مع التطور المستمر لنظام Web3 البيئي، تزداد المنافسة في المشاركة في أنشطة التوزيع المجاني. لم يعد من السهل تلبية الاحتياجات الحالية من خلال التفاعل البسيط فقط. الآن، تتطلب المشاركة الناجحة في التوزيع المجاني فهم البيانات، واستعلام البيانات، وأيضًا القدرة على تحليل بدقة أي المشاريع قد تصدر العملة، ولمن، وكيفية التوزيع.
مؤخراً، أثار أداة البيانات ZK (إثبات المعرفة الصفرية) المسماة Lagrange اهتماماً واسعاً في الصناعة. إنها توفر لمشاركي Web3 قدرة تحليل البيانات غير المسبوقة.
دعونا نوضح القوة الكبيرة لـ Lagrange من خلال مثال محدد: افترض أن هناك مشروع توزيع مجاني أعلن "سيتم توزيع العملة فقط على العناوين القديمة التي تتفاعل عبر سلاسل متعددة". قد تتطلب الطريقة التقليدية مراجعة سجلات التفاعل واحدة تلو الأخرى على كل سلسلة كتلة، أو كتابة نصوص معقدة لاستخراج البيانات، أو حتى الحاجة إلى متابعة وسائل التواصل الاجتماعي للحصول على معلومات عن المشروع. هذه الطرق ليست فقط مستهلكة للوقت، بل أيضًا غير فعالة.
وباستخدام آلية استعلام ZK عبر السلاسل لـ Lagrange، يمكن للمستخدمين إنشاء صورة تفاعلية كاملة عبر السلاسل في غضون دقائق، وكذلك التحقق بسرعة من صحة البيانات. وهذا يزيد بشكل كبير من كفاءة ودقة المشاركة في التوزيع المجاني.
Lagrange هو في جوهره "مولد إثبات البيانات عبر السلاسل". يمكن للمستخدمين العاديين من خلال استدعاء واجهة برمجة التطبيقات للبيانات التي يقدمها، أو المكونات الإضافية، أو واجهات المنتجات المستقبلية الموجهة للمستخدمين، إنجاز المهام التي كانت تتطلب في السابق وسائل تقنية معقدة.
تطبيقات Lagrange واسعة جدًا، على سبيل المثال:
1. استعلام سريع عن العناوين النشطة في عدة شبكات بلوكتشين في نفس الوقت، مما يساعد على تحديد نمط العناوين المفضل من قبل المشروع بدقة.
2. تحليل ما إذا كانت العناوين القديمة نشطة في مجالات مثل EigenLayer، أو إيداع L2، أو إصدار NFT، وذلك لتحديد خصائص "اللاعبين المخضرمين" وتقديم مرجع للمشاركة في توزيع مجاني.
3. في المستقبل، قد تستخدم وكالات الذكاء الاصطناعي Lagrange للتحقق من الهوية وتوقع الائتمان، مما يعزز تطوير بيئة Web3.
مع ظهور أدوات مثل Lagrange، تشهد قدرات تحليل بيانات نظام Web3 قفزة نوعية. هذا لا يغير فقط استراتيجيات المشاركين، بل يوفر أيضًا صورًا أكثر دقة للمستخدمين للمشاريع، مما يعزز الأمل في دفع الصناعة بأكملها نحو اتجاه أكثر نضجًا وكفاءة.
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
تسجيلات الإعجاب 7
أعجبني
7
6
مشاركة
تعليق
0/400
MidnightSeller
· منذ 10 س
هل هناك آلة جديدة لحمقى؟
شاهد النسخة الأصليةرد0
TokenBeginner'sGuide
· منذ 10 س
تذكير لطيف: أدوات تتبع البيانات جيدة، لكن لا تنسى الامتثال وإدارة المخاطر، يُنصح بفهم القوانين واللوائح ذات الصلة مسبقًا.
شاهد النسخة الأصليةرد0
Anon4461
· منذ 10 س
وصلت معلومات zk
شاهد النسخة الأصليةرد0
FarmHopper
· منذ 10 س
مبتدئ في التكنولوجيا مزرعة ~ يركز على توزيع مجاني، عامل قفز محترف!
شاهد النسخة الأصليةرد0
MetaLord420
· منذ 10 س
موثوق ، هذه الأشياء جاءت في الوقت المناسب جدًا
شاهد النسخة الأصليةرد0
ZenChainWalker
· منذ 10 س
توزيع مجاني ليس له معنى أنا فقط أربي الحسابات جني المال
مع التطور المستمر لنظام Web3 البيئي، تزداد المنافسة في المشاركة في أنشطة التوزيع المجاني. لم يعد من السهل تلبية الاحتياجات الحالية من خلال التفاعل البسيط فقط. الآن، تتطلب المشاركة الناجحة في التوزيع المجاني فهم البيانات، واستعلام البيانات، وأيضًا القدرة على تحليل بدقة أي المشاريع قد تصدر العملة، ولمن، وكيفية التوزيع.
مؤخراً، أثار أداة البيانات ZK (إثبات المعرفة الصفرية) المسماة Lagrange اهتماماً واسعاً في الصناعة. إنها توفر لمشاركي Web3 قدرة تحليل البيانات غير المسبوقة.
دعونا نوضح القوة الكبيرة لـ Lagrange من خلال مثال محدد: افترض أن هناك مشروع توزيع مجاني أعلن "سيتم توزيع العملة فقط على العناوين القديمة التي تتفاعل عبر سلاسل متعددة". قد تتطلب الطريقة التقليدية مراجعة سجلات التفاعل واحدة تلو الأخرى على كل سلسلة كتلة، أو كتابة نصوص معقدة لاستخراج البيانات، أو حتى الحاجة إلى متابعة وسائل التواصل الاجتماعي للحصول على معلومات عن المشروع. هذه الطرق ليست فقط مستهلكة للوقت، بل أيضًا غير فعالة.
وباستخدام آلية استعلام ZK عبر السلاسل لـ Lagrange، يمكن للمستخدمين إنشاء صورة تفاعلية كاملة عبر السلاسل في غضون دقائق، وكذلك التحقق بسرعة من صحة البيانات. وهذا يزيد بشكل كبير من كفاءة ودقة المشاركة في التوزيع المجاني.
Lagrange هو في جوهره "مولد إثبات البيانات عبر السلاسل". يمكن للمستخدمين العاديين من خلال استدعاء واجهة برمجة التطبيقات للبيانات التي يقدمها، أو المكونات الإضافية، أو واجهات المنتجات المستقبلية الموجهة للمستخدمين، إنجاز المهام التي كانت تتطلب في السابق وسائل تقنية معقدة.
تطبيقات Lagrange واسعة جدًا، على سبيل المثال:
1. استعلام سريع عن العناوين النشطة في عدة شبكات بلوكتشين في نفس الوقت، مما يساعد على تحديد نمط العناوين المفضل من قبل المشروع بدقة.
2. تحليل ما إذا كانت العناوين القديمة نشطة في مجالات مثل EigenLayer، أو إيداع L2، أو إصدار NFT، وذلك لتحديد خصائص "اللاعبين المخضرمين" وتقديم مرجع للمشاركة في توزيع مجاني.
3. في المستقبل، قد تستخدم وكالات الذكاء الاصطناعي Lagrange للتحقق من الهوية وتوقع الائتمان، مما يعزز تطوير بيئة Web3.
مع ظهور أدوات مثل Lagrange، تشهد قدرات تحليل بيانات نظام Web3 قفزة نوعية. هذا لا يغير فقط استراتيجيات المشاركين، بل يوفر أيضًا صورًا أكثر دقة للمستخدمين للمشاريع، مما يعزز الأمل في دفع الصناعة بأكملها نحو اتجاه أكثر نضجًا وكفاءة.