wps最新官网的下载地址怎么找

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    　　将币从交易所提到钱包的方法如下：

    　　1.打开您的火币交易所账户，

    　　2.点击资产，

    　　3.提币，

    　　4.选择选择您要提现的币种，

    　　5.这里可以看到USDT提币的格式有四个
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    　　6.打开比特派钱包左上角切换到你要提取币种体系，USDT-ERC20，点击收款，复制好收款地址；

    　　7.复制好地址之后重新回到交易所提币页面，填写提币地址，填写数量，点击提币就可以啦~wps官网最新的下载入口是什么

    　　拓展资料：

    　　1.USDT提币的四个格式有：

    　　（1）ERC20格式，如果选择这个格式，您需要使用比特派钱包的USDT-ERC20地址接收，

    　　（2）TRC20格式，如果选择这个格式，您需要使用比特派钱包的USDT-TRC20地址接收，

    　　（3）HECO格式，如果选择这个格式，您需要使用比特派钱包HECO体系下的USDT地址接收

    　　（4）OMNI格式，如果选择这个格式，您需要选择比特派钱包的USDT-OMNI地址接收

    　　2.任何操作前都请确保您的助记词已经正确备份好，除非你百分之百确认你的助记词以及可能用过的私钥都保存的完好并且验证成功，否则永wps的官网的下载网站是什么远别卸载钱包。USDT是租住在主网币家里的代币，既然是租房子，就得签署租房协议。不同的房东有不同的要求，USDT租住在比特币家里的租房协议叫 OMNI，租住在以太币家里的租房协议叫 ERC-20，租住在波场币家里的租房协议叫 TRC-20。

    　　（1）若 USDT提到 BTC钱包，则选择 OMNI格式，输入 BTC钱包地址；

    　　（2）若wps的官网最新的下载的地方在哪(金山wps官网最新网址是多少) USDT提到 ETH钱包，则选择 ERC-20格式，输入 ETH钱包地址；wps的电脑版的下载的网站在哪里(wps下载电脑版官方下载官网最新安装)

    　　（3）若 USDT提到 TRX钱包，则选择 TRC20格式，输入 TRX钱包地址。

    　　（4）如果你选择的是 ERC-20格式，但是输入的地址却是比特币钱包或者波场钱包的地址，就会碰到「无效地址」的报错。

    　　操作环境：手机型号：荣耀x20se

    　　版本号：4.1.0.175

    　　火币10.2.53

    　　钱包与交易所的最大区别在于，本质上，钱包并不真正沉淀用户的资产，用户的资产虽然在钱包里显示，但不真正存在于“钱包”里，资产在链上，钱包更像是用户的资产显示工具和转账工具。用户可以用这个钱包显示，也可以用别的钱包显示，这中间的切换没有任何门槛和障碍。钱包更没办法组织用户转移资产的行为。

    　　用户在钱包里操作资产，拥有最低的门槛和最自由的支配权。这带来的问题是，钱包对于用户的弱相关性和触达感。

    　　当然，我们也看到，众多钱包也一直在尝试突破这样的窘境，比如推出理财产品，尝试To B输出安全解决方案，开通资讯业务，卖广告，甚至卖硬件钱包等等。但多少都感觉鸡肋，赚不了大钱，更无法有效捕获价值，创造持续的竞争优势和壁垒。

    　　区块链币的地址和钱包地址是不同的概念，它们并不相同。区块链币的地址是一个由数字和字母组成的字符串，用来表示一个区块链账户的公开标识符，可以向这个地址发送或接收区块链币。而钱包地址则是指你所使用的wps的官网最新的下载的地方在哪里钱包的地址，是一个用于接收wps的官网最新的下载的地方在哪里的标识符。

    　　如果你误将区块链币发送到钱包地址上，那么可能会出现以下几种情况：

    　　1.如果你的钱包支持与这个区块链币的发送方进行通信，那么这笔交易可能会被取消并退回。

    　　2.如果交易已经被确认并写入区块链，则这些区块链币将不再属于你。

    　　所以，一定要小心确认接收地址是否正确，尤其是当你需要发送大量的区块链币时，建议在发送前仔细检查和核对地址，wps官网下载地址的方法以避免出现不必要的损失。如果出现了误转账的情况，及时联系钱包客服或者区块链交易所客服，他们可能会有一些方法帮助你解决问题。

    　　wps的官网最新的下载的地方在哪里交易所是指wps的官网最新的下载的地方在哪里交易的场外交易。

    　　场外交易市场是全球金融体系中大部分交WPS office电脑版的下载入口易发生的地方。wps的官网最新的下载的地方在哪里交易所分为中心化、去中心化两种。去中心化交易所交易上链，用户进行点对点交易，资产始终在用户自己手中。

    　　Newdex、WhaleEx属于去中心化交易所。中心化交易所不是点对点交易的，而是通过平台进行撮合交易。买卖双方的币都存储在平台，交易完后通过提现的方式，把资产转移到自己的去中心化钱包地址。火币、币安属于中心化交易平台wps office的免费版的下载入口是多少。

    　　tp钱包（区块链钱包）：简单的说，加密货币钱包就是您用来与Blockchain互动的一种工具。现存的加密货币钱包可以被分为三种：软件钱包、硬件钱包以及纸钱包。而根据工作机制则可以将它们分为热钱包或冷钱包。

    　　市面上大部分加密钱包都是基于软件的软件钱包，而这使得它们与硬件钱包相比更便于使用。然而，硬件钱包则相比于其他类型更加安全。另一方面，将“钱包”打印在一张纸上的纸钱包，在现在也已经变得过时且不可靠。

    　　中心化钱包不依赖区块链网络，所有的数据均从自己的中心化服务器中获取；但是交易效率很高，可以实时到账 wps官网下载的地方怎么找，你在交易平台中注册的账号就是中心化钱包。

    　　同时加密货币钱包中还包括了一个基于公钥和私钥生成的公共地址，该地址是一组字母数字的标志符。该地址在本质上代表Blockchain上一个特定的“位置”，该位置则可以用来接收加密货币。这就意味着您可以将该公共地址与别人分享以此来接受资金，但切记不要想任何人透露您的私钥。

    　　首先，钱包能保证资产安全问题，而交易所未必

    　　众所周知，目前知名的交易所是中心化的，而中心化的系统并不可靠，炒币的人都听说过交易所携币跑路的新闻，或者是交易所被黑客攻击发生盗币的事件。

    　　相比交易所，钱包是去中心化的产品，真正能做到让你的数字资产落袋为安。掌握自己的钱包私钥和助记码就能够掌握自己的资产，除非是自己泄露了私钥和助记码才会出现“盗币”的行为。

    　　再次，交易所没有储存资产功能，而钱包可以理财和借贷

    　　在币市处在熊市的时期是特别适合把数字资产放到钱包中做理财的，因为大多数钱包都有理财功能，而且收益相当可观，根据投资周期的长短，最低收益也有8%，最高收益可以达到30%。在牛市到来时再把币拿去交易，怎么操作都是赚的。另外，钱包的借贷功能对币友来讲也是巨大利好，数字资产抵押后进行其他操作，加利息还可以赎回。

    　　最后，有了钱包就能收币收糖果了！

    　　有些token在上交易所之前也在场外交易，交易双方也是需要各自有钱包的。

    　　为保证资产安全的长期持币者一定要有自己的钱包，推荐BitKeep钱包，它多币种和多个主流交易所

    　　1、首先打开交易所的网站或者APP，登陆账户后在资产中选择提取的币种；

    　　2、选择提币，按照提示填写相关信息，例如密码、验证码等等，完成提币即可；

    　　3、提币过程中会收取一定的手续费，并且提币数量也会有一定限制。另外，提币地址要填写自己的钱包地址，如果不知道钱包地址，可以通过点击“资产”进行查询。

    　　我们通过以上关于如何从交易所提币到自己的钱包谢谢！内容介绍后,相信大家会对如何从交易所提币到自己的钱包谢谢！有一定的了解,更希望可以对你有所帮助。

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    　　本文借用原文作者的爬取数据进行数据分析思路分享，如有侵犯相关版权信息，请联系本文作者删除文章

    　　数据源来自路人甲的公众号，可关注「路人甲 TM」公众号获取数据源

    　　部分数据特征为方便计算，有所改动（替换、删减）

    　　数据源为某瓣读书中爬取特定时间范围内的书单信息因数据源未经过处理，存在部分数据丢失和格式错乱，经初步处理后，数据源仍保留重复数据因数据源存在同名书或某本书多次更新版本的情况，以ISBM为“唯一指标”数据特征分别为：书名、作者、出版社、出版时间、数（页数）、价格、ISBM（书籍ID）、评分部分数据特征会存在重复、缺漏、丢失、格式错乱的情况，下文将根据指定条件清洗数据数据源各类数据特征的极值均有不实，分类分析时，需注意其极值是否为异常值

    　　基础设置（导入模块、格式设置、数据整理预览） 数据清洗（查重、缺失值、异常值） 数据整体情况分析 数据分析 总结

    　　导入数据源

    　　调整格式

    　　查看列名，观察是否有文件隐藏列或未命名列

    　　通过返回的信息发现最后一列为未命名列，并查看源文件发现为无用的数据信息，选择直接删除该列，并重新查看数据分布

    　　

    　　

    　　可知，该数据源文件的数据结构为60671行9列

    　　部分特征存在丢失，其中“作者”列丢失3个，“价格”列丢失15个

    　　除评分为浮点数数据类型外，其余皆为对象类型，既“出版时间”和“数”、‘ISBM’列存在格式错误的信息

    　　先观察每个数据特征的情况，再逐一处理

    　　

    　　图1，“点击上传封面图片”数量最多且为错误字段，以删除该行 WPS office的官网的下载的入口的方法信息的方式处理

    　　图2，存在3个空值，以删除该行信息的方式处理

    　　图2、3、6、7、8，缺失值显示为“None”字符串，也以删除该行信息的方式处理

    　　图4，存在多种时间格式且错乱字符串，本文仅为提供分析思路，因此对源数据进行更改，以“2001年至2010年”时段内重新随机抽取一日期进行替换

    　　图5，缺失页数的信息统一默认删除处理

    　　图6，数据显示的价格单位不一，为方便统计全部去除价格符号并默认以人民币计算

    　　图8，0.0为正常数据范围，不作处理

    　　图9，“None”值为正常数据范围，但上文中显示‘评论数量’列的数据类型为object，既存在格式错误，将数据类型不为数值的数据改为0

    　　针对观察提出的问题，逐一对各特征进行数据清洗时，发现存在未记录的问题

    　　‘书名’字段实际存在ISBM值为‘9787508652825’，书名显示错误的书籍（通过excel发现），但因数量只有一个，且确实存在以日期格式命名的书籍，这里就不做批量（条件筛选）和单独处理了

    　　‘出版社’字段，存在同一家出版社但多种字符描述的现象，同时，也存在非出版社名称的字符串，因没有出版社详细清单，难以筛选和重命名，默认皆为不同出版社处理

    　　‘数’和‘价格’字段，存在‘None’字符串的同时也存在非数字描述的字符串，以筛选是否可转换为数值作为判断，进行区分删除

    　　

    　　经以上问题处理后，数据明细如下

    　　

    　　数据量由60671缩减到51770，共删除8901行数据
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    　　参与分类计算的‘出版时间’、‘数’、‘价格’、‘评论数量’均转换为整数或浮点数的数据类型

    　　

    　　但仔细观察极值，结合主观常识判断，数据仍存在‘错误’的现象，后续将各个数据特征进行分类可视化，观察是否存在异常值

    　　

    　　首先为‘书名’列，以‘书名’列为分类并统计‘作者’数量，从上图可知，同一书名存在多个作者或同作者多列信息

    　　筛选数量最多的前5个书单的作者，观察发现皆为同一作者，仅字符表达方式不一

    　　但由于实际情况存在两本书相同的名字，以‘书名’作为分类统计并无实际意义

    　　若直接统计作者数量，也会因为‘书名’的问题导致部分数据偏高

    　　为避免该类情况，以‘书名’作为唯一字段，删除重复数据，保留第一行数据

    　　注：该处理方式会将同名书籍也一并删除，因此分析将以‘无同名书籍’作为假设条件

    　　

    　　查看删除重复书名后，统计各字段非重复数据

    　　观察上图数据，‘书名’有49333行数据，但‘作者’仅有34412行数据；由此可知，数据源中有部分书籍为同一作者

    　　按作者分类，统计前5个作者发行的书籍，再将前5个作者的最高评分书籍列出

    　　

    　　书籍数量最多的作者为‘亦舒’，其次为‘鲁迅’、‘王小波’、‘古龙’、‘郑渊洁’

    　　而在‘亦舒’的书籍中，评分最高的为《紅樓夢裏人》，评分8.6分

    　　‘鲁迅’评分最高的为《鲁迅全集》，评分9.5分

    　　……

    　　同样以‘无同名书籍’作为假设条件，按出版社数量，分类统计前5个出版社发行的书籍

    　　

    　　发行出版社最高为‘中信出版社’，共发行1463本书籍，其中《行动的勇气》评分高达9.9分，而

    　　《货币战争》有37909条评论数量，是该出版社讨论最多的书籍

    　　其次发行最高的为‘人民文学出版社’，共发行972本书记，《戚蓼生序本石头记》评分10分，《围城》有178288条评论数量，是该出版社讨论最多的书籍

    　　….

    　　因‘出版社’字段存在‘名称描述’、‘名称错误’等问题，最低出版社发行数无统计意义，在此不作过多分析

    　　按年份、月份分类统计年月的发行数量

    　　注：由于时间已被替换为随机抽取2001-1-1至2010-12-31之间的日期，因此每次执行代码时间都将随机改变

    　　

    　　以上图为观察图例，发行书籍数量最高的是2001年（5079本），最低为2004年（4858年），两者差值为221本

    　　从2001年至2007年，数据呈规律型显著浮动，2007年后发行数量逐渐缓慢上升

    　　注：由于书籍数据由34412个国内外作者所组成，影响数据的浮动原因并非单一作者数据所造成，需考虑外部因素的影响。

    　　但也因为出版时间是随机数据替换而来，无法对照2007年的相关政策或事件；因此，仅对数据表面分析，并无结合实际发行情况作2007年前后数据变动的原因分析

    　　

    　　书籍在1月、5月、8月、10月发行数量最高，在二月最低（3800本），其余处于正常浮动中（设中线20%为浮动上下限）

    　　再根据各月的书籍评分统计其均值，发现，实际2月的发行书籍质量并无随数量下降，且各月的评分均值均处于7.2-7.35之间

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    　　结合年份图和月份图可知，书籍发行数据大部分处于环比上下明显浮动的现象，但其中有小部分月份数据浮动显著

    　　可追查这几个月份的作者数量、评分、评论数量，观察除数量有异常波动外是否还影响其书籍质量

    　　

    　　从上图我们可以看出，51770本书中，最小页数为‘1’，导出页数为‘1’的书名进行抽取查询后，发现部分书籍实际页数并非为‘1’，经查询导致该类现象的原因主要为：某瓣读书的页数可由用户随意更改

    　　

    　　

    　　

    　　再次筛选页数小于25的书籍清单，发现仅有77本

    　　

    　　数据描述显示，一共有1749种页数，50%的页数在441-1548页之间，其中值得关注的是‘最大页数’240000，书名为《希利尔讲世界地理》，经某瓣读书查询，实际页数为276页

    　　

    　　

    　　因此，该数据特征也存在错乱现象，为此需将最大和最小前10的页数导出，观察是否有误

    　　手动查验前4个ISBM值，发现只有两个是页数异常

    　　

    　　

    　　再看最小页数时，发现有部分书籍页数与数据源一致，也有部分页数错乱

    　　

    　　

    　　

    　　页数一致：可能为人为恶意录入，并非真实页数

    　　页数不一致：数据源错乱，可能为数据爬取时，未能正确爬取

    　　因书籍可分类为纸质书籍和电子书籍，两者的价格范围不一

    　　通过对比电商价格范围，最终将0.5元设为纸质书籍最低价格，剩下48219行，共删除1114行数据

    　　

    　　书籍价格均值为127.88元，而中位数为45.7，标准差195.23,；其主要原因是因为价格极差过大

    　　

    　　价格最高值：999元，为书籍《同志性愛聖經》，评分7.5分

    　　价格数量排名前5个价格处于25-38之间

    　　

    　　观察上文describe后显示，书籍价格的四分位距处于18.2-138元之间

    　　现将价格以十分位数的形式展现，结合价格数量排名前五的价格区间，得知大部分书籍的定价处于（22.62-45.7）元之间

    　　

    　　扩散分析思路：

    　　联动发行书籍最多的作者（亦舒），对比其书籍价格处于哪个百分比之间？

    　　联动发行书籍最多的出版社（中信出版社），对比其书籍价格处于哪个百分比之间？

    　　统计大部分书籍（22.62-45.7元）的页数处于哪个范围？

    　　通过统计非重复个数发现，有两个ISBM值为相同

    　　通过定位重复值，发现重复ISBM值的书籍存在两个未知问题

    　　

    　　第一个未知问题：ISBM值相同，实际书籍相同

    　　

    　　ISBM值为“9787539924557”的书籍实际为同一本书籍，但名称不相同

    　　导致该现象可能是：某瓣读书数据库添加书籍信息时，未查询是否已存在该书籍

    　　第二个未知问题：ISBM值相同，实际书籍不相同

    　　

    　　ISBM值为“9787500673101”的书籍，实际为《超级漫画素描技法》的丛书系列书籍

    　　

    　　但通过抽查该丛书系列的其他书籍时，发现ISBM值并非为“9787500673101”

    　　既，ISBM值“9787500673101”只有上图两本书籍，且两本书籍并非为同一本书

    　　通过上述发现，得知ISBM值并非为唯一值，存在特殊情况

    　　因在数据清洗过程中，将“None”字符串替换为0.0，因此需将评分为0.0的数据删除

    　　

    　　数据剩余44713行，共删除4620行数据，评分均值为8.0分

    　　最低2.5分，共一本

    　　

    　　最高10.0分，共14本

    　　

    　　按评分分类统计数量前十的分数

    　　从下图得知，前十最高评分数量的分值在7.6-8.5之间，其中8.1分数量最多（2353个），依次为8.2分、8.4分、7.8分……

    　　

    　　利用‘直接舍去取整’的方法对评分进行分层计算

    　　在2.0-2.9评分之间的书籍只有3本

    　　3.0-3.9评分之间的书籍只有2本

    　　9.0-10.0评分之间的书籍只有3935本

    　　scale为7和8的占比最高，与上文“前十最高评分数量的分值区间”结论吻合
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    　　……

    　　

    　　扩散分析思路：

    　　发行书籍最多的作者（亦舒），其书籍评分是否有7.1-9.0评分区间以外的书籍？

    　　发行书籍最多的前5个出版社，在7.1-9.0评分区间以外的书籍有多少，各占比多少？

    　　统计评分在7.1-9.0之间的书籍页数分布如何？均值是多少？

    　　统计评分在7.1-9.0之间的书籍，其价格分布如何？在22.62-45.7元之间有多少？占比多少？

    　　评论数量分类4193行，评论数量最高值为178288，评论数量最低值为0（占比最高），极差偏大

    　　

    　　导出评论数量最高的5本书籍的关键信息，发现作者东野圭吾占了2本

    　　

    　　针对‘评论数量’特征进行describe统计，由于评论数量为0无统计意义，因此剔除数量为0后再统计

    　　

    　　数量均值为5727条，但由于标准差为11881，因此数量均值并不可靠

    　　max=33.55倍Q3

    　　Q3=2.25倍median

    　　median=2.22倍Q2

    　　Q2=106倍min

    　　……

    　　极值与四分位距差距过大，反映出部分书籍的受关注程度较高（评论数量高）

    　　再根据nums次数统计，将次数最多的前10个评论数量可视化展现

    　　

    　　通过上图观察，次数最多的评论数量在10-20个之间

    　　其中，书籍评论个数为‘10’的次数高达509次，占总书籍（49333本）1.03%

    　　扩散分析思路：

    　　发行书籍最多的前5名作者，其书籍评论数量均值是多少？评论数量最高的书籍是哪本？

    　　统计发行书籍最高的前5个出版社，在评分7.1以上，评论数量最高的前10本书籍清单；价格最高的钱10本书籍，评论数量各是多少？

    　　统计评论数量在10-20个之间的书籍页数分布如何？均值是多少？

    　　统计评分在7.1-9.0之间、评论数量在10-20个之间的书籍，其价格分布如何？在22.62-45.7元之间有多少？占比多少？

    　　查看评论数量前5的4位作者最高评分、价格、页数的书籍清单

    　　书名：共51770行数据，数据源中同一书名存在多个作者或同作者多列信息

    　　作者：共34412个作者，数据源中有部分书籍为同一作者，书籍数量最多的作者为‘亦舒’‘而她的书籍中，评分最高的为《紅樓夢裏人》，评分8.6分

    　　出版社：共4003个出版社，书籍数量最多的出版社为‘中信出版社’

    　　出版时间：年份发行数量最多的为‘2007年’，月份发行数量最多的为‘2月’，但各月评分均值并无明显差异

    　　数：共1749种页数，50%的页数在441-1548页之间，存在部分数据错乱的现象

    　　价格：共48219行数据，1232个价位，极差偏大，大部分书籍的定价处于（22.62-45.7）元之间

    　　ISBM：非唯一值，存在‘ISBM值相同，实际书籍相同’和‘ISBM值相同，实际书籍不相同’两种特殊情况

    　　评分：共44713行有效评分数据，大部分评分集中在7.1-9.0之间

    　　评论数量：共4192类，极差偏大，大部分书籍的评论书籍集中在（10-20）个

    　　思路：

    　　以‘评分取均值，数量取最高值’来定义‘评分和作品数量都很高’

    　　新增‘作品数量’字段后连接到数据中

    　　按评分和作品数量两个字段来排名

    　　通过先以‘评分’来排名后，观察到靠前20位作者的‘作品数量’皆为1

    　　所以下面以‘作品数量’来排名，再截取前20名作者

    　　

    　　再提取20位作者评分最高的书籍，考虑到有评分相同的情况，增加评论数量字段来排名

    　　

    　　如果再结合整体分析中‘评分’的区间占比，以8.6分为划分线，则只剩下14本书籍

    　　

    　　

    　　注:这只是基于表面的数据进行排名比较，实际深入挖掘就不是这么玩的

    　　比如有些书籍实际是个别学术领域（如画画）且为丛书系列，或者作者的书籍很多，但是书籍评分皆与均值差异不大，导致出现表面的‘评分和作品数量’都很高的情况

    　　排名不一定限定为前20名，也可以是前百名…

    　　删除‘数’小于25的数据行

    　　删除‘价格’小于0.5的数据行

    　　删除‘评分’为0.00的数据行

    　　删除‘评论数量’为0的数据行

    　　按照上述条件删除部分数据后，数据行由51770行缩减到46030行

    　　

    　　

    　　r=0.02，以0.2为区间划分，则在[-0.2，2]之间，‘评分’与‘评论数量’之间的相关性属于无相关

    　　

    　　作者为发行书籍数前10000名

    　　出版社为发行书籍数前1000名

    　　价格高于总体价格30%（22.62元）

    　　评分高于7.1分

    　　评论数量不低于10个

    　　按评分高低，筛选前百书籍

    　　

    　　还是那样，没有分类的话，百大推荐书籍中会存在部分专业领域的书籍

    　　‘出版时间’列也可尝试调整格式的方面进行清洗，作者只是为了提供分析思路而改变数据；

    　　上文中提到的各种限定条件也是根据数据来划分而已，实际需要结合业务场景来划分才会更有说服力；

    　　由于数据缺失严重、同书籍重复出现、无唯一指标，书籍信息失真等等…，关键‘时间’字段也是重新调整过，因此本文也只做的针对该数据源的描述性分析；

    　　作者只对临时想到的分析点进行实操，读者也可根据自身理解调整分析问题点；

    　　如对上述分析过程或有更好的建议，欢迎指出批评

    　　再次感谢原文作者的提供的爬取数据！！！

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    　　Binance Coin是由币安发行的代币，简称BNB，是基于以太坊Ethereum的去中心化的区块链数字资产。发行总量恒定为2亿个，每个季度根据币安平台当季交易量对BNB进行销毁，销毁记录将会第一时间公布，用户可通过区块链浏览器查询，确保公开透明，直至销毁到总量为1亿个BNB币为止。
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    　　BNB作为Binance生态系统和去中心化交易所燃料，已经应用到多个场景，如用BNB抵扣binance交易手续费，最高可获得50%的折扣，在Monacowps电脑版的下载地方在哪 Visa及APP应用中可使用BNB支付，在Uplive直播平台可以使用BNB购买虚拟礼物等。目前BNB排名稳居全球TOP20，最佳排名为全球TOP10，受到全球180余国家和地区区块链爱好者的支持。
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    　　币安是于2017年7月14日成立的一个中心化wps的官网最新的下载的地方在哪里交易所，成立半年内迅速蹿升至交易所第一梯队，占据交易量榜首，至今交易量仍然是全球前三甲，而其创始人赵长鹏也成为了货真价实的比特币首富（这比李笑来真实得多）。

    　　BNB（币安币）是币安交易所的平台币，发行总量2亿枚，每个季度会将平台当季净利润的20%用于回购BNB，回购的BNB直接销毁，直至销毁到总量为1亿个BNB币为止。回购会使BNB通缩，理论上BNB总价值不变的情况下，回购能使币价上涨。截至目前已经销毁八次，最近一次是2019年7月份。

    　　以美元/USDT价格计算，2018年牛市中BNB最高价23刀，目前（2019年3月1日）价格11刀左右，熊市中价格削去了一半。对比比特币和以太坊这一年多的价格变化，这种跌幅顶多算蜕层皮，再对比那些普遍跌了十倍百倍千倍的山寨币来说，这简直不算跌。更何况，在熊市中两个月价格翻倍的事情，对于这么一个老币种来说才是它更亮眼的部分。 wps office的免费版的下载的网址在哪(wps官网最新2019免费下载)

    　　1.ICO共对外公开发行1亿BNB，占总发行比例的50%，同时在三个平台进行：币安官网、RenRenICO、币久网。

    　　2.创始团队成员早期持有8000万个BNB，占总发行比例的40%。

    　　3.知名业内人士天使轮融资持有2000万个BNB，占总发行比例的10%。

    　　1.优惠抵扣币安平台交易手续费

    　　在币安平台上参与交易的用户，无论交易何种代币，在需支付交易手续费时，如持有足额BNB，系统会对所需支付的手续费进行打折优惠（具体折 wps office免费版下载的方法在哪里扣率见下表），并按当时市值折算出等值BNB数量，使用BNB完成手续费的支付。

    　　折扣率50%、25%、12.5%、6.75%以及无折扣。

    　　2.回购机制：

    　　我们将会在币安平台上线后，每个季度将币安平台当季净利润的20%用于回购BNB，回购的BNB直接销毁，回购记录将会第一时间公布，用户可通过区块链浏览器查询，确保公开透明，直至销毁到总量为1亿个BNB为止。

    　　3.去中心化交易“燃料”wps的电脑版的下载的网站在哪里(wps下载电脑版官方下载官网最新安装)

    　　BNB是币安去中心化链上交易平台的燃料，使用币安去中心化交易平台时，需要用BNB，包括抵扣手续费、打赏等各种多元化功能。 

    　　BNB的上涨主要和三件事有关，wps的官网最新的下载的地方在哪里发行平台、公链和去中心化交易所。Binance Launchpad：币安版以太坊

    　　Binance Launchpad是币安推出的区块链资产发行平台，说白了就是ICO平台，只不过以前的ICO都是大部分都是以ETH为单位募集资金，币安的ICO当然是以自家的BNB来募集咯。Binance Launchpad计划在2019年每月至少推出一款新代币。

    　　目前Binance Launchpad上架了两个项目，BitTorrent (BTT) 和Fetch.AI (FET) ，由于国内禁止ICO，所以Binance Launchpad不允许大陆用户使用，很多人购买国外KYC (身份认证) 资料后参与抢购，即便限制重重仍很难抢到额度，BTT抢购时很多用户只抢到了一两个BNB的购买额度。不过能够抢到的用户都收获颇丰，BTT直接晋升熊市十倍币，给投资者打了一波鸡血。

    　　币安现在不仅仅是一个交易所，更是形成了一个区块链生态。从Binance Lab投资孵化项目，然后在Launchpad进行私募，最后上线币安交易所。完全的一站式服务。Binance Chain：平台币公链第一枪
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    　　2018年被誉为公链元年，一年之内无数公链主网上线，包含大热的EOS、TRX、AE等。不过主网上线之后都跌出了新底裤。去年币安、火币、OKEx三大交易所纷纷宣布将布局公链，币安目前对于公链的需求主要用于其去中心化交易所。近日Binance Chain (币安链) 测试网已上线，不论应用如何，这都算是一个利好消息了。

    　　想象一下，假如未来一些优质项目选择在币安链上发币，而不是再去选择主流的ETH或EOS，配合Binance Launchpad的私募以及币安的用户支撑，那是不是和以太坊也有一战之力呢？Binance DEX：去中心化交易所

    　　何一和赵长鹏曾多次透露关于去中心化交易所的想法，早在去年八月赵长鹏就曾经发布过Binance DEX相关消息。

    　　Binance DEX去中心化交易所已发布，Binance DEX依托币安链的技术优势，能够处理现在币安的交易量，解决了去中心化交易平台所面临的速度和性能难题。

    　　币安一个中心化交易所为什么要“自己打自己”呢？目前市面上的去中心化交易所 (DEX) 尚未成气候，不论是基于ETH的还是EOS的，交易量都赶不上中心化交易所的零头。币安作为中心化交易所中的龙头，可以依靠庞大的用户体量带动自家DEX的发展，BNB作为Binance DEX的GAS (燃料) ，如果DEX发展好了，BNB的价值也会增加。币安后续会实现中心化交易所+去中心化交易所的共存发展，这也将会是币安整个生态的关键链条。