注:原文来自@darkforest_lian发布长推。
Effectivenessrating这个指标在以太坊质押协议里非常重要,他是一个度量验证器在以太坊信标链上表现的评分。
瑞穗高级分析师:加密货币已死:金色财经报道,美国瑞穗证券高级分析师Dan Dolev认为,随着FTX交易所的崩溃,加密货币现在已经“死亡”。?分析师Dolev并看跌加密货币交易所Coinbase的股票。?这位分析师预测,投资者将“非常、非常害怕”。??
在本周早些时候发布的一份研究报告中,Dolev认为FTX 的崩溃实际上对其竞争对手的帮助微乎其微,并补充说黑天鹅事件标志着一个不断恶化的行业。并坚信加密货币行业无法从当前危机中复苏。[2022/11/26 20:47:13]
它通过对提议者和证明者的有效性进行加权平均来计算。这两项任务在长期内的奖励分配比例大约为1:7,因此我们给它们分配相应的权重:提议者有效性占1/8,而证明者有效性占7/8。
StarkWare公司成立非营利性基金会:金色财经报道,区块链可扩展性解决方案StarkNet的创建者StarkWare在7月证实推出代币计划,并推出一个独立的、非营利性的基金会,以促进生态系统的增长。StarkNet基金会于周三正式亮相,并进行了代币分配和七人董事会。StarkNet基金会旨在通过发展治理机制和称为排序和证明的去中心化技术机构,帮助网络达到其去中心化目标。
母公司StarkWare在5月份的一轮1亿美元的融资中达到了80亿美元的估值。(coindesk)[2022/11/10 12:41:01]
计算公式如下:validator_effectiveness=(1/8*proposer_effectiveness)+(7/8*attester_effectiveness)举个例子,假设某个验证器的提议者有效性为0.9,证明者有效性为0.8,那么其Effectivenessrating可以计算为:(1/8*0.9)+(7/8*0.8)=0.1125+0.7=0.8125
OCC加入Baton Systems的DLT衍生品抵押品管理系统:金色财经报道,Baton Systems宣布将期权清算公司(OCC)添加到其中央清算对手方(CCP)名册中。其拥有基于DLT的抵押品管理系统,可自动管理交易所交易和清算的外汇衍生品的保证金。它其他用户包括JP Morgan和Citi,链接到11个CCP,例如ICE Clear Europe、LCH、CME、Eurex和SGX。
OCC是美国八个具有系统重要性的金融市场公用事业公司之一。它是全球最大的股票衍生品清算机构,其交易量主要来自股票。同时,这不是OCC的第一次DLT体验。它正在与另一家金融科技Axoni合作开发区块链解决方案,创建证券借贷交易和生命周期事件的黄金记录。(ledgerinsights)[2022/8/18 12:34:17]
需要注意的是,自从以太坊进行了合并后,提议者任务的权重增加了。根据观察,在合并后的模型中,执行层和共识层奖励的比例接近1:4。因此,在合并后的效果评分模型中,提议者和证明者的权重分别调整为3/8和5/8。
计算公式如下:validator_effectiveness=(3/8*proposer_effectiveness)+(5/8*attester_effectiveness)另外,如果验证器没有分配任何提议者任务,我们只考虑其证明者有效性来计算效果评分,以避免人为地提高整体得分。
也许你对提议者和证明者的概念不太理解,下回我会用通俗易懂的方式为你讲明白,敬请关注。
目前,常见的有三种不同类型的Web3游戏:专注DeFi原则的早期GameFi游戏,X2E游戏,用户通过参与日常活动赚取奖励,以及关注高质量图形和可玩性以吸引玩家的AAA游戏.
1900/1/1 0:00:00AI板块相关标的,不论是A股、美股还是Crypto,都迎来了暴涨。之后的时间里,随着ChatGPT被广泛使用,人们意识到其对整个世界的影响,不断有新的ChatGPT应用场景,以及同类型的产品迭代.
1900/1/1 0:00:00前言:这不太是一篇正经的研报,更像是一篇杂谈短文。没有太多的分析、引用和数据,纯粹是自身经验局限下的青涩思考及主观观点,留下思绪痕迹之时,也希望能有抛砖引玉之用.
1900/1/1 0:00:00以太坊生态系统比它需要的更加中心化。我们经常称赞质押的可访问性,但很少讨论大量Ether质押在了?Lido?。我们支持去中心化货币,但仍然严重依赖中心化稳定币发行方.
1900/1/1 0:00:00注:本文来自@nangongxuelang推特,MarsBit整理如下:这两天Ordinals协议牛逼大了,前天铸造了99687个铭文,昨天又铸造了193063个.
1900/1/1 0:00:00TL;DR:●在硬件加速ZKP中,FPGA具有与GPU相同的每瓦性能水平,但在每美元性能指标上无法与GPU竞争。●ASIC在上述两个指标上优于FPGA和GPU,但需要更长的时间才能进入市场.
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