GoogleAdSense容易被K的可能性列表

1.自己点击自己广告 被k可能性 必死 2.用代理点击GG广告者,包括用CACA,PTC等工具 被k可能性 必死 3.自己狂刷流量者包括用myie等 被k可能性 70% 4.用iframe而又无内容者 被k可能性 警告 5.互点广告者 被k可能性 70% 6.在GG页面上有请点击广告支持本站或是强制点击者 被k可能性 必死 7.在GG页面有弹出窗口者 被k可能性 必死 8.做GG超过一年而未做到支付者[ 一年不到10万流量] 被k可能性 60% 9.GG广告总点击比超过2%者 被k可能性 80%

在GGAD版看了不少站长的贴,想说两句.我是半个程序员,因此,是模拟GG的工程师的思维来考虑的. 有不少的站长,试图自已点自已的广告,或者诱导朋友或其它互点联盟的人来点自已的广告,下边,我来告诉你,如果我是GG的工程师,我该以怎么样算法来K你的站: 1) 假设你是自已点自已的广告,我可以检查你的cookie,你有两个漏洞,只要有一个漏洞你没有补上,100%被K,这两漏洞是:  a - 你今天与明天或后天,天天点了自已的广告,我能计算且记忆出来,无论你是否改变IP.  b - 你点完后又登录 你的

可能很少有人遇到这个问题,网上也没找到,这里记录一下,希望也可以帮到其他人. 问题描述:假设有一个字典data,其键不定,可能随时添加键(这不是关键),某一个键下面对应的值为一个长度为10的list,初始化为0,然后我想修改某些键下面的列表中的某一个值,比如data有一个键'k',对应的值为[0,0,0,0,0,0,0,0,0,0],现在我想把键'k'对应的列表的第三个数改成3,即[0,0,3,0,0,0,0,0,0,0],可是意外的事情发生了,如果data还有一个键'k1',假设其值为[0,0

目录 一列表 二集合 三字典 总结 一 列表 # 列表:包含0个或多个对象引用的有序队列,用中括号[]表示 # 增加 a = [] a.append(1) # a.append(x)在列表结尾加一个新元素x print(a) # 此时返回为[1] a = [1, 2, 3] a.insert(1, 'hf') # a.insert(i, x)在列表第i个位置增加元素x print(a) # 此时返回为[1, 'hf', 2, 3] a = [1, 2, 3] a.extend('hf6') #

排序算法有很多,所以在特定情景中使用哪一种算法很重要.为了选择合适的算法,可以按照建议的顺序考虑以下标准: (1)执行时间 (2)存储空间 (3)编程工作  对于数据量较小的情形,(1)(2)差别不大,主要考虑(3):而对于数据量大的,(1)为首要. 一.冒泡(Bubble)排序 复制代码 代码如下: void BubbleSortArray() {       for(int i=1;i<n;i++)       {         for(int j=0;i<n-i;j++)       

1.总体概要 kNN算法已经在上一篇博客中说明.对于要处理手写体数字,需要处理的点主要包括: (1)图片的预处理:将png,jpg等格式的图片转换成文本数据,本博客的思想是,利用图片的rgb16进制编码(255,255,255)为白色,(0,0,0)为黑色,获取图片大小后,逐个像素进行判断分析,当此像素为空白时,在文本数据中使用0来替换,反之使用1来替换. from PIL import Image '''将图片转换成文档,使用0,1分别替代空白和数字''' pic = Image.open('

Python产生一个数值范围内的不重复的随机数,可以使用random模块中的random.sample函数,其用法如下: import random random.sample(population,k) 函数从序列或集合population中返回一个长度为k的随机数列表,并且列表中的随机数元素之间是不重复的,如: >>>a = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20] >>>a [1,2, 3, 4, 5

最小二乘法矩阵 #! /usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np def calc_left_k_mat(k): """ 获得左侧k矩阵 :param k: :return: """ k_mat = [] for i in range(k + 1): now_line = [] for j in range(k + 1): now_line.append(j + i

基于Python实现对求解最长回文子串的动态规划算法,具体内容如下 1.题目 给定一个字符串 s,找到 s 中最长的回文子串.你可以假设 s 的最大长度为1000. 示例 1: 输入: "babad" 输出: "bab" 注意: "aba"也是一个有效答案. 示例 2: 输入: "cbbd" 输出: "bb" 2.求解 对于暴力求解在这里就不再骜述了,着重介绍如何利用动态规划算法进行求解. 关于动态规划的含

大家好,今天跟大家分享一个用Python实现的学生学籍管理系统: 该代码主体由五个函数组成: 1.add_stu() 添加 2.del_stu() 删除 3.print_stu()打印 4.exit_stu() 退出 5.system() 主函数 1.add_stu() 此段函数作用:把输入的值存入字典newstu中,并将字典存入列表stu中 def add_stu(): newstu = { 'num':int(input("请输入学号:"'')), 'name':input(&qu