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  • 如何看有没有p图
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    2020-08-27 17:25:59

    说到P图,大家应该不会陌生吧,敢问电脑或者手机前的你,从来没有给自己照片P过的能有几个人?不过,今天,我们要聊的不是P照片,而是P收入图。不仅是我,相信很多人,被割韭菜的原因多半都是被人家晒的各种惊人的收益图给骗了吧。

    我曾见过一个做项目的,翻他朋友圈,做项目时间不到三个月,但是却每天坚持晒收益,每天都是上千块,项目具体是什么也不告诉你,也没有项目相关资料,反正就是鼓吹这个项目多好多好,收益截图为证。发私信给他,说想了解下项目具体详情,人家又支支吾吾遮遮掩掩,说是怕有人套项目,所以只能付款后,才能获得项目相关资料。

    滚你的,本人童话也是做过项目的人,也卖过项目收过学员,再神秘的项目也没有他说的这么夸张,技术和核心部分不告知还情理之中,项目连个名字都没有,只字不能提,这种百分百就是割韭菜的。

    我也经常逛知乎,自己也做知乎,让我纳闷的是,有的人在朋友圈吹牛说自己在知乎回答了一个问题就火了,还晒出关注人数截图,一夜之间涨粉好几千。有人做公众号不到半年,几十万的粉丝,瞬间觉得人家好厉害。我自己之前做知乎,十篇精心编写的文章也就涨了500个粉丝,倒霉的是最后还给封号了。现在又重新买了号从零开始经营。公众号做到半年的时候,也才1万个粉丝左右。

    世界上怎么会有如此厉害的人半年涨粉几十万。当然,这些都只是截图,我并没有看到人家的真实后台。所以,答案无外乎两种,一种就是人家能力确实太强了,我们能力太弱了。第二种可能就是,P图,P收益图,涨粉图,评论数,关注数,什么P图软件这么厉害?做了这么多年网赚,我还真没有发现有这么厉害的软件。直到某天看到一篇文章,瞬间颠覆我的认知。其实早在微商时代,各种微商年收入百万千万的假图就数不胜数。无数小白因此而上当。

    前段时间,我们其中一个学员也反应说在某乎被割了韭菜,在上面看到一篇文章,说是教大家如何快速精准引流,顺势加了对方微信,看到他的朋友圈也甚是热闹,各种截图诱惑。这位学员最终没有经得住诱惑,果断交了2000块过去,想跟对方学引流。结果钱交了,人家的回答就是让他去知乎写回答,再后面学员经常提问,对方就爱答不理,时常假装不在线了。

    学员把对方的知乎号和公众号都推给了我,让我帮忙看看,我想说,钱都被骗了,你才想起来我的存在。公众号文章最新的一篇来自两天前,阅读量60多点,历史文章阅读量也差不读三四十,五六十左右。按照这个阅读量,我猜他公众号粉丝顶多200个人,不会超过500人。这样的人,教引流?自己会不会引流都还有待考证吧!

    引流向来没有什么捷径可走,网上的引流课程一搜一大把,无外乎就是小红书,知乎,闲鱼,贴吧,自媒体,短视频这些渠道等等。哪个渠道不是要深根细作才会有效果的?还用得着专门花费2000元专门找人教引流?我真是服了这位学员。

    微商时代就被曝出他们靠P图收割了不少人。这么多年过去了,相信随着大量的新闻和事件曝光,大家已经对这种骗术多少有点免疫力了。谁知,还是没太大长进。当然,骗子们的P图技术也是越来越牛逼,韭菜的智商远远跟不上技术的更新迭代。

    亲爱的粉丝宝宝们,是不是真的想做个白日梦?真的想一夜暴富?别急,我教你啊!包你两分钟内资产远超马云。成为全球首富,成为行业大V,拥有千万粉丝,只要你敢想,我就敢帮你实现。无非就是一行代码的事情。代码在这:document.body.contentEditable=‘true’;

    两种骚操作方法:

    1、打开要修改的页面后,在浏览器中访问上面的代码,页面即可变为可视编辑状态,直接修改数字,即可!

    2、F12大法:

    右击想要修改的地方,单击→审查元素/检查,在弹出的审查框,直接改数字,回车即可生效。

    其中第二种方法更简单易懂,我马上给大家演示一个案例。刚才随手在知乎上打开了一个作者的主页,大家可以看到他的关注者显示是210个人,接下来我给他改成关注者5000人,大家仔细看,学会马上自己就可以照着操作一遍,一辈子都不会忘。能不能一夜暴富,一夜成为行业大V,关键在此一招,一招即可定乾坤。

    查看视频

    似乎还有工具可以做到一键修改,手机端就不用说了,各种app小程序,想怎么改就怎么改,高级一点的,拿个PS想怎么P就怎么P。没有他们做不到的,只有我们想不到的。

    所以,不要相信什么鬼截图,很多事情都需要自己去亲自验证一下,怎么验证,和对方聊几句天,都能掂量出他有几斤几两,那些故作神秘,摆姿态,装清高的,就算了,别浪费自己的精力。因为不是他不肯讲,而是他自己肚子里根本没东西,拿什么跟你讲呢?

    现在的人,很喜欢装,随便就给自己挂个牛逼哄哄的头衔,什么某某机构创始人,百万项目操盘手,吹起牛来一点也不脸红,但这样的事要搁我身上,我感觉我自己会被自己恶心死。还是韭菜太多了,韭菜们都不长记性,没有韭菜们的学费,他们靠什么去年入百万?

    文章最后,给大家找到一个很好用的微信对话聊天生成器(小程序),免费的,需要的可以找我领取!

    作者:虚拟资源创业军团【工号同上】

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  • 检验图片有没有P

    千次阅读 2021-01-11 21:19:58
    例如用手机拍摄的照片,Exif 就会携带快门、光圈、手机型号等信息,而用 PS 处理过的图片,也会带 Photoshop 的软件信息。因此,我们可以通过 Exif 信息,来判别某张图片是否是未经篡改的原。 最简单的方法,...

    方法一:通过 Exif 等图片信息鉴别

    通常来说,图片生成时是会带有 Exif 等图片信息的。例如用手机拍摄的照片,Exif 就会携带有快门、光圈、手机型号等信息,而用 PS 处理过的图片,也会带有 Photoshop 的软件信息。因此,我们可以通过 Exif 信息,来判别某张图片是否是未经篡改的原图。

    最简单的方法,自然就是直接看文件头了。例如一张图片是在 PS 中修改过、然后保存的,那么用记事本开启这张图片,就可以在它的文件头中,找到 “Photoshop”的字样,如下图所示。

    ▲ 用记事本打开图片文件,有 “Photoshop”字样,说明这是一张用 PS 保存的图片

    能修改图片的软件不止 PS,如果是用其他软件来修改,我们还可以通过第三方软件来鉴别其 Exif,例如下面的这款 “JPEGsnoop”。

    JPEGsnoop:https://www.impulseadventure.com/photo/jpeg-snoop.html

    JPEGsnoop 是一款绿色软件,下载后直接运行即可。它是英文的,不过其使用起来没什么门槛。例如我们要鉴定一张图片是否被修改过,可以直接将图片拖移到它的界面当中,JPEGsnoop 就会对图片的 Exif 等信息进行分析。JPEGsnoop 呈现的分析非常多,但我们只需要关注最下面的 “ASSEMSSMENT”一项,例如下图。

    ▲ 鉴别出该图经过处理

    根据 JPEGsnoop 给出的信息,这张图片是经过处理或者编辑的,也就是说它不是原图。

    再看这张图,JPEGsnoop 判断它就是原图,没有经过任何 PS,可以确信为真了。

    ▲ 鉴别出这是原始图片

    方法二:通过图片内容鉴别

    通过 Exif 鉴别图片是否是原图,的确是行之有效的,但这种方法也有其局限,那就是它只能鉴定图片是否是原图,而不能鉴定图片内容是否保真。例如用 QQ、微信发送的图片,会被压缩过,图片内容没有被修改,但通过 Exif 鉴别,这仍属于处理过的图片,如此一来就显得意义不大了。

    如果你想要鉴别图片内容是否被修改,那么直接鉴别图片的内容是更靠谱的方法。问题来了,这属于技术活,往往需要人工细细甄别,有没有更加傻瓜智能的方法?还真有,例如 Forensically 这个网站,其中很多功能,都非常方便且实用,可以帮你快速鉴定图片有没有被 P 过。

    Forensically clone Detection:https://29a.ch/photo-forensics/

    首先来说说其中的 “Clone Detection”功能。顾名思义,这可以检测图片是否存在克隆现象。通常来说,修改图片时,例如去除水印、杂物等等,都会用到 PS 中的像素克隆工具,Forensically 的检测原理就在于识别图片中重复的像素,来判断这张图片有没有被像素克隆工具修改过,下图就是 Forensically 默认提供的样张。

    ▲ 这些红线连起来的区域,像素是一模一样的,证明经过 PS 克隆工具的涂抹

    在 Forensically 的鉴别结果中,白斑代表一模一样的像素,红线代表相同像素的平移路径。可以看到,途中有大面积相邻像素都是一模一样的,这就是经过克隆的痕迹,这无疑就是一张 PS 过的图片。

    再来看一张正常的照片。

    ▲ 没 P 过的图,没有集中分布的相似像素

    这张照片是没有经过 PS 的,在 Forensically 中尽管也鉴别出了一模一样的像素,但分布面积小且零散,因此可以认为这张图片没有被克隆工具修改过。

    Forensically 的 Clone Detection 只适用于使用克隆工具修改的照片,对于其他 P 图情况,我们可以使用 Forensically 的其他工具鉴别。

    例如,Forensically 的 “Error Level Analysis”功能,可以突出显示某些肉眼看上去差不多、但从计算机角度来看非常突兀的像素。例如这张示例图中的飞碟,就很显眼了,这明显就是 P 上去的。

    ▲ 经过一定算法处理,发现某一块像素的特征和周围的明显不同,这显然是 P 上去的图像

    再来看看原始拍摄未经处理的照片,可见计算机认为像素特征是均匀的,没有突兀的像素群。

    ▲ 未 P 过的图像,算法处理后的像素特征是相似的

    当然,Forensically 也是存在局限的,它的原理决定它只能适用于鉴定拍摄的照片(还不能有太多过曝之类造成的 “死像素”),对于截图或者 CG 这样的人造图像不那么适用。但无论如何,如果你想要鉴别某张照片有没有被 P 过,Forensically 仍是非常不错的辅助工具。

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  • 对于网络中各种唯美的自拍照,很多网友可能会怀疑是PS过的,那么我们有没有办法了解这些图片是否PS过呢?其实方法还是的,以下小编为大家介绍两种简单查看照片没被PS过的方法,感兴趣的朋友,不妨了解一下吧。...

    对于网络中各种唯美的自拍照,很多网友可能会怀疑是PS过的,那么我们有没有办法了解这些图片是否PS过呢?其实方法还是有的,以下小编为大家介绍两种简单查看照片有没被PS过的方法,感兴趣的朋友,不妨了解一下吧。

    方法一、查看图片属性

    首先我们将网上看到的一些想要查看的照片图片保存到电脑桌面上,然后在图片上点击鼠标右键,然后选择属性,在图片属性中,我们切换到详细信息选项卡,查看图片程序名称一栏是否为PS程序,如下图可以看出,这张图片明显是经过PS处理的。

    431fac338622c1f9cae85d6223f1921f.png

    图片属性上看图片有没有PS

    方法二、使用记事本打开图片

    对于一些专业的PS或者美图软件而言,往往在图片红会包含了相关信息,具体方法为,在图片上点击鼠标右键,然后选择打开方式,在打开方式中,选择记事本方式打开,如果找不到记事本方式,也可以先将图片名称后缀的.jpg改成.txt即可,之后就可以使用记事本打开了,打开后,我们会发现全是乱码,但从这些乱码中,我们也可以查看到一些有价值的信息,如下图所示:

    0263511d26f81edaf3636d712d9b7fd4.png

    记事本方式打开图片查看图片有没PS过方法

    方法三、放大图片看细节

    借助PS或者画图软件,将图片放大300%或者500%,查看图片细节,如果图片有PS,再放大很多倍后,一些过度的地方会发现并不是过度的特别好。

    通过来说,通过以上几种方法也可以查看出多数图片有没有被PS过,但这些方法并不是适合所有照片,比如作者处理图片了,删除了图片个人属性,那么就无法通过以上方法判断了,总之大家不烦结合图片本身、细节、以及放大等方式综合查看。

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  • 终于人把 p 值讲明白了!

    千次阅读 2021-09-11 00:30:32
    导读:p值(P value)就是当原假设为真时,比所得到的样本观察结果更极端的结果出现的概率,是用来判定假设检验结果的一个参数。p值是根据实际统计量计算出的显著性水平。本文带你了解p值和对...

    导读:p值(P value)就是当原假设为真时,比所得到的样本观察结果更极端的结果出现的概率,是用来判定假设检验结果的一个参数。p值是根据实际统计量计算出的显著性水平。本文带你了解p值和对p值的常见误解。

    作者:罗恩·科哈维(Ron Kohavi)、黛安·唐(Diane Tang)、许亚(Ya Xu)

    来源:大数据DT(ID:hzdashuju)

    01 假设检验:确立统计显著性

    在对照实验中,实验组有一组样本,每个对照组各有一组样本。如果零假设是来自实验组的样本和来自对照组的均值相同,我们会定量测试两组样本的差异的可能性大小。

    如果可能性非常小,则我们拒绝零假设,并宣称差异是统计显著的。确切地说,有了实验组样本和对照组样本的人均营收的估计值,我们可以计算估计值的差异的p值,即在零假设为真的情况下观测到这种差值或更极端的差值的概率。

    如果p值足够小,则我们拒绝零假设,并得出实验有效应(或者说结果统计上显著)的结论。但是多小是足够小呢? 

    科学的标准是使用小于0.05的p值,也就是说,如果事实上是没有效应的,那么100次里我们有95次能正确地推断出没有效应。另一种检验样本差异是否统计显著的方法是看置信区间有没有包含零值。95%置信区间是一个可以在95%的时间里覆盖真实差异值的区间。

    对于较大的样本量,这个区间通常以观测到的实验组和对照组差值为中心点,向两边各扩展1.96倍于标准差的宽度。图2.3展示了p值和置信区间这两种方法的等价性。 

    ▲图2.3 上图:用p值评定观测到的差值是否统计显著。如果p值小于0.05,则认为是统计显著的。下图:用95%置信区间Δ-1.96σ,Δ+1.96σ评定统计显著性的等价方法。如果零值落在置信区间之外,则认为是统计显著的

    统计功效(statistical power)是如果变体之间有真实差异,检测出有意义的差值的概率(统计上指当真实有差异时拒绝零假设的概率)。

    从实践的角度来说,你想要实验有足够大的功效,从而能够以高概率得出实验是否导致了比你所在意的变化更大的变化的结论。通常情况下,样本量越大,统计功效就越大。实验设计的惯常做法是选择80%~90%的统计功效。

    虽然“统计显著性”衡量了当零假设为真时,基于偶然性得到你的观察值或更极端观察值的可能性有多大,但不是所有统计显著的结果都有实际意义。

    以人均营收为例,多大的差异从业务角度来说是紧要的?换句话说,什么样的变化是实际显著的(practically significant)?构建这一实质性的边界很重要,它可以帮助理解一个差异是否值得花费相应改动所需的成本。

    如果你的网站像谷歌和必应那样有数十亿美金的营收,那么0.2%的变化是实际显著的。作为对比,一个初创公司可能认为2%的增长都太小了,因为他们追求的是10%或更大的增长。对于我们的例子,从业务角度来看,人均营收提高1%及以上是重要的或者说是实际显著的。 

    02 曲解统计结果

    我们现在来介绍一些解读对照实验的数据时常见的错误。

    1. 统计功效不足

    零假设显著性检验(Null Hypothesis Significance Testing, NHST)框架通常假定对照组和实验组之间的指标没有差异(零假设),如果数据能提供有力的反对证据,则拒绝该假设。

    一个常见的错误是,仅仅由于指标不是统计显著的,就假设没有实验效应。而真实的情况很可能是因为实验的统计功效不足以检测到我们看到的效应量,也就是实验没有足够的用户。

    例如,对GoodUI.org的115个A/B测试进行的评估表明,大多数实验的统计功效不足。这就是为什么说重要的是要定义多大的变化是实际显著的,并确保有足够的功效来检测该大小或更小的变化。

    如果实验仅影响总体的一小部分,那么仅分析受影响的子集就很重要。即使对一小部分用户而言是巨大的影响,也可能在分析总体时被稀释并且无法被检测到。

    2. 曲解p值

    p值经常被曲解。最常见的错误解释是基于单个实验中的数据,认为p值代表对照组和实验组的指标平均值相同的概率。

    p值是当假定零假设为真时,得到的结果与观测到的结果相同或更极端的概率。零假设的条件至关重要。

    以下是“A Dirty Dozen: Twelve P-Value Misconceptions”中的一些不正确的陈述和解释:

    1)如果p值=0.05,则零假设只有5%的机会为真。

    p值是基于零假设为真的前提来计算的。

    2)不显著的差异(例如,p值>0.05)意味着实验组和对照组之间没有差异。

    此时观察到的结果与零假设的实验效应为零相符,但同时也和其他数值的实验效应相符。当展示一个典型的对照实验的置信区间时,我们发现该区间包含零。但这并不意味着置信区间中的零比其他值更有可能出现。实验很可能没有足够的统计功效。

    3)p值=0.05表示在零假设下,我们观察到的数据仅有5%的时间出现。

    通过上面的p值的定义,我们知道这是不正确的。该p值(=0.05)包括了出现跟观察到的值一样以及更极端的情况。

    4)p值=0.05表示如果拒绝零假设,则假阳性的可能性仅为5%。

    这和第一个例子很像,但是更不容易看到其错误性。下面这个例子可能会有所帮助:假设你正在尝试通过在铅上施加热和压力并浇注药剂来将铅转化为金。

    你测量所得混合物的“黄金”量,这是一个有很多干扰的测量。由于我们知道化学处理无法将铅的原子序数从82变为79,任何对零假设(也就是不变)的否定都是错误的,因此任何情况下拒绝零假设都是假阳性,而与p值无关。

    要计算假阳率,即在p值<0.05且零假设为真的情况(请注意,这两个条件是同时发生的,而不是以零假设是真的为前提)下,我们可以使用贝叶斯定理并需要知道先验概率。

    即使是前面常见的假定零假设为真的p值的定义,也没有明确地阐述其他的假设,比如如何收集数据(例如随机采样)以及统计检验做出什么假设。如果进行了中间层次的分析而影响了选择哪种分析来呈现,或者由于p值较小而选择呈现p值,那么显然会违反这些假设。

    3. 窥探p值

    运行线上对照实验时,你可以连续监控p值。事实上,商业产品Optimizely的早期版本曾鼓励这样做。这样的多重假设检验会导致宣称的统计显著的结果有重大的偏差(5到10倍)。这里有两种选择:

    1)按照Johari et al. (2017)的建议,使用始终有效的p值的序贯检验,或贝叶斯检验框架。

    2)使用预设的实验时长(例如一周)来确定统计显著性。

    Optimizely根据第一种方法实施了一个解决方案,而谷歌、领英和微软的实验平台则选择使用第二种方法。

    4. 多重假设检验

    以下故事来自有趣的书What is a p-value anyway?

    • 统计专家:噢,你已经计算好了p值?

    • 外科医生:是的,我用了多类别逻辑回归。

    • 统计专家:真的?你怎么想到的?

    • 外科医生:我在统计软件的下拉菜单中尝试了每种分析,而该分析给出的p值最小。

    多重比较问题是上述窥探问题的一个概括。当存在多个假设检验且选择了最低的p值时,我们对p值和效应大小的估算可能会出现偏差。这体现在以下几个方面:

    1. 查看多个指标。

    2. 查看跨时间的p值(如上所述的窥探)。

    3. 查看受众细分群(例如,国家/地区,浏览器类型,重度/轻度使用,新/老用户)。

    4. 查看实验的多次迭代。例如,如果实验确实没有任何影响(A/A实验),则运行20次可能会出现一个小于0.05的p值。

    错误发现率是处理多重检验的关键概念。

    03 置信区间

    宽泛地说,置信区间可以量化实验效应的不确定程度。置信水平表示置信区间应包含真正的实验效应的频率。p值和置信区间之间存在对偶性。对于对照实验中常用的零差异零假设,实验效应的95%置信区间不包含零意味着p值<0.05。

    一个常见的错误是单独查看对照组和实验组的置信区间,并假设如果它们重叠,则实验效应在统计学上没有差异。这是不正确的,如Statistical Rules of Thumb中所示,它们的置信区间可以重叠多达29%,但差异是统计显著的。然而,反过来却是对的:如果95%的置信区间不重叠,则实验效应是统计显著的,此时的p值<0.05。

    关于置信区间的另一个常见曲解是认为所呈现的95%置信区间有95%的机会包含真正的实验效应。对于特定的置信区间,真正的实验效应要么100%在里面,要么0%在里面。95%是指由许多研究计算出的95%置信区间有多高频率包含一次真正的实验效应。

    以上。

    ●Graveyard分析模型是真的牛X!●品牌知名度分析实例
    
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  • CPU电源管理(P-state)

    千次阅读 2020-10-15 10:26:15
    对应到下任务管理器,可以看到CPU的performance在不断变化,负载需要CPU参与时,则不断调整p-state来满足应用程序需求,而随需求下降,p-state也随之降低。 说到最后,cpu frequency,p-state、c-state,一切...
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空空如也

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如何看有没有p图