Связанно с монетами
Калькулятор цены
История цены
Прогноз цены
Технический анализ
Руководство по покупке монет
Категория криптовалют
Калькулятор прибыли
Курс DriftDRIFT
В листинге
КупитьВалюта котировки:
USD
Что вы думаете о Drift сегодня?
ХорошоПлохо
Примечание: данная информация носит исключительно справочный характер.
Цена Drift на сегодня
Актуальная цена Drift на сегодня составляет $1.2 за (DRIFT / USD) с текущей капитализацией $328.03M USD. Торговый объем за 24 ч. составляет $30.89M USD. Цена DRIFT в USD обновляется в режиме реального времени. Изменение цены Drift: 4.66% за последние 24 ч. Объем в обращении составляет 273,751,900 .
Какова наибольшая цена DRIFT?
DRIFT имеет исторический максимум (ATH) $2.65, зафиксированный 2024-11-09.
Какова наименьшая цена DRIFT?
Исторический минимум DRIFT (ATL): $0.1000, зафиксированный 2024-05-16.
Прогноз цен на Drift
Когда наступает благоприятное время для покупки DRIFT? Стоит сейчас покупать или продавать DRIFT?
Принимая решение о покупке или продаже DRIFT, необходимо в первую очередь учитывать собственную торговую стратегию. Торговая активность долгосрочных и краткосрочных трейдеров также будет отличаться. Технический анализ Bitget DRIFT может служить ориентиром для торговли.
В соответствии с Технический анализ DRIFT на 4 ч. торговый сигнал — Нейтрально.
В соответствии с Технический анализ DRIFT на 1 д. торговый сигнал — Нейтрально.
В соответствии с Технический анализ DRIFT на 1 нед. торговый сигнал — Купить.
Какой будет цена DRIFT в 2026?
Основываясь на модели прогнозирования исторических показателей DRIFT, цена DRIFT может достигнуть $1.15 в 2026 г.
Какой будет цена DRIFT в 2031?
Ожидается, что в 2031 году цена DRIFT изменится на +45.00%. По прогнозам, к концу 2031 года цена DRIFT достигнет $2.66, а совокупный ROI составит +131.21%.
История цен Drift (USD)
Цена Drift изменилась на +1097.87% за последний год. Самая высокая цена DRIFT в USD за последний год составила $2.65, а самая низкая цена DRIFT в USD за последний год составила $0.1000.
ВремяИзменение цены (%)Самая низкая ценаСамая высокая цена
24h+4.66%$1.13$1.21
7d-13.64%$1.11$1.47
30d-6.42%$0.8791$1.54
90d+139.66%$0.3822$2.65
1y+1097.87%$0.1000$2.65
Все время+1097.87%$0.1000(2024-05-16, 241 дней назад )$2.65(2024-11-09, 64 дней назад )
Информация о рынке криптовалют
История рыночной капитализации Drift
Рыночная капитализация
$328,029,138.42
+4.66%
Полностью разводненная рыночная капитализация
$1,198,271,662.45
+4.66%
24 ч. объем
$30,890,384.19
-32.59%
Рыночные рейтинги
Скорость обращения
27.00%
Объем за 24 часа / рыночная капитализация
9.41%
Объем в обращении
273,751,900 DRIFT
Общий запас / Максимальный запас
1,000,000,000 DRIFT
-- DRIFT
Рыночный Drift
Удержание Drift по концентрации
Киты
Инвесторы
Ритейл
Адреса Drift по времени удержания
Держатели
Крейсеры
Трейдеры
График цен coinInfo.name (12) в реальном времени
Рейтинг Drift
Средний рейтинг от сообщества
4.6
Содержимое страницы представлено только в ознакомительных целях.
DRIFT в местную валюту
1 DRIFT в MXN$24.831 DRIFT в GTQQ9.291 DRIFT в CLP$1,209.581 DRIFT в HNLL30.611 DRIFT в UGXSh4,450.051 DRIFT в ZARR22.91 DRIFT в TNDد.ت3.861 DRIFT в IQDع.د1,576.631 DRIFT в TWDNT$39.681 DRIFT в RSDдин.136.821 DRIFT в DOP$73.511 DRIFT в MYRRM5.391 DRIFT в GEL₾3.391 DRIFT в UYU$52.361 DRIFT в MADد.م.12.11 DRIFT в AZN₼2.041 DRIFT в OMRر.ع.0.461 DRIFT в SEKkr13.441 DRIFT в KESSh155.091 DRIFT в UAH₴50.9
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
Последнее обновление 2025-01-11 22:39:01(UTC+0)
Как купить Drift(DRIFT)
Создайте бесплатный аккаунт на Bitget
Зарегистрируйтесь на Bitget, указав свой адрес электронной почты/номер мобильного телефона, и придумайте надежный пароль для защиты учетной записи.
Верификация учетной записи
Подтвердите свою личность, введя персональные данные и загрузив действительное удостоверение личности с фотографией.
Купить Drift (DRIFT)
Чтобы купить Drift на Bitget, используйте различные способы оплаты. Мы покажем вам, как это сделать.
ПодробнееТорговля DRIFT бессрочными фьючерсами
После успешной регистрации на Bitget и приобретения USDT или DRIFT вы можете торговать производными инструментами, включая фьючерсы DRIFT и маржинальную торговлю, чтобы увеличить свой доход.
Текущая цена DRIFT составляет $1.2, а изменение цены за 24 часа равно +4.66%. Трейдеры могут получать прибыль как при длинных, так и при коротких фьючерсахDRIFT.
Присоединяйтесь к копированию сделок с DRIFT, подписываясь на элитных трейдеров.
После регистрации на Bitget и покупки USDT или DRIFT вы также можете начать копировать сделки, подписавшись на элитных трейдеров.
Новости о Drift
DRIFT превысил 2 USDT, с увеличением на 332% за 24 часа
Bitget•2024-11-09 03:17
Запуск DRIFTUSDT для фьючерсной и ботовой торговли
Bitget Announcement•2024-11-08 14:41
Токен Drift Protocol DRIFT превысил $0,65, достигнув рекордных высот
Bitget•2024-09-12 19:18
Новые листинги на Bitget
Новые листинги
Купить больше
ЧАСТО ЗАДАВАЕМЫЕ ВОПРОСЫ
Какова текущая цена Drift?
Актуальная цена Drift составляет $1.2 за (DRIFT/USD) с текущей рыночной капитализацией $328,029,138.42 USD. Стоимость Drift подвержена частым колебаниям из-за постоянной круглосуточной активности на криптовалютном рынке. Текущая цена Drift в реальном времени и ее исторические данные доступны на Bitget.
Каков торговый объем Drift за 24 часа?
За последние 24 часа торговый объем Drift составил $30.89M.
Какая рекордная цена Drift?
Рекордная цена Drift составляет $2.65. Это самая высокая цена Drift с момента запуска.
Могу ли я купить Drift на Bitget?
Можете. Drift представлен на централизованной бирже Bitget. Более подробную инструкцию можно найти в полезном гайде Как купить Drift protocol .
Могу ли я получать стабильный доход от инвестиций в Drift?
Конечно, Bitget предоставляет платформа для стратегического трейдинга с интеллектуальными торговыми ботами для автоматизации ваших сделок и получения прибыли.
Где я могу купить Drift по самой низкой цене?
Мы рады сообщить, что платформа для стратегического трейдинга теперь доступен на бирже Bitget. Bitget предлагает лучшие в отрасли торговые сборы и глубину для обеспечения прибыльных инвестиций для трейдеров.
Где можно купить Drift (DRIFT)?
Раздел с видео – быстрая верификация, быстрая торговля
Как пройти верификацию личности на Bitget и защитить себя от мошенничества
1. Войдите в ваш аккаунт Bitget.
2. Если вы новичок на Bitget, ознакомьтесь с нашим руководством по созданию аккаунта.
3. Наведите курсор на значок профиля, нажмите на «Не верифицирован» и нажмите «Верифицировать».
4. Выберите страну или регион выдачи и тип документа, а затем следуйте инструкциям.
5. Выберите «Верификация по мобильному» или «ПК» в зависимости от ваших предпочтений.
6. Введите свои данные, предоставьте копию вашего удостоверения личности и сделайте селфи.
7. Отправьте вашу заявку, и вуаля, вы прошли верификацию личности!
Инвестирование в криптовалюты, включая покупку Drift онлайн на Bitget, подразумевает риски. Bitget предлагает легкие и удобные способы покупки Drift и делает все возможное, чтобы предоставить полную информацию о криптовалюте, представленной на бирже. Однако платформа не несет ответственность за последствия вашей покупки Drift. Вся представленная информация не является рекомендацией покупки.
Bitget Идеи
BGUSER-SX0MCXKN
2дн.
Maitland of Al
The term "Maitland" is not a widely recognized term in the field of Artificial Intelligence (AI). However, I can provide some information on the concept of "maintland" or "maintenance land" in the context of AI.
In AI, maintenance land refers to the process of maintaining and updating AI systems to ensure they continue to function effectively and efficiently over time. This can include tasks such as:
1. _Data maintenance_: Ensuring that the data used to train and test AI models is accurate, complete, and up-to-date.
2. _Model maintenance_: Updating AI models to reflect changes in the underlying data or to improve their performance.
3. _Software maintenance_: Ensuring that the software used to deploy and manage AI systems is up-to-date and secure.
4. _Hardware maintenance_: Ensuring that the hardware used to support AI systems is functioning properly and is sufficient to meet the demands of the system.
Importance of Maitland in AI
The concept of maitland is important in AI because it ensures that AI systems continue to function effectively and efficiently over time. This can help to:
1. _Improve performance_: Regular maintenance can help to improve the performance of AI systems by ensuring that they are using the most up-to-date data and models.
2. _Reduce errors_: Maintenance can help to reduce errors and improve the accuracy of AI systems by ensuring that they are functioning correctly.
3. _Enhance security_: Maintenance can help to enhance the security of AI systems by ensuring that they are protected from cyber threats and that any vulnerabilities are patched.
4. _Increase trust_: Maintenance can help to increase trust in AI systems by ensuring that they are transparent, explainable, and fair.
Challenges of Maitland in AI
The challenges of maitland in AI include:
1. _Data quality_: Ensuring that the data used to train and test AI models is accurate, complete, and up-to-date can be a challenge.
2. _Model drift_: AI models can drift over time, which can affect their performance and accuracy.
3. _Software updates_: Ensuring that the software used to deploy and manage AI systems is up-to-date and secure can be a challenge.
4. _Hardware maintenance_: Ensuring that the hardware used to support AI systems is functioning properly and is sufficient to meet the demands of the system can be a challenge.
Best Practices for Maitland in AI
The best practices for maitland in AI include:
1. _Regular maintenance_: Regular maintenance is essential to ensure that AI systems continue to function effectively and efficiently over time.
2. _Data quality checks_: Data quality checks should be performed regularly to ensure that the data used to train and test AI models is accurate, complete, and up-to-date.
3. _Model monitoring_: AI models should be monitored regularly to ensure that they are performing as expected and to detect any drift or degradation.
4. _Software updates_: Software updates should be performed regularly to ensure that the software used to deploy and manage AI systems is up-to-date and secure.
5. _Hardware maintenance_: Hardware maintenance should be performed regularly to ensure that the hardware used to support AI systems is functioning properly and is sufficient to meet the demands of the system.$AL
AL0.00%
CYBER0.00%
Crypto-Paris
2024/12/27 14:52
Deploying und Überwachung von Machine-Learning-Modellen
Deploying
1. Integrieren des Modells in den
Deploying und Überwachung von Machine-Learning-Modellen
Deploying
1. Integrieren des Modells in den Workflow
2. Bereitstellung der Ergebnisse für Benutzer/Entwickler
3. Konfiguration der Modellumgebung
Überwachung
1. *Modellleistung*: Überwachen von Genauigkeit und Leistung
2. *Data-Drift*: Erkennen von Datenveränderungen
3. *Modell-Degradation*: Überwachen der Modellleistung über die Zeit
4. *Benutzerfeedback*: Sammeln von Feedback für Verbesserungen
Erfolgskriterien
1. *Modellleistung*: Erforderliche Genauigkeit und Leistung erreicht
2. *Benutzerzufriedenheit*: Benutzer zufrieden mit Ergebnissen
3. *Stabilität*: Modell bleibt stabil und funktioniert ordnungsgemäß
Tools für Deploying und Überwachung
1. TensorFlow Serving
2. AWS SageMaker
3. Azure Machine Learning
4. Google Cloud AI Platform
5. Prometheus und Grafana für Überwachung
Best Practices
1. Kontinuierliche Integration und -lieferung
2. Automatisierte Tests
3. regelmäßige Überwachung und Analyse
4. Dokumentation und Kommunikation
5. kontinuierliche Verbesserung und Optimierung
CLOUD0.00%
DRIFT0.00%
Kylian-mbappe
2024/12/27 14:25
Deploying und Überwachung von Machine-Learning-Modellen
Deploying
Das Deploying ist der letzte Schr
Deploying und Überwachung von Machine-Learning-Modellen
Deploying
Das Deploying ist der letzte Schritt eines Data-Analytics-Projekts. Hier werden die Machine-Learning-Modelle in den tatsächlichen Workflow integriert und die Ergebnisse für Benutzer oder Entwickler zugänglich gemacht.
Überwachung
Nach dem Deploying wird die Leistung des Modells überwacht, um Veränderungen wie Data-Drift oder Modell-Degradation zu erkennen. Wenn alles ordnungsgemäß funktioniert, kann das Projekt als erfolgreich betrachtet werden.
Schritte der Überwachung
1. *Modellleistung*: Überwachen der Modellleistung und -genauigkeit.
2. *Data-Drift*: Erkennen von Veränderungen in den Daten, die das Modell beeinflussen könnten.
3. *Modell-Degradation*: Überwachen der Modellleistung über die Zeit, um Degradation zu erkennen.
4. *Benutzerfeedback*: Sammeln von Feedback von Benutzern, um das Modell zu verbessern.
Erfolgskriterien
1. *Modellleistung*: Das Modell erreicht die erforderliche Genauigkeit und Leistung.
2. *Benutzerzufriedenheit*: Die Benutzer sind mit den Ergebnissen des Modells zufrieden.
3. *Stabilität*: Das Modell bleibt stabil und funktioniert ordnungsgemäß über die Zeit.
DRIFT0.00%
Sanam_Baloch
2024/12/27 14:07
The final stage of a data analytics project: deployment and monitoring. This is where the rubber meets the road, and the machine learning models are put into action.
During this stage, the analysts integrate the models into the actual workflow, making the outcomes available to users or developers. This is a critical step, as it ensures that the insights and predictions generated by the models are actionable and can drive business decisions.
Once the model is deployed, the analysts closely monitor its performance, watching for any changes that could impact its accuracy or effectiveness. This includes:
1. *Data drift*: Changes in the underlying data distribution that could affect the model's performance.
2. *Model degradation*: Decreases in the model's accuracy or performance over time.
3. *Concept drift*: Changes in the underlying relationships between variables that could impact the model's performance.
By monitoring the model's performance and addressing any issues that arise, the analysts can ensure that the project remains successful and continues to deliver value to the organization.
Some key activities during this stage include:
1. *Model serving*: Deploying the model in a production-ready environment.
2. *Monitoring and logging*: Tracking the model's performance and logging any issues or errors.
3. *Model maintenance*: Updating or retraining the model as needed to maintain its performance.
4. *Feedback loops*: Establishing processes to collect feedback from users or stakeholders and incorporating it into the model's development.
By following these steps, analysts can ensure that their data analytics project is not only successful but also sustainable and adaptable to changing business needs.
DRIFT0.00%
BGUSER-AEJ9PSGU
2024/12/27 13:58
Model Deployment and Monitoring
This is the last stage of a data analytics project. Here, analysts put the machine learning models into the actual workflow and make the outcomes available to users or developers. Once the model is deployed, they observe its performance for changes, like data drift, model degradation, etc. If everything appears operational, the project can be deemed successful.
DRIFT0.00%
Похожие активы
Популярные криптовалюты
Подборка топ-8 криптовалют по рыночной капитализации.
Недавно добавленный
Последние добавленные криптовалюты.
Сопоставимая рыночная капитализация
Среди всех активов Bitget эти 8 наиболее близки к Drift по рыночной капитализации.