暗号通貨の支払いは、アジアでのやり方と同じである必要があります。 方法 1: 販売者は、支払い金額と目的地が埋め込まれた QR コードを表示します。スキャン、生体認証、完了。オンラインで物を購入する場合にも機能します。 方法2:QRコードを作成します(認証が必要です)。マーチャントがスキャンすると、お金がアカウントから自動的に引き出されます (これは対面でのショッピングでのみ機能します)。 トランザクションハッシュを使用して誰からどの支払いが行われたかを追跡するのは非常に面倒で、RPC が遅いとトランザクションを見逃すこともあります。

これらのプログラミング言語を使用しなくても、時間をかけて学習する価値はあります。 1/6 C C は、アセンブリの書き込みから削除されました。「スタック」と「ヒープ」の違いを理解する必要があります。また、ポインタをもつれさせる必要があり、間接的な問題を処理するように脳を訓練すると、ほぼすべての「難しい」問題をある程度の間接的にモデル化する必要があるため、後でより難しい問題を解決するのに役立ちます。

Uniswap v3 はシンプルで、Uniswap v2 の切り取られた部分の束を接着したものです。しかし、それを説明して明確にするのは難しいです。

これは本当です。 私たちの Solana シリーズでは、「Solana を実行し、他のすべてを定型するのに十分な Rust」に関する 5 章しか必要ありませんでした。 アンカーがなければ、少なくとも 15 章はあり、読者にとっては本当に嫌悪感を抱いていたでしょう。 Anchor は、安全性を維持しながら、Rust のより複雑な側面 (シリアル化や逆シリアル化など) を隠すのに優れた仕事をします。 はい、教育面のために生の Rust Solana プログラムを書く必要がありますが、これまで Rust/C++ を使用したことがない人にとっては、それは非常に威圧的です。 しかし、誰もが 1 日に 15 分だけ@RareCodeAIに費やすなら、Rust の習得が標準になるだろうと言えます。 (そして、私は何度も尋ねられるので、より多くの Solana コンテンツが間もなく公開されます)。

キャリアアップのためにできる最も重要なことは、次のことではありません。 - パネル❌で人々がヤップするのを聞く - ランダムな人に近づいて、同じ会話を何❌度も繰り返す - サイドイベント❌でのパーティー それは何かに閉じ込められ、非常に急速にスキルアップしています。✅ それがRareWeekの目的です。

次に発表されるUniswap V3の記事は、人々の心を吹き飛ばすでしょう。 これは、アニメーションがクールだからというだけでなく、通常は怖い数学が非常に消化しやすいと感じるからです。 これは、出版社として RareSkills を素晴らしいものにしている理由の 1 つです。 既存のドキュメントやチュートリアルを再ハッシュして、特定の視聴者をもう少し向けたものにするだけではありません。 私たちは、第一原理から基礎となる概念を作り直し、主題の最良のコンセプトマップ表現を発見し、それを記事に変えます。 既存の派生が十分でない場合、私たちはそれらを改善しません。私たちはそれらを廃棄し、自分たちで再派生します。

私が見ている初期のデータに基づくと、@RareCodeAI Rustを「マスター」するまでに約20〜30時間のRustの専用練習が必要です。 Rustを「マスター」するということは、次のことを意味します。 - 一般的な問題に対する解決策を、無理なく考え出すことができます (たとえば、互いのアナグラムであるセット内の文字列を見つけるとしましょう)。 - なじみのない状況でどのような構文が利用できるかを感じることができます。 - ほとんどのコンパイラエラーは怖がらず、最も一般的なエラーの解決策をすぐに認識できます。 この20〜30時間には以下は含まれません。 - チュートリアルの読書 - 何を練習して復習するかを理解するのに時間を費やす - 何か新しいことを学ぶべきか、それとも以前から何かを練習すべきかを決定する RareCodeがなければ、必要な時間は40〜80時間近くになると思います。 したがって、開発者に製品を使用するために Rust を強制的に学習させる前に、ほとんどの人が 80 時間の過酷な時間を過ごしたくないという事実を考慮してください。

再帰を決して使わないのに、なぜ再帰を学ぶ必要があるのでしょうか? 再帰的なソリューションは、いくつかの考え方を訓練します。 1. 解決策を生成しようとするのではなく、「有効な解決策の構造は何か」を逆算して作業することから始めることがよくあります。一部の問題については、逆算する方がはるかに簡単です。 2. 問題を解決しているとき、すべての「もしも」に気を取られがちです。問題を再帰的に解決する場合、問題の 90% を「無視」し、1 つの部分だけを正しく理解することに集中することを余儀なくされることがよくありました。 3.命令型解ではしばしば「コーナー」ケースになるものは、再帰的なオンでは「基本ケース」です。再帰的に考えると、コーナーケースを無視しないように強制されることがあります。さらに、再帰的なソリューションではパターン マッチングが多用されるため、遭遇する可能性のあるすべての状況を考える必要があります。 ここに本当に良い例があります:Leetcode 335 Self Crossing(難しい問題)。 グリッド上のらせん状の軌道をたどって移動します(つまり、北、南、東、または西にある程度の距離を移動した後、常に左折します)。問題は、「らせんの各「セグメント」の距離を順番に与えられた場合、らせんはそれ自体を交差したかどうかです。」 これに対する解決策は、それ自体を呼び出す関数である必要はありませんが、「良い」解決策は再帰的なプロパティを使用します。 1. まだ交差点を見つけていない場合は、過去に交差点や無効なスパイラルは存在しなかったと想定できます。さらに、左に曲がることしかできないため、左、右、上、下のいずれを走行しても問題ではないことに気づきます。私たちが気にするのは、前のセグメントが前のターンと平行であるかどうか、そしてそれらがどれだけ離れているかだけです。 2. 左に曲がると、スパイラルに衝突できる「セグメント」の数は非常に限られていますが、これはスパイラルがどれほど大きくなっても「再帰的に」当てはまります。スパイラルについては、無視できる過去のデータがたくさんあります。 3. 前のターンで、あなたのロジックに影響を与えるシナリオの数は限られています: a) 何も衝突しないほど遠くまで移動したか、b) そうでない場合、衝突する可能性のあるものは何ですか?(これも制限されています)。 Leetcode ハードの厄介な点は、重要な洞察を見つけると突然簡単になることです。しかし、これらの重要な洞察は、再帰的プログラミングの訓練を受けていれば、より自然に得られるでしょう。 それは、自分自身を呼び出す関数を設計することだけではなく、自分自身を呼び出す関数で解決できるように問題を分解することを強制することです。問題を分解する方法が多ければ多いほど、「アハ」解決策が見つかる可能性が高くなります。 もちろん、私の職業では leetcode する必要はありませんが、問題を理解できるように分解する創造的な方法を見つける必要があり、再帰のトレーニングは間違いなくそれに役立ちました。

AI を使用してコーディングすることは、月の宇宙飛行士になるようなものです。 突然、かなり高くジャンプして、通常は重すぎる物体を持ち上げることができます。 しかし実際には、萎縮によって身体的に弱くなっています。 これに対抗するために、宇宙飛行士は筋肉を維持するための運動について非常に規律正しくする必要があります。 私の見方では、プログラマーは一日のほとんどを AI を使用して構築しますが、萎縮を避けるためだけでなく、@RareCodeAIや@RareSkills_ioを使用してスキルを向上させるためのトレーニングに費やします。 RareCodeでは、AIはあなたのために仕事をすることから、あなたを効率的にトレーニングし、非生産的なフラストレーションや萎縮を回避するためのコーチになります。

Uniswap v3の仕組みを理解しなくてもUniswap v4の使い方を学ぶことができますが、使い方を知ることと仕組みを知ることは異なります。レアスキルでは、その仕組みを学びます。