 세 가지 측면으로 나눌 수 있습니다.
실용성 : - 예를 들어, Ethereum은 가스 수수료 지불 도구이며 Bitcoin은 실제 지불 방법입니다. 가치 축적 : 예를 들어, 서약을 통해 소득을 얻거나 거버넌스 투표에 참여하는 것과 같은.
- 밈과 이야기 : 인터넷 대중 문화 또는 Dogecoin과 같은 개념을 기반으로 한 값.
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Roam은 또한 서약 서비스를 제공하여 온라인에 가서 판매 압력을 줄입니다. 요약 : 로밍 토큰 경제 모델의 분석
공정하게 출시 : 예를 들어, 비트 코인, 사전 할당없이.
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C에서 Chrono 라이브러리를 사용하면 시간과 시간 간격을보다 정확하게 제어 할 수 있습니다. 이 도서관의 매력을 탐구합시다. C의 크로노 라이브러리는 표준 라이브러리의 일부로 시간과 시간 간격을 다루는 현대적인 방법을 제공합니다. 시간과 C 시간으로 고통받는 프로그래머에게는 Chrono가 의심 할 여지없이 혜택입니다. 코드의 가독성과 유지 가능성을 향상시킬뿐만 아니라 더 높은 정확도와 유연성을 제공합니다. 기본부터 시작합시다. Chrono 라이브러리에는 주로 다음 주요 구성 요소가 포함됩니다. std :: Chrono :: System_Clock : 현재 시간을 얻는 데 사용되는 시스템 클럭을 나타냅니다. STD :: 크론

C에서 스레드 성능을 측정하면 표준 라이브러리에서 타이밍 도구, 성능 분석 도구 및 사용자 정의 타이머를 사용할 수 있습니다. 1. 라이브러리를 사용하여 실행 시간을 측정하십시오. 2. 성능 분석을 위해 GPROF를 사용하십시오. 단계에는 컴파일 중에 -pg 옵션 추가, GMON.out 파일을 생성하기 위해 프로그램을 실행하며 성능 보고서를 생성하는 것이 포함됩니다. 3. Valgrind의 Callgrind 모듈을 사용하여보다 자세한 분석을 수행하십시오. 단계에는 Callgrind.out 파일을 생성하고 Kcachegrind를 사용하여 결과를보기위한 프로그램 실행이 포함됩니다. 4. 사용자 정의 타이머는 특정 코드 세그먼트의 실행 시간을 유연하게 측정 할 수 있습니다. 이 방법은 스레드 성능을 완전히 이해하고 코드를 최적화하는 데 도움이됩니다.

C 코드 최적화는 다음 전략을 통해 달성 할 수 있습니다. 1. 최적화 사용을 위해 메모리를 수동으로 관리합니다. 2. 컴파일러 최적화 규칙을 준수하는 코드를 쓰십시오. 3. 적절한 알고리즘 및 데이터 구조를 선택하십시오. 4. 인라인 함수를 사용하여 통화 오버 헤드를 줄입니다. 5. 템플릿 메타 프로 그램을 적용하여 컴파일 시간에 최적화하십시오. 6. 불필요한 복사를 피하고 움직이는 의미와 참조 매개 변수를 사용하십시오. 7. Const를 올바르게 사용하여 컴파일러 최적화를 돕습니다. 8. std :: 벡터와 같은 적절한 데이터 구조를 선택하십시오.

MySQL에서는 altertabletable_nameaddcolumnnew_columnvarchar (255) 이후에 필드를 추가하여 altertabletable_namedropcolumncolumn_to_drop을 사용하여 필드를 삭제합니다. 필드를 추가 할 때는 쿼리 성능 및 데이터 구조를 최적화하기위한 위치를 지정해야합니다. 필드를 삭제하기 전에 작업이 돌이킬 수 없는지 확인해야합니다. 온라인 DDL, 백업 데이터, 테스트 환경 및 저하 기간을 사용하여 테이블 구조 수정은 성능 최적화 및 모범 사례입니다.

MySQL 기능은 데이터 처리 및 계산에 사용될 수 있습니다. 1. 기본 사용에는 문자열 처리, 날짜 계산 및 수학 연산이 포함됩니다. 2. 고급 사용에는 복잡한 작업을 구현하기 위해 여러 기능을 결합하는 것이 포함됩니다. 3. 성능 최적화를 위해서는 WHERE 절에서 기능 사용 및 GroupBy 및 임시 테이블 사용을 피해야합니다.

MySQL을 안전하고 철저하게 제거하고 모든 잔차 파일을 정리하려면 다음 단계를 따르십시오. 1. MySQL 서비스 중지; 2. MySQL 패키지 제거; 3. 구성 파일 및 데이터 디렉토리를 정리하십시오. 4. 제거가 철저한 지 확인하십시오.

설명 명령을 사용하여 MySQL 쿼리의 실행 계획을 분석하십시오. 1. 설명 명령은 성능 병목 현상을 찾는 데 도움이되는 쿼리의 실행 계획을 표시합니다. 2. 실행 계획에는 id, select_type, 테이블, type, cly_keys, key, key_len, ref, 행 및 추가 필드와 같은 필드가 포함됩니다. 3. 실행 계획에 따르면 인덱스를 추가하고 전체 테이블 스캔을 피하고 조인 작업 최적화 및 오버레이 인덱스를 사용하여 쿼리를 최적화 할 수 있습니다.

하위 쿼리는 MySQL 쿼리의 효율성을 향상시킬 수 있습니다. 1) 서브 쿼리는 데이터 필터링 및 집계 된 값을 계산하는 것과 같은 복잡한 쿼리 로직을 단순화합니다. 2) MySQL Optimizer는 하위 쿼리를 전환하여 작업에 참여하여 성능을 향상시킬 수 있습니다. 3) IN 대신에 사용하면 여러 행이 반환 오류를 피할 수 있습니다. 4) 최적화 전략에는 관련 하위 쿼리를 피하고, 사용 사용, 색인 최적화 및 하위 퀘스트 중첩을 피하는 것이 포함됩니다.