骗人的,这东西都骗了上千人了,但还有人上当受骗呢!

最新推荐文章于 2025-03-28 11:32:16 发布
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分类专栏： 生活
本文警告读者谨防上当受骗，强调即便有人声称某事为骗局，仍需保持警惕。

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[size=medium][color=olive]我都说了是骗人的,你还进来受骗![/color][/size]
2025.1.29-‌拼多多9.9元抽奖活动的是骗人的，都是各种套路骗你中手机，大家千万不要上当受骗！！！
qq_15963745的博客
01-29 2408
此外，有用户反映，拼多多平台上的一些抽奖活动存在诱导消费和虚假宣传的情况。例如，有些活动声称可以9.9元抢购iPhone 13 Pro手机，但实际上用户注册登录后并没有实质性的抢购订单和连接，而是被诱导进行平台消费或参与其他抽奖活动‌2。然而，这类活动往往需要用户完成一定的任务或参与抽奖，这些任务可能需要大量的人力和时间投入，最终抢购到的商品价格可能是经过折扣或优惠券后的价格，实际支付的费用可能更高‌1。2025.1.29-‌拼多多9.9元抽奖活动的是骗人的，都是各种套路骗你中手机，大家千万不要上当受骗！
第26章—防骗指南篇：细说那些令人心动但充满陷阱的副业大坑
运维老生常谈
06-07 1049
到这里又走进了尾声，本节内容主要在讲述“防骗”这个话题，现如今有两种骗子，一种是不怀好意的纯诈骗，另一种是过度营销的欺骗，不过无论哪种，都会给大家的财产带来伤害。大家面对不熟悉的领域时，保持谨慎就是第一准则，不要信“人有多大胆，地有多大产”“撑死胆大的，饿死胆小的”这类鬼话，否则最后可能搞的底裤都不剩……想发财的心思每个人都有，可赚钱要有道，如果眼睛只顾着天上掉的馅饼，结果一脚踩进了人家挖的大坑，这就有点得不偿失了。止住贪婪，带上脑子！
扒一扒传智播客深藏在背后的内幕
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扒一扒传智播客深藏在背后的内幕  —— 传智坚持开Java基础班有何猫腻           Java基础太简单，自学一个月就能搞定？大学学了计算机基础的，感觉报基础班有点浪费钱，浪费时间！找工作会项目都行了，基础班感觉没多大用处……这
揭秘传智播客上海校区惊人高薪和高就业率背后的”真相”
qq_39332786的博客
08-22 8286
揭秘传智播客上海校区惊人高薪和高就业率背后的”真相”               众所周知，近几年IT行业发展势头迅猛，成为目前最具前景的高薪行业之一，同时也被喻为“朝阳产业”，这也是很多人选择进入IT行业重要的因素之一。而传智播客作为越来越多人进入IT行业的“媒介”，为社会输送了一批又一批人才，这些学员的高薪就业就是对传智播客最好的证明。
被老师骗了
xuxue_liu的专栏
12-14 1517
传智播客到底在坚持什么？
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07-14 8149
传智播客致广大学员的一封信已经过去1个月有余了，但是在网上余温仍在，更有一些机构争相模仿，但你们已跑偏了。无数的学员在质疑一个培训机构，在暑期这样招生旺季的时候，你不火力全开，争抢生源和市场份额，你在干什么？是的，现在是暑期，是一年一度IT培训机构招生的好时机，所以很多机构都摩拳擦掌、跃跃欲试，纷纷在广告和市场推广方面加大投资，用铺天盖地的广告吸引学员的眼球，试图广招天下学员。但是传智播客却打出了，6、7月份不招生的口号。传智播客也需要生存，这样做也并非任性。
对软件公司不要传智播客学生的驳斥
soboer
09-17 635
数月前，当我发表《联想利泰的一道做出来就给月薪7K的面试题--交通灯管理系统》、《又一道软通动力7K月薪面试题——银行业务调度系统》、《累病倒了我两次的面试题--移动用户资费统计系统》等几篇博文后，引来了业内一些资深开发人员的一片批判声，有人撰写博文对我进行声讨、嘲讽和指责，有人是出于过头的正义感，有人则是想趁此话题来增加个人和公司的曝光率，我似乎成了众矢之的，网络上好一片吵闹。这时候，我在干什...
韭菜必看！村长教你识破股市骗局！（揭秘自媒体中的交割单骗局）
XiaoqiangClub的博客
03-28 238
还在相信那些“交割单致富”的神话吗？小心被割韭菜！本文村长亲自揭秘股市“交割单骗局”的内幕，教你识破假交割单，避免上当受骗！快来get防骗技巧，守护你的血汗钱！
关于flex-grow的陷阱
weixin_34329187的博客
12-01 404
前一阵在使用flex布局进行宽度处理时，发现了flex-grow并不是按照预期的情况进行比例处理，顿时觉得有点懵逼。 在stackoverflow搜索之后，终于搞明白了其中的奥秘。 话不多说，直接上代码： .flex-container { display: flex; width: 100%; } .flex-item ...
揭秘：传智播客报名如此火爆的内幕
RUHUA111的专栏
03-15 1828
揭秘：传智播客报名如此火爆的内幕 元宵节刚刚结束，上海传智就迎来了网页十期班开学典礼，开班现场人头攒动，场面十分火爆，这也是网页平面班开年的第一个班级。 口碑好，就是这么任性！     “我现在是一名大四学生，自己的专业也是设计相关，但是在学校学的只局限于理论，而且课程没有那么深。我来到传智是因为之前我弟弟在这学习的，学完出去工资很不错，所以他算是我的“小白鼠”。现在我大四面临毕
Flex技术中的陷阱
天天磨刀
01-24 982
理想很丰满，现实很丑陋，梦想是在程序的高速公路上奔跑，现实是在代码的沙滩上爬行，还爬的遍体鳞伤 1.Number类型的小数并不精确，可能小数N个0后面会多出一个数字，需要toFix一下，否则各种数字比较会出现比较蹊跷的现象； 2.使用Listener做异步监听时，小心变量的变化，尤其是在for循环中，for循环可能在监听事件还未结束时，已经结束了，此时循环数字已经自加了，也就是说在List
今天被骗了,
阿彪
05-24 1314
今天去学校吃饭(天津工业大学），往回走的时候，有两个女孩叫住了我，说钱包被偷了，没钱吃饭了，借点零钱吃饭，还挺可怜。我当时还想你是本校的话可以找同学借钱吃饭啊，干嘛借我的啊，就问了你那个学院的啊，她说是南昌的...就没有在想很多了，现在想想才知道被骗了。人之初，性本善，但是就这样的社会环境怎么能让我把这种善良的心保持下去啊，我自己都没有信心下次再街上碰见要饭的老太太或者下次碰见类似的情况是继续相信
一个让老程序员都汗颜的应届生——传智播客iOS二期学员常小帅自述
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导语：一般程序员需要奋斗3年才拿到月薪13K，但有这么一个应届生，毕业4个月就拿到了，他是如何做到的？   回头想想，在传智播客的这几个月过得可真快，转眼间自己也毕业了，人都说功夫不负有心人，这话真不假。我真真切切地感受到了。大体上，这几个月中我获得了不仅有前沿的知识，而且还获得了人脉，更提升了自己的能力，可谓是一箭三雕呀。 首先要感谢下李明杰老师和刘凡老师交给我们NB的技术和面试技巧，这对
Day1 制作一个APP之前你要准备的东西都在这了
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09-26 3593
点此进入：[干货] 十天 教你从创意到上线APP制作一个APP之前你要准备哪些东西呢？这对于我们开发者来说往往是一个头疼的问题，然而对于项目经理、产品经理而言，这个问题则是再简单不过的。因为他们知道，一个应用在诞生的前期探索阶段，需要做的准备工作，包括这两个主要的方面：第一个方面就是竞品分析，第二个方面是用户研究。进行竞品分析和用户研究的主要目的是，了解app本身的优势和劣势，了解针对的目标人群，并
python 一条直线有两个端点， 如何判断某个点是否在这条直线上
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07-16
<think>根据用户的问题，我们需要判断一个点是否位于由两个端点构成的直线上。数学上，点$P_0$在由点$P_1$和$P_2$构成的直线上，当且仅当向量$\overrightarrow{P_1P_0}$与向量$\overrightarrow{P_1P_2}$共线，即它们的叉积为零（在二维情况下）。 叉积公式：给定两点$P_1=(x_1,y_1)$和$P_2=(x_2,y_2)$，以及待判断的点$P_0=(x_0,y_0)$，则向量$\overrightarrow{P_1P_0} = (x_0 - x_1, y_0 - y_1)$，向量$\overrightarrow{P_1P_2} = (x_2 - x_1, y_2 - y_1)$。叉积为： $$(x_0 - x_1)(y_2 - y_1) - (y_0 - y_1)(x_2 - x_1) = 0$$ 由于浮点数计算的精度问题，我们通常不会直接判断等于0，而是判断其绝对值是否小于一个很小的阈值（如1e-9）。 此外，我们还可以进一步判断点$P_0$是否在线段$P_1P_2$上（而不仅仅是直线上），这需要满足： 1. 点$P_0$在直线上（即叉积的绝对值小于阈值） 2. 点$P_0$的坐标在$P_1$和$P_2$的坐标范围内（即$x_0$在$x_1$和$x_2$之间，$y_0$在$y_1$和$y_2$之间）。注意，由于可能是任意方向的线段，我们可以通过比较坐标值（取最小值和最大值）来判断。 但是用户问题只要求判断在直线上，所以我们先实现直线上的判断，同时可以扩展一下判断是否在线段上。 根据引用[1][2][3]，我们注意到有几种方法，其中引用[3]直接使用了叉积方法，引用[2]使用了直线的一般式（Ax+By+C=0）然后代入点计算符号，但这里我们使用叉积方法更直接。 因此，我们可以写一个函数，输入为三个点：point0（待判断点），point1，point2（直线上的两个点），返回点是否在直线上（以及可选的在线段上）。 步骤： 1. 计算叉积：cross_product = (x0-x1)*(y2-y1) - (y0-y1)*(x2-x1) 2. 判断cross_product的绝对值是否小于一个阈值（如1e-9） 如果用户需要判断是否在线段上，则再判断点是否在由两个端点构成的矩形区域内（即x0在min(x1,x2)和max(x1,x2)之间，y0在min(y1,y2)和max(y1,y2)之间，注意这里由于可能是斜的，所以需要同时判断x和y？实际上，在直线上且在线段内，只需要判断x0和y0中的一个坐标是否在端点之间即可？但是为了避免垂直线或水平线，我们可以同时判断x和y方向，或者使用点积判断。 实际上，更严谨的方法是：判断点是否在线段上的另一个方法是使用点积：点在线段上当且仅当它在直线上，并且它的x坐标在x1和x2之间（包含端点），y坐标在y1和y2之间（包含端点）。但是注意，当线段是水平或垂直时，这样判断是有效的，但对于斜线，我们也可以这样判断，因为直线上的点如果x坐标在x1和x2之间，那么y坐标也一定在y1和y2之间（因为线性关系）。所以我们可以这样判断。 因此，我们可以设计两个函数： - is_on_line(point0, point1, point2, tol=1e-9): 判断点是否在直线上 - is_on_segment(point0, point1, point2, tol=1e-9): 判断点是否在线段上（即在直线上，并且坐标在端点构成的矩形区域内） 注意：由于浮点数精度，我们使用tol。 下面我们用代码实现：</think>### 判断点是否在两点构成的直线上 在二维平面中，判断点 $P(x_0, y_0)$ 是否在点 $A(x_1, y_1)$ 和 $B(x_2, y_2)$ 构成的直线上，可通过以下数学原理和Python实现： #### 数学原理 1. **向量叉积法** 构造向量 $\overrightarrow{AP} = (x_0 - x_1, y_0 - y_1)$ 和 $\overrightarrow{AB} = (x_2 - x_1, y_2 - y_1)$。 若点 $P$ 在直线 $AB$ 上，则两向量共线，叉积为零： $$(x_0 - x_1)(y_2 - y_1) - (y_0 - y_1)(x_2 - x_1) = 0$$ 由于浮点数精度问题，实际需判断结果是否接近零[^3]。 2. **参数方程法** 直线参数方程： $$x = x_1 + t(x_2 - x_1), \quad y = y_1 + t(y_2 - y_1)$$ 若存在 $t$ 同时满足 $x_0 = x_1 + t(x_2 - x_1)$ 和 $y_0 = y_1 + t(y_2 - y_1)$，则点在直线上。 #### Python实现（向量叉积法） ```python def is_on_line(point, A, B, tol=1e-9): """ 判断点P是否在直线AB上 :param point: 待判断点 (x0, y0) :param A: 直线端点A (x1, y1) :param B: 直线端点B (x2, y2) :param tol: 容差（浮点数精度） :return: bool """ x0, y0 = point x1, y1 = A x2, y2 = B # 计算叉积 cross_product = (x0 - x1) * (y2 - y1) - (y0 - y1) * (x2 - x1) return abs(cross_product) < tol # 示例测试 if __name__ == "__main__": A = (1, 1) # 端点A B = (3, 3) # 端点B P1 = (2, 2) # 在直线上 P2 = (2, 3) # 不在直线上 print(is_on_line(P1, A, B)) # 输出: True print(is_on_line(P2, A, B)) # 输出: False ``` #### 关键说明 1. **容差处理** 浮点数计算存在精度误差，通过 `tol`（如 $10^{-9}$）避免误判。 2. **特殊情况** - 若 $A$ 和 $B$ 重合，直线定义无效（需额外检查）。 - 垂直线/水平线不影响叉积法正确性。 3. **扩展应用** 若需判断点是否在线段 $AB$ 上（而非无限直线），需额外检查坐标范围： ```python def is_on_segment(point, A, B, tol=1e-9): if not is_on_line(point, A, B, tol): return False x0, y0 = point x1, y1 = A x2, y2 = B # 检查坐标是否在线段范围内 return (min(x1, x2) - tol <= x0 <= max(x1, x2) + tol and min(y1, y2) - tol <= y0 <= max(y1, y2) + tol) ``` #### 数学推导 叉积本质是向量 $\overrightarrow{AP}$ 与 $\overrightarrow{AB}$ 构成的平行四边形面积： $$\text{面积} = \begin{vmatrix} x_0 - x_1 & y_0 - y_1 \\ x_2 - x_1 & y_2 - y_1 \end{vmatrix}$$ 当面积为零时，两向量共线，点位于直线上[^1][^3]。
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