閃電已經好幾天不能正常點亮了,聰明的Pi友還是可以一如既往的點亮閃電。不過,佛系的派友對此并不在意,還是問核心團隊為什么還沒有修復,現在我們來談談它。部分地區的參賽者已經可以正常點亮閃電,部分蘋果區的朋友也慢慢開始正常點亮閃電。尼古拉斯這幾天一直熬夜來克服我們無法正常點亮閃電的問題。目前的情況有了很大的改善,相信很快我們都會恢復到點亮閃電的正常狀態。臨近年末主網,據管理員介紹,主網后算力極有可能降為0,即有停產的可能。停產了,還用什么挖?無論如何,主網前的這短短半年時間,是你人生高速挖礦的最后階段。錯過了就真的沒有了!按照目前的國際共識,價值是1pi100$,相當于你為點燃閃電每損失一小時最少損失25$!如果你是土豪你也無所謂,但挖派的朋友大多都是普通Pi友。現在連土豪都在想辦法,每天都點上閃電。作為一個普通的Pi友,我們應該知道,挖掘Pi是每一寸時光,每一寸金子!
Balancer已在Arbitrum上集成Chainlink預言機喂價:金色財經報道,Chainlink在官方社交媒體宣布去中心化交易協議Balancer已在Arbitrum上集成Chainlink喂價功能,Balancer現在可以獲得高質量、防篡改的價格信息,有助于為wstETH、rETH和cbETH提供可靠的價格數據,據悉初始集成將支持wstETH/ETH、rETH/ETH和cbETH/ETH的價格源,后續將拓展更多交易對。[2023/9/7 13:23:25]
Circle正在考慮在日本發行穩定幣:金色財經報道,Circle聯合創始人兼首席執行官Jeremy Allaire表示,鑒于日本管理穩定幣的立法于6月1日生效,Circle正在考慮在日本發行穩定幣。如果穩定幣更廣泛地應用于跨境貿易、外幣交易和全球商業,日本將成為一個極其龐大的市場。[2023/7/6 22:20:43]
根據目前的共識,pi的價值估算:pi的第一個值:pi的最低交易費用為0.0001btc=35$,第二個以太坊交易費用為10u=10$,第三個:pi交易手續費減5倍到2u=2$,如果現在的手續費是0.01pi,有一個等式,0.01pi=2$,===>>pi=200$,1pi200$是根據手續費減5倍!如果以后按照手續費最低200$開始,如果用200$來計算你失去一個小時點亮閃電的時間,那么以后的最低損失是50$!作為一個普通人,你輸了嗎?你有50美元的時薪嗎?如果沒有,您應該知道該怎么做!你的小動作一天能給你帶來的價值,可能是你下個月賺不到的價值。這就是風口,站在風口上,豬都能飛上天!
GitHub前CEO與YC前合伙人籌集超10億美元基金,將投資AI領域:6月21日消息,GitHub前首席執行官Nat Friedman 與Y Combinator前合伙人Daniel Gross近日作為創業公司投資人,宣布了一項吸引AI公司創始人的新穎策略:向他們提供大量免費服務器,這些服務器配備了最先進芯片,用于訓練機器學習模型。另外,兩人籌集了超過10億美元的投資基金,用于投資人工智能初創企業。[2023/6/21 21:51:58]
擁有優秀分析團隊的Pi,未來肯定不會缺巨額資金。只要生態做得好,用戶黏性高,項目方再次開放數據,未來會來,也就是會升值。但不要總是想著一開始就寄1萬美元。每條路都是一步一步走的,Pi繞不過去。但是,它的初始值一定不能很低。數字資產的低價已經成為過去式。現在很多沒有pi共識的數字資產,pi的流行,pi的技術團隊從一開始就有幾十個數字資產。有數百把刀,我們的Pi就不用擔心了。簡而言之,無論情況如何,解決辦法都比受苦多。只要你想繼續點亮閃電,你總能找到一百種方法繼續前進!
這就是今天的內容!謝謝你在屏幕前的陪伴。每天花幾分鐘了解Pi的最新前沿新聞。如果你覺得不錯,希望可以分享給更多的朋友,看看Pi的威力。冬天前后,我們的主網上見!Billions項目組
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易網行量化機器人是一種基于易網行量化交易策略的數字資產投資工具。它通過自動化執行量化交易策略,幫助投資者實現數字資產的高效投資和交易.
1900/1/1 0:00:00建筑質量管理系統是一個用于管理和監控建筑工程質量的軟件系統。該系統可以收集、分析和展示與建筑工程質量相關的數據,以便相關人員能夠有效地評估和改進工程質量.
1900/1/1 0:00:00PiNetwork一年一度的紀念日踐約而至。這對PiNetwork來說是一個重大的日子,同時更是Pi先驅者心中所期待的日子.
1900/1/1 0:00:00在6月份飆升200%后,該股經歷了大幅下跌,市值蒸發了近50%。跟隨下跌趨勢跌破200美元大關。然而,就在形勢看似黯淡的時候,BCH在180美元大關附近找到了堅實的基礎,該水平接近200日均線.
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1900/1/1 0:00:00作者:DanielLi,CoinVoice隨著加密貨幣市場的快速發展,加密貨幣錢包地址的數據分析變得越來越重要.
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