AI绘画数字藏品系统丨AI绘画数字藏品系统开发(开发规则及详细)丨AI绘画数字藏品开发源码功能

简介:   数字藏品是指使用是指使用区域链技术,对应特定的作品、艺术品生成的唯一数字凭证,在保护其数字版权的基础上,实现真实可信的数字化发行,购买收藏和使用。

  数字藏品是指使用是指使用区域链技术,对应特定的作品、艺术品生成的唯一数字凭证,在保护其数字版权的基础上,实现真实可信的数字化发行,购买收藏和使用。

  在createPool函数中首先会检查tokenA与tokenB是否是同一Token,之后将TokenA与TokenB根据地址进行升序排列,之后检查token0地址是否为空地址,之后根据费率检索TickSpace并检查TickSpace是否为0(构造函数会进行初始化一次),之后检查当前新建的池子是否已经存在,之后通过deploy创建池子,然后新增池子记录,在新增记录时可以看到也提供了反向映射,这样做的好处是在减少后期检索时比较地址的成本,最后通过emit触发池子创建事件

  ///inheritdoc IUniswapV3Factory

  function createPool(

  address tokenA,

  address tokenB,

  uint24 fee

  )external override noDelegateCall returns(address pool){

  require(tokenA!=tokenB);

  (address token0,address token1)=tokenA<tokenB?(tokenA,tokenB):(tokenB,tokenA);

  require(token0!=address(0));

  int24 tickSpacing=feeAmountTickSpacing[fee];

  require(tickSpacing!=0);

  require(getPooltoken0[fee]==address(0));

  pool=deploy(address(this),token0,token1,fee,tickSpacing);

  getPooltoken0[fee]=pool;

  //populate mapping in the reverse direction,deliberate choice to avoid the cost of comparing addresses

  getPooltoken1[fee]=pool;

  emit PoolCreated(token0,token1,fee,tickSpacing,pool);

  }

  之后的setOwner函数用于更新工厂合约的owner,该函数只能由合约的owner调用,在更新时通过emit来触发owner变更事件:

  ///inheritdoc IUniswapV3Factory

  function setOwner(address _owner)external override{

  require(msg.sender==owner);

  emit OwnerChanged(owner,_owner);

  owner=_owner;

  }

相关文章
|
14天前
|
人工智能 安全 测试技术
探索AI在软件开发中的应用:提升开发效率与质量
【10月更文挑战第31天】在快速发展的科技时代,人工智能(AI)已成为软件开发领域的重要组成部分。本文探讨了AI在代码生成、缺陷预测、自动化测试、性能优化和CI/CD中的应用,以及这些应用如何提升开发效率和产品质量。同时,文章也讨论了数据隐私、模型可解释性和技术更新等挑战。
|
20天前
|
人工智能 小程序
【一步步开发AI运动小程序】五、帧图像人体识别
随着AI技术的发展,阿里体育等公司推出的AI运动APP,如“乐动力”和“天天跳绳”,使云上运动会、线上健身等概念广受欢迎。本文将引导您从零开始开发一个AI运动小程序,使用“云智AI运动识别小程序插件”。文章分为四部分:初始化人体识别功能、调用人体识别功能、人体识别结果处理以及识别结果旋转矫正。下篇将继续介绍人体骨骼图绘制。
|
21天前
|
人工智能 小程序 vr&ar
AI运动小程序开发常见问题集锦二
截至当前,我们的AI运动识别小程序插件已迭代至第23个版本,广泛应用于健身、体育、体测、AR互动等场景。本文针对近期用户咨询,汇总了常见问题,帮助用户减少开发成本,提高效率。主要涵盖计时与计数模式的区别、综合排行榜生成方法、全屏模式适配及无开发能力用户的解决方案。
|
5天前
|
Web App开发 人工智能 自然语言处理
WebChat:开源的网页内容增强问答 AI 助手,基于 Chrome 扩展的最佳实践开发,支持自定义 API 和本地大模型
WebChat 是一个基于 Chrome 扩展开发的 AI 助手,能够帮助用户理解和分析当前网页的内容,支持自定义 API 和本地大模型。
23 0
|
9天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
当前AI大模型在软件开发中的创新应用与挑战
2024年,AI大模型在软件开发领域的应用正重塑传统流程,从自动化编码、智能协作到代码审查和测试,显著提升了开发效率和代码质量。然而,技术挑战、伦理安全及模型可解释性等问题仍需解决。未来,AI将继续推动软件开发向更高效、智能化方向发展。
|
13天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
AI在医疗领域的应用及其挑战
【10月更文挑战第34天】本文将探讨人工智能(AI)在医疗领域的应用及其面临的挑战。我们将从AI技术的基本概念入手,然后详细介绍其在医疗领域的各种应用,如疾病诊断、药物研发、患者护理等。最后,我们将讨论AI在医疗领域面临的主要挑战,包括数据隐私、算法偏见、法规合规等问题。
37 1
|
5天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
AI在医疗诊断中的应用
【10月更文挑战第42天】本文将探讨人工智能(AI)在医疗诊断中的应用,包括其优势、挑战和未来发展方向。我们将通过实例来说明AI如何改变医疗行业,提高诊断的准确性和效率。
|
5天前
|
存储 人工智能 搜索推荐
Memoripy:支持 AI 应用上下文感知的记忆管理 Python 库
Memoripy 是一个 Python 库,用于管理 AI 应用中的上下文感知记忆,支持短期和长期存储,兼容 OpenAI 和 Ollama API。
35 6
Memoripy:支持 AI 应用上下文感知的记忆管理 Python 库
|
1天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
强化学习在游戏AI中的应用,从基本原理、优势、应用场景到具体实现方法,以及Python在其中的作用
本文探讨了强化学习在游戏AI中的应用,从基本原理、优势、应用场景到具体实现方法,以及Python在其中的作用,通过案例分析展示了其潜力,并讨论了面临的挑战及未来发展趋势。强化学习正为游戏AI带来新的可能性。
18 4
|
1天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
AI技术在医疗诊断中的应用及前景展望
本文旨在探讨人工智能(AI)技术在医疗诊断领域的应用现状、挑战与未来发展趋势。通过分析AI技术如何助力提高诊断准确率、缩短诊断时间以及降低医疗成本,揭示了其在现代医疗体系中的重要价值。同时,文章也指出了当前AI医疗面临的数据隐私、算法透明度等挑战,并对未来的发展方向进行了展望。

热门文章

最新文章

下一篇
无影云桌面