香港微视传媒合法吗?

前几天写过一篇文章《香港微视传媒是传销吗?》,里面论述了传销的一些特征,以及如何去辨别传销。很多网友有疑问,微视传媒到底合法吗?

首先,我们需要明确一点儿——只要法律没有明确禁止的,我们都认为是合法的。换句话说,只有那些法律禁止的事儿,才是违法的事儿。所谓“合法”,就是“合乎法律”。而“违法”就是“违反法律的事儿”。

那么,“不合法”是不是就等于“违法”呢?

不是的。“不合法”和“违法”不能划等号。

不合法是指行为不符合法律的要求行为。违法是指行为违反了法律强制性规定,后果会导致法律制裁。比如代书遗嘱,需要有无利害关系证人在场。若没做到,只是遗嘱不合乎法律规定,所以,我们说“遗嘱不合法”,有损遗嘱的可信度。但是,不会违法,立遗嘱的人不会因此受到惩罚。

那么回过头开考虑一下:微视传媒合法吗?

第一:微视传媒这个公司是合法公司,而且卫视传媒集团已经上市了。一个违法的公司是不可能上市的,所以我们说微视传媒公司是合法的。这一点大家应该都没有争议,只要是符合国家公司流程的,都是合法公司。只要在工商机构备案的公司,都是合法公司。

第二:微视传媒的电灯行为是合法的吗?我们目前法律没有规定这种行为。可以类比一下,我现在告诉你:给我微信发一条消息,我给你5块钱。那么,这种行为合法吗?回过头来,我们再看看微视传媒的微信点灯,每次点灯或者点击广告,都可以得到积分,而且积分可以兑换人民币,做过互联网的都知道,这是一种推广行为,就和以前的嘀嘀打车,快滴打车一样,你帮助商家推广软件(行话是APP),那么商家就会给你钱,本质上,我们都是他们的推广者。我帮助商家推广了商品,那么我就应该拿点儿钱,也说得过去啊,好多人给人指路还收钱呢,这些都不是违法的。(至于道德嘛,我只能“呵呵”了。)

但是,微视传媒是骗子吗?是,彻彻底底的骗子

一位哲学家曾经说过“我不说谎,但是我没有必要把实话都告诉你”。这就是骗人的最高境界。举个例子:100人做了微视传媒的这个项目,结果99个人都赔了,钱都打水漂了,然后又一个人赚了1万,然后微视传媒告诉你:“看,XXX做微视传媒才一个月,赚了1万块钱”。

我们分析上面这句话,“XXX做微视传媒才一个月”是实话,他确实做了一个月;“赚了1万块钱”也是实话啊,他确实赚钱了,1万块。但是,在上面的例子中,微视传媒确实说的都是实话,但是,难道他没有骗你吗?

生意场上,有人赚,有人赔,是很正常的。就像炒股。

有很多人不服了,“可是我确确实实赚钱了啊”,“我每天点击,都可以得到好几百的积分,积分就可以兑换美元”,“……”

废话,前期不给你点儿甜头,你肯干吗?

“哦,既然这样,说明还是可以赚钱的,至少前期可以赚钱,我先赚一点儿,然后就不干了。”

我只能再次“呵呵”了,你干这个,难道不是欲望驱使的吗?你觉得你会停下来吗?每天点击可以赚几十,几百,几千,……这是一种诱惑,你不会停下来的,等到最后,每天赔几十万。

真正骗你的不是微视传媒,而是你的欲望。

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
### 使用Python实现微视工业相机SDK的接口调用和图像采集 对于希望利用Python来操作微视工业相机的应用开发者来说,通常面临的主要挑战在于如何有效地桥接Python环境与原生C/C++ SDK之间的交互。鉴于大多数硬件制造商提供的SDK是以C或C++形式发布的,这要求开发者采取特定策略以确保两种编程语言间的无缝协作。 一种常见做法是在C/C++层面上创建一个中间件,该中间件能够被SWIG或其他类似的工具转换成可供Python使用的模块[^2]。此过程涉及编写必要的包装函数以便于暴露给Python的关键功能点,比如初始化设备、配置参数设置以及数据捕获等核心能力。一旦完成了这一阶段的工作,则可以在Python端导入生成好的库,并按照文档指导完成进一步的操作流程定义。 具体到微视工业相机SDK上,在成功构建了上述桥梁之后,可以通过如下方式执行基本的任务: #### 初始化连接 建立同摄像机通信的第一步通常是加载相应的驱动程序并启动会话。假设已经拥有了经过适当封装后的API访问权限,那么这部分工作可能看起来像这样: ```python import mvCameraControl as mvcam # 假设这是由C/C++编译得到并与Python兼容的模块名 camera = mvcam.Camera() # 创建一个新的相机实例对象 ret = camera.MV_CC_CreateHandle(None, "cam0") # 尝试打开指定ID编号为'cam0'的物理设备句柄 if ret != mvcam.SUCCESS: raise Exception(f"Failed to create handle with error code {ret}") ``` #### 设置属性 为了获取高质量的画面输出,往往还需要调整一些预设选项,例如分辨率、帧率或是曝光时间等等。这类设定一般都对应着具体的寄存器地址或者枚举类型的值,所以务必参照官方手册仔细核对每一个细节。 ```python # 设定目标宽度和高度 (单位像素) desired_width = 1920 desired_height = 1080 camera.MV_CC_SetEnumValue("Width", desired_width) camera.MV_CC_SetEnumValue("Height", desired_height) # 调整自动增益控制状态 auto_gain_state = True camera.MV_CC_SetBoolValue("GainAuto", auto_gain_state) ``` #### 开始抓取图片 当所有的前期准备工作完成后,就可以正式进入图像捕捉环节了。这里需要注意的是,实际应用中可能会涉及到多线程处理机制以提高效率;而对于简单的场景而言,同步模式下的单次读取也完全可以满足需求。 ```python def grab_one_image(camera_instance): buffer_size = ... # 计算所需缓冲区大小 image_buffer = bytearray(buffer_size) status = camera_instance.MV_CC_GetImageBuffer(image_buffer, ...) if status == mvcam.SUCCESS: process_image_data(image_buffer) # 对获得的数据做下一步解析/保存等工作 else: log_error(status) # 处理错误情况 grab_one_image(camera) ``` 以上仅作为概念性的介绍框架,真实情况下还需依据具体情况做出相应修改优化。另外值得注意的一点是,不同品牌型号之间存在差异性,因此建议始终优先参考所使用产品的最新版本技术指南来进行开发活动。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值