腾讯,你能不能厚道点!(转)

腾讯近期对部分QQ账号实施冻结,并要求用户重新激活。官方称此举旨在打击非法活动,但许多无辜用户也被波及,引发广泛争议。
        今天QQ登录不上去,说需要激活。我靠腾讯,转载一篇硅谷动力的文章!以后要习惯于用MSN了~!
在三月十七日,腾讯发布了一个公告,大概的内容就是由于某些QQ注册用户在使用过程中发生和存在着“不安全”因素,例如涉黑、涉黄和涉嫌欺诈等,所以腾讯将对存在这些嫌疑的QQ号进行技术限制,说白了就是暂停你的使用权,等你激活后方可使用。

  从腾讯的公告上看起来一切很美,毕竟是打着维护网络及QQ安全的大旗对“不安全因素”进行限制和封堵,扯着保护亿万QQ用户正当权益的旗号对那搓儿“不法分子”进行监控,而且看起来腾讯这次又是在玩儿真的,于是引来一片关注。然而事情的发展真的如你所愿吗?终于在今天腾讯的这一激活机制 启动了,不过结果并不妙,因为很多“QQ良民”的号也给“误杀”了!没办法,只能去腾讯的激活主页激活。

  事情就这么简单的一个过程,而且腾讯这次又拿出了为了亿万注册用户的权益着想的旗号,而且依据依然是(以下为公告原文)“为了保障QQ用户的利益,配合中央 宣传部......文化部等八部门查处利用网络发布经营信息、私自架设服务器、外挂软件程序等等的专项行动,腾讯公司将进一步 打击恶意挂机网站、钓鱼网站、利用广告机(即群发器)群发广告等非法行为。”

  于公于私都本应该为腾讯这次的举动叫好,毕竟QQ的烦人害人信息太多了,但当你了解了这个“禁限”和激活再用的过程,相信你会觉得腾讯只不过又玩了次文字和程序游戏,因为这种作秀的措施看起来更像是腾讯某种商业行为出台前的预演。

  首先来说,腾讯的这个对“不良QQ”的冻结机制并不能改变和禁止任何现状,不管利用QQ发送病毒程序、广告、 黄色信息和欺诈短信的,还是使用QQ牟取其他非法利益的,因为这个冻结机制只不过是暂时限制一下,随后可以很容易的通过“激活”换回QQ的使用权,所以说这种限制不会从根本上得到那些冠冕堂皇的效果。不过 客观地说,这反而会让一些人把一些违法和扰人的东西做的更加隐蔽,从这一点上看,不知道腾讯到底是在帮谁。

   就现实而言,通过QQ发布的各种非法与垃圾信息并没有减少,而是一天多似一天。相对的腾讯也曾经出台过数个自主的控管措施,如群主实名制等,但到今天大家不难发现反而是“越管越乱”、“越管越法”和越发手段越高明,这说明了什么?只能说明腾讯在追求利益至上的信念指引下,可以玩转任何东西,哪怕是不惜牺牲自己的信誉。

  回到这次的QQ激活事件上,我们不难发现腾讯的标准依然是模糊的,因为这两天冻结的QQ是不分好坏,只要是小企鹅随手划拉上的都冻结了,当然提示结果一样的,那就是“您的号码可能存在不安全因素”,怎么不安全了?没说!这个理由非常可笑和讽刺,什么叫“可能存在不安全因素”?按照小企鹅的禁限理由,这些QQ号码应该都是“违规”“违法”的,怎么最终变成“不安全了”?再者,如此“不安全”的QQ,通过找回激活就变的安全了?可笑!

  面对这种眉毛胡子一把抓且不分好坏统统封杀的做法,腾讯的权力是不是太大了?作为用户方来说,尤其是对那些规矩使用QQ的人们来说,腾讯的这种做法是不是一种侵权呢?既然我和你签订了使用协议,不违规也不违法的情形下也遭你禁限,造成的损失谁来补?毕竟连一句道歉都没有!

  腾讯,什么时候才能真的尊重你的亿万用户?才能不再因为你的商业尝试而让我们承担错误的代价?太多人原谅了你的霸道和贪财,难道以后你要霸道到登陆也要先跟你打个电话或者发个短信,讨个激活码儿过来再用吗?厚道点吧!腾讯

转载于:https://www.cnblogs.com/JeffChen/archive/2006/04/27/386996.html

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与换,包括处理缺失值、识别异常、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除
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