上新:NFTScan 正式上线 Bitcoin-Runes 浏览器!

近日,NFTScan 团队正式对外发布了 Bitcoin-Runes 浏览器,将为 Runes 生态的 NFT 开发者和用户提供简洁高效的 NFT 数据搜索查询服务。Runes 协议的主要目的是定义一种在比特币网络上进行符号化资产交换的方式。它使用 Rune 作为符号化资产的单位,并利用 UTXOs 来表示 Rune 的余额。协议消息通过交易的输出传递,并且遵循特定的格式和规则,可包含转移和发行两种类型的操作。

Runes 协议的发布提供了一个参与庞大的新生态系统的绝佳机会,在整体市场走熊的背景下,Runes 生态却显示出强劲的活跃度。

Bitcoin-Runes NFTScan:https://btc.nftscan.com/runes

根据 Bitcoin-runes NFTScan 的数据显示:截止到目前, Bitcoin 网络上铸造的 符文共累计交易额 6,408.83 btc,目前市值 32,617,909,740.37 btc ,一共发行 Runes 符文 86,422 个,有过交互的钱包地址 1,016,289 个。

基于对 Bitcoin 链上数据的解析和标准化工作,NFTScan 将以清晰的将数据呈现到用户和开发者面前,对 Runes 板块提供全面的:

  • 标准化处理确保数据的一致性,使得用户和开发者可以方便地理解和使用这些数据。​

  • 深入解析链上数据,提取与 Runes 相关的关键信息,详细的数据描述和分析结果,帮助用户和开发者更好地理解和应用这些数据。

  • 数据可视化,将复杂的数据以直观的形式呈现出来。

  • 提供实时更新的数据显示,帮助用户和开发者及时获取最新的 Runes 板块信息。

NFTScan 作为 Bitcoin 生态的 NFT 基础设施,将持续不断地进行功能开发和服务开放,为 Bitcoin 生态内的开发者和 NFT 用户提供优质的 NFT API 数据服务和钱包地址 NFT 资产数据搜索查询服务。

目前,NFTScan 开发​者平台 Runes 相关 API 包括:“Retrieve Rune"、"Retrieve Rune Balances​"、"Retrieve Rune Transactions" 三个系列的 API 接口,满足各种业务场景下对 Runes 数据的索引需求。

欢迎使用 NFTScan 开发者平台提供的 Runes API 数据服务,低门槛的快速在 Bitcoin 网络相关构建产品和协议。

Developer: https://developer.nftscan.com/

API Docs:https://docs.nftscan.com/

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/868133.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

【昇思25天学习打卡营打卡指南-第十九天】基于MobileNetv2的垃圾分类

CycleGAN图像风格迁移互换 模型介绍 模型简介 CycleGAN(Cycle Generative Adversarial Network) 即循环对抗生成网络,来自论文 Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks 。该模型实现了一种在没有配对示例的情况下学习…

数据结构学习笔记-十大排序算法

1.插入排序 直接插入排序 //直接插入排序 void InsertSort(int A[], int n){int i,j,temp;for(i1;i<n;i) //将各元素插入已排好序的序列中if(A[i]<A[i-1]){ //若A[i]关键字小于前驱tempA[i]; //用temp暂存A[i]for(ji-1;j>0 && A[j]>temp;--j) …

【大模型LLM面试合集】大语言模型基础_NLP面试题

NLP面试题 1.BERT 1.1 基础知识 BERT&#xff08;Bidirectional Encoder Representations from Transformers&#xff09;是谷歌提出&#xff0c;作为一个Word2Vec的替代者&#xff0c;其在NLP领域的11个方向大幅刷新了精度&#xff0c;可以说是近年来自残差网络最优突破性的…

从零搭建Prometheus到Grafana告警推送

目录 一、Prometheus源码安装和动态更新配置 二、Prometheus操作面板和常见配置 三、Prometheus常用监控组件exporter配置 3.1 exporter是什么 3.2 有哪些exporter 3.3 exporter怎么用 3.4 实战 node_exporter ​3.5 其它exporter都怎么用 四、Promethus整合新版Sprin…

算法mq 交互通用校验模块设计

背景 当前与算法交互均通过rocketMQ异步交互&#xff0c;绝大部分场景一条请求mq消息应对应一条返回mq&#xff0c;但由于各种原因&#xff08;消息积压、程序bug&#xff09;&#xff0c;可能会导致返回mq超时未返回或者消息丢失。工程侧针对一些重要场景 case by case的通过…

MySql数据库常用指令合集

MySql数据库常用指令合集 一、创建数据库db11.创建表 字段---表头 student_no,username,sex2.新增单条插入多条插入3.删除4.更新5.查询5.1.查询该表全部信息5.2.查询该表中username&#xff0c;并且要求名字为zhangsan性别女&#xff0c;还可以用&#xff08;or&#xff09; 6.…

卷积神经网络有哪些应用场景

卷积神经网络&#xff08;Convolutional Neural Networks&#xff0c;简称CNN&#xff09;的应用场景非常广泛&#xff0c;尤其是在处理具有网格结构的数据&#xff08;如图像、视频&#xff09;时表现出色。以下是一些主要的应用场景&#xff1a; 1. 图像识别与分类 图像分类…

基础权限存储

一丶要求 建立用户组shengcan&#xff0c;其id为 2000建立用户组 caiwu&#xff0c;其id 为2001建立用户组 jishu&#xff0c;其id 为 2002建立目录/sc,此目录是 shengchan 部门的存储目录&#xff0c;只能被 shengchan 组的成员操作4.其他用户没有任何权限建立目录/cw,此目录…

GIT 使用相关技巧记录

目录 1、commit 用户信息变更 全局用户信息&#xff08;没有特殊配置的情况下默认直接用全局信息&#xff09; 特定仓库用户信息&#xff08;只针对于当前项目&#xff09; 方法一&#xff1a;修改config文件 方法二&#xff1a;命令方式 2、idea同一代码推向多个远端仓库…

Ubuntu编译 OSG

目录 一、安装步骤 二、配置 1、数据文件配置 2、OSG环境变量配置 一、安装步骤 在Ubuntu上安装OSG(OpenSceneGraph),你可以按照以下步骤操作: 打开终端,更新你的包管理器的包列表: sudo apt update 安装必要的依赖库 sudo apt install libglu1-mesa-dev freeglu…

Java -- 实现MD5加密/加盐

目录 1. 加密的引出2. MD5介绍3. 解决MD5不可解密方法4. 实现加密解密4.1 加密4.2 验证密码 1. 加密的引出 在MySQL数据库中&#xff0c;一般都需要把密码、身份证、电话号码等信息进行加密&#xff0c;以确保数据的安全性。如果使用明文来存储&#xff0c;当数据库被入侵的时…

8.做pwn题的大致流程

file <文件名> 判断是32还是64位&#xff0c;用对应工具分析&#xff08;比如ida&#xff0c;可以直接把文件拖到对应图标上&#xff09; ida中如果没找到main函数就找start函数从而找到main函数起始地址 两种分析方式&#xff1a; 静态分析ida 动态分析gdb 如果发现…

第七篇——攻谋篇:兵法第一原则——兵力原则,以多胜少

目录 一、背景介绍二、思路&方案三、过程1.思维导图2.文章中经典的句子理解3.学习之后对于投资市场的理解4.通过这篇文章结合我知道的东西我能想到什么&#xff1f; 四、总结五、升华 一、背景介绍 微观层面上&#xff0c;也有很多值得深度思考的问题 二、思路&方案 …

CV- 人工智能-深度学习基础知识

一, 深度学习基础知识 1,什么是深度学习?机器学习是实现人工智能的一种途径,深度学习是机器学习的一个子集,也就是说深度学习是实现机器学习的一种方法。2, 传统机器学习算术依赖人工设计特征,并进行特征提取,而深度学习方法不需要人工,而是依赖算法自动提取特征。深度…

一个SQL查询出表结构

select table_schema as “数据库”, table_name as “表名”, table_rows as “记录数”, truncate(data_length / 1024 / 1024,2) as “数据容量(MB)”, truncate(index_length / 1024 / 1024, 2) as “索引容量” from information_schema.tables where table_schema ‘数据…

MuLan:模仿人类画家的多对象图像生成

在图像生成领域&#xff0c;处理包含多个对象及其空间关系、相对大小、重叠和属性绑定的复杂提示时&#xff0c;现有的文本到图像模型仍面临挑战&#xff1a;当文本提示中包含多个对象&#xff0c;并且这些对象之间存在特定的空间关系时&#xff0c;现有模型往往难以准确地捕捉…

6.pwn Linux保护机制

保护机制 CANARY NX ASLR PIE RELRO 回顾 栈的作用为存储函数调用相关信息以及函数的局部变量 这些局部变量通常为数组或者输入的缓冲区(buf)。 而函数调用相关的信息&#xff0c;主要是返回地址和栈底指针(rbp) CANARY 看到程序里readfsqword&#xff08;0x28u&…

Spring 框架的基础知识

Spring 框架是由于软件开发的复杂性而创建的&#xff0c;Spring 使用的是基本的 JavaBean 来完成以前只可能由 EJB 完成的事。从简单性、可测性和松耦合性角度而言&#xff0c;绝大部分Java 应用都可以用 Spring。 1、控制反转&#xff08;Inversion of Control, IOC&#xff0…

差分进化算法

一、简介 差分进化&#xff08;DE&#xff09;是一种算法&#xff0c;通过创建一些随机个体&#xff0c;将它们与预定义的评估指标进行比较&#xff0c;并保留最好的个体&#xff0c;然后通过混合剩余个体的特征来创建新的个体&#xff0c;并重复这个过程来解决全局优化问题。…

嵌入式c语言4——类型修饰符

register&#xff0c;将变量保存在寄存器中&#xff0c;使得访问速度增加 const是常量&#xff0c;static是静态量&#xff0c;volatile是