Moonbeam生态项目分析 — — 去中心化交易所Beamswap
流动性激励计划Moonbeam Ignite是帮助用户轻松愉快体验Moonbeam生态的趣味活动。在Moonbeam跨链连接的推动下,DeFi的各种可能性在这里爆发。DeFi或许不热门,但总有机会捡漏,了解Monbeam生态项目,我们邀请Moonbeam大使分享他们的研究成果。当然,与任何项目交互前请DYOR。
什么是Beamswap
Beamswap成立于2021年,是一个基于Moonbeam的集中流动性做市商(Concentrated Liquidity Market Maker,CLMM)去中心化交易所,为点对点交易提供流动性。Beamswap是波卡生态活跃的期货交易所。Beamswap v3配备先进的流动性管理功能,为每个用户提供更高的资本效率以及安全和低费用的交易及盈利机会。在TVL方面,基本排在Moonbeam前3位。
GLINT Token
Beamswap协议的原生Token为$GLINT,从组LP挖矿中可得到$GLINT奖励。在v3应用程序上将$GLINT转换成为stGLINT之后,还可以进行质押。如果赎回成$GLINT会有15–90天的跨度,比例也是按照天数相应从50%-100%不等。
GLINT目前有三类用途:
- 参与BeamSwap组织的Launchpad项目并通过GLINT增加额度分配
- 持有GLINT参与项目治理
- 质押GLINT获取部分DEX费用收入
2023的路线图目前已经基本完成:升级成v3、建立去中心化永续交易所Beamex、从Squid跨链进行swap等等。更多请查阅:Roadmap - Beamswap
主要服务
Beamswap的目标是在用户追求DeFi的过程中为提供不遗余力的支持,并在功能的设计考虑到了初学者和经验丰富的老用户,最后在统一的平台上为用户提供一整套服务和工具。Beamswap所提供的主要业务如下:
- Swap
Swap是Beamswap DEX的主要功能,允许用户在Moonbeam网络上以无需信任、快速、低费用、点对点的方式进行加密资产交易。在Squid和Axelar的支持下,目前已经能够进行跨链Swap。
- 提供流动性
作为流动性提供者,用户可以从提供流动性的Token交易对中赚取0.17%的交易费。如果您将资产对注入收益农场的池子中,则可获得更多奖励(以$GLINT计算)。
- LP farming
LP farming是Beamswap DeFi Hub的核心功能之一,流动性农场是抵押用户的BEAM-LP(Beamswap流动性对Token)以赚取GLINT的地方。此收益农场激励用户为Beamswap提供流动性,帮助抵消无常损失风险。
- 跨链桥
跨链桥能够将其他EVM链上的资产带到基于Moonbeam的Beamswap,反之亦然。自推出以来,Beamswap Bridge已与以太坊、BNB Chain等连接,并将发展成为连接更多链的多链桥。
- Beamex永续交易所
波卡生态首个上线运行的永续交易所,可提供最高50倍杠杆的交易服务。
另外还有一些小型服务如分析数据面板、交易竞赛、与Bifrost合作的流动性质押等。
团队背景
Beamswap团队创始人Tim曾在交易、套利和做市商管理有丰富的从业经验。团队目前有超过15位来自全球各地的成员,这些加密货币资深人士在Web3开发、DeFi、TradFi,以及战略营销方面拥有深厚的经验。
Grant应用细节
Beamswap获得Grant中的249,171 GLMR将用于增加去中心化永续交易所Beamex的市场流动性,373,756 GLMR将用于Beamswap v3,从而使更多活跃用户涌入Moonbeam网络并长期留存。
Beamswap V3日程分配如下:

Beamex日程分配如下:

查看已经批准的Beamswap提案:https://github.com/moonbeam-foundation/grants/blob/31134caf72e8bc426b2c76383a1d20d2f6234f3b/revised/beamswap-proposal2.md
相关文章:
Moonbeam生态项目分析 — — 去中心化交易所Beamswap
流动性激励计划Moonbeam Ignite是帮助用户轻松愉快体验Moonbeam生态的趣味活动。在Moonbeam跨链连接的推动下,DeFi的各种可能性在这里爆发。DeFi或许不热门,但总有机会捡漏,了解Monbeam生态项目,我们邀请Moonbeam大使分享他们的研…...
自研Xilinx高性能PCIe多通道DMA控制器
1 介绍 基于PCI Express Integrated Block,Multi-Channel PCIe QDMA Subsystem实现了使用DMA地址队列的独立多通道、高性能Continous或Scather Gather DMA,提供FIFO/AXI4-Stream用户接口。 基于PCI Express Integrated Block,Multi-Channel…...
人工智能原理复习--知识表示(二)
文章目录 上一篇产生式表示法推理方式 结构化表示语义网络语义网络表示知识的方法和步骤应用题目 框架表示法下一篇 上一篇 人工智能原理复习–知识表示(一) 产生式表示法 把推理和行为的过程用产生式规则表示,所以又称基于规则的系统。 产…...
【SpringBoot篇】登录校验 — JWT令牌
文章目录 🌹简述JWT令牌⭐JWT特点 🌺JWT使用流程🛸JWT令牌代码实现🍔JWT应用 🌹简述JWT令牌 JWT全称为JSON Web Token,是一种用于身份验证的开放标准。它是一个基于JSON格式的安全令牌,主要用于…...
leetcode每日一题34
89.格雷编码 观察一下n不同时的格雷编码有什么特点 n1 [0,1] n2 [0,1,3,2] n3 [0,1,3,2,6,7,5,4] …… 可以看到nk时,编码数量是nk-1的数量的一倍 同时nk编码的前半部分和nk-1一模一样 nk编码的最后一位是2k-1 后半部分的编码是其对应的前半部分的对称的位置的数字…...
王者荣耀游戏制作
1.创建所需要的包 2.创建怪物类 bear package beast;import wangzherogyao.GameFrame;public class Bear extends Beast {public Bear(int x, int y, GameFrame gameFrame) {super(x, y, gameFrame);setImg("img/bear.jpg");width 85;height 112;setDis(65);}} b…...
springboot post添加URL添加参数
出现 MissingServletRequestParameterException: Required String parameter pageNumber is not present 异常的原因是在请求中没有提供名为 pageNumber 的参数。 请确保发送 POST 请求时,在请求的 URL 或请求体中提供了名为 pageNumber 的参数,以满足方…...
『 MySQL数据库 』插入查询结果
文章目录 🎟️ 前言🎟️ 创建一张结构相同的表🎟️ 表内插入查询结果🎫 对表内数据进行去重🎫 配合ORDER BY排序后以及LIMIT分页对数据进行插入 🎟️ 前言 在MySQL数据库中不仅可以直接根据字段类型等对数据…...
【笔记】小白学习电路维修
学习视频(b站):从0开始学电路 从0开始学电路维修 p1 黄色长方体元件P2 故障率最高的元件p3带芯铜丝线圈是什么区分电感和变压器接入电路分析: p4 交流和直流分界线整流桥接线整流桥故障判断 带色环的不一定是电阻 p1 黄色长方体元…...
linux简述进程
目录 进程 一个正在运行的程序,一个程序运行至少要启动一个进程,主进程 子进程 一个进程正常运行,至少要启动一个线程,主线程 子线程 进程的生命周期: 进程状态产生的原因: 查看当前系统的进程 ps au…...
由于设置了全局 QWidget 背景导致QT QCalendarWidget 表态背景异常
解决: 单独设置QCalendarWidget 的qss : 对象是查看源码所得 QWidget#qt_calendar_navigationbar{ ...... } QToolButton#qt_calendar_prevmonth, #qt_calendar_nextmonth, #qt_calendar_monthbutton, #qt_calendar_yearbutt…...
数据库的重要你了解多少?如何保障数据库的安全?
随着信息技术的快速发展,数据库已经成为企业、组织以及个人日常生活中不可或缺的一部分。然而,随着数据库的广泛应用,其安全性问题也日益凸显。数据库的安全性主要包括数据的完整性、保密性和可用性。本文将探讨数据库安全性的重要性、以及如…...
距离“全自动”漏洞挖掘又近了一步!腾讯安全大数据实验室论文入选ACM CCS 2023
计算机领域国际权威学术顶会ACM CCS 2023于11月26日在丹麦哥本哈根开幕。腾讯安全大数据实验室团队论文《Hopper: Interpretative Fuzzing for Libraries》被大会收录,昨天,实验室研究员谢雨轩受邀出席大会进行主题分享。 该论文提出了解释性模糊测试&a…...
docker搭建rabbit集群
1.去rabbitMQ官网拉去images 我当前使用的是最新版本的镜像:rabbitmq:3.12-management 2.创建一个集群专用网络 docker的容器相互隔离是不可通信的,我们自行创建一个网络后,创建容器时 给他们放在一起,就可以通信了。 docker netw…...
西南科技大学C++程序设计实验一(C++基础知识)
目录 一、实验目的 二、实验任务 三、预习内容(复习书中前3章内容,说明C++相对于C的扩展有哪些?) 四、问题思考与讨论 一、实验目的 1.熟悉编程环境 2.掌握程序调试方法。 3.熟悉枚举类型、结构体类型等自定义数据类型的使用 4.熟悉函数的定义、说明与使用 5.熟悉引用…...
Rust内存布局
题图忘了来自哪里.. 整型,浮点型,struct,vec!,enum 本文是对 Rust内存布局 的学习与记录 struct A { a: i64, b: u64,}struct B { a: i32, b: u64,}struct C { a: i64, b: u64, c: i32,}struct D { a: i32, b: u64, c: i32, d: u64,}fn main(…...
android 12 添加菜单
1.创建一级菜单 packages\apps\Settings\res\xml\top_level_settings.xml <com.android.settings.widget.HomepagePreferenceandroid:fragment"com.android.settings.DeviceStatusSettings"android:icon"drawable/ic_settings_display_white"android:…...
Map 的 5 种遍历方式
Map 的 5 种遍历方式 强烈推荐 for-each entrySet()遍历 和 lambda 表达式遍历 ,简洁又好用!!! package com.maptest; import java.util.HashMap; import java.util.Iterator; import java.util.Map; import java.util.Set;pub…...
Linux的基本指令 ( 一 )
目录 前言 Linux基本指令 快速认识五个指令 ls指令 补充内容 pwd指令 补充内容 cd指令 补充内容 重新认识指令 指令的本质 which指令 alias指令 最后 一个文件的三种时间 tree指令及安装 tree指令 前言 关于Linux操作系统的桌面,在学校教学中我们…...
【深度学习】学习率及多种选择策略
学习率是最影响性能的超参数之一,如果我们只能调整一个超参数,那么最好的选择就是它。相比于其它超参数学习率以一种更加复杂的方式控制着模型的有效容量,当学习率最优时,模型的有效容量最大。本文从手动选择学习率到使用预热机制…...
HagiCode Desktop 混合分发架构解析:如何用 PP 加速大文件下载耘
一、Actor 模型:不是并发技巧,而是领域单元 Actor 模型的本质是: Actor 是独立运行的实体 Actor 之间只通过消息交互 Actor 内部状态不可被外部直接访问 Actor 自行决定如何处理收到的消息 Actor 模型真正解决的是: 如何在不共享状…...
动手学深度学习|深度学习硬件基础:CPU 和 GPU 到底有什么区别?为什么训练模型更喜欢 GPU?
前言学完前面的卷积神经网络、批量归一化、残差网络之后,很多同学会慢慢注意到一个非常现实的问题:模型会写了,代码也能跑了,但为什么有时候训练特别慢?这时候你就会接触到深度学习里一个非常重要的话题——硬件。在深…...
SolidWorks 2019 + Fusion 360:手把手教你搞定复杂机械臂模型的URDF导出(附开源模型)
SolidWorks与Fusion 360协同工作流:机械臂模型URDF导出实战指南 当你在GitHub上发现一个设计精良的六轴机械臂模型,却因为格式兼容性问题无法直接使用时,这种挫败感每个机器人开发者都深有体会。上周我就遇到了这样的情况——一个基于Gluon架…...
从雅可比矩阵到概率重塑:标准化流如何成为生成式模型的精确解?
1. 标准化流:生成式模型的精确解 想象你手里有一张白纸,上面画着一个标准圆形。现在你想把它变成一幅复杂的山水画,但又希望每一步修改都能精确追踪——这就是标准化流(Normalizing Flows)在概率分布世界做的事情。与其…...
【技术解析】LENFusion:如何通过循环反馈与双注意力机制,实现夜间图像融合与低光增强的协同优化?
1. 夜间图像处理的痛点与现有方案局限 当我们需要在夜间或低光照环境下获取清晰的图像时,通常会遇到两个关键问题:一是可见光图像太暗导致细节丢失,二是红外图像虽然能穿透黑暗但缺乏色彩和纹理信息。传统解决方案往往采用"先增强后融合…...
Kuikly实现Android iOS Web小程序一码覆盖实践
跨端开发趋势与“一码覆盖”的现实路径 在多终端普及与用户场景碎片化的背景下,移动、桌面、Web与小程序的并行发展让“一次开发、多端运行”成为开发者的核心诉求。传统方案中,React Native因桥接机制存在通信延迟与UI不一致问题,Flutter因…...
第7章 序列凸近似(SCA)与迭代优化
7.1 凸近似理论基础 7.1.1 一阶泰勒近似与SCA框架构建 7.1.2 序列二次约束二次规划(SQCQP)精炼 7.1.3 分数规划(Fractional Programming)与Dinkelbach变换 7.2 联合收发波形-滤波器设计 7.2.1 交替迭代优化&#…...
筑牢代码安全基石:GB/T 34943/34944 标准详解与库博静态分析工具的全面支持
一、标准概述:GB/T 34943 与 GB/T 34944 国家标准在软件安全日益成为国家信息化战略核心的背景下,GB/T 34943-2017《C/C 语言源代码漏洞测试规范》与 GB/T 34944-2017《Java 语言源代码漏洞测试规范》两项国家标准应运而生国家标准化管理委员会。由全国信…...
stock-sdk-mcp 的实践整理侗
一、什么是urllib3? urllib3 是一个用于处理 HTTP 请求和连接池的强大、用户友好的 Python 库。 它可以帮助你: 发送各种 HTTP 请求(GET, POST, PUT, DELETE等)。 管理连接池,提高网络请求效率。 处理重试和重定向。 支…...
深度学习_YOLO,卡尔曼滤波和
1.YOLO 1.1 简介 YOLO系列算法是一类典型的one-stage目标检测算法,其利用anchor box将分类与目标定位的回归问题结合起来,从而做到了高效、灵活和泛化性能好,所以在工业界也十分受欢迎. Yolo算法采用一个单独的CNN模型实现end-to-end的目标检…...
