实战演练:基于快马平台快速构建一个支持tokenp钱包登录的DApp前端

今天想和大家分享一个实战项目:如何快速构建一个支持TokenP钱包登录的DApp前端。这个项目特别适合想学习Web3开发的初学者,整个过程在InsCode(快马)平台上完成,省去了本地环境配置的麻烦。

  1. 项目准备 首先需要明确几个核心功能:钱包连接、用户信息展示、链上数据查询和退出登录。选择Next.js框架是因为它既支持服务端渲染,又能很好地与各种Web3库集成。Wagmi和Viem这两个库是目前最流行的以太坊开发工具组合,能大大简化钱包交互流程。
  2. 钱包连接实现 在首页添加"使用钱包登录"按钮后,通过Wagmi提供的useConnect钩子就能轻松实现钱包连接功能。这里需要注意处理用户拒绝连接的情况,以及不同钱包提供商的兼容性问题。TokenP钱包作为移动端主流钱包,通过WalletConnect协议可以很好地与网页应用交互。
  3. 用户信息展示 连接成功后,使用Wagmi的useAccount钩子获取用户的钱包地址。为了提升用户体验,我做了地址缩写处理(显示前4位和后4位),并在页面顶部显示欢迎信息。这里还添加了一个复制地址的小功能,方便用户操作。
  4. 链上数据查询 这个功能需要与智能合约交互。我使用了一个测试用的ERC20合约,通过Viem提供的readContract方法查询代币名称和符号。页面添加了一个查询按钮,点击后会显示加载状态,查询完成后将结果显示在页面上。这个简单的例子可以扩展成更复杂的合约交互功能。
  5. 状态管理与退出登录 使用React的Context API管理全局的登录状态,包括钱包连接状态和用户地址。退出登录功能需要断开钱包连接并清除所有相关状态。这里特别注意要处理好各种边界情况,比如用户在MetaMask中切换账户时的状态同步问题。
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  1. 项目优化点 在实际开发中,我还添加了几个实用的优化:
  • 添加了响应式设计,确保在移动设备上也有良好的体验
  • 实现了连接状态的持久化,页面刷新后不需要重新连接
  • 添加了错误边界处理,防止某个功能出错影响整个应用
  • 对合约调用添加了重试机制,提高在拥堵网络下的可靠性
  1. 部署与测试 完成开发后,最让我惊喜的是InsCode(快马)平台的一键部署功能。不需要配置服务器,也不需要处理复杂的CI/CD流程,点击部署按钮就能获得一个可公开访问的URL。这对于快速验证和分享项目特别方便。
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通过这个项目,我深刻体会到现代Web3开发工具的强大之处。Wagmi和Viem的组合几乎覆盖了所有常见的区块链交互场景,而Next.js则提供了完善的前端开发体验。最重要的是,在InsCode(快马)平台上开发,可以完全专注于业务逻辑的实现,不用操心环境配置和部署问题。

这个项目虽然简单,但包含了DApp开发的核心要素。在此基础上,可以继续扩展更多功能,比如添加交易功能、实现多链支持、集成更多钱包类型等。希望这个实战案例能帮助到想进入Web3开发的朋友们。

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【机器人】复现 StreamVLN 具身导航 | 流式VLN | 连续导航

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StreamVLN 通过在线、多轮对话的方式,输入连续视频,输出动作序列。 通过结合语言指令、视觉观测和空间位姿信息,驱动模型生成导航动作(前进、左转、右转、停止)。 论文地址:StreamVLN: Streaming Vision-and-Language Navigation via SlowFast Context Modeling 代码地址:https://github.com/OpenRobotLab/StreamVLN 本文分享StreamVLN 复现和模型推理的过程~ 下面是示例效果: 1、创建Conda环境 首先创建一个Conda环境,名字为streamvln,python版本为3.9; 然后进入streamvln环境,执行下面命令: conda create -n streamvln python=3.9 conda activate streamvln 2、 安装habitat仿真环境

论文阅读 PromptIR: Prompting for All-in-One Blind Image Restoration

论文阅读 PromptIR: Prompting for All-in-One Blind Image Restoration

作者:Syed Waqas Zamir, Aditya Arora, Salman Khan, Munawar Hayat, Fahad Shahbaz Khan, Ming-Hsuan Yang 机构:Mohamed bin Zayed University of AI, Linköping University 来源期刊:NeurIPS 发表时间:2023年   一、研究动机         1.研究目标         构建一个“All-in-One”盲图像复原网络,用单一模型、单次训练、无需先验地处理多种退化(去噪、去雨、去雾),并在各任务上均达到 SOTA 性能。         2.过去方法         任务专用网络:DnCNN、MPRNet、Restormer

Telegram搜索机器人推荐——查找海量资源,提升信息检索效率

大家好,本文首发于 ZEEKLOG 博客,主要面向需要在 Telegram 中高效检索资源的同学。我结合自己的实测体验,总结了几款实用的搜索机器人与完整操作流程,帮助大家解决“怎么快速找到频道、群组、文件”的痛点。如果你也在为信息筛选耗时头疼,建议耐心读完并亲手试试,收获会很大。觉得有帮助别忘了给个点赞、收藏和关注支持一下 🙂 📚 本文目录 * 使用准备 * 什么是Telegram搜索机器人? * Telegram搜索机器人的核心功能 * 推荐的Telegram搜索机器人 * 如何使用Telegram搜索机器人? * Telegram搜索机器人的应用场景 * 总结 在信息爆炸的时代,如何高效获取自己想要的资源?Telegram搜索机器人为你带来全新解决方案,无需翻找频道、群组,只需输入关键词,即可一键查找海量内容。无论是影视剧、电子书、图片还是优质群组,Telegram搜索机器人都能帮你轻松找到。推荐搜索机器人:@soso、@smss、@jisou 使用准备 1. 能访问外网,不会魔法的同学请参考:这里 2. 安装 Telegram

怒怼行业乱象:数据大模型+低代码,别再用“伪智能”收割技术人!

今天不想唱赞歌,只想扒一扒数据大模型和低代码这两个赛道融合背后的真相。当下打开ZEEKLOG、掘金,全是“AI+低代码,开发效率提升10倍”“不懂代码也能搭系统,程序员要被取代”的鼓吹,甚至有厂商直言“未来3年,80%的业务系统将通过这套组合落地”。但真相是:90%的所谓“融合方案”都是噱头,80%的企业落地后陷入技术债泥潭,70%的技术人被营销话术误导,白白浪费时间精力。 一、先破局:别被概念绑架,搞懂两者融合的技术本质        聊融合之前,先澄清两个被厂商刻意模糊的核心概念,避免被带偏——很多技术新人,甚至一些资深开发者,都对“数据大模型+低代码”存在致命误解,要么觉得它是“花里胡哨的玩具”,要么觉得它是“能替代一切的黑科技”,其实都不对。 1.1 数据大模型:不是“万能大脑”,只是“高效工具”