天津西青电信网络诈骗
天津西青电信网络诈骗
近年来，随着互联网的迅猛发展，电信网络诈骗已成为社会和个人安全的重大威胁之一。天津西青地区也不幸成为电信网络诈骗的高发地之一。电信网络诈骗，简称网络诈骗，是指利用互联网技术手段进行的欺诈行为，犯罪分子通过虚假信息或技术手段获取他人的财产，给社会和个人带来了巨大的经济损失和精神困扰。
诈骗手法
网络诈骗的手法千变万化，不断更新。以下是一些常见的诈骗手法：
- 短信诈骗：犯罪分子冒充银行、快递公司等发送虚假短信，利用受害人的信任诱导其点击链接、泄露个人信息或转账。
- 电话诈骗：犯罪分子冒充公检法机关、银行工作人员等通过电话谎称受害人存在涉罪行为或账户异常，引导受害人提供银行卡信息、密码，骗取钱财。
- 网络购物诈骗：犯罪分子冒用他人身份进行网上购物，收到货物后以各种理由拒不支付款项。
- 假冒投资理财：犯罪分子冒充投资公司、理财平台发布虚假广告，承诺高额回报诱骗受害人投资。
案例分析
以下是发生在天津西青地区的电信网络诈骗案例：
- 案例一：李某收到一条短信，称其银行卡涉嫌洗钱，需要核实信息。李某点击链接，被诱导输入银行卡号、密码等信息，随后账户被盗刷，损失惨重。
- 案例二：王某接到一通电话，对方自称是公安机关工作人员，称王某涉嫌诈骗。王某被恐吓要求提供银行卡信息，不幸落入诈骗陷阱，银行账户被清空。
- 案例三：张某在网络上购买了一部手机，但付款后却未收到货物。与卖家联系时发现对方已经消失，张某因此遭受经济损失。
- 案例四：刘某通过投资理财平台，被承诺高回报率。然而，当刘某想要退出投资时，平台方以各种理由拒绝支付本金和利息。
防范措施
要有效应对电信网络诈骗，我们需要采取一系列的防范措施：
- 保持警惕：加强自我保护意识，提高警觉，不轻易相信陌生人发来的信息或电话。
- 谨慎点击链接：对于不明来源的链接，不随意点击，以免陷入诈骗陷阱。
- 不轻易泄露个人信息：特别是银行卡号、密码等敏感信息，不向他人提供，以防不法分子利用。
- 通过官方渠道核实信息：如收到银行、公检法机关的短信或电话，应通过官方电话等渠道进行核实，避免上当受骗。
- 选择可信交易平台：在网上购物、投资理财等活动中，选择知名、信誉良好的平台，避免陷入虚假交易。
预防为主，打击为辅
对于电信网络诈骗，我们既要加大打击力度，加强执法力量和技术手段的研发应用，加强跨部门、跨地区协同合作，加强国际合作，打击犯罪分子的行动，同时也要强化预防措施。只有将预防措施落到实处，提高公众的防范意识，才能形成全社会共同参与的抵御网络诈骗的防线。
总的来说，天津西青地区的电信网络诈骗形势严峻，我们每个人都要增强防范意识，学会辨别诈骗手法，警惕诈骗风险。只有通过全社会共同努力，才能够有效防范和打击电信网络诈骗，维护社会和个人的安全。
天津事业单位面试题型是每个应聘者关心的话题。事业单位面试题型在一定程度上决定着应聘者是否能够顺利通过面试，获得心仪的工作。因此，熟悉天津事业单位面试题型对于应聘者来说至关重要。
首先，天津事业单位面试题型主要包括笔试和面试两个环节。笔试是对应聘者综合能力的考察，而面试则是对应聘者个人素质和专业能力的考察。笔试通常包括选择题、填空题、简答题等多种题型，考查应聘者的基本知识和应用能力。而面试则包括个人陈述、专业问题、综合素质等多个方面，考查应聘者的沟通能力、表达能力和综合素质。
在天津事业单位面试中，选择题是常见的笔试题型。选择题主要通过给出多个选项，要求应聘者选择正确答案。该题型运用广泛，考察应聘者对基本知识的掌握和运用能力。
举例来说，一道常见的选择题是：在中国古代四大发明中，哪一个是指南针？
应聘者需要从选项中选择出正确答案，即选项2。
填空题是天津事业单位面试中另一常见的笔试题型。填空题要求应聘者根据题干的意思，在给出的空格内填写正确的答案。
例如，一个填空题的题目可能是：中华人民共和国的首都是＿＿＿。
应聘者需要填写正确的答案，即北京。
天津事业单位面试中的简答题要求应聘者回答一些非常规问题。这类题目旨在了解应聘者的思维方式、逻辑推理能力和综合应用能力。
例如，一道可能出现的简答题是：请简要介绍一下您的主要工作经验和成就。
应聘者需要简洁明了地回答这个问题，突出自己的工作经验和成就。
在天津事业单位面试中，个人陈述是面试过程中的重要环节。个人陈述是应聘者向面试官介绍自己的机会，可以展示自己的专业能力、个人素质和发展潜力。
应聘者可以从个人背景、教育经历、工作经验和个人兴趣等多个方面介绍自己。在个人陈述中，应聘者可以突出自己的优势和经验，以及与应聘岗位相关的技能和能力。
天津事业单位面试中的专业问题是考察应聘者专业知识和能力的重要环节。面试官会根据应聘岗位的要求和相关领域的知识，提出一些与岗位相关的问题。
应聘者需要对自己的专业知识有深入的了解，并准备好应对与专业相关的问题。通过对专业问题的回答，应聘者可以展示自己的专业素养和解决问题的能力。
在天津事业单位面试中，对应聘者综合素质的考察是必不可少的。面试官会从应聘者的综合能力、沟通能力、表达能力、团队合作能力以及个人潜力等方面进行评估。
应聘者需要通过面试展现出自己良好的综合素质，包括积极向上的态度、稳定的情绪状态、清晰的表达和逻辑思维能力等。
总而言之，天津事业单位面试题型多样，涵盖了选择题、填空题、简答题等多个方面。应聘者需要提前准备，熟悉各类题型，并结合自身情况做好相应的准备。通过对题型的熟悉和准备，应聘者可以提高自己的面试通过率，增加获得心仪工作的机会。
好用，我已经用了十多年了，自从我用第一部手机我就用电信的，一直没换过，就是因为它的信号好，我经常打国际电话，家里的网也是电信的，女儿在国外，我们娘俩视频一点都不卡，遇到网卡也是对方卡，天津电信就是牛，我还会继续使用的，也会宣传的
首先打开浏览器，然后登录到本省的电信网上营业厅网站，打开后鼠标指到套餐靓号栏，然后随机点一下号码段
2、然后即可进入中国电信的选号页面，
3、然后选择你需要办理的号码段，比如177号码段，只需要点击一下177然后下面就会出现号码了
4、然后选择以后自己喜欢的号码，然后点击进入办理详情页，
5、然后点击选套餐 选择一个适合自己的套餐
6、选择完成后点击确定，然后在点击立即购买，然后就会跳转到订单详情页面，然后按照网页上的提示输入您自己的份证等待信息
7、最后提交订单，然后支付费用，最后等待营业厅邮寄手机卡即可，用户收到手机卡后按照给出的宣传单页进行激活手机卡即可正常使用
南电信被联通，天津属于北方，所以联通的网络会更好些。
电信APP：
点击下方菜单栏的查询办理，选择左侧积分栏，右边找到并点击积分兑换，进入积分商城。
然后点击全部分类
选择电信产品中的话费充值
接着会跳转到话费充值界面，选择想要充值的金额兑换即可。
兑换成功，积分立即扣除，话费也会即时到账。
天津电讯信号是022。俗称区号，电话号码前面常见。
之前看了Mahout官方示例 20news 的调用实现；于是想根据示例的流程实现其他例子。网上看到了一个关于天气适不适合打羽毛球的例子。
训练数据：
Day Outlook Temperature Humidity Wind PlayTennis
D1 Sunny Hot High Weak No
D2 Sunny Hot High Strong No
D3 Overcast Hot High Weak Yes
D4 Rain Mild High Weak Yes
D5 Rain Cool Normal Weak Yes
D6 Rain Cool Normal Strong No
D7 Overcast Cool Normal Strong Yes
D8 Sunny Mild High Weak No
D9 Sunny Cool Normal Weak Yes
D10 Rain Mild Normal Weak Yes
D11 Sunny Mild Normal Strong Yes
D12 Overcast Mild High Strong Yes
D13 Overcast Hot Normal Weak Yes
D14 Rain Mild High Strong No
检测数据：
sunny，hot，high，weak
结果：
Yes=》 0.007039
No=》 0.027418
于是使用Java代码调用Mahout的工具类实现分类。
基本思想：
1. 构造分类数据。
2. 使用Mahout工具类进行训练，得到训练模型。
3。将要检测数据转换成vector数据。
4. 分类器对vector数据进行分类。
接下来贴下我的代码实现=》
1. 构造分类数据：
在hdfs主要创建一个文件夹路径 /zhoujainfeng/playtennis/input 并将分类文件夹 no 和 yes 的数据传到hdfs上面。
数据文件格式，如D1文件内容： Sunny Hot High Weak
2. 使用Mahout工具类进行训练，得到训练模型。
3。将要检测数据转换成vector数据。
4. 分类器对vector数据进行分类。
这三步，代码我就一次全贴出来；主要是两个类 PlayTennis1 和 BayesCheckData = =》
package myTesting.bayes;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.util.ToolRunner;
import org.apache.mahout.classifier.naivebayes.training.TrainNaiveBayesJob;
import org.apache.mahout.text.SequenceFilesFromDirectory;
import org.apache.mahout.vectorizer.SparseVectorsFromSequenceFiles;
public class PlayTennis1 {
private static final String WORK_DIR = "hdfs://192.168.9.72:9000/zhoujianfeng/playtennis";
/*
* 测试代码
*/
public static void main(String[] args) {
//将训练数据转换成 vector数据
makeTrainVector();
//产生训练模型
makeModel(false);
//测试检测数据
BayesCheckData.printResult();
}
public static void makeCheckVector(){
//将测试数据转换成序列化文件
try {
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"testinput";
String output = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-test-seq";
Path in = new Path(input);
Path out = new Path(output);
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
if(fs.exists(in)){
if(fs.exists(out)){
//boolean参数是，是否递归删除的意思
fs.delete(out, true);
}
SequenceFilesFromDirectory sffd = new SequenceFilesFromDirectory();
String[] params = new String[]{"-i",input,"-o",output,"-ow"};
ToolRunner.run(sffd, params);
}
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("文件序列化失败！");
System.exit(1);
}
//将序列化文件转换成向量文件
try {
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-test-seq";
String output = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-test-vectors";
Path in = new Path(input);
Path out = new Path(output);
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
if(fs.exists(in)){
if(fs.exists(out)){
//boolean参数是，是否递归删除的意思
fs.delete(out, true);
}
SparseVectorsFromSequenceFiles svfsf = new SparseVectorsFromSequenceFiles();
String[] params = new String[]{"-i",input,"-o",output,"-lnorm","-nv","-wt","tfidf"};
ToolRunner.run(svfsf, params);
}
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("序列化文件转换成向量失败！");
System.out.println(2);
}
}
public static void makeTrainVector(){
//将测试数据转换成序列化文件
try {
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"input";
String output = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-seq";
Path in = new Path(input);
Path out = new Path(output);
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
if(fs.exists(in)){
if(fs.exists(out)){
//boolean参数是，是否递归删除的意思
fs.delete(out, true);
}
SequenceFilesFromDirectory sffd = new SequenceFilesFromDirectory();
String[] params = new String[]{"-i",input,"-o",output,"-ow"};
ToolRunner.run(sffd, params);
}
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("文件序列化失败！");
System.exit(1);
}
//将序列化文件转换成向量文件
try {
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-seq";
String output = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-vectors";
Path in = new Path(input);
Path out = new Path(output);
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
if(fs.exists(in)){
if(fs.exists(out)){
//boolean参数是，是否递归删除的意思
fs.delete(out, true);
}
SparseVectorsFromSequenceFiles svfsf = new SparseVectorsFromSequenceFiles();
String[] params = new String[]{"-i",input,"-o",output,"-lnorm","-nv","-wt","tfidf"};
ToolRunner.run(svfsf, params);
}
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("序列化文件转换成向量失败！");
System.out.println(2);
}
}
public static void makeModel(boolean completelyNB){
try {
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-vectors"+Path.SEPARATOR+"tfidf-vectors";
String model = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"model";
String labelindex = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"labelindex";
Path in = new Path(input);
Path out = new Path(model);
Path label = new Path(labelindex);
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
if(fs.exists(in)){
if(fs.exists(out)){
//boolean参数是，是否递归删除的意思
fs.delete(out, true);
}
if(fs.exists(label)){
//boolean参数是，是否递归删除的意思
fs.delete(label, true);
}
TrainNaiveBayesJob tnbj = new TrainNaiveBayesJob();
String[] params =null;
if(completelyNB){
params = new String[]{"-i",input,"-el","-o",model,"-li",labelindex,"-ow","-c"};
}else{
params = new String[]{"-i",input,"-el","-o",model,"-li",labelindex,"-ow"};
}
ToolRunner.run(tnbj, params);
}
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("生成训练模型失败！");
System.exit(3);
}
}
}
package myTesting.bayes;
import java.io.IOException;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import org.apache.commons.lang.StringUtils;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.fs.PathFilter;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.mahout.classifier.naivebayes.BayesUtils;
import org.apache.mahout.classifier.naivebayes.NaiveBayesModel;
import org.apache.mahout.classifier.naivebayes.StandardNaiveBayesClassifier;
import org.apache.mahout.common.Pair;
import org.apache.mahout.common.iterator.sequencefile.PathType;
import org.apache.mahout.common.iterator.sequencefile.SequenceFileDirIterable;
import org.apache.mahout.math.RandomAccessSparseVector;
import org.apache.mahout.math.Vector;
import org.apache.mahout.math.Vector.Element;
import org.apache.mahout.vectorizer.TFIDF;
import com.google.common.collect.ConcurrentHashMultiset;
import com.google.common.collect.Multiset;
public class BayesCheckData {
private static StandardNaiveBayesClassifier classifier;
private static Map<String, Integer> dictionary;
private static Map<Integer, Long> documentFrequency;
private static Map<Integer, String> labelIndex;
public void init(Configuration conf){
try {
String modelPath = "/zhoujianfeng/playtennis/model";
String dictionaryPath = "/zhoujianfeng/playtennis/tennis-vectors/dictionary.file-0";
String documentFrequencyPath = "/zhoujianfeng/playtennis/tennis-vectors/df-count";
String labelIndexPath = "/zhoujianfeng/playtennis/labelindex";
dictionary = readDictionnary(conf, new Path(dictionaryPath));
documentFrequency = readDocumentFrequency(conf, new Path(documentFrequencyPath));
labelIndex = BayesUtils.readLabelIndex(conf, new Path(labelIndexPath));
NaiveBayesModel model = NaiveBayesModel.materialize(new Path(modelPath), conf);
classifier = new StandardNaiveBayesClassifier(model);
} catch (IOException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("检测数据构造成vectors初始化时报错。。。。");
System.exit(4);
}
}
/**
* 加载字典文件，Key: TermValue； Value：TermID
* @param conf
* @param dictionnaryDir
* @return
*/
private static Map<String, Integer> readDictionnary(Configuration conf, Path dictionnaryDir) {
Map<String, Integer> dictionnary = new HashMap<String, Integer>();
PathFilter filter = new PathFilter() {
@Override
public boolean accept(Path path) {
String name = path.getName();
return name.startsWith("dictionary.file");
}
};
for (Pair<Text, IntWritable> pair : new SequenceFileDirIterable<Text, IntWritable>(dictionnaryDir, PathType.LIST, filter, conf)) {
dictionnary.put(pair.getFirst().toString(), pair.getSecond().get());
}
return dictionnary;
}
/**
* 加载df-count目录下TermDoc频率文件，Key: TermID； Value：DocFreq
* @param conf
* @param dictionnaryDir
* @return
*/
private static Map<Integer, Long> readDocumentFrequency(Configuration conf, Path documentFrequencyDir) {
Map<Integer, Long> documentFrequency = new HashMap<Integer, Long>();
PathFilter filter = new PathFilter() {
@Override
public boolean accept(Path path) {
return path.getName().startsWith("part-r");
}
};
for (Pair<IntWritable, LongWritable> pair : new SequenceFileDirIterable<IntWritable, LongWritable>(documentFrequencyDir, PathType.LIST, filter, conf)) {
documentFrequency.put(pair.getFirst().get(), pair.getSecond().get());
}
return documentFrequency;
}
public static String getCheckResult(){
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String classify = "NaN";
BayesCheckData cdv = new BayesCheckData();
cdv.init(conf);
System.out.println("init done...............");
Vector vector = new RandomAccessSparseVector(10000);
TFIDF tfidf = new TFIDF();
//sunny，hot，high，weak
Multiset<String> words = ConcurrentHashMultiset.create();
words.add("sunny",1);
words.add("hot",1);
words.add("high",1);
words.add("weak",1);
int documentCount = documentFrequency.get(-1).intValue(); // key=-1时表示总文档数
for (Multiset.Entry<String> entry : words.entrySet()) {
String word = entry.getElement();
int count = entry.getCount();
Integer wordId = dictionary.get(word); // 需要从dictionary.file-0文件（tf-vector）下得到wordID，
if (StringUtils.isEmpty(wordId.toString())){
continue;
}
if (documentFrequency.get(wordId) == null){
continue;
}
Long freq = documentFrequency.get(wordId);
double tfIdfValue = tfidf.calculate(count, freq.intValue(), 1, documentCount);
vector.setQuick(wordId, tfIdfValue);
}
// 利用贝叶斯算法开始分类,并提取得分最好的分类label
Vector resultVector = classifier.classifyFull(vector);
double bestScore = -Double.MAX_VALUE;
int bestCategoryId = -1;
for(Element element: resultVector.all()) {
int categoryId = element.index();
double score = element.get();
System.out.println("categoryId:"+categoryId+" score:"+score);
if (score > bestScore) {
bestScore = score;
bestCategoryId = categoryId;
}
}
classify = labelIndex.get(bestCategoryId)+"(categoryId="+bestCategoryId+")";
return classify;
}
public static void printResult(){
System.out.println("检测所属类别是："+getCheckResult());
}
}
1. 请介绍一下WebGIS的概念和作用，以及在实际应用中的优势和挑战。
WebGIS是一种基于Web技术的地理信息系统，通过将地理数据和功能以可视化的方式呈现在Web浏览器中，实现地理空间数据的共享和分析。它可以用于地图浏览、空间查询、地理分析等多种应用场景。WebGIS的优势包括易于访问、跨平台、实时更新、可定制性强等，但也面临着数据安全性、性能优化、用户体验等挑战。
2. 请谈谈您在WebGIS开发方面的经验和技能。
我在WebGIS开发方面有丰富的经验和技能。我熟悉常用的WebGIS开发框架和工具，如ArcGIS API for JavaScript、Leaflet、OpenLayers等。我能够使用HTML、CSS和JavaScript等前端技术进行地图展示和交互设计，并能够使用后端技术如Python、Java等进行地理数据处理和分析。我还具备数据库管理和地理空间数据建模的能力，能够设计和优化WebGIS系统的架构。
3. 请描述一下您在以往项目中使用WebGIS解决的具体问题和取得的成果。
在以往的项目中，我使用WebGIS解决了许多具体问题并取得了显著的成果。例如，在一次城市规划项目中，我开发了一个基于WebGIS的交通流量分析系统，帮助规划师们评估不同交通方案的效果。另外，在一次环境监测项目中，我使用WebGIS技术实现了实时的空气质量监测和预警系统，提供了准确的空气质量数据和可视化的分析结果，帮助政府和公众做出相应的决策。
4. 请谈谈您对WebGIS未来发展的看法和期望。
我认为WebGIS在未来会继续发展壮大。随着云计算、大数据和人工智能等技术的不断进步，WebGIS将能够处理更大规模的地理数据、提供更丰富的地理分析功能，并与其他领域的技术进行深度融合。我期望未来的WebGIS能够更加智能化、个性化，为用户提供更好的地理信息服务，助力各行各业的决策和发展。
这块您需要了解下stm32等单片机的基本编程和简单的硬件设计，最好能够了解模电和数电相关的知识更好，还有能够会做操作系统，简单的有ucos，freeRTOS等等。最好能够使用PCB画图软件以及keil4等软件。希望对您能够有用。
