目前常见的街头骗术

Python设计开发“不用开口,知你姓氏?揭秘街头猜姓骗术”程序 文章摘要: 街头猜姓游戏利用二进制编码原理实现“未卜先知”的效果。占卜师将127个常见姓氏按二进制位权分配到7个区域(对应北斗七星),每个区域代表不同位权(1-64)。参与者告知姓氏所在区域后,占卜师通过将区域权值相加(实为二进制转十进制)即可确定姓氏编号。这种看似神奇的猜姓实则是数学游戏,利用人们对二进制编码的陌生感制造神秘效果。文章详细解析了手工制作道具的方法和编程实现原理,以及完整的程序代码,揭示了这一街头把戏的数学本质。 阅读详情

警示:目前常见的街头骗术……
骗术一:通常是一男一女带个小孩,遇到模样老实的(比如我),上前说,钱丢了,没钱回家,给几块钱坐车吧。还有说是来深圳找亲戚,没找着,钱用光了,给几块钱给他们买点吃的。第一次遇到这种骗术往往容易上当,我在大学时就上当过。骗子骗了几块钱,马上又去骗别人。在深圳路边遇到过多次,广州一般出现在好又多,万佳等超市附近。

  骗术二:路边某个青年男子,带着个包,坐在地下,用粉笔在地下写一些什么“找不到工作,太饿了,请好心人给点钱买东西吃”。一样是骗子,如果到深圳、广州所有地方走一圈,保证可以找到上百个这样的骗子。

  骗术三:大学时室友遇到过一次,来深圳后本人遇到过三次。大概流程是这样的:当你从银行取钱出来,或者到邮政局存钱的话,旁边会有两个串通好的男子,一个假装把一捆钱丢在地上,往前走,后面的骗子故意在你面前将钱捡起来,然后把你拉到一边,把捡到的那叠钱放到你身上。而前面丢钱的骗子则返回,问后面的骗子是否捡到了钱,并且要后面的骗子搜身。后面的骗子说没有,然后把你拉到一边,说捡到的钱平分,现在钱在你身上,我现在跟他去搜身,我怕你在我去搜身后逃之夭夭,所以你要把你身上的部分钱押在我这里。如果你真的将你自己的部分钱押给他们,就再也找不到人了。你打开那捡到的一叠钱,会发现,表面是一张人民币,里面全是白纸。

  骗术四:就是手机短消息了,说什么你中了。。。。奖(比如笔记本电脑)云云,而你如果一个电话打过去,她们会叫你将钱寄到某个帐号,说是奖品的邮寄费。而你真的相信了,寄出去的钱就如同石沉大海。

  骗术五:路边的押注。几个碗倒盖地下,骗子凭借很快的手法,将一粒棋子放在某个碗下,让你去猜。如果你押50元,猜中了他倒赔你50,猜错了这50元就输了。这样的骗子,往往会有一群骗子来故意充当观众,起哄或者押钱。最近广州太平洋电脑城附近很多。

  骗术六:想起一个行骗的例子,尤其逢年过节,大家要警惕。我遇到一次,还真的上当了。--有一个人抗一袋米,然后敲你家门,一张口就说:有一个60多岁的老太太在我们店买了米,让我先送过来,她还要去其他地方买东西。米50块还没给。我当时心里觉得挺奇怪,我妈没这么老吧??后来想想可能显老,而且又有这么一袋米,就给了钱。老妈回来一问,才知道上当受骗了。而且米很次,最多也就30搞定。这个骗术比较隐蔽。大家小心。

  骗术七:坐车去广州,半路上来一家伙,说自己做铅笔生意的,在车上跟别人攀谈,然后开始赌,手上拿红蓝铅笔各一枝,猜橡皮圈套在那枝铅笔上.亲眼看见我旁边那家伙把手表也输了.快到广州,开始参与赌的人全下了车,才知道是骗局.

  骗术八:还有一种,就是路上卖水果或者别的什么的,当你买他东西的时候,他会找你换钱。他零钱换成整钱。说零钱太多不好放。然后在数钱给了你的时候就少给你一张。如果你自己不细心,看着他明明数了十张给你,你自己一数就只有9张了。

  骗术九:今天坐公车,到站开门后,一个男人突然堵住车门说自己手机不见了,不让人下车.人群哗然.这时旁边有人说打那个男人的手机,看在谁身上响谁就是贼.这个男人就向边上的一个人借了手机要拨自己的号码,突然靠近门口的一个人拔腿挤下车就跑,这个男人也没还人家的手机就叫嚣着追了过去,转眼都不见了.于是,这次真的有人丢了手机.....

  骗术十:还是几年前,我们住在NC的时候.就我家婆一人在家,也是一个男的敲门,说是**(我LG的名字)的同事,刚从上海出差回来,LG托他带了双皮鞋,380元,他现在要去办事身上带的钱不够,叫家婆能不能先把钱给他,并拿出一双包装的很漂亮的鞋子,家婆说没那么多钱,刚好我媳妇快下班了,你就等一下吧.那人一听,赶紧说去LG单位找他就走了.幸亏没上当,不过也挺险的,家婆随便让陌生人进门,要是强盗就完了.

  骗术十一:这是本人亲历。前两天晚上打的,从罗湖到福田一共花了二十多块吧,我给了一张一百块的给司机,他掏摸了半天,说没有零钱,要我凑零钱给他。我大惑问“你干了一天怎么一百块都找不开”。但我还是凑够零钱给他了,他就把一百块还给我。我一拿过手,大怒:“你小子找死呀!”,那小子赶快换了一张给我。嘿,那小子竟然偷龙转凤,给了我一张假钞。他不知道,我刚刚给他的那一张是我半个小时前才从提款机摁出来的,全新的。要不,还真给他蒙了。后悔没留意他的车牌,只知道是湖南攸县人

  骗术十二:和同事去服装店,同事看好了一衣服,很大方的将百元大钞递过去,自己却还站在镜子前比试比试,这时,服务小姐说话了:小姐,麻烦换一张,这张是假钞。我俩纳闷,我们刚从银行取的钱呢(那时还未听说过银行会出假钞),我们接过钱看了看,很镇静地说“小姐,别骗了,不然我们报警了,我们刚发工资,钱的号码是都连在一起的”,然后我们拿出荷包中所有的钞票,我还将号码念出来了(其实我当时就记下了那张钞票号码),小姐可能心虚,就将另张钞票退给了我们,还白送了我们一件衣服,哈,幸好我俩聪明,下次遇上这样的骗子,大家可以效仿。

  骗术十三:在路上遇到一个人,问一条较偏的路,然后说车子开不进去了,要你帮忙看一下车上的货,他去接人来卸货。如果你答应了,你就准备着上当吧。因为,你在守货时,会有有来将车开车,说是那人要他们来的,车刚走,那人和一大帮人就过来找你麻烦了,如果不拿出你身上的钱,你是走不掉了。

  作者:aihua回复日期:2003-11-3019:21:54

  骗术十五:在路上要有人问你银行怎么走,别搭理他,他下一句肯定是问如何将手中外汇换成人民币,再后面就有骗子的同伙过来,不知不觉掉进一个骗局;或者在银行门口,有人问你换外汇的事,千万别理.这种骗局经常是天衣无缝,我一个朋友被骗走好几十万,平时看这小子还挺聪明的,也不贪财,可就是上当了,道高一尺,魔高一丈.听公安局的讲,在广东某镇,有好几千人在外从事这种骗术,做案后就换地方,很难抓到.

  骗术十六:在人来人往,热闹非凡的商铺,大家迫不及待地想快点买了东西就走,商家利用顾客这样的心理,当找回散钱时,竟会在其中夹着十元钱的假币!细心一点的顾客或许能发现什么,但很多人只是瞄一眼就走人了,哎,我就是差点上了那黑心老板的当!!!还好及时拿回了真家伙!各位女士们先生们购物时千万要留意哦!!!

  骗术十七:我前几天也给人骗了,不过有点无所谓而已,有一男一女学生模样来我家(梅林)推销洗发水,说是刚毕业的深圳大学国际贸易的学生,当时我们俩都在家里,我是深圳大学毕业的,我老婆也是深圳大学毕业的,而且我老婆还是国际贸易的,那个男的当时有点傻了,后来有点苦苦哀求的味道,看他们那么可怜我也就买了他们的产品(说家乐福要买140)给我30,呵呵,可能不好意思给我揭穿吧,骗少一些,我也无所谓,就给了他们30元,按照他们说的家乐福会上市这些洗发水,到现在也没有看到,呵呵,还是给他骗了.

  骗术十八:深圳华为一员工在外地出差的时候,收到深圳的一部手机发送的短信息:“请注意:我们将连续六小时内不断地拨打你的电话,请作好心里准备。你可以选择关机,谢谢!”在收到这条短信息后,便有一部深圳的小灵通不打来电话,康**一接听,对方就说:“我们将在六小时内连续不停拨打你的电话,你可以选择关机“。康**问对方为什么这样做,对方回答说是测试;问对方是什么单位,对方不回答,然后挂机。此后,康大约每分钟接到一次由这部小灵通打来的电话,康**每次接听,对方就叫他关机。对方不断地拨打,康**终于不堪忍受,只好关机。就在关机之后不大一会儿,康远在成都的家属打他的另外一部手机,说有人打电话到家里。来电人声称是华为公司人员,有关于康**的急事找他的父母。康**不解,于是向安全管理部总控中心员工求助热线求助。这是一起典型的诈骗未遂案件,其诈骗方法:犯罪嫌疑人狂打当事人的电话,当当事人不堪忍受而关机或拔线(固定电话),然后,犯罪嫌疑人将打电话给当事人的亲友,称当事人突发事故正在抢救,请对方立即汇多少钱到某某帐号,并声称,如果在多长时间内收不到钱将停止抢救。这时,接到电话的亲友会在第一时间内打当事人的电话,而当事人的电话恰恰因前述原因而关机或无法接听这恰恰佐证了当事人出了事故的“事实“,“救人“心切的亲友往往因此而上当。启发及忠告:

  1、当您碰到类似的事情时,请不要慌张,您可以在电话中主动揭穿犯罪嫌疑人的伎俩,以免对方心存幻想而不断来电骚扰。

  2、立即打电话给自已的亲友,告之此类事件的真伪,提醒亲友切勿上当受骗

  针对员工的几点预防措施:

  1、牢记公司24小时应急求助电话,并知会你的家人,任何有需要时均可电话求助,安全管理部会在第一时间受理并调动相关资源处理;

  2、及时更新你在公司《电话号码查询系统》中的记录,包括手机号码、办公电话及部门信息,这是安全管理部与你联系的主要利用平台;

  3、及时更新你在公司的人事档案,紧急情况下,安全管理部可以通过SAP系统查询你的相关信息,包括家庭住址及电话。

  骗术十九:2003年02月21日傍晚18:00左右,某公司一员工行走在广州市北京路步行街上,马路边的众多推销人员不断向其递来传单或宣传资料;某员工出于礼貌便接了几张传单,但当其拿着那几张传单数分钟之后,忽然觉得头脑昏眩起来,继而感到头前所未有地痛,此时某员工感到情况不妙,急忙跌跌撞撞地走到文明路口,拦了部出租车直奔附近的省人民医院。医院诊断,该员工是由于接触或吸入了一种混合性麻醉药(学名:达克罗宁,医生称如果过量容易导致死亡!!!!)而导致以上症状。案例分析:这是一起有预谋的抢劫未遂事件,一些图谋不轨的不法分子向路人发放预先喷上类似以上麻醉性药物的传单或宣传资料,然后锁定一些目标(特别是女性),紧随其后,一旦药物发挥作用,不法分子便伺机对事主进行抢劫。建议:

  1、尽量不要接受街头派发的传单或宣传资料,特别是在独自一人的情况下,女性尤其要警惕;

  2、万一您误接了上述资料,并感觉身体不适,请立即向就近的警察求助,尽快就医。

  骗术二十:女生一定要看--可怕的广州火车站和几乎被拐的MM,小姑娘们,小心呀!!!

  时间:2003年3月3日;地点:广州火车站广场

  人物:一个2002年毕业的涉世不深的女孩事件:

  今天下午,我的一个留校的同学给我突然给我打来电话,说有一个师妹去深圳找工作了,没有找到要从广州回家。让我帮忙请她吃顿饭,把她送上回家的火车我当时就答应了,然后根据同学留给我的电话,马上就给她联系了,电话打通后她告诉我现在已经进站了!因为我住处离火车站比较远,接站已经来不及了,于是就问她以前在广州站下过车吗?她说,每次去深圳都要在广州下车,她问我住哪儿,她下车后直接打的来找我。我听她的口气很自信,而且因为是大白天,我就同意了,然后告诉她一个广州很有名的大厦的名字,告诉她我在那下面等她挂了电话我就开始换衣服,准备出发了。此时这个女孩开始随着人流出站了。出站后她发现她的手机经过刚才的电话已经没有钱了!而在此之前她从来没有见过我,这是她在车站广场上发现了IC卡电话机,她想先给我说一声手机没钱了,然后在问问我穿什么衣服,于是她便拉着箱子走到一部话机旁边。她绝对没有想到,这时一个阴谋已经在悄悄的向她逼近了!

  她把箱子放在身前,开始拨电话了,这时她后面站了一个男的手里拿着卡,好像在排队打电话。正当她刚刚把我的号码拨完,突然后面那个人伸出手“啪“的一声把话机的压簧按了下去,电话没有接通。这时女孩转过身很气愤的看着那个人,那个男人立即满脸堆笑,连声说对不起!说不是故意的。然后告诉女孩,你按重播键就可以了!!!这个阴谋像一张网此刻已经张开了!!!女孩满脸疑惑的转过来,按了重播键。这次没有再挂断,通了!但是,是另外一个陌生的声音。女孩问:“**在吗?“那个声音:“对不起,他刚才有急事出去了,连手机都没有拿,他让我去接你。“女孩又问“他不是让我打的去××大厦吗?“那个声音:“是这样子,我们有车,现在我们去车站接你,你到车站旁边的××等我!“这是一直站在女孩身后的那个男子说话了:“我知道××这个地方,离这儿很近的刚才不好意思啊,为了表示歉意我送你去哪儿!!“说着就拉起女孩的行李,这是电话那边已经挂了!那个可怜的女孩就傻乎乎的相信了那个人的话,跟着那个男子走,还不时的给那个男子道谢!!!当走到流花车站旁边的时候,那个男子好像遇到了一个熟人,打了个招呼。那个人笑嘻嘻的说:“行啊你,这么靓的都搞得到!“那个男子立刻板起脸,骂了一句。这时小师妹突然间像是意识到了什么,经过十几秒钟的思考,立刻明白了自己处境。她的腿都软了,但是那个人拉着她的行李,而行李里面装着她的学历学位证。小师妹装作很关心的说,你看你累得,满脸是汗!给擦擦汗吧!说着,便递过一沓纸巾!那个男子装作很憨厚,一边接过纸巾把行李放下,开始擦汗!!!小师妹这时突然拉起行李,像疯子一样飞快的跑起来,一边跑一边叫:“救命啊,救命!!!“那个男子也反应过来开始追,人很多,小师妹根本跑不快。但是就在这千钧一发之际,一个保安从前面听到喊声跑了过来,跑到小师妹跟前问:“怎么了!“可是我那可怜的小师妹已经神经高度亢奋了,根本不理保安还是一直跑。但是那个男子已经不敢再追了。小师妹看到前面停有一辆的士,这次作罢。惊魂未定的上了!而我在大厦下面已经等了15分钟了。终于我看到一个披头散发的女孩拉着行李朝我走过来了。我赶过去,问她是不是**.呵呵,她用近乎呆滞的眼神死死盯着我,要我出示身份证。幸好我的身份证总是放在钱包里面随身携带。看过之后,她接过我的手机,给我那个同学打通电话,让我接。之后又拿过电话,给我同学说了几句。挂机之后,拉着我的胳膊好一阵哭啊!!从来没有见到女孩子掉那么多眼泪!当时真把我吓坏了。不管怎么问怎么哄就是一直抱着我的胳膊哭,一句话都没有!!!引得过路的人纷纷侧目。没有办法,我只好带着她回到我的住处,她真的哭了一路!到家里,我让她洗了把脸给她到了杯茶,她的情绪才稳定下来,这时眼睛已经哭肿了。等她边哭边说,把经过讲完之后,我要带着她报警!她说死也不去广州火车站了。不管我怎么劝都不去报警了。歇了一会她让我带着她去东站上车。于是我带她到东站买了火车票,我一直把她送到窝铺车厢,把她安顿好!然后在她感激的眼神中下了车!她给我说的最后一句话是:我再也不来这儿!!!注意:那IC电话是做了手脚的!!!据称武昌、成都、西安火车站都有这样的事情。不要轻易和陌生人说话,不然不久以后你就可能出现在河南的山沟沟里面.

 骗术二十一:大约一个月前,我看到一个女子站在大型购物中心的入口。女子写了个自己的经历,好警告其它的女子们。几天前,这个女子购物完后走出购物中心,在上车前发现车胎泄气了,于是她从后车箱中拿出千斤顶准备换车胎。一个穿著西装手拿公文包的男士走到她旁边对她说?我看到你在换车胎,需要我帮忙吗?女子欣然的接受了男士的帮助。换车胎时女子与男士相谈甚欢,男士换好新车胎后帮女子将泄气的车胎及千斤顶放入后车箱并盖上车盖,并将手上的尘拍掉。当女子谢谢男士的帮助要进入车内时,男士告诉女子他的车子就在购物中心的附近,希望女子能让男士搭个便车送男士去自己停车的地方。女子有点意外并问男士怎么会将车停在另一边。男士解释说来购物中心和一个不常见面的老朋友饭、见面,离开时却走错出口。但他现在快迟到,而他的车子就在附近而已。女子不想拒绝男士,因为男士才帮自己更换车胎,而换车胎对女子并不容易。女子忽然想起男士在盖上后车盖前,将自己的公文包放入后车箱中,而那是在男士开口请女子让他搭便车之前。女子于是对男士说:自己很乐意载男士去他停车的地方,但自己忘了买一样东西。女子接着说只需要几分钟,男子可以坐在车内等,她很快就会回来。女子进入购物中心后找了安全人员,并将刚刚的事告诉他,安全人员与女子一起回到车旁时,男士已经离开了。女子及安全人员一起将后车箱中男士的公文包带到警察局。警察将公文包打开..(表面上而言是可以看看有没有证件好将公文包还给男士),他们发现里面装的竟然是绳子、胶带及刀子。当警察检查女子泄气的旧轮胎时,发现根本没有问题,只是被放气而已。男士有什么意图很明显,而且事前已经小心计划过。女子幸运的逃过一劫。如果女子当时坐在车里等男士替她换车胎,或者女子有小孩坐在系安全带的儿童安全座椅上,或者当时女子拒绝男士的要求将会发生多可怕的伤害。

  骗术二十二:是我的高中同学告诉我的。他的一个同事,前几天骑车回家路上,碰到2个男的问路。说完路线之后,男的说记不住。要求用笔记下来,便掏出纸笔给这位朋友。当时这个朋友就觉得有一股怪味从笔里传出来。写完,觉得有些头晕。这是两个男的还找不到,拉这位朋友带路。当时这位朋友心中有一个想法,一定要离开。边说,不行,我一定要走,便骑车走了。随后失去了记忆。好像睡着了。当他醒来,发现自己在去八达岭的京昌高速路上,还骑着车,被后面汽车的喇叭吵醒。已经是一个多小时之后了。于是往回走。在高速入口,管理人员见了他就骂,说刚才让他停他不听话,还以为他要骑车去长城。。。。。好了,大家明白了,关键就是那支笔散发出来的气体,可能导致你任人摆布或者暂时失去记忆.

  骗术二十三:今天在南山图书馆旁边碰到一个摆象棋摊下棋的,应该都是那种残局吧很难破的。以前也是小有研究吧。就在我刚刚走到那个摊旁边,一个好像端详棋局好久了的人走过去,说,我和你下,赌50块钱/我赢了你给我50我输给你。那个摊主说。你先拿押金出来,然后那个人就给了100。并问:你的押金呢?摊主说我现在港出来,身上只有10块钱。不然我们赌小点儿九10块钱。吃个快餐,行么?要不我去前面给朋友借。。那个<最后我感觉倒是传说的托~> 人说,我肯定瀛你然后笔画怎么走怎么走。摊主没有反应,只是说:其实两个人下的。然后自己低头走棋<那个人趁机走了。但摊主毫无觉察。仿佛是下给我看的> 比划了半天,我看摊主的棋0会瀛//他抬头。啊!怎么走了~叫到~老板回来。那个人又回来。他还是比划,摊主还是不反对。我谗言了一句:它不是你说得那么走的。然后他就朝我来了,你说怎么走的,你走走看看。摊主就说了,好。小伙子,你看到我刚刚走的了。你下~这样吧,就10块钱。怎么样,小伙子,你帮我赚10块钱。那个人也说,你走,你走走看看,。。。。。。。。。。我感觉不对劲了。我就闪了<当时真的还有事儿。> 那个人还在背后大声的说:他根本就不会下棋。。。。。我离开了。有后悔了。应该看看他们的骗局是如何的。。明天我还去那里走。不解穿他们,也要在看一次。看看他们是什么把戏!

  骗术二十四:十年前,在深圳还有这样的把戏:有一次我到宝安办事,有一伙打工妹模样的人问邮局怎么走,我正好一抬头就看到不远处就是,于是指给她们看。于是她们又问什么东西不能寄,并神神秘秘的掏出个象金元宝一样的东西来,说是从工地上挖出来的。我当时很认真的告诉她们:地下挖出来的东西是国家的,要上交政府,政府会奖励她们的。这帮人显得很没趣的就走开了。当时我还没有意识到这就是个骗局,过后又碰到同样的事情,大约有三四次,于是细加思量,骗子接下来可能会这样演戏的:这个金元宝怕到邮局会碰到什么麻烦寄不了,急于出手,愿意贱价卖出,于是就可以连骗带抢的把你的钱财搞光。都说单纯容易上当,我就是好在单纯不起贪心,所以避过了一劫。

  骗术二十五:还想起一件事,也差不多是10年前了。有一次到宿舍楼下的发廊洗头,进来了一男一女,问洗头多少钱,之后就在沙发上坐下来。一会儿,女的说口渴,就去“买”了一瓶健力宝,之后就和那个男的唱起了双簧:好象是中了头奖了,可以到三水领奖几万元。那个女的于是提出她的身份正办暂住证了,怎么办?男的说可以帮她去领。女的说跟你不认识,怎么信的过你。男的说我回家拿8千元押你身上。并用大家都听得到的音量说:“不要让别人知道”。这时候,男的离开,女的挺镇定的坐那喝饮料。男的一走,老板娘却坐不住了,跟那个女的商量,说我给你2万元,你把那个奖让给我。那个女的不露声色,老板娘正要兴冲冲的上楼拿钱时,我突然间觉得不对劲,于是提出了我的疑问——凉爽的阴雨天,怎么会一进门就口渴?奖那么容易得?打工妹得了大奖还那么镇定,一付若无其事状?他们的一举一动象在演戏,十有八九是在骗人。于是大伙都不理她了,后来,那个女的也没趣的走了。不过,虽然为老板娘挽回了2万元的损失,但洗完头后,还是照样买单。仿佛刚才什么都没有发生过。以后,还去洗头,又听她们说起这样的骗局:什么寻亲不遇,身无分文,想把身上的“金首饰”贱卖出去的,什么的。不过,老板娘经过那天晚上的事情之后,都警惕起来了:贪小便宜肯定是要上当的。

  骗术二十六:上面说的骗术,我竟然会都亲身经历过,但都是有惊无险,现在回想起来可能是我的不贪的够镇静才不上当吧。第一次受骗是10年前我刚毕业参加工作的时候,在一次坐摩托车时给一张100元让找钱,他说没零钱,然后旁边有几个卖水果的妇女就很热心的说帮我换,我马上说谢谢,接过她给的零钱数一数,不多不少刚好,但她说:不对,好像给多10元你了,于是她从我手上拿不定过钱数了数,说:没多,不好意思,并将钱退回给我,我由于是看着她数钱的,所以也没有再数一次,当我将零钱给车费时,才惊奇地发现手上的钱少了30元,回头一看那些卖水果的妇女都溜一边去了,我气的大叫,说一定不会放过她的,并作状要打电话叫救兵。一会她可能是害怕我真的有后台,她过来说:小妹妹,你看你的钱掉地上了,要小心点呀!

  骗术二十七:一个骗子不知道从那儿弄到了我们经理的名片,便说他那儿要帮一栋厂房要我经理去宝安跟他面谈。到了宝安,他先是叫他“弟弟”来接我们,接着他“弟弟”把我们带到一个小餐厅里,没多久他打电话给我经理,接着说叫他弟弟听电话,他“弟弟:接过电话后便“喂喂喂……,信号不好……”接着出门,然后一溜烟跑了!!!!我的经理的MOTOV66不见了!!!!!!!!!1

  骗术二十八:因为长着一张娃娃脸,着休闲装时老被骗子瞄上!在八卦二路口,我老是能看到一个厚厚的钱包掉在我跟前,接着会一人很快把它拾起,然后暗示我别张声,等会一快分!不久那个掉钱的便会跑前来问有没有捡到钱,然后就哭着说里头有几万元呢……不光在八卦二路口,在深圳书城旁边的发展银行大厦前面我也碰过好几次,大多时候我都是狠狠地盯一下他们算了;有一次我心情特别好,想帮帮警察叔叔立个功,便装着很贪心的样子,“听他们安排”先把手机关机,然后到一个少人的地方,接着我用另一手机打110,无奈110很难打通,眼见一个巡警骑着摩托路过便大喊……那两个骗子抓了一个,另一个跑了!另一次是我装着很想同他们分钱的样子,接着跑到巡警亭去叫巡警把他们给捉了!

 骗术二十九:有一帮冒充是北大学生来深圳考察的骗子在深圳行骗很久了!他们先是问到深大的路怎么走(以后的话同深大一点联系都没有了),然后说他们是北大学生来深圳考察掉队了……然后说借个电话打一打,(我看了他们拨的区号是山东的)然后电话里头另一骗子会叫你听电话,说谢谢你关照她的学生!然后以老师的口气来表扬你是个好同志……(现在想来那声音同农妇的差不多,还老师呢)最后他说要向你借钱,到时一定会还的。我那时买了一大袋东西,身上只有12块钱。最后他们恶心得要命说10块就10块给他们打的到机场(我看他们一点什么北大的影子都没有就走了)一转身我就给家里打电话那伙人以为我是报警一下子就无影无踪了……后来在东门还遇到他们一次,还是同样的开场白……

  骗术三十:我和我的一个同学都被骗过,在东门买东西,讲好了价,给零钱的时候,她们趁机撕去一个角,专门引诱你拿出百元大钞,结果我上当了,钱给了她们后,她们说那个没有角的钱可以花出去,就要了回去,把100元给了我,我没有细看,回到家才知道是假钱:(骗术三十一:事情经过:9月19日我到合肥出差,晚上8:03分在宾馆房间里接到一个电话,以下是对话内容:当时我问:“找谁?“,对方(骗子)说:“找的就是你“,我问:“你是哪位?“.骗子开始卖关子:“你事情办完吗?你贵人多忘事吧,你猜猜!“,这时候,我想起我有个同学在合肥国税局工作,有八年没有见过面了,我就问:“你是不是在国税局工作的老同学xx?“,骗子马上附和:“是啊,终于想起来吧,这样,要是你不忙,咱们见个面吧!你把手机号告诉我,我把我的手机号打到你的手机上,不用记了“.过了一会儿,骗子又打来电话说:“我现在有些事情,我让我的朋友小刘来接你,我随后就到“.过了十分钟后,所谓的“小刘“打来电话:“现在堵车,你还是自己打的士过来吧,到银河大厦门口见“.我打的到了银河大厦门口等了20分钟后“小刘“出现了,我问:我的同学XX怎么还没到.“小刘“说:“他还要一会才到,我们先到楼上夜总会等他.“骗子“小刘“带我上楼上大厅等候,大厅里非常吵闹,这个时候我的手机响了,骗子打来电话:“你让小刘听个电话“,我把手机给了所谓的小刘,碰巧我的手机没电了,骗子的第一步行动没有成功,但是骗子毕竟是骗子,他又随机应变让我把手机给他去充电,当时我还有点警惕性,一直跟着他,我和他到楼下时他说他的朋友今天没有上班.又回到楼上,其间他出去了一会儿,回来没有多久,我的手机收到一个短信让我把手机交给小刘去充电,这个时候我已经等的没有耐心了,又急着解手,就把手机给他了,我去解手去了出厕所后我刹那间明白了所有,但已经晚了,手机和小刘都消失了.我迅速到楼下共用电话报警,警察30分钟后来了,说了一些没有任何意义的话.让我回去等着.我回到宾馆以后立即提醒其他学员.第二天上午在我手机电话簿中的小王就接到了行骗电话(当然没有得逞).所以我要提醒大家,现在的骗子防不胜防,花样繁多,有些骗术并不高明,但是你总会有想不到的时候,总有失去耐心的时候.我感到庆幸的是没有被抢劫和绑架.永远保持警惕!

  骗术三十二:深圳还有这种骗子,两个人,一个在前,一个在后,在前面的那个一手拿着个黑袋子,里面装的是早已破碎的瓶,然后找个路人,故意撞你一下,手上的黑袋子就掉在地上,可以听到玻璃碎的声音,然后说这是什么贵重的药,要你怎么办.,是赔钱还是到大药店去?????这些家伙在东门和布心经常出现.

  骗术三十三:三年前,我遇到类似“冒充北大学生来深圳考察“的骗子.那天我刚下班,准备去附近的超市买东西,有两个中年男子很着急的样子向我走来,并声称是北京某一公司的员工,这次来深办事,车子出了交通事故,被扣住了,现在身上有没钱,没办法联系公司,叫我帮打电话(而不是叫我给钱他们打电话).我当时也没多心,就跟他们一起到不远的报刊亭打电话.他们拨了一个长途电话,但当时我没注意是哪的,他们跟电话那边的人说了约两分钟,并把电话递给我,说是他们的“老总“要感谢我,我接过电话,只听到一个操着北方口音的男子声音,先是一些感激的话,接着就提要求了,说是他们这边的两个人一天没吃东西,晚上又没地方住,叫我可不可以先借给他们两百块钱,等他们公司那边派人到深圳后再还给我.但当时我身上就没那么多钱,我就跟他说明了,但他又帮我想了办法,说是可以去银行取或是向朋友借.这时我想了想,便开始怀疑,既然是交通事故了,这种情况,求助交警部门应该没什么问题吧.我就跟电话那边的人说,先让我想想办法,又是一堆感激的话,挂了电话,我还是付了几块钱电话费,然后我就跟那两个人说,我刚看到前面有我的同事,你们在这等一下,我去问他有没有钱,我就这样走了......后来,我几位住宝安的朋友也遇到过同类的事.

  骗术三十四:近段时间,在草埔天桥有很多人用扑克牌骗钱,面且有很多人是一伙儿的,每次下班时间从哪儿经过时总会看见他们,没有长驻,不知道有没有上当受骗,要是稍微有点头脑的人都不会上当,因为这种骗术是很古老的了,我几年前在家乡就见过,当是在船上,有很多人上当。其实呀,人只要不贪心,相信不会上当的啦

  骗术三十五:有一帮冒充是北大学生来深圳考察的骗子在深圳行骗很久了!他们先是问到深大的路怎么走(以后的话同深大一点联系都没有了),然后说他们是北大学生来深圳考察掉队了……然后说借个电话打一打,(我看了他们拨的区号是山东的)然后电话里头另一骗子会叫你听电话,说谢谢你关照她的学生!然后以老师的口气来表扬你是个好同志……(现在想来那声音同农妇的差不多,还老师呢).最后他说要向你借钱,到时一定会还的。我那时买了一大袋东西,身上只有12块钱。最后他们恶心得要命说10块就10块给他们打的到机场(我看他们一点什么北大的影子都没有就走了)一转身我就给家里打电话那伙人以为我是报警一下子就无影无踪了……

  后来在东门还遇到他们一次,还是同样的开场白……

  骗术三十六:刚来深圳不久,第一次发工资,去科技园的中国银行取钱,取钱一出来就碰到一开着一辆车的家伙说有DVD(假SONY的)卖,然后故装鬼祟地叫我去他车上看看,他称这DVD是他们公司送给中国银行的,因为公司让他送,总共有十台,他就偷偷拿出了一台,说便宜卖给我,还把收据拿给我看(收据上写的是1600块一台),并把他的工作证及驾驶证给我看,刚说完,他的手机就响了,听他们对话是“他们公司老总”打来的,问他DVD送给中国银行没有,我当时也是发懵,真的信以为真。然后他说现在便宜卖给我就算800块,后来好说歹说我还到400块买了,还说让我买了壬万不要从中国银行门口经过。真得很佩服现在的骗子,这都能想出,不知是不是我太傻了。结果回到家一看,才知上当了,虽然DVD能用,但拆开一看,就知是假的,也不知是哪儿的地下工厂出的。

  骗术三十七:笔者是中兴的一名员工,就是昨天的事情。另外,前天晚上的晚班车到科技园之后,发现在1号楼前面有一个中年男子专门找从1号楼出来的人搭腔。常在大冲、科技园出没的兄弟姐妹们要特别留神了。很恐怖的事情,本来不想说了,为了提醒大家,还是说出来好。昨天中午去科技园北区邮局办事,拎一个公文包,从建行门口走过约二十多米,一穿米黄衣服的男人,三十五六年纪,站在路上抽烟。在与他擦肩而过时,笑着朝我说句了什么,声音很小,根本听不清,我一愣,稍一停顿未理会继续往前走。可怕的事情发生了,走了不到十步,头突然很晕很麻,有点失控,胸部很闷,喉咙象吃了槟榔的感觉,当下太惊,立即想起前几日网上说的迷药事情,摒住呼吸拨脚狂跑,想找到有保安的地方,转了一个弯后跑到维用科技大门保安处大口喘气,过了约十分钟,身体状态才恢复过来。真的好可怕,那种感觉真的是头部又晕又麻,无法自控,任人摆布的感觉。本来想报警,因有事要办也就罢了。提醒大家,外出一定要小心,现在特别时期最好不要与陌生人搭话,特别是从银行出来的时候,一定要看清周围。

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深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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突然的自我 1899

ZT: 中国街头骗术大全

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年关防骗:最全的街头骗术37招大全

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晶晶世界 2544

街头骗术

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小勇专栏 1649

街头骗术38招

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中国街头骗术大全(转)

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