向开发者友好的 zk-Rollup Linea 问好,由 ConsenSys 提供支持

Consensys管理小助手 2023-04-14 11:17:40

 

 

你好 Linea —— 一个由 ConsenSys 提供支持、对开发者友好的 zk-Rollup

Linea 代表了 ConsenSys zkEVM 的下一步发展,为基于以太坊构建的新一代 dapp 赋能。

我们向所有开发人员、用户和协议打开了测试网的大门,邀请 web3 社区加入我们,来帮助以太坊扩展。为了纪念这一时刻,我们很高兴地宣布,ConsenSys zkEVM 现在更名为 Linea,这是一个创新的第二层网络 (L2),开发人员将在其上构建新的去中心化应用程序 (dapps),并可在 MetaMask 中轻松访问。

Linea 将为新一代以太坊构建者提供支持,他们可以不受成本或可扩展性的限制进行创新。在致力于实现以太坊 2.0 承诺的一系列扩展解决方案中,Linea 是一条直通线,将以太坊的过去和现在与其潜力和未来连接起来。Linea 的在拉丁文中意思是 "线",Linea 上的构建者将发现自己处于 web3 可能的最前沿,同时仍然能够使用 ConsenSys 领先的 web3 基础设施和工具。

Linea 的进展和反馈远远超出了我们的预期。我们在去年秋天的 DevCon 6 上发布了 zkEVM 的规范,当我们在今年 1 月推出私有测试网时,在最初的几周内就达到了 150 万笔交易,这是我们无法想象的。我们非常感谢帮助我们塑造和准备 Linea 的早期合作伙伴和测试人员的贡献。 

以开发者为中心

ConsenSys 一直致力于构建以太坊并使 web3 得到普及和易于使用。本着这种精神,我们希望在 L2 网络上提供无缝的开发人员体验。Linea 开箱即用,与 MetaMask 和 Truffle 等流行工具进行了原生集成,因此构建者可以只专注于创新。

Linea 将零知识证明的力量与完整的以太坊虚拟机 (EVM) 等效性相结合,允许构建者创建可扩展的 dapps 或迁移现有的 dapps,而无需更改代码或重写智能合约。

我们创新的验证器设计可确保更快的交易速度和更低的 gas 成本,而不会牺牲安全性。

Linea 还被设计为易于使用且高度可组合,为在 zkEVM 上构建的开发人员提供灵活性和可扩展性,而无需其成为零知识技术专家。

 

来一同构建吧

我们邀请您加入我们,通过参与使用我们的无许可测试网来扩展以太坊。

为了简化在 zkEVM 上的构建,Linea 现在是 MetaMask 的默认网络选项。这将使开发人员能够快速加入测试网并探索现有应用程序。

我们的开发人员体验团队整理了教程、技术文档和快速入门,以帮助开发人员开始工作。您可以在 Twitter 和 Discord 上的 #linea-general 频道中与我们保持联系,以获取来自我们的工程师、开发人员和合作伙伴的最新消息和见解。

请留意我们即将举行的社区电话会议的邀请,我们将在电话会议上分享一些令人兴奋的计划,以“任务式”的航行,来探索 Linea 和我们的合作伙伴 dapp。

所有以太坊参与者都在扩展以太坊的深刻旅程中。正如 ConsenSys 创始人 Joe Lubin 上周在巴黎区块链周峰会上所说,“构建者的火花在我们每个人身上都燃烧着。” 我们很自豪能够通过适当的工具和来自 Linea 的支持来激发构建者的火花。

请留意我们即将举行的社区电话会议的邀请,在那里我们将分享一些令人兴奋的计划,以探索Linea和我们的合作伙伴的dapps的 "任务式 "航行。

所有的以太坊参与者都在一个深刻的扩展以太坊的旅程中。正如ConsenSys创始人Joe Lubin上周在巴黎区块链周峰会上所说,"建设者的火花在我们每个人心中都是活的"。我们很自豪能够通过适当的工具和Linea的支持来实现这种建设者的火花。

请留意我们即将举行的社区电话会议的邀请,在那里我们将分享一些令人兴奋的计划,以探索Linea和我们的合作伙伴的dapps的 "任务式 "航行。

 

咨询我们的区块链专家

我们的全球解决方案团队提供区块链培训、战略咨询、实现服务和合作机会。

请与我们联系,了解更多资讯:wechat@consensys.net

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内容概要:本文围绕“可再生能源发电与电动汽车的协同调度策略”展开硕士论文级别的研究与复现工作,基于Matlab平台构建了高比例可再生能源接入背景下电力系统与电动汽车(EV)之间的多时间尺度协同优化模型。研究重点在于应对风光发电不确定性,充分利用电动汽车作为移动储能单元的灵活充放电能力(含V2G技术),实现电网削峰填谷、提升新能源消纳效率与系统运行经济性。文中综合考虑了异质电动车集群特性、V2G过程中的损耗约束以及随机因素影响,采用如深度确定性策略梯度(DDPG)强化学习、混合整数线性规划(MILP)等先进优化算法进行求解,并通过基准模型对比验证了所提自适应调度策略在提升电网稳定性、降低运行成本方面的有效性。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识、优化理论背景及Matlab编程能力的研究生、科研人员,以及从事新能源并网、智能电网调度、车网互动(V2G)等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习并复现已发表高水平硕士论文中的协同调度建模方法与仿真流程;②掌握将深度强化学习(如DDPG)应用于虚拟电厂、电动汽车集群调度等复杂非线性决策问题的技术路径;③为开展新能源消纳、需求侧响应、微电网优化运行等相关课题的研究提供可复用的代码框架与创新思路参考。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的完整Matlab代码与技术文档,深入理解模型构建逻辑、算法实现细节与参数设置依据,优先在Simulink/Matlab环境中运行并调试仿真案例,通过调整场景参数与算法超参,探究不同策略对调度效果的影响,从而深化对协同调度机制与智能优化方法应用的理解。

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