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 2018-06-27 21:23:54 发布
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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。
[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 3279
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！
云主机1元简直就不是骗人的，大家不要上当受骗了呢
JAVA程序哥
11-16 2436
简直就是骗访问量的
扒一扒传智播客深藏在背后的内幕
黑马程序员官方博客
11-30 3万+
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 8323
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。
传智播客就是牛人培养牛人的地方!
11-04 6172
今天不经意间被朋友问了一下，我才突然意识到自己在传智播客培训已经快有三个月了，时间过得真快啊！         在这三个月左右的时间，仿佛是我目前人生中最最充实的三个月，也让我默默的有了很大的提高，回想三个月前的经历，让我不禁有了很多的感悟，正好今天休息，借此来感悟一下自己此时的心情。        来之前在一个二线城市里上班，由于整天比较清闲，觉得很无聊，想着自己刚从大学毕业，若不是趁年轻的
对软件公司不要传智播客学生的驳斥
soboer
09-17 647
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...
爱担心的人更容易上当受骗
08-19
文章从心理和社会行为的角度分析了为何爱担心的人容易上当受骗，并提供了若干典型的欺诈案例来说明这一点。 首先，文章指出人们普遍认为欺诈者比被骗者更为狡猾，但实际上并非如此。欺诈案件发生时，往往是因为骗子...
少先队工作范文如何防止上当受骗呢？.doc
11-19
面对这一问题，少先队作为少年儿童的群众组织，承载着帮助少年儿童树立正确价值观、培养良好行为习惯的重要职责，其中一项至关重要的任务便是教育孩子们学会如何防止上当受骗。 在防范诈骗的过程中，少先队应首先...
如何防止上当受骗.docx
10-01
在当前信息化社会，技术安全的重要性日益凸显，防范网络诈骗成为了每个人都必须掌握的技能。本文将深入探讨如何防止上当受骗，旨在帮助读者认知骗子的常见手段，提高警惕，增强自我保护能力。 首先，我们需要了解...
狸米课堂PC电脑版v2.1.0.0官方安装免费版
08-06
狸米课堂是一款十分不错的在线课堂软件，在这里学生们可以在线学习，接受名师1对1在线指导，十分的不错。 软件特色 　　北京名师授课 　　95% 来自北京名师，平均 6 年教学实战，超 352 万人次辅导经验 　　本地化自研教学体系 　　精选全国百名校内名师编订课程大纲，分析狸米校内经典题库数据，结合线下多年教学经验精心打造 　　强互动、重体验 　　参与其中的互动保持专注，不仅仅是“听”
传智播客到底在坚持什么？
黑马程序员官方博客
07-14 8169
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。
被老师骗了
xuxue_liu的专栏
12-14 1534
谈谈培训机构的“骗局“给新人一些建议
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程序员有故事
09-15 3万+
大家都是满怀希望、对未来充满憧憬的人，既然选择了培训，多多少少证明你是一个有梦想并愿意为之付出努力而奋斗的人，对于努力的人，我只有尊重。而真正让人讨厌的是某些人的行为，最忍受不了的就是过度包装，大家都懂我说的是什么意思，但是不包装又找不到工作，找不到工作就只能听信培训机构的教唆，去包装简历，所以，这貌似是一个死循环，解不开，这里就不讨论了，每个人都有每个人的想法和评价吧。
我为什么要离开传智再去创业？
蔡世友-重出江湖
03-14 7738
这种状态让我感到有点恐惧，我还算太老，才30多岁，就算要提前退休也还可工作至少20年，20年的日子如果都这样过，这是很可怕的事。经过一段时间反复思考，我觉得是到了该让自己有一个大改变的时候了。
【那些对传智播客的攻击】第七篇：【今天你被坑了？】体 横行贴吧！
黑马程序员官方博客
05-21 9320
这次网络打手们学聪明了，开始转变战术，用【今天你被坑了？】体 来吸引贴吧里用户的眼光，他妄图用这种爆吧的方式就能争取更多的眼球，以为这样就能蛊惑住大众。 一： 稍微对这个行业了解一点的就都知道，作为高端IT职业培训，一般周期都会控制在（3-4）个月。 但这却被水军污蔑成是“激素养猪”。  我倒想反问一句：难道培训周期长就说明讲的深？学生就能拿高薪吗？仁者见仁智者见智
传智播客UI设计结束了我脑袋别在裤腰带上的生活
黑马程序员官方博客
06-23 1457
人的一生会遇到很多机会，抓住了的叫机遇，没抓住的叫悔恨。我是一个不善于把握的人，好在老天还是挺眷顾的，让我兜兜转转4年终于还是遇见了传智播客，结束了脑袋别在裤腰带上的生活，那些岁月，现在想想都觉得恐怖。 2011年毕业，我就被学校直接推荐进了一家软件公司，自视甚高的我，在进入公司的第一天，所有的自信和骄傲华丽丽的碎成了渣渣。无论是PS还是3DMAX，都不是我在学校所学的知识能工作得了的，我再一次
打造新的教育生态环境，传智专修学院在江苏沭阳成立
黑马程序员官方博客
03-21 1675
2017年3月21日，“传智专修学院成立大会暨揭牌仪式”在江苏沭阳文化艺术中心隆重举行，此次活动首次对外发布了传智专修学院“上学期间不收学费，毕业月薪不达8000不收学费”等三个颠覆式、创新型的办学特色，这标志着传智专修学院正式成立。 （传智专修学院成立大会暨揭牌仪式现场） 此次活动江苏宿迁市相关领导、沭阳县相关领导、互联网行业精英、相关媒体、传智播客及传智专修学院相关领导、沭
做程序有前途吗之他们都在骗人（二）----应届生怎么找工作
太师后人的博客
06-27 1196
      依然每天晚上回到宿舍，准备第二天的面试，先筛选第二天所有的招聘会，然后按照公司的规模、口碑、行业排名、公司性质、是否上市、老板经历、企业背景、未来发展规划等因素把公司分为三六九等，选择排名最靠前的五所，然后准备对应的岗位简历，包括面试官可能问到五十个问题，针对不同公司做好针对性的调查，例如某某红罐凉茶招聘市场部管培生，那就把其近三年的市场策略、媒体宣传、大事件、贴吧反馈、淘宝评论、名人...
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
最新发布
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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