通过 Infura 在 Coinbase 的 Base 测试网上访问超过 1.1 亿用户

Consensys管理小助手 2023-04-14 11:01:12

 

 

Coinbase 的 Base 测试网正在以光速增长。以下将为使用 Infura 的开发人员介绍如何获得 Base 的访问权限。

我们很高兴成为支持 Coinbase 的第二层 (L2) 网络 Base 的节点供应商。Base 的测试网私有测试版于 2 月 23 日推出,在 Infura 上已经有超过 2,000 个注册用户。

Infura 和 Coinbase 的共同价值观是去中心化,并且相信以太坊仍然是 web3 中最具影响力的网络之一。Infura 的目标是让下个一百万用户加入以太坊,同时确保他们的 web3 体验是无缝的、可扩展的和安全的。

下面将向您介绍如何使用 Infura 访问 Base,以最大限度地发挥这个新的 L2 为 web3 生态系统带来的价值。

什么是 Base?
Base 由流行的加密货币平台 Coinbase 构建。它是一个以太坊 L2 网络,提供了一种安全、低成本且对开发人员友好的方式来构建 dapp。

Base 网络由 Optimism 创建的 OP Stack 提供支持。OP Stack 是一个开源开发堆栈,为  Optimism 提供支持,并由 Optimism Collective 维护。它作为桥梁而构建,并与 Coinbase 的产品、用户和资产套件完全集成。

Coinbase 选择使用 OP Stack 构建 Base 网络,旨在让客户更轻松地使用 web3 产品,并让开发人员更轻松地构建它们。Base 和 Optimism 正在构建一个开放的生态系统,Coinbase 可以在其中提供对其产品、用户和资产的开放访问,以便构建更广泛的加密生态系统。

使用 Base 的开发人员将受益于 Coinbase 的无缝产品集成和法币入口,以访问不断发展的 Coinbase 生态系统,该生态系统在其平台上拥有 1.1 亿经过验证的用户和 800 亿美元的资产。

Infura 提供对 Base 网络的 API 访问,以确保开发人员能够挖掘这个新 L2 的巨大潜力。

使用 Infura 和 Base 解锁下一波 web3 用户

Infura 的使命是让每个人都可以在 web3 上构建应用程序。为此,我们提供了一个包含工具和一套 API 的全面的平台,旨在帮助开发人员轻易地扩展他们的应用程序。Infura 平台提供 99.9% 的正常运行时间,响应时间比自托管节点快 10 倍。

Infura 的 Base API 为开发人员提供了一个简化的解决方案,用于使用流行的以太坊开发者工具(如 Truffle、Remix 和 MetaMask)部署他们的 dapp。开发人员可以享受与 Optimism 类似的完全 EVM 兼容的体验和成本的节约,同时受益于以太坊的底层安全性和去中心化。

Infura 已经支持 Optimism,这使得使用 Infura 的开发人员更容易访问和构建 Base。目前,Infura 支持 13 个其他网络,包括 Ethereum、Polygon、Arbitrum、Avalanche、Palm、Filecoin、IPFS、NEAR、Aurora、StarkNet、ConsenSys zkEVM 和 Celo。所有 Infura 用户,无论其订阅计划如何,都可以访问所有支持的网络。

在接下来的几周内,我们的工程团队将与 Base 团队合作添加主网端点,并提供更多开发人员资源和客户支持。

如果您还没有 Infura 帐号,请立即注册。

如果您已经注册,下面是访问 Base 的步骤。

开始在 Base 上构建

首先,按照以下步骤将 Base 网络添加到您的 Metamask 钱包:

1. 打开您的 MetaMask 帐户。

2. 单击顶部的下拉按钮选择网络菜单。

3. 单击“添加网络”按钮,然后单击“手动添加网络”    

4.然后为Base Goerli测试网输入以下信息:    

5. 最后,点击保存

保存 Base Goerli 网络后,您将可以访问 Base 网络以及用于测试 ETH 的区块浏览器和水龙头。您还可以使用 Base Bridge,它允许您将 ETH 从 Ethereum Goerli 测试网桥接到 Base Goerli 测试网,反之亦然。要连接到 Base Goerli,请访问 Base Bridge 并连接您的钱包。在 Base Bridge上安全地存入和取出 ETH 是很容易的。为了继续构建和获取更多技术文档,可以参考这些基本文档。

 

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内容概要:本文针对质子交换膜燃料电池(PEMFC)在动态压力工况下的最大功率点跟踪(MPPT)问题,提出了一种压力工况协同调控下的自适应高阶滑模控制策略,并基于Simulink平台完成了系统建模与仿真实现。该策略融合高阶滑模控制的强鲁棒性与自适应机制的参数在线优化能力,有效克服了PEMFC系统固有的非线性、外部扰动及工况时变性等挑战,实现了对最大功率点的快速、精确与稳定跟踪。研究内容涵盖控制策略的理论设计、李雅普诺夫稳定性分析、自适应律构建以及在多种动态工况下的仿真实验验证,结果表明该方法相较于传统控制策略具有更快的动态响应速度、更小的稳态振荡以及更强的抗干扰能力,显著提升了PEMFC系统的能量转换效率与运行稳定性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Simulink仿真经验,从事新能源发电系统、燃料电池控制、电力电子变换或先进控制算法研究的研发人员及高校研究生。; 使用场景及目标:①应用于燃料电池发电系统的高性能最大功率点跟踪控制设计;②为解决强非线性、多扰动耦合的能源系统提供先进的自适应鲁棒控制方案;③通过Simulink仿真验证高阶滑模与自适应控制算法的有效性,服务于科研项目攻关或工程原型开发。; 阅读建议:建议读者结合Simulink模型同步学习,重点关注控制律设计原理、自适应机制实现方式及仿真结果对比分析部分,并可通过与传统滑模控制进行对比,深入理解该策略在鲁棒性与动态性能上的优越性。
下拉可见数据集可视化效果示意。 【数据集概况】 · 检测类别(中文):[滴落物(Drop)] · 训练集:2021 张 · 验证集:128 张 · 测试集:42 张 · 总计:2191 张 该数据集聚焦于工业生产环境中地面或设备表面出现的各类滴落物检测,通过多角度、多光照条件下的图像采集,全面覆盖了不同形态、颜色和材质的滴落物样本。数据集真实还原了车间地面、金属板、木质结构等复杂背景下的实际场景,为自动化巡检系统提供了高价值的视觉依据,有助于实现对潜在污染源或泄漏点的早期识别与预警。... 【训练曲线与评估图】 【模型训练配置】 参数 | 值 模型 | yolo26n 训练轮数 | 100 epochs 输入尺寸 | 640x640 批次大小 | 24 优化器 | auto 初始学习率 | 0.01 训练设备 【关键指标汇总】 训练了 71 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.8949** mAP50-95 | 0.5139 Precision | 0.8991 Recall | 0.8527 train/box_loss | 0.8544 train/cls_loss | 0.4842 val/box_loss | 1.5612 val/cls_loss | 0.6862 【训练过程分析】 71 轮训练后 mAP50 为 0.8949,模型基本收敛但还有提升余地。Loss 曲线下降正常,后期趋于平缓。mAP50-95 为 0.5139,和 mAP50 差距 0.38,定位精度是主要短板。 【模型性能评估】 Precision 0.8991、Recall 0.8527,精度高于召回,存在一定漏检。 【预测效果展示】 验证集预测效果较好,检测框基本准确覆盖滴落物,置信度整体偏高。 【改进建议】 1. 增强难例挖掘:在大规模数据中筛选误检...
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