铁道部回应“内部刷票”事件

针对春运期间购票压力大的情况,北京站采取了特殊措施来缓解压力并进行有效分流。站方表示,虽然允许刷票,但所有车票最终都会售予乘客,并且采取了监控等措施确保公平性。

 

票时有监控

记者:铁路上的规定是否允许刷票后再售票?

王艳(北京铁路局新闻科科长):车站和代售网点都不允许刷票,但由于春运,北京站购票压力大,所以临时采取这种措施。

记者:北京站一天会刷出多少张临客票?

徐瑞(北京站副书记):这没有一个固定数量,他们是根据近期出行规律调整。

记者:站方如何保证不会有人从中扣票?

徐瑞:首先,出票地方都有监控设施,出票后拿往临客售卖窗口时,要由站长或值班主任跟随看管。在临客售卖窗口,售票员不能随身带有现金和手机。

记者:这样做是否对代售网点排队购票的人不公平?

徐瑞:不存在不公平,所有的车票都是出售给了买票乘客。而且站方所刷出的车票,都是很少一部分,只是为缓解购票压力,进行有效分流。绝大部分的票仍在网上,不会影响到其他代售网点的其他购票者。 


这样的解释相信只有说的人自己相信,

1)”所有的车票都是出售给了买票乘客“,我相信绝大多数的票,最终都是卖给了买票的乘客。即使是经过的中间环节

2)“临时采取这种措施”那么大的火车站,只用个“临时”很难说的通。“临时措施"多了,就显得太没有章程了吧,说这是个应急措施,或按着应急预案来的,也好些。

3)”有效分流“,如果把票都放出来,还用分吗?

个人防护装备实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:个人防护装备实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:4524张图片 • 训练集:4524张图片 • 分类类别: 手套(Gloves) 头盔(Helmet) 未戴手套(No-Gloves) 未戴头盔(No-Helmet) 未穿鞋(No-Shoes) 未穿背心(No-Vest) 鞋子(Shoes) 背心(Vest) • 手套(Gloves) • 头盔(Helmet) • 未戴手套(No-Gloves) • 未戴头盔(No-Helmet) • 未穿鞋(No-Shoes) • 未穿背心(No-Vest) • 鞋子(Shoes) • 背心(Vest) • 标注格式:YOLO格式,适用于实例分割任务,包含边界框或多边形坐标。 • 数据格式:图片数据,来源于监控或相关场景。 二、适用场景 • 工业安全监控系统开发:用于自动检测工人是否佩戴必要的个人防护装备,提升工作场所安全性,减少工伤风险。 • 智能安防应用:集成到监控系统中,实时分析视频流,识别PPE穿戴状态,辅助安全预警。 • 合规性自动化检查:在建筑、制造等行业,自动检查个人防护装备穿戴合规性,支持企业安全审计。 • 计算机视觉研究:支持实例分割、目标检测等算法在安全领域的创新研究,促进AI模型优化。 三、数据集优势 • 类别全面:覆盖8种常见个人防护装备及其缺失状态,提供丰富的检测场景,确保模型能处理各种实际情况。 • 标注精准:采用YOLO格式,每个实例都经过精细标注,边界框或多边形坐标准确,提升模型训练质量。 • 真实场景数据:数据来源于实际环境,增强模型在真实世界中的泛化能力和实用性。 • 兼容性强:YOLO格式便于与主流深度学习框架(如YOLO、PyTorch等)集成,支持快速部署和实验。
锈蚀实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:锈蚀实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:4138张图片 验证集:211张图片 测试集:110张图片 总计:4459张图片 • 训练集:4138张图片 • 验证集:211张图片 • 测试集:110张图片 • 总计:4459张图片 • 分类类别: Rust(锈蚀):金属表面因氧化而产生的腐蚀现象。 Corrosion(腐蚀):材料因环境因素导致的劣化过程。 • Rust(锈蚀):金属表面因氧化而产生的腐蚀现象。 • Corrosion(腐蚀):材料因环境因素导致的劣化过程。 • 标注格式:YOLO格式,提供实例分割标注,适用于锈蚀区域的精确分割。 • 数据格式:JPEG图片数据,来源于实际应用场景。 二、适用场景 • 工业视觉检测系统开发:用于构建能够自动识别和分割金属表面锈蚀的AI模型,提升检测效率和准确性。 • 基础设施维护与风险评估:在建筑、能源、运输等领域,评估结构锈蚀损坏,辅助预防性维护决策。 • 制造业质量控制:集成到生产流程中,实时检测产品表面腐蚀缺陷,确保产品质量。 • 学术研究与创新:支持计算机视觉与材料科学交叉领域的研究,促进锈蚀检测技术的进步。 三、数据集优势 • 精确实例分割标注:每个标注均提供多边形边界,确保锈蚀区域定位准确,适用于细节分析和模型训练。 • 类别针对性强:专注于锈蚀和腐蚀检测,数据内容高度相关,减少无关噪声,提升模型专注度。 • 充足的数据规模:拥有数千张训练图片,为深度学习模型提供充分样本,支持稳健性能。 • 兼容性与易用性:YOLO标注格式兼容主流深度学习框架,如YOLO、Detectron2等,便于快速集成和部署。
### 关于刷票脚本的合法性和技术实现 创建或使用刷票脚本涉及法律和技术两个层面的问题。以下是关于这一主题的技术分析以及需要注意的关键事项。 #### 技术原理概述 刷票行为可以通过多种方式进行实施,主要包括代刷和真人刷两种形式[^1]。其中,代刷主要依赖自动化程序完成操作,其核心在于模拟人类用户的交互过程并利用漏洞重复调用特定接口。例如,在某些系统中,如果签到或投接口缺乏有效的频率控制机制,则可能被用于无限次触发从而达到刷分或刷票的目的[^3]。 对于开发者而言,构建此类功能通常需要掌握以下几个方面的技能: - **HTTP请求管理** 使用编程语言发送自定义 HTTP 请求至目标服务器端点。Python 是一种常用的选择因为它拥有丰富的库支持如 `requests` 和 `aiohttp` 来简化网络通信流程。 - **数据解析与处理** 需要能够抓取网页上的动态加载内容并通过正则表达式或其他工具提取所需参数值以便后续提交表单时填充必要字段。 - **验证码绕过策略** 当遇到图形验证环节时可考虑采用 OCR 技术识别图片中的文字信息进而自动填写答案;不过这种方法成功率取决于具体场景下的复杂程度。 下面展示了一个简单的 Python 脚本来演示如何向远程 API 发起 POST 请求: ```python import requests url = 'https://example.com/api/vote' headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64)', } data = {'candidate_id': 'A', 'token': ''} response = requests.post(url, headers=headers, data=data) if response.status_code == 200: print('Vote successful.') else: print(f'Failed with status code {response.status_code}.') ``` 请注意以上代码仅为教学用途,请勿将其应用于任何非法活动之中! --- #### 合法性考量 尽管从纯技术角度看开发上述类型的脚本并不困难,但在实际应用过程中必须严格遵守当地法律法规及相关平台的服务条款。未经授权擅自修改他人系统的正常运行状态属于违法行为,并可能导致严重的民事甚至刑事责任追究。因此强烈建议仅限于个人学习研究范围内探索相关知识点而不应尝试部署上线投入使用环境当中去危害公共利益和社会秩序稳定发展大局观照下审慎行事尤为重要[^2]。 ---
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