介绍 Infura 的 ETH 测试网水龙头:每天获取 0.5 ETH 来测试您的 dapps!

Consensys管理小助手 2023-04-14 11:52:44

 

 

在 Infura,我们认为测试网 ETH 应该是免费且易于获取的。

作为以太坊开发人员,您知道在将 dapp 部署到主网之前对其进行测试是多么重要。但是,当您需要获得 Sepolia 测试网 ETH 来为您的智能合约提供资金并且无处可求时,测试可能会充满挑战。

Infura 的使命是让每个人都可以轻松地访问 web3,因此我们发布了 Infura 的新以太坊测试网水龙头,每天可以领取 0.5 ETH。

为什么我们要创建 Infura 测试网水龙头

在 Infura,我们认为测试网 ETH 应该是免费且易于获取的。最近测试网 ETH 的短缺给开发者带来了严重的问题,他们不得不在公开市场上购买 Goerli ETH。

Goerli ETH 的货币化导致投机者将价格推高至每个代币 1.61 美元,一位用户甚至使用 Goerli ETH 交易的资金购买了 Cryptopunk。

基于这种情况,以太坊基金会正在关闭 Goerli 测试网并要求开发人员迁移到 Sepolia 测试网。

Infura 的新测试网水龙头通过提供可靠、大量的 Sepolia ETH 来帮助生态系统。 在测试网络上促进 web3 开发 QA 程序,对于将来区块链在协议层面的实施至关重要。 获得一个稳定的、高流量的水龙头将使开发者的 web3 开发变得更容易。

有了这个龙头,您只需单击几下即可申请免费的测试网以太币。想亲眼看看吗?

下面就是方法。

如何使用 Infura 测试网水龙头

 

要使用 Infura 测试网水龙头,请按照以下简单步骤操作:

首先,访问:www.infura.io/faucet。

然后输入您的以太坊地址。(更详细的步骤在这里:如何在 MetaMask 上获取您的 Sepolia 钱包地址)

接下来,单击登录按钮访问您的 Infura 帐户。

 

点击“接收ETH”并等待交易被处理。您可以点击 Etherscan 链接进行交易验证。

 

检查您的 MetaMask 钱包以确认您已收到测试网 ETH。您可以在 Sepolia 网络上执行此操作。(提醒:保护您的 MetaMask 钱包)

 
就这么简单!您可以根据需要随时申请测试网 ETH,但请注意每日 0.5 ETH 的限额。

继续与 Infura 一起学习

恭喜!现在您拥有了测试您的 dapp、发布一些智能合约甚至铸造一些 NFT 所需的 ETH。以下是一些有助于继续学习 Infura 的有用资源:

  • Infura 入门

  • Web3 技术栈开发人员指南

  • 开始使用 Infura 的 NFT API + SDK

  • 阅读我们的 Infura NFT API 文档以获得更多想法

  • 在 Sepolia 测试网上部署智能合约并进行测试!

常见问题

问:我可以收到更多的测试网 ETH 吗?答:目前的限制是每天 0.5 个测试网 ETH,但稍后可能会更改。

未来我们可能会增加与 Infura 合作的测试网 ETH 奖励。打开电子邮件并在 Twitter 上关注我们,以获取有关测试 ETH 提额的最新更新!

问:你们会支持像 Holesky 这样即将到来的测试网吗?答:我们正在与以太坊基金会密切合作,在以太坊生态系统中推出和提供额外的测试和开发服务。 即将进行的上海/ Capella 升级在准备进行的功能迭代范围内。

问:未来我们还能期待哪些其他功能?答:随着最近 ConsenSys 对 Hal 的收购,我们计划实施一个示例监控服务,以便在交易完全处理时通知用户。我们已经使用 Hal 对手动重试的交易处理进行内部监控。

其他常见问题可直接在水龙头网站上得到解答。

我们希望新的 Infura 测试网水龙头让您的开发人员体验更轻松、更愉快,这样您就可以继续交付您的创新并构建 web3 的未来。

 

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、智能电调度、车互动(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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