转:让死保的QQ密码保护变活保

本文提供了找回被遗忘QQ号码的详细步骤和申诉技巧,包括使用原始密码、创建游戏任务、填写特定证明资料等方法,帮助用户提高申诉成功率。
1、设个密码,然后等半年,然后就以这个密码为准,说是你原始密码,一般原始密码都是以半年为准。有了原始密码,基本上都会申诉成功的。

  2、先去腾讯代理的那个网络游戏:凯旋,创造个任务(记住,创建的时候要记住创建时间,还有QQ密码) 等几个月后你去申诉成功几率特别高。

再加一段网上很常见的申诉技巧: 很多人号码申诉时都如实的填写了自己相关真实的证明资料,却老是申诉被拒绝,其中很大的原因是填写资料时提供的证明资料没有足够说服力(特别是号码申诉的“其他证明资料”,我想这个问题一定困扰很多人,怎样填写一些只有你本人知道而别人无法得知的资料,这样的资料才更有说服力。),现我把我的一些申诉的具体方法和大家交流一下:
一、被盗号码QQ资料、历史密码、历史好友、用户个人身份资料、原有密码保护资料等发表的一篇“QQ号码申诉表格填写全攻略(参考 )”里有详细的说明,这些资料只要填写半年前就可以了。若原有密码保护或证件号码忘了,就直接在申诉表里注明“忘记了” 。
二、其他证明资料的填写(16个别人无法知道或很难知道的证明资料):
1、该号码何处申请(如:声讯台、网站、QQ客户端或手机申请等。如果是会员或QQ行用户顺便写上支付方式)。

2、该号码是否用手机绑定过(有的话就填上曾经绑定过的手机号码)。
3、QQ游戏(如:你是否用过QQ游戏里面的双倍积分卡等游戏道具)。
4、如果忘了原始密码,就填写个申请旧密码保护时的密码,并注明是申请旧密码保护时的密码(当然,这个要在你记得的前提下,如果不记的可以不填)。
5、是否赠送过别人QQ秀或某些腾讯的业务,有的话填上并注明获赠人的QQ号码(当然,这里最好能填3个月前的,因为盗号者可以用你密码在QQ帐户里查到你最近3个月Q币消费记录,填早的更有说服力)。 6、你的网络硬盘密码、通讯录密码、QQ帐户密码。(这些密码也很有说服力,我想若不是号码的主人,就不大可能知道这些了吧。除非你把那些密码设的和你QQ密码一样)。
7、如果你是会员,你还可以填写你QQ的的VIP服务密码。
8、该号码是否做过会员,有的话填上大体的时间。在会员服务期间是否克隆过好友,从哪个号码克隆的好友(如果有,这个也是个很好的证明)。
9、是否向哪个群或QQ游戏家族捐献过Q币(有的话,还要填写群号码或家族名称)。
10、是否获得别人赠送的QQ秀或腾讯的一些服务。
11、提供你QQ曾用过的昵称(要是号码是你的,以前的昵称总知道吧,要是不完全记的完整的昵称,至少也要提供以前昵称部分“文字”)。
12、有的可以填写自己宠物领取的方式(如:七夕情侣宠物蛋活动、银行卡支付、好友赠送的或曾经赠送给哪些好友宠物等)。

13、是否用QQ梦想地带的积分换过奖品或某些增值服务(有的话写清兑换的奖品送于何人或是自己使用)。
14、是否申请过蓝钻、红钻、黄钻等业务,并写上这些服务的获得方式和时间(如:QQ帐户支付、手机支付、积分兑换或好友赠送的以及服务开通的大致时间)。
15、是否上传过聊天记录(这些腾讯公司就有存档的,是十足的证明资料)。

16、如果你是会员的话,是否参加过会员活动。
基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕基于遗传算法的异构分布式系统任务调度算法展开研究,重点介绍了一种结合遗传算法的新颖优化方法,并通过Matlab代码实现验证其在复杂调度问题中的有效性。文中还涵盖了多种智能优化算法在生产调度、经济调度、车间调度、无人机路径规划、微电网优化等领域的应用案例,展示了从理论建模到仿真实现的完整流程。此外,文档系统梳理了智能优化、机器学习、路径规划、电力系统管理等多个科研方向的技术体系与实际应用场景,强调“借力”工具与创新思维在科研中的重要性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事智能优化、自动化、电力系统、控制工程等相关领域研究的研究生及科研人员,尤其适合正在开展调度优化、路径规划或算法改进类课题的研究者; 使用场景及目标:①学习遗传算法及其他智能优化算法(如粒子群、蜣螂优化、NSGA等)在任务调度中的设计与实现;②掌握Matlab/Simulink在科研仿真中的综合应用;③获取多领域(如微电网、无人机、车间调度)的算法复现与创新思路; 阅读建议:建议按目录顺序系统浏览,重点关注算法原理与代码实现的对应关系,结合提供的网盘资源下载完整代码进行调试与复现,同时注重从已有案例中提炼可迁移的科研方法与创新路径。
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO),用于求解微电网多目标优化调度问题。该方法结合非支配排序机制,提升了传统蜣螂优化算法在处理多目标问题时的收敛性和分布性,有效解决了微电网调度中经济成本、碳排放、能源利用率等多个相互冲突目标的优化难题。研究构建了包含风、光、储能等多种分布式能源的微电网模型,并通过Matlab代码实现算法仿真,验证了NSDBO在寻找帕累托最优解集方面的优越性能,相较于其他多目标优化算法表现出更强的搜索能力和稳定性。; 适合人群:具备一定电力系统或优化算法基础,从事新能源、微电网、智能优化等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于微电网能量管理系统的多目标优化调度设计;②作为新型智能优化算法的研究与改进基础,用于解决复杂的多目标工程优化问题;③帮助理解非支配排序机制在进化算法中的集成方法及其在实际系统中的仿真实现。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注非支配排序、拥挤度计算和蜣螂行为模拟的结合方式,并可通过替换目标函数或系统参数进行扩展实验,以掌握算法的适应性与调参技巧。
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