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1.恢复数据； 2.数据库连接参数配置路径：Conf\\config.php 3.后台管理：http://域名/admin.php后台账号：admin后台密码：thanks 4.前台测试账号：18888888888密码：123456

源码介绍： 区块链系统中用户共九个等级，依次从Lv0、Lv1、Lv2到Lv8 Lv0：您新注册的用户 Lv1：实名认证后 然后从Lv2起，一直到Lv8，升级条件是可以自定义的 【升级条件】 比如从Lv1升级到Lv2，升级条件可以设置成： 要求：直推人数多少 要求：总算力达到多少 要求：团队中Lv1级别的用户有多少、团队中Lv2级别的用户有多少、一直到Lv8，都可以分别设置 要求：直推Lv1级别的用户有多少、直推Lv2级别的用户有多少、一直到Lv8，都可以分别设置 要求：团队总人数多少 【升级奖励】 可奖励的有矿机、可用货币、算力 【挖矿收益】 情况一：假如A推广了B，B购买了矿机，那么B在每次收矿的时候，A能获取到部分比例的利润 情况二：假如A推广了B，B推广了C，那么C再每次收矿的时候，AB都能获取到部分比例的利润 以上两种情况中，是否能够获取到利润，可自定义，能够获取到多少利润，也可以自定义 【交易收益】 情况一：假如A推广了B，B成功卖出了货币，那么A能在手续费中获取到部分比例的利润 情况二：假如A推广了B，B推广了C，C成功卖出了货币，AB都能在手续费中获取到部分比例的利润 以上两种情况中，是否能够获取到利润，可自定义，能够获取到多少利润，也可以自定义 【矿机】 矿机有几个重要参数，运行周期、总收益、等级 假如小型矿机价值90个货币，运行周期为10个小时，总收益为100个货币，那么用户每小时可领取10个货币，最终利润为10个货币 如果该矿机的等级为0，那么购买该矿机的用户在收矿的时候，他的上级无法获取到利润 如果该矿机的等级为1，那么用户的收矿的时候，他的直接上级能获取到利润（也的看该上级当前等级的配置里是否有挖矿收益设置） 如果该矿机的等级为2，那么用户的收矿的时候，他的直接上级和他上级的上级都能获取到利润（也的看上级当前等级的配置里是否有挖矿收益设置） 以此类推，最多到8 【算力】 矿机的产出收益和算力没有任何关系 假如一台大型矿机价格90个货币，运行周期为10个小时，总收益为100个货币，算力90 那么这台矿机能够带给用户最多的收益为100个货币 算力，在这里没有起到任何作用 他的作用有两个地方，一个用于升级条件，一个用于共享矿池 一：用于升级条件 假如平台赠送给用户升级奖励的矿机并不附加算力，那么该用户不推广下级的话，他的账号理论上是永远不会有算力的 在这个基础上，如果商城里购买的矿机是赠送算力的，那么每一个有算力的人，代表着他或他的下级是有进行过消费的用户 这意味着每一个有算力的用户，是对平台发展有益的用户，因为要么他自己买过矿机，要么他拉的人买过矿机 了解了这个概念，那么算力在升级条件里起到了什么作用呢 比如我自己注册一个主账号，利用N个手机号注册一大批小号，此时，如果升级条件中没有设置算力要求 【imToken】 imtoken是一款APP，用户可以在这个APP上进行虚拟货币转账，但这些虚拟货币都是被全球认可的，例如**，以太坊等等 管理员需要自己下载好imtoken的APP，自己注册账号，得到了自己的imtoken的钱包地址和二维码，然后上传到我们系统 充值 用户在前台点击imtoken，选择充值，输入货币数量，提供他在imtoken上转账给你的截图，然后提交 管理员在自己的imtoken的APP上查看到用户确实转账给了自己，再到后台看用户转账给你的【主流货币】和他要充值的【平台货币】价格是否相等 如果相等，点击同意，用户平台账户上的货币会增加 提现 用户在前台点击imtoken，选择提现，输入货币数量，提供他在imtoken上的钱包地址和二维码 管理员在后台看到用户的提现申请后，在自己的imtoken APP上给他的钱包地址转对应的货币，然后点击已转账，用户账上将会扣除对应货币 【默认推广制度】 未认证用户：注册就是 初级矿工：实名认证就是，可得1代交易及挖矿时1的收入 中级矿工：直推5人，团队总人数20人，可得1代1，2代0.1 高级矿工：直推20人，团队总人数80人，可得1代1，2代0.1，3代0.01 初级矿商：直推80人，团队总人数320人，可得1代1，2代0.1，34代0.01，奖励贵宾矿机一台 中级矿商：直推320人，团队总人数1280人，可得1代1，2代0.1，345代0.01，奖励贵宾矿机一台 高级矿商：直推1280人，团队总人数5120人，可得1代1，2代0.1，3456代0.01，奖励贵宾矿机一台 创业经理：直推5120人，团队总人数20480人，可得1代1，2代0.1，34567代

建模分析师（数据分析师、数据挖掘工程师） 理论基础：统计学、概率论、数理统计、多元统计分析、时间序列、数据挖掘（DM） 软件要求：Excel、SQL（必要）& SPSS Modeler、R、Python、SAS、Weka等（可选） 分析方法要求： 除掌握基本数据处理及分析方法以外，还应掌握高级数据分析及数据挖掘方法（多元线性回归法、生存分析法、神经网路、决策树、判别分析法、主成分分析法、因子分析法、典型相关分析、聚类分析法、关联规则、支持向量机、bagging、boosting等）和可视化技术。 业务分析能力： 可以将业务目标转化为数据分析目标 熟悉常用算法和数据结构，熟悉企业数据库架构建设 针对不同分析主体，可以熟练的进行维度分析，能够从海量数据中搜集并提取信息 通过相关数据分析方法，结合一个或多个数据分析软件完成对海量数据的处理和分析 结果展现能力： 报告体现数据挖掘的整体流程，层层阐述信息的收集、模型的构建、结果的验证和解读，对行业进行评估，优化和决策。

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