Статей BEP-20 Стандарт токенов, совместимых с Binance Smart Chain, и машинное обучение

Машинное обучение и технология блокчейна стали двумя наиболее революционными инновациями последних лет. Binance Smart Chain (BSC) — это блокчейн-платформа, которая поддерживает создание и выполнение децентрализованных приложений (dApps) и смарт-контрактов. Он приобрел популярность благодаря своей высокой производительности и низким комиссиям за транзакции. Одной из ключевых особенностей BSC является стандарт токенов BEP-20, который позволяет создавать и передавать взаимозаменяемые токены в Binance Smart Chain.

В этой статье мы рассмотрим стандарт токена BEP-20, его преимущества и совместимость с машинным обучением. Стандарт токена BEP-20 аналогичен стандарту токена ERC-20 в блокчейне Ethereum. Он определяет набор правил и рекомендаций, которым должен следовать токен, чтобы считаться совместимым с Binance Smart Chain. Придерживаясь этих стандартов, разработчики могут гарантировать, что их токены можно будет легко интегрировать и продавать в экосистеме Binance Smart Chain.

Мы также обсудим пересечение токенов BEP-20 и машинного обучения. Алгоритмы машинного обучения требуют больших объемов данных для обучения и прогнозирования. Используя прозрачность и неизменность технологии блокчейн, токены BEP-20 можно использовать для стимулирования обмена данными и создания децентрализованных рынков данных.Это открывает захватывающие возможности для обучения моделей машинного обучения в децентрализованной сети источников данных без необходимости использования централизованных посредников.

Введение

BEP-20 — это стандарт токенов в Binance Smart Chain (BSC), который позволяет разработчикам создавать и развертывать свои собственные токены. Binance Smart Chain — это блокчейн-платформа, разработанная Binance, которая позволяет создавать децентрализованные приложения и токены.

Промокоды на Займер на скидки

Займы для физических лиц под низкий процент

• 💲Сумма: от 2 000 до 30 000 рублей
• 🕑Срок: от 7 до 30 дней
• 👍Первый заём для новых клиентов — 0%, повторный — скидка 500 руб

Получить купон

Машинное обучение — это подобласть искусственного интеллекта, которая фокусируется на разработке алгоритмов и моделей, которые могут учиться и совершенствоваться на основе данных. В последние годы он приобрел значительную популярность благодаря своей способности получать ценную информацию и делать прогнозы на основе больших объемов данных.

A. Объяснение стандарта BEP-20 токенов Binance Smart Chain, совместимых с BEP-20

Стандарт токенов BEP-20 — это техническая спецификация, определяющая набор правил и функций для создания и управления токенами в Binance Smart Chain (BSC). Он похож на широко распространенный стандарт токенов ERC-20 в сети Ethereum, но адаптирован специально для Binance Smart Chain.

С ростом популярности децентрализованного финансирования (DeFi) и быстрым ростом экосистемы Binance Smart Chain стандарт BEP-20 предоставляет разработчикам стандартизированную структуру для создания токенов в Binance Smart Chain и взаимодействия с ними.

1. Совместимость с Binance Smart Chain

Стандарт токенов BEP-20 обеспечивает совместимость с Binance Smart Chain, позволяя токенам легко интегрироваться в экосистему BSC. Эта совместимость обеспечивает легкую передачу токенов, торговлю на децентрализованных биржах и взаимодействие с другими протоколами DeFi в Binance Smart Chain.

2. Атрибуты и функциональные возможности токена

Подобно стандарту ERC-20, токены BEP-20 имеют набор предопределенных атрибутов и функций. К ним относятся:

• Общий запас: Определяет общее количество токенов, которые могут быть когда-либо созданы.
• Баланс: Позволяет пользователям проверять баланс токенов определенного адреса.
• Передача: Позволяет передавать токены с одного адреса на другой.
• Трансфер из: Разрешает делегированные передачи, когда пользователь может разрешить другому адресу передавать токены от его имени.
• Утвердить: Дает разрешение определенному адресу тратить токены от имени держателя токена.
• Разрешение: Проверяет количество токенов, которые определенному адресу разрешено потратить от имени другого адреса.

3. Стандарты токенов и совместимость

Будучи стандартом, токены BEP-20 обеспечивают совместимость внутри экосистемы Binance Smart Chain. Это означает, что токены, созданные на основе стандарта BEP-20, могут легко интегрироваться и взаимодействовать с другими протоколами DeFi, децентрализованными биржами, кошельками и приложениями, поддерживающими Binance Smart Chain.

4. Интеграция машинного обучения

Стандарт токенов BEP-20 также позволяет интегрировать алгоритмы машинного обучения в экосистему токенов. Алгоритмы машинного обучения могут использоваться для анализа транзакций токенов, выявления закономерностей и предоставления информации о поведении пользователей. Эта интеграция открывает возможности для расширенного анализа данных и улучшения принятия решений в экосистеме токенов.

Таким образом, стандарт токенов BEP-20 обеспечивает надежную основу для создания токенов и управления ими в Binance Smart Chain. Его совместимость с Binance Smart Chain, предопределенные атрибуты и функции, совместимость и потенциал интеграции машинного обучения делают его мощным инструментом для разработчиков и участников экосистемы BSC.

Б. Обзор машинного обучения

Машинное обучение (ML) — это отрасль искусственного интеллекта, которая фокусируется на разработке алгоритмов и статистических моделей, позволяющих компьютерам обучаться и делать прогнозы или решения без явного программирования. Это быстро развивающаяся область, которая трансформирует различные отрасли и революционизирует способы анализа и интерпретации данных.

По своей сути машинное обучение предполагает создание моделей, которые могут учиться на данных и делать точные прогнозы или решения на основе этих данных. Эти модели строятся с использованием алгоритмов, которые могут автоматически изучать закономерности и взаимосвязи в данных, а затем использовать эти закономерности для прогнозирования или принятия решений на основе новых, невидимых данных.

1. Типы машинного обучения

Существует несколько типов алгоритмов машинного обучения, каждый из которых подходит для разных типов задач и данных. Три основные категории:

1. Контролируемое обучение: В этом типе машинного обучения модель обучается на помеченных данных, где каждый обучающий пример имеет входные данные (функции) и выходные данные (метку). Модель изучает взаимосвязь между входными и выходными данными и использует ее для прогнозирования новых, невидимых данных. Примеры алгоритмов обучения с учителем включают регрессию и классификацию.
2. Неконтролируемое обучение: При обучении без учителя модель обучается на немаркированных данных, где доступны только входные данные (функции). Модель изучает базовую структуру или закономерности данных без какого-либо конкретного целевого результата. Алгоритмы кластеризации и алгоритмы уменьшения размерности являются распространенными примерами обучения без учителя.
3. Обучение с подкреплением: Обучение с подкреплением включает в себя обучение модели взаимодействию с окружающей средой и обучение на основе обратной связи в форме вознаграждений или наказаний. Модель учится предпринимать действия, которые со временем максимизируют совокупное вознаграждение. Этот тип машинного обучения обычно используется в таких областях, как робототехника и игры.

2. Применение машинного обучения

Машинное обучение имеет широкий спектр приложений в различных отраслях. Некоторые распространенные приложения включают в себя:

• Распознавание изображений и речи: Алгоритмы машинного обучения используются для анализа и интерпретации изображений и аудиоданных, позволяя использовать такие приложения, как классификация изображений, распознавание лиц и преобразование речи в текст.
• Обработка естественного языка: Методы машинного обучения используются для анализа и понимания человеческого языка, что позволяет использовать такие приложения, как анализ настроений, языковой перевод и чат-боты.
• Рекомендательные системы: Машинное обучение используется для создания систем персонализированных рекомендаций, которые могут предлагать пользователям подходящие продукты, услуги или контент на основе их предпочтений и поведения.
• Финансовое моделирование: Алгоритмы машинного обучения можно использовать для прогнозирования цен на акции, выявления мошеннических транзакций и оптимизации торговых стратегий в финансовой отрасли.
• Медицинская диагностика: Модели машинного обучения используются для анализа медицинских данных и помощи в диагностике заболеваний, прогнозировании результатов лечения пациентов и выявлении закономерностей в больших наборах медицинских данных.

Это всего лишь несколько примеров бесчисленных применений машинного обучения. Поскольку эта область продолжает развиваться, мы можем ожидать увидеть еще более инновационное и эффективное использование этой технологии.

Станьте финансовым гуру: Поставьте вопросы о торговле и инвестициях в криптовалюту