春运火车票开抢:打着“加速包”名号就算“合法黄牛”了吗?

随着春运首日火车票的开售,抢票难度逐年增加。本文分析了黄牛党利用技术手段进行抢票的方法,以及他们如何分工合作。此外,文章还探讨了所谓的“合法黄牛”现象,并提供了一些实用的抢票技巧。

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1月4日,2018年春运首日火车票正式开售。受预售期缩短、务工流探亲流叠加等因素影响,可以想象,这一年的抢票难度不比之前有所减少。

以2016年12月23日(预售腊月二十四车票)为例,当天发售车票1167.2万张,其中仅互联网渠道855.5万张,就比去年春节最高峰还多了213万张。

对于我们这些在远方漂泊的人来说,春节回家是一年中最期待的事情,只不过,想要买到一张回家的车票却并不容易。无论是网络手动刷票,还是窗口排队等票,卧铺、硬座、甚至是无座票,几乎在车票开售的一瞬间,全部售完。连续几天下来,人也疲惫,心情愈发糟糕。

然后,我们不约而同低下了高贵的头颅,从黄牛党的手中买来了一张贵巴巴的车票。

黄牛党!

“我们采用的是分布式计算,云抢票!”

从技术手段上讲,抢票对于黄牛党们并不是难事。

再比如,2015年3月,12306验证码升级为图片验证码,引得用户纷纷吐槽,但却没能难倒黄牛党。“我们将验证码分发出去,价格为0.01元/条,当有足够做的人肉识别机同时在线时,验证码都是被秒掉的。我们采用的是分布式计算,云抢票!”一位黄牛解释道。

根据一位黄牛在知乎的分享,该抢票机器可以破解12306网站的刷票间隔和验证码。在抢票时,12306网站每隔5s会自动刷新一次,但在抢票软件那里刷新是不间断的。

一位接近12306的业内人士分析,黄牛采用刷票设备可以在极短瞬间抢到退票,俗称“捡漏”,普通人肉眼识别和手动操作来不及识别余票数字变动。专线贷款、台式电脑、以及购买的内部抢票软件共同构成了黄牛党的“作案工具”。

内部业务分工明确

从业务能力上看,从前几年的售票厅兜售车票,现在的黄牛党们也将阵地转移到了线上。而在黄牛内部分工明确,有的专门负责在淘宝、QQ群、微信等上面招揽买家,有的专门负责刷票,还有的负责在线下火车站或车票代售点销售火车票。

发布车票代购信息,通过网络搜索可以看到,淘宝、咸鱼、QQ群、微信、乃至贴吧都是黄牛党的发布渠道。

然后是联系买家,囤积车票。用户先将手机号和身份证等个人信息发送给黄牛,他们用刷票机器进行刷票,刷到票后再利用45分钟的支付时间差不断囤积车票。此时,用户便可登录12306网站进行付款。

合法黄牛?

很长时间以来,国家都在严厉打击黄牛倒票抢票,铁路部门也先后出台了一系列包括身份信息认证、使用动态条纹验证码、行程冲突无法购票等措施,压缩囤票空间。传统黄牛锐减,取而代之的却是大量的“网络黄牛”,看上去还挺合法。

实际上,近两年来,12306网络售票渠道高并发带来的用户体验“不给力”,使得更多的第三方网络售票平台有了一定的空间,如最开始的抢票软件铁友、智行、猎豹到携程、飞猪、美团等互联网购票平台。想必大家都体验过:购买几十元到上百元不等的VIP或加速包便可顺利取票。那么,那么这类购票平台算不算得上“网络黄牛”呢?

根据刑法中关于倒卖车票的刑事案件有关问题解释可以看到:对于变相加价和非法获利的定义并不十分明确。

“72变”提到,“各大刷票软件或许也是在打这个擦边球,有些平台的每项收费服务下面都会包含同等金额的保险或者优惠券,可能就是在规避法律风险:我们没有收服务费哦,我们是卖保险附赠火车票。”

因为,就目前而言,有着迫切回家愿望的我们,根本也顾不上是不是“真黄牛”了。

最后,奉上春运抢票攻略之最佳抢票时间,愿每位程序员小伙伴早日拿上回家的车票~~

按照往年惯例,春节法定节假日的第一天与最后一天火车票最难买,假期相对自由的旅客,可以尽量避开这两天,即2月15日与2月21日。

开始放票的半分钟内,抢票成功率最高。这也要求旅客牢记购票日历,并且搞清楚自己要乘坐的列车具体放票时间。

第一时间没有抢到票,则要争取余票放出时间与退票高峰期。

春运期间,每天整点与半点都会有余票放出,12:00/13:00/18:00的几率较大。开车前3天的19:00-20:00及开车前1天的12:00-13:00出现余票的概率也较高。

退票高峰期有四个:放票之后的45分钟后,每天的22点至23点,开车前的15天,发车前1至2天。

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根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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