zkSync Era 文档指南
项目介绍
zkSync Era 是一个基于零知识证明计算兼容性设计的下一代虚拟机,它特别地执行智能合约。此项目由 Matter Labs 开发,旨在提供一种结合了传统CPU架构与ZK友好的EVM(区块链虚拟机)语义的解决方案,称为zkEVM。zkSync Era 不仅实现了与现有EVM的无缝对接,而且作为Layer 2扩展方案,它为Web3世界带来了强大的 scaling 能力,允许开发人员利用现有的智能合约基础设施,同时也享受到零知识证明带来的效率和安全性提升。
项目快速启动
为了快速启动 zkSync Era 的开发环境,你需要先安装必要的工具,如 Node.js 和 Yarn。以下是基本步骤:
环境准备
确保你的系统已安装 Node.js v14 或更高版本以及 Yarn。
# 如果没有安装Yarn,通过以下命令安装
npm install -g yarn
克隆项目
克隆仓库到本地:
git clone https://github.com/matter-labs/zksync-web-era-docs.git
cd zksync-web-era-docs
安装依赖并运行
在项目根目录下,执行以下命令来安装所有必需的依赖项并启动项目:
yarn install
yarn start
这将会启动开发服务器。接下来,你可以根据具体需求,探索或修改文档内容。
应用案例和最佳实践
zkSync Era 已被多个项目采用,用于实现高性能的去中心化应用(dApps)。最佳实践包括:
- 资产桥接:实现快速的跨链资产转移,提高用户体验。
- DeFi协议:利用其高效且成本低廉的交易特性,构建去中心化交易平台、借贷平台等。
- NFT市场:提供即时交易确认和更低的 gas 费用来促进NFT交易。
开发者应关注zkSync提供的智能合约示例,理解如何优化合约以适应zkEVM的特定要求,如最小化计算步骤和数据读写操作,以实现更高效的证明过程。
典型生态项目
zkSync Era 生态中包含了多种典型的项目,从去中心化金融应用到NFT市场,每一个都在探索zk技术的极限。例如,一些前沿的DeFi应用展示了如何利用zkSync的Layer 2解决方案减少交易费用和等待时间,而艺术和收藏品市场上则利用其提供更快的NFT交易验证服务。尽管具体的项目名单随时间变化,开发者可通过zkSync的社区论坛和公告了解最新的合作伙伴和技术应用实例。
请注意,实际操作时应参照最新文档和官方说明,因为技术细节和推荐做法可能会随着版本更新而改变。
HunyuanImage-3.0
HunyuanImage-3.0 统一多模态理解与生成,基于自回归框架,实现文本生成图像,性能媲美或超越领先闭源模型00ops-transformer
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。C++043Hunyuan3D-Part
腾讯混元3D-Part00GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~0284Hunyuan3D-Omni
腾讯混元3D-Omni:3D版ControlNet突破多模态控制,实现高精度3D资产生成00Spark-Chemistry-X1-13B
科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00GOT-OCR-2.0-hf
阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile09
- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
热门内容推荐
项目优选









