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阅读文章就能轻松赚钱，女子退休后看似完美的“兼职”，实则齐鲁壹点2022-05-06 16:47齐鲁晚报齐鲁壹点官方帐号记者 张国桐“老伴，你看看，上哪找这种好事？！”退休在家的日照莒县刘丽（化名）平时喜好文学，经常阅读和写作一些美文陶冶情操。今年3月份，闲来无事的她在一个微信群里看到一则“阅读文章能赚钱”的消息，下方附带着一个二维码，扫码就能参与。事业迎来“第二春”“这是赶上了什么时代，读读文章还能赚钱？”退休后的刘丽平时事情不多，时间相对自由，她在心中“评估了一番”，觉得应该没什么问题，既能阅读，又能赚钱，一举两得。“阅读一篇文章，获得5元，一天能看3篇，做得多还有奖励，满100元可以提现。”她第一眼就看到了群公告。“我今天成功提现135元！”“我一个星期赚了180块呢！”…………看到群里这么多人都赚了钱，刘丽心想“群众的眼睛是雪亮的”，没啥可担心的。于是她按照平台规则，坚持阅读了7天，并“超额完成任务”，平台还奖励了不少阅读次数。之后，刘丽成功提现165元，看着微信红包里多出来的零钱，她满心欢喜。然而，就在刘丽打卡的第8天早上，微信群里发布了新的通知：“免费活动期到此结束，需要充值VIP才能继续阅读，详情请关注价目表。”见状，她充值299元买了最低档的VIP，加上平台奖励的阅读次数，一个星期后就回本了，还额外赚了钱。这可把刘丽高兴坏了。“信心十足”的刘丽又陆续充值了两次299元、一次2999元、一次6999元的VIP，并且在阅读做任务的过程中，她成功提现1800元。按照预期，后期收入也将很“可观”。刘丽为找到了人生“最佳退休兼职好项目”而不能自拔。系统升级难提现4月6日是刘丽计算好的提现日期，可是一大早她就发现软件显示“系统故障”。等到了上班时间，她急忙询问客服。客服表示，这是系统升级换代，不用担心。由于软件还能阅读文章，而且账户里显示的佣金数字也在逐步增加，刘丽就没有多虑。直到4月12日，刘丽突然发现App已经打不开，之前上万元的充值都无法提现，意识到后她赶紧报了警。不难看出，刘丽遭遇的是“刷单返利类”，而这类大致套路分为三步。第一步：发布任务，广加好友。分子通过各种渠道在微信、抖音等社交平台发布广告，或者广泛加陌生人好友。第二步：小额返利，获取信任。一旦有人主动联系，分子会诱导受害人到某社交平台，完成点赞、关注等小额返利任务。第三步：加大投入，实施。分子会以做大额任务、充值VIP返利更多为由，让受害人完成实质向指定账户转账的任务。针对刷单类，在此提醒，家中有老人的，子女要多与他们进行交流，让老人愿意与子女分享生活琐事。许多案例中，会让老人向家人隐瞒情况。此外，子女要关注老人的财务状况，如果老人突然产生大量资金流出、频繁向子女要钱或在外借钱，很可能已经陷入陷阱，如发现，应及时止损，并立即报警。
1.把自己的读书经验和知识变现出来，可以做讲师、写书、投资、咨询等；2.把自己的读书经验和知识转化为产品，开发软件、编写电子书、发行音频、视频等；3.把自己的读书经验和知识变现为服务，提供咨询服务、教育服务、营销服务等；4.把自己的读书经验和知识变现为资源
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您好，如果您需要检测多文本阅读能力，我可以提供以下方法：1. 阅读时间：您可以通过计算阅读一段文字所需的时间来了解一个人的阅读速度。通常情况下，熟练的读者读同等长度的内容较快。2. 阅读理解测试：通过在一段文本后添加问题或测试，可以检测阅读者对文本的理解程度和记忆能力。3. 阅读量和频率：观察一个人的阅读习惯和频率也可以评估他们的多文本阅读水平。经常阅读多种类型的材料，如小说、论文、新闻文章和其他非小说类书籍，通常会有更高的多文本阅读能力。如果您希望更加准确地检测一个人的多文本阅读能力，可能需要使用一些量化工具来进行评估，例如，阅读速度测试软件以及配套的心理学测试测评系统。不过，这些工具需要专业人士的指导和支持才能够正确使用，所以建议您咨询相关专业人士。
要检测多文本阅读能力，可以使用以下方法：1. 让被测试者阅读一些不同难度和长度的文本，并在一定时间内记住相关信息，然后让他/她回答一些有关该文本的问题。2. 测试被试者的阅读速度和理解能力。这可以通过让被试者阅读一些文章，然后测试他/她的阅读速度和对文章的理解程度。3. 采用眼动追踪技术来评估被试者在快速阅读时的注意力分配。在这种测试中，被试者需要在规定的时间内尽可能多地阅读一些文章，并同时用眼睛注视一些特定的点。通过分析眼动数据，可以评估被试者的注意力分配和阅读效率。4. 进行口头或书面的阅读理解测试。在这种测试中，被试者需要回答一些有关某篇文章的问题，或者根据所读的内容写一篇短文。这个测试可以评估被试者的阅读理解能力以及表达能力。5. 采用心理学测试来评估被试者的阅读能力。这可以包括基于文字的智力测试、语言能力测试等。这些测试可以评估被试者的词汇量、语言理解能力、推理能力等。请注意，以上方法只是检测多文本阅读能力的几种方法之一，具体的测试方法应该根据被试者的年龄、文化背景、教育水平等因素进行选择和设计。
（一） 算法伦理的研究1.算法内涵界定。算法源于数学，但现代算法又远远不止于传统数学的计算范畴。算法多被理解为是计算机用于解决问题的程序或步骤，是现代人工智能系统的运行支柱。《计算主义：一种新的世界观》(李建会等，2012)中将算法定义为能行的方法，在外界的常识性理解中所谓算法就是能感受到的一套运算规则，这个规则的特点在于运算时间的有限性、计算步骤的有穷性、输入结果的确切性,它是机械步骤或能行可算计程序。该定义点明了算法应具备的两个基本属性——有限性与有穷性。《用计算的观点看世界》( 郦全民，2016) 则从信息传播的角度解读算法，认为算法实质上是信息处理方法。2.算法伦理研究伦理关乎道德价值真理及其判断。存在于自然界、社会中的人，其行为应遵循一定的伦理道德规范。伦理的效应要导向善。伦理道德关注对个体存在的尊重、个体的自由、公平正义以及组织团体的延续与发展等问题。在一定程度上可以说，当今的人类社会已经不能脱离智能算法系统而运行了。算法无时无处不在对世界产生影响，因而算法也会必然的触碰到伦理道德。和鸿鹏（2017）已指出，算法系统在人类社会生活中的广泛应用，会陷入诸多如人类面临且无法回避的伦理两难选择困境之中。而当算法与伦理发生关联时，学界一般认为会引出职业伦理和技术伦理两种伦理问题。职业伦理主要与算法系统的开发者有关，指开发者是带有个性价值观、伦理道德观去研发算法系统的行为体，因而算法系统一开始便会掺杂着设计人主观性的伦理道德观。设计者出于何种目的开发某算法系统、面对不同问题设计者持有的伦理道德态度，这些都会在算法系统的运行中得到体现。技术伦理是算法系统在一定意义上可称之为一种科学技术，这种技术自身及其运作结果都会负载着伦理价值。其实在一些情况下，职业伦理与技术伦理之间并没有很明确的界别，关于这一点，刘则渊跟王国豫已做过论述。本文将主要从技术伦理的角度对算法关涉伦理这一问题尝试做深入研究。（二）网络新闻传播的算法伦理研究算法与技术的融合不断英语于网络新闻传播领域中，从数据新闻到机器写作，从算法推送到舆情到分析，国内新闻传媒领域的机器新闻和相关研究逐渐发展，金兼斌在《机器新闻写作:一场正在发生的革命》(2014)，作者较早的将眼光聚焦于基于算法的新闻内容生产和编辑。认为在自动化新闻生产大发展的前提下，诸如新闻生产或分发中劳动密集型的基础性工作与环节都将被技术取代。张超、钟新在《从比特到人工智能:数字新闻生产的算法转向》(2017) 认为算法正在从比特形式走向人工智能阶段，这种转向使得数字新闻与传统新闻的边界进一步明晰，促使数字新闻生产也产生了变革。胡万鹏在《智能算法推荐的伦理风险及防范策略》中总结了从算法推送方面：针对新闻的价值观所受到的负面影响；以及新闻的公共性、客观性和真实性受到的削弱进行分析；从受众方面：将具体对信息茧房现象以及受众的知情权和被遗忘权展开探讨；从社会影响方面,则针对社会群体、社会公共领域和社会文化所受到的消极影响展开论述。根据以上文献的梳理可以看出，国内目前对网络新闻传播的算法伦理研究主要集中在新闻业态算法伦理失范的相关问题，因为与其他失范问题相比，这是比较容易发现的。但目前关于网络新闻传播的算法伦理的国内研究还存在不足：国内算法伦理和网络新闻传播算法伦理的研究还是在起步阶段，比较成熟的系统性研究还未出现；关于算法开发人员和平台的责任机制的研究都比较薄弱，总上所述，算法推送新闻的伦理问题研究是有必要继续加强的。2.新闻推荐算法的兴起、发展与原理2.1 新闻推荐算法的兴起随着计算机技术的信息处理的维度越来越高，信息处理的能力不断提升，算法技术可以从大数据中筛选出用户最关心最感兴趣的信息，改变了原有的新闻信息传播方式，重塑了新的媒介生态和传播格局。但反过来看，在人人都能生产信息的背景下，信息的生产、传播和反馈的速度都是呈几何倍数增长，用户面对的信息越来越多。由于设备的局限性和信息海量，用户无法集中注意力看自己感兴趣的内容，也无法及时抓取对自己有用的信息，于是出现了“注意力经济”。美国经济学家迈克尔·戈德海伯（1997）认为，当今社会是一个信息极大丰富甚至泛滥的社会，而互联网的出现，加快了这一进程，信息非但不是稀缺资源，相反是过剩的。相对于过剩的信息，只有一种资源是稀缺的，那就是人们的注意力。换句话说，信息不能够一味追求量，还要有价值，价值就在于用户对信息的注意力，谁获得了用户的注意力就可以有市场的发展空间，通过“贩卖”用户的注意力能够使新媒体聚合平台获得利润，维持发展。再加上现在生活节奏越来越快，人们对信息获取的量和效率要求提高，不想把时间浪费在自己不感兴趣的信息，从而用户获取信息的“个性化”特征变得明显起来。基于此背景下，算法推送新闻的传播机制应运而生，用户不需要特意搜索自己需要的信息，而是海量的信息会自行“找到”用户，为用户节省搜索时间之余，又能做到真正为用户提供有用的信息。2.2新闻推荐算法的发展现状算法推荐是依据用户数据为用户推荐特定领域的信息，根据受众使用反馈不断修正并完善推荐方案。目前主要有两类新闻机构使用算法推送，其一是新型的互联网新闻聚合类平台，国内主要是以今日头条和一点资讯等算法类平台为代表，在我国新闻客户端市场上拥有极高的占有率。张一鸣创建今日头条是依靠大数据和算法为用户推荐信息，提供连接人与信息的服务，算法会以关键词等元素判断用户的兴趣爱好，从全网抓取内容实现个性化推荐。国外则是以Facebook、Instagram等平台为代表，这些APP都是通过算法挖掘用户的数据，以用户个性化需求为导向对用户进行新闻推送。另一种则是专业新闻生产的传统媒体，为积极应对新闻市场的竞争和提高技术水平而转型到新闻全媒体平台，如国内的“人民日报”等，国外利用算法推送向用户推送新闻的传统媒体则有美国的美联社、华盛顿邮报和英国的BBC等,他们利用算法监督受众的数量还有阅读行为，使他们的新闻报道能够更加受受众的喜欢，增加用户的粘性。2.2 新闻推荐算法的原理2.2.1 新闻推荐算法的基本要素算法推送有三个基本要素，分别是用户、内容和算法。用户是算法推送系统的服务对象，对用户的理解和认知越是透彻，内容分法的准确性和有效性就越准确。内容是算法推送系统的基本生产资料，对多种形式内通的分析、组织、储存和分发都需要科学的手段与方法。算法是算法推送技术上的支持，也是最核心的。系统中大量用户与海量的信息是无法自行匹配的，需要推送算法把用户和内容连接起来，在用户和内容之间发挥桥梁作用，高效把合适的内容推荐给合适的用户。2.2.2 新闻推荐算法的基本原理算法推送的出现需要具备两个条件：足够的信息源和精确的算法框架。其中，算法的内容生产源与信息分发最终效果密切相关：是否有足够多的信息可供抓取与信息是否有足够的品质令用户满意都将对信息的传播效果产生影响。与此同时，分发环节也在向前追溯，改变着整个传播的生态。目前，国内新闻传播领域所使用的算法推送主要有三大类——协同过滤推送、基于内容推送和关联规则推送。协同过滤推送分为基于用户的协同过滤和基于模型的协同过滤。前者主要考虑的是用户和用户之间的相似度，只要找出相似用户喜欢的新闻文章类别，并预测目标用户对该文章的喜欢程度，就可以将其他文章推荐给用户；后者和前者是类似的，区别在此时转向找到文章和文章之间的相似度，只有找到了目标用户对某类文章的喜爱程度，那么我们就可以对相似度高的类似文章进行预测，将喜爱程度相当的相似文章推荐给用户。因此，前者利用用户历史数据在整个用户数据库中寻找相似的推送文章进行推荐，后者通过用户历史数据构造预测模型，再通过模型进行预测并推送。基于内容的推送即根据用户历史进行文本信息特征抽取、过滤，生成模型，向用户推荐与历史项目内容相似的信息。它的优点之一就是解决了协同过滤中数据稀少时无法准确判断分发的问题。但如果长期只根据用户历史数据推荐信息，会造成过度个性化，容易形成“信息茧房”。关联规则推送就是基于用户历史数据挖掘用户数据背后的关联，以分析用户的潜在需求，向用户推荐其可能感兴趣的信息。基于该算法的信息推荐流程主要分为两个步骤，第一步是根据当前用户阅读过的感兴趣的内容，通过规则推导出用户还没有阅读过的可能感兴趣的内容；第二是根据规则的重要程度，对内容排序并展现给用户。关联规则推送的效果依赖规则的数量和质量，但随着规则数量的增多，对系统的要求也会提高。2.2.3 算法推送的实现流程在信息过载的时代，同一个新闻选题有很多同质化的报道，因此分发前需要对新闻内容进行消重，消重后的新闻内容便等待推送，此时的推送有三个类别：启动推送、扩大推送和限制推送。第一类是启动推送，先对用户精准推送，即将其订阅账号的更新内容第一时间向用户推荐；然后根据用户的历史浏览数据，把相似的文本特征归类后推送给其他用户；最后是给关注用户的相似人群进行推荐。第二类扩大推送是指对于某个点击率、阅读时长都明显高于平均水平的新闻内容，系统会将它自动筛选出来，并向更多的人进行推荐。但在扩大推荐的过程中，系统会依据用户的反馈进行调整。第三为限制推送，指某个点击率、阅读时长都明显低于平均水平的新闻内容，会被系统自动筛选出来，遏制推送，这样的内容会被缩小推荐范围。 3. “今日头条”新闻推荐算法分析“今日头条”是国内一款资讯类的媒体聚合平台，每天有超过1.2亿人使用。从“你关心的，才是头条！”到如今的“信息创造价值！”，产品slogan的变化也意味着今日头条正逐渐摆脱以往单一、粗暴的流量思维，而开始注重人与信息的连接，在促进信息高效、精准传播的同时注重正确的价值引导。在2018年初，“今日头条”的资深算法架构师曹欢欢博士在一场分享交流会上公开了其算法运行原理。在他的叙述中，非常详细地介绍了“今日头条”的算法推荐系统概述以及算法推荐系统的操作原理。3.1.1-1 曹欢欢博士的今日头条算法建模上图用数学形式化的方法去描述“今日头条”的算法推送，实际上就是一个能够得出用户对内容满意程度的函数：即y为用户对内容的满意度，Xi,Xc,Xu分别是今日头条公开的算法推送的三个维度：Xi是用户，包括用户的性别、年龄、职业和兴趣标签，还有其他算法模型刻画的隐形用户偏好等；Xc是环境，这也是移动互联网时代新闻推送的特点，由于用户随时随地在不停移动，移动终端也在移动，用户在不同的工作场合、旅行等场景信息推送偏好也会不同；Xu是内容，今日头条本身就是信息聚合类平台，平台上涵盖各种不同形式的内容。本章将以该函数为基础，逐一分析今日头条的推荐算法。3.1 推荐维度之一：内容分析内容分析原指第二次世界大战期间，传播学家拉斯韦尔等研究学家组织了“战士通讯研究”的工作，以德国公开出版的战时报纸为分析研究对象，弄清报纸内容本质性的事实和趋势，揭示隐含的隐性情报内容，获取了许多军情机密情报并且对事态发展作出情报预测。在“今日头条”中，内容分析则是对文章、视频内容提取关键要素，通过对文本、视频标题关键字进行语义识别，给内容进行分类。“今日头条”的推送系统是典型的层次化文本分类算法，来帮助每篇新闻找到合适的分类，比如：第一大分类是政治、科技、财经、娱乐、体育等，体育类可以下分篮球、足球、网球等，足球又可以下分中国足球和国际足球，中国足球最后下分为甲、中超、国家队等。这一步是对文章进行对这个工作主要目的是对文章进行分类，方便以后对客户推荐。想要内容分析实现效果，则需要海量的内容信息给算法系统提供有效的筛选和分类。“今日头条”既然是依赖于算法推送新闻，那它背后的数据库必然是强大的，“网页蜘蛛”和“头条号”就是支撑今日头条平台消息来源的重要渠道，其消息来源极其丰富，何时何地有何新鲜事，都能高效率抓取信息。第一个消息来源的渠道是“网页蜘蛛”，“网页蜘蛛”又叫网页爬虫，头条使用的就是搜索引擎爬虫叫“Bytespider”。它能按照一定的规则，自动爬行抓取互联网的信息或脚本，就像蜘蛛通过蛛网进行捕食，当发现新的信息资源，蜘蛛会立刻出动抓取信息内容并将其收入自己的数据库中。和微信的垂直搜索不同，Bytespider是能够抓取全网内容的全新搜索引擎，因此“今日头条”的搜索引擎功能很全面，搜索的资源很广，资源包容性极高。Bytespider信息抓取的基本流程如下：首先是网页抓取。Bytespider顺着网页中的超链接，从这个网站爬到另一个网站，通过超链接分析连续访问抓取更多网页。被抓取的网页被称之为网页快照。由于互联网中超链接的应用很普遍，理论上，从一定范围的网页出发，就能搜集到绝大多数的网页。第二步是处理网页。搜索引擎抓到网页后，还要做大量的预处理工作，才能提供检索服务。其中，最重要的就是提取关键词，建立索引库和索引。其他还包括消除重复网页、判断网页类型、分析超链接、计算网页的重要度、丰富度等。第三步提供检索服务。用户输入关键词进行检索，搜索引擎从索引数据库中找到匹配该关键词的网页，为了用户便于判断，除了网页标题和URL外，还会提供一段来自网页的摘要以及其他信息。第二个消息来源渠道是“头条号”。与“今日头条”不同，它是今日头条针对媒体、国家机构、企业以及自媒体推出的专业信息发布平台。致力于帮助生产者在移动互联网上高效率地获得更多的曝光和关注。简单来说头条号是媒体在上面撰写并发布文章、视频后，会在今日头条（包括今日头条极速版）平台展示。通过头条号后台，媒体可以看到具体文章推荐量、阅读量、粉丝阅读量、评论量、转发量和收藏量，最后通过这些可以量化的用户阅读行为的反馈，算法系统进一步对目标用户进行内容推荐。3.2 推荐维度之二：用户分析用户分析通过提取用户的有效数据，如用户经常浏览的文字类型、经常搜索的关键字、注册时登记信息的内容等，算法系统可以将每个用户的浏览记录、浏览时间、留言、评论和转发等行为进行关键字提取，最终形成用户画像，以便之后对用户进行文章和视频的精准推送。举个例子，给喜欢阅读“体育”的用户标上“体育”标签；给喜欢“娱乐”的用户标上“娱乐”的标签，这一步的作用是给用户的兴趣进行建模，包括用户对文章和视频的全局热度、分类热度，主题热度，以及关键词热度等。热度信息在大的推荐系统能够解决新闻冷启动问题，帮助新闻实现推送。用户分析还具有协同特征，它可以在部分程度上帮助解决所谓算法越推越窄的问题。协同特征也就是“联想式”的推送方法，并非只考虑用户已有历史，而是通过用户行为分析不同用户间相似性，比如点击相似、兴趣分类相似、主题相似、兴趣词相似，甚至向量相似，从而扩展模型的探索能力。根据用户之间计算数据的相似程度，把用户细化分类成为不同的目标群体，再向目标群体集中的推送其感兴趣的新闻内容内容分析和用户分析是相辅相成的，如果没有分析的文本标签，无法得到用户兴趣标签，没有用户的兴趣标签就无法给用户定位实现精准推送。3.3 推荐维度之三：环境分析环境分析就是根据文章的时效性和接近性推送给相应的用户，比如获取用户当前所在位置是否在旅游区，这个可以通过获取用户的实时位置来实现。还会不断与用户之前经常出现的所在地进行对比等方式确认当前状态，分析出用户是在常住地区还是在旅行。这时若系统检测到用户正在泰山及周边游玩，则可能会相应推送泰山的相关文章、周边的交通新闻和天气信息等等。通过上面三个推荐维度可以作为数据基础，分析当前用户处于什么环境，结合用户画像以及文章的内容分类来推荐，尽量做到推送的内容都是用户所感兴趣的。算法系统还会通过内容分类、分析抽取，把文本相似度高的文章，包括新闻主题、内容相似的文章进行消重，解决推送重复的问题，进一步对目标用户进行精确且不重复的内容推荐。最后过滤质量低俗色情的内容，以免造成平台会有负面倾向。3.4 “今日头条”新闻推荐算法的价值取向3.4.1 “用户为上”“今日头条”的算法推送是站在用户的立场上的，以满足用户个性化和推送的精准性，“今日头条”也重新衡量了新闻价值标准：以用户为上，用户对新闻内容和阅读方式的满意度便是平台推送新闻的价值宗旨。传统媒体时代，只有报纸和电视，有什么受众就得看什么，而如今“今日头条”根据用户兴趣去进行推送。算法推送平台用户范围广，很多用户热衷关注负面，也有许多用户都有窥视欲和好奇心，喜欢无聊八卦和无聊新闻，而且在好奇心作用下用户都有从众心理。这使得生产者过度去迎合受众，只要是用户喜欢看就可以发表在“今日头条”上。 3.4.2 “算法主导”“今日头条”更注重技术分发，生产者是用户，受众者也是用户，这样一来内容监管和分发就很困难。算法推送机制根据用户爱好进行推送，这样生产的内容快、也无疑会加速内容配送效率。在算法推送模型中，用户点击频率、阅读时间、点赞评论以及转发在算法时代都是可以进行量化的目标。在这样情况下生产的内容，想要获得较大点击率和推送率，需要标题才能吸引用户，因为用户在平台一眼能看到的就是标题和配图。标题和配图决定用户是否会打开你的内容，这导致许多内容生产者在编辑新闻标题时陷入标题党的怪圈，还有导致低俗内容的呈现，以制造冲突制造悬念贴标签等方式引用户点击，意图把自己的文章做成爆文。对于海量的信息内容，即使今日头条数据和智能推荐做的再好，目前来说也难以抵挡海量的垃圾信息。4.算法推送新闻引发的伦理问题在如今网络时代的传播思维中，“用户为上”、“算法主导”的新闻价值取向已经在算法聚合类平台成为了普遍，算法推送技术作为吸引用户的手段，搭建起一个充满诱导的媒介环境，以此增加用户对平台的粘性。算法推送技术在获取信息、传播速度等方面与以往相比有着跨时代的进步，但与此同时，由于算法推送技术的加入，衍生出新的伦理问题，并且日渐复杂化。4.1 算法推送引发的伦理问题4.1.1 算法推送过于机械化，没有思考能力单向的算法推荐对用户来说经常会带来内容杂乱无章、信息量过大、信息价值低等问题。从逻辑讲，算法只是从关键字的检索匹配来完成统计推荐，但对新闻报道或文学作品具有艺术性、专业性的内容来说，是不能保证推送的质量的。算法方面，目前主要基于匹配检索与统计，大部分都是个人关注的信息类型和标签，难以达到较好的推送效果。一千个人眼里有一千个哈姆雷特，但是计算机只有只有一个。算法技术过于注重机械化的统计，只根据关键词来推荐用户，对我们中国具有博大精深的中国文字文化底蕴，推荐算法是远远不够的。整个新闻客户端显得像是一个菜市场，没有态度、没有风格，阅读感受单一化，呈现了碎片化的特点。新闻不只是让用户能够了解身边发生的新鲜事，还有宣传正面思想和传播正能量的作用，新闻应该还要给人们带来新的思考。让机器做出正确判断很简单，但是让机器综合心理学、社会学、乃至某细分领域内的规则做出判断还要正确地引导受众则很难，正如现在算法技术还不能完成一篇富有人文性、文学性和批判性的深度报道，它止步在了碎片式的、表层的传播范畴。4.1.2 容易引起“信息茧房”效应“信息茧房”这一概念是凯斯.桑斯坦在《信息乌托邦》一书中提出的。意指受众在过度的信息自我选择之中，这样会降低接触外界其他信息的可能，从而将自己的生活桎梏于蚕茧一般的“蚕房”中的现象。人们的信息领域会习惯性被自己的兴趣引导，信息窄化带来了受众对信息接收的单一性，这种单一性的可能会使受众陷入循环，加重受众信息同质化。在互联网的普及初期，受众主要是从主流媒体和门户网站获取新闻信息，主流媒体能够保障新闻的质量；对于其他资讯的获取，由于技术的限制，此时的茧房并没有过度被放大，受众是有适当的自主选择性阅读新闻的。但到了如今以智能技术的互联网时代，情况发生了改变，信息茧房的现象越来越明显，用户被标签的情况下，算法系统进行大量的主动推送，使受众被动地成为信息的接收者。用户的阅读兴趣不可能涵盖所有的知识领域，算法分发的核心逻辑是根据用户的行为数据来进行精确推荐的，但同时算法又会自动过滤掉“不感兴趣”“不认同”的信息，实现“看我想看，听我想听”。在此过程中，因为算法技术的力量将用户的信息选择效果放大了倍数，进而将受众困住在信息茧房当中，受众也很难凭借自身力量打破茧房，甚至在不知觉中受到更多负面的影响。 4.1.3 算法推送的“伪中立性”客观和全面是新闻伦理的基本要求，新闻从业者必须从可好信息源来获取真实的信息，以客观的态度反应现实。我们惯常认为,互联网技术服务商是技术中立者,不需要承担约束大众媒体的社会责任，然而当信息把关人又新闻编辑转变为算法工程师，传统的媒介伦理似乎已经失效。算法具有商业倾向性，“中立性”是算法平台用以逃避媒体责任的理由，给大众媒介造成传播乱象，如此一来更像是一场算法平台“肆意妄为又不想负责”的诡辩。算法平台的信息源是经过选择和过滤的，“头条号”的内容占“今日头条”整个信息系统的绝大部分，然而在“人人都可以做新闻人”的时代，头条号平台是一个开放的网络媒介环境，存在大量的偏见和错误的认知。无论是“今日头条”平台设立的算法规则，还是其他爬虫的抓取的关键词，算法系统的信息源很多是具有目的性的、有偏见和非客观的信息，所以信息源不能直接作用于用户。因此，筛选算法系统的信息源与传统的人工编辑相比较，范围极广且很难把关，若算法被恶意利用，那么使整个传播系统将会被轻易控制。4.1.4 算法推送里的“议程设置”原议程设置功能揭示的重要内涵是：“受众对新闻的看法虽然被大众媒体议程设置功能所主导，但其更深刻的是议程设置给大众媒体新闻带来放大与延伸，从而使受众对新闻选择做出能动性修正，让受众在满足需求和媒介依赖中逐渐培养出的潜在认同感”。推送算法技术在互联网平台的运用，使原来传统媒体主导的议程设置过程发生了变化，伴随着传播权的转移、公众参与度的提高和信息量剧增等原因导致议程设置功逐渐能减弱。过往传统新闻的内容是由编辑有选择地进行报道后再呈现在受众面前的，而个性化新闻推送是用户自己来选择看哪一方面的内容，而这一环节中，天然的技术赋权将传播权从传统媒体下放至平台的用户，使得受众和社会的连接无需依赖传统媒介，新闻媒体作为把关人的作用和议程设置功能都在减弱。4.2 算法新闻治理缺陷下的算法权利异化算法作为人工智能的基石之一，是“一种有限、确定、有效并适合用计算机程序来实现的解决问题的方法,是计算机科学的基础”。近年来,伴随人工智能深度学习算法取得的重大突破和大数据时代的到来,人工智能的应用场景不断拓展，人工智能时代正逐渐从想象成为现实。借助于海量的大数据和具备强大计算能力的硬件设备,拥有深度学习算法的人工智能机器可以通过自主学习和强化训练来不断提升自身的能力,解决很多人类难以有效应对的治理难题。伴随人工能算法在国家和社会治理中重要性的日渐凸显,国家和社会对于算法的依赖也逐渐加深,一种新型的权力形态——算法权力也随之出现。可以把算法权利分为四种：数据主权、算法设计权、研发的资本权和算法控制权。由于前三种权利都是单向的、算法开发者赋予算法的权利，是属于算法开发者的，与算法分发平台呈现的效果没有直接的影响，所以本文将着重论述算法控制权。 算法控制权是双向的，用户是算法技术数据行为的提供者，同时又是被算法技术控制的受害者。例如我们看到“今日头条”会通过推送算法来监管用户的发布和浏览行为，同时平台会通过算法决策系统来实现内容的发布去引导用户。算法控制权当然是一种天然技术赋予的权利，但算法控制权是在用户提供数据行为的情况下才得以实现的，因此算法控制权既存在内容生产权，同时有要尊重和保护算法相对人的义务。正因为如此，算法技术被认为是一种双刃剑，一方面算法能够做出精准的行为预测，可以为管理者提供非常好的循环干预机制；对于公共行为主体来说，可以通过对大数据的应用来解决社会治理问题，对于私人主体来说可以借助数据来提供个性化和定制化的服务；另一方面，算法技术存在着诸如利益和风险不对称等问题，而且由于算法技术发展的超前性，新科技的创造者具备不对称的信息和技术优势，能够按照自身利益的需求来塑造在平台上的算法推送逻辑和社会系统，这带来了监管的不确定性。人们要通过集体行为去承担社会责任，通过这样的方式规制算法权利，可以让我们能够对算法分发系统的意义和价值得到更深刻的思考。
Python库之图形用户界面Python库之游戏开发Python库之虚拟现实Python库之图形艺术二、Python库之图形用户界面2.1 PyQt5提供了创建Qt5程序的Python API接口Qt是非常成熟的跨平台桌面应用开发系统，完备GUI推荐的Python GUI开发第三方库2.2 wxPython提供了专用于Python的跨平台GUI开发框架理解数据类型与索引的关系，操作索引即操作数据Python最主要的数据分析功能库，基于Numpy开发import wxapp = wx.App(False)frame = wx.Frame(None, wx.ID_ANY, "Hello World") frame.Show(True)app.MainLoop()2.3 PyGObject提供了整合GTK+、WebKitGTK+等库的功能GTK+：跨平台的一种用户图形界面GUI框架实例：Anaconda采用该库构建GUIimport gigi.require_version("Gtk", "3.0")from gi.repository import Gtkwindow = Gtk.Window(title="Hello World")window.show()window.connect("destroy", Gtk.main_quit)Gtk.main()三、Python库之游戏开发3.1 PyGame提供了基于SDL的简单游戏开发功能及实现引擎理解游戏对外部输入的响应机制及角色构建和交互机制Python游戏入门最主要的第三方库3.2 Panda3DPanda3D: 开源、跨平台的3D渲染和游戏开发库，一个3D游戏引擎，提供Python和C++两种接口支持很多先进特性：法线贴图、光泽贴图、卡通渲染等由迪士尼和卡尼基梅隆大学共同开发3.3 cocos2docos2d: 构建2D游戏和图形界面交互式应用的框架，提供了基于OpenGL的游戏开发图形渲染功能支持GPU加速，采用树形结构分层管理游戏对象类型适用于2D专业级游戏开发四、Python库之虚拟现实4.1 VR Zero提供大量与VR开发相关的功能针对树莓派的VR开发库，支持设备小型化，配置简单化非常适合初学者实践VR开发及应用4.2 pyovr针对Oculus VR设备的Python开发库基于成熟的VR设备，提供全套文档，工业级应用设备Python+虚拟现实领域探索的一种思路4.3 Vizard专业的企业级虚拟现实开发引擎提供详细的官方文档支持多种主流的VR硬件设备，具有一定通用性五、Python库之图形艺术5.1 Quads对图片进行四分迭代，形成像素风可以生成动图或静图图像简单易用，具有很高展示度5.2 ascii_art将普通图片转为ASCII艺术风格输出可以是纯文本或彩色文本可采用图片格式输出5.3 turtle六、单元小结6.1 从人机交互到艺术设计PyQt5、wxPython、PyGObjectPyGame、Panda3D、cocos2dVR Zero、pyovr、VizardQuads、ascii_art、turtle相关资源：covid19:通过使用Python和Plotly构建的交互式图表探索加拿大的CO...文章知识点与官方知识档案匹配Python入门技能树首页概览215912 人正在系统学习中点击阅读全文 打开CSDN APP，看更多技术内容python人机交互设计_063 Python必备库-从人机交互到艺术设计Vizard: 基于Python的通用VR开发引擎, 专业的企业级虚拟现实开发引擎 提供详细的官方文档 支持多种主流的VR硬件设备,具有一定通用性 五、Python库之图形艺术 5.1 Quads Quads: 迭...继续访问制作交互式数据可视化图表,只需要一个Python库就能实现!_翎子生。的...Python第三方库中我们最常用的可视化库是 pandas,matplotlib,pyecharts, 当然还有 Tableau,另外最近在学习过程中发现另一款可视化神器-Plotly,它是一款用来做数据分析和可视化的在线平台,功能非常强大, 可以在线绘制很多图形比如条形图、散点...继续访问人机界面Keras实施3D-VAE 配套 python 3.6 tensorflow-gpu 1.13.1 matplotlib 3.3.2 scikit-image 0.17.2 数据集 出于空间考虑，我们使用数据集，在此存储库中，我们仅在椅子类（03001627）的.binvox文件中提供体积数据，用于训练和测试VAE，该文件位于./dataset下。 如果您想使用许多其他不同类型的对象进行训练，则可以在上面的网站上找到完整的数据集，它需要一个帐户来下载它们。 此外，斯坦福大学还在以下提供相同的数据集： : ，方便下载。 体积数据在ShapeNetVox32.tgz下，图像数据在ShapeNetRendering.tgz下。 体积数据 椅子类中有6778个元素，完整的对象位于/dataset/03001627 。 我们还将其分为训练集和测试集， /dataset/03001627_tpython人机交互界面设计_Python-Tkinter图形化界面设计（详细教程 ）声明：本篇文章为转载自，在原作者的基础上添加目录导航，旨在帮助大家以更高效率进行学习和开发。Python-Tkinter 图形化界面设计（详细教程）本文目录一.图形化界面设计的基本理解当前流行的计算机桌面应用程序大多数为图形化用户界面（Graphic User Interface,GUI）,即通过鼠标对菜单、按钮等图形化元...继续访问python编写交互界面设计_使用python制作ArcGIS插件(4)界面交互这是在插件执行交互性操作的时候所需要用到的。由于原始的python是没有界面的,所以,这些元素就全靠pythonaddins封装了。 其他的界面类,如按钮类、组合框等,这些都是固定的设计。还有一部分是工具类型,如操作时的鼠标指针,各种的鼠标和...继续访问9.4 Python 从人机交互到艺术设计(图形用户界面/游戏开发/虚拟现实/图形...本文内容为北京理工大学Python慕课课程的课程讲义, 将其整理为OneNote笔记同时添加了本人上课时的课堂笔记, 且主页中的思维导图就是根据课件内容整理而来, 为了方便大家和自己查看,特将此上传到CSDN博文中, 源文件已经上传到我的资源中,...继续访问python人机交互界面提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录1.加入背景图片显示界面代码2.设置背景颜色代码 提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考 1.加入背景图片显示界面代码 代码如下（示例）： import tkinter as tk root = tk.Tk() root.title('0-1背包实例数据集算法平台') root.geometry('600x340') # 增加背景图片 photo = tk.PhotoImage(file="D:\study\python.继续访问Pygame介绍以及下载一、介绍 Pygame是一个利用SDL库实现的模块。SDL全称Simple DirectMedia Layer,是一套开放源代码的跨平台多媒体开发库，使用C语言写成。SDL提供了数种控制图像、声音、输出入的函数，让开发者只要相同或者相似的代码就能开发出多个平台，比如Linux、Windows、Mac OSX等的应用程序。 二、下载 Pygame官网：https://www.pygame.or...继续访问Dragonboard 410c Python 交互设计——PyQt环境搭建_ANDYMFC_No1的博客...Python是一个非常容易上手和使用的语言,非常适合开发者快速的搭建和实现自己ideal原型,在开发中,可以通过Python快速的搭建自己的想法,并且后续很容易使用其他更高性能的语言进行局部或者全局的优化。UI交互设计是开发中常见的一个问题,今天...继续访问python如何实现界面交互设计_python图形化界面设计(wxpython)三全面介绍...窗口和对话框的交互 高级控件 表格控件 高级列表控件 树形控件 树表控件 定时器控件 WxPython库中的高级功能 主要使用wxPython(最成熟的跨平台python GUI工具包) 前戏:基础了解 importwxclass MyFrame(wx.Frame): #创建自定义Frame def...继续访问python人机交互界面设计_python_GUI页面开发GUI:人机交互图形化界面，图形页面窗口，Windows系统就是一个庞大的GUI界面，比命令行更加让人得以接受，使用更加简便在python中的GUI界面是由tkinter提供的，使用前需导入变量 = tk.Tk():创建一个窗口，将他实例化变量 = geometry('长宽'):设置窗口的长宽页面开发的最小内容:1.导入tkinter模块2.创建主窗口对象3.将主窗口对象加入消息循环importt...继续访问python安装pygame失败_python下PyGame的下载与安装过程及遇到问题1.去官网下载PyGame注意：要下载对应版本的包其中，如果python为以下版本：（cp36就是python3.6的意思）2. .exe文件直接安装.whl文件启动doc命令安装：在文件所在位置打开doc界面：（win10直接在当前文件夹空白处按住shift，右键打开powershell窗口）输入以下指令安装：pip install pygame-1.9.3-cp36-cp36m-win...继续访问基于Python的学生生活信息交互平台的设计和实现_天行IT科技馆的博客-CS...《基于Python的学生生活信息交互平台的设计和实现》该项目采用技术Python的django框架、mysql数据库 ,项目含有源码、论文、PPT、配套开发软件、软件安装教程、项目发布教程、核心代码介绍视频等 软件开发环境及开发工具: ...继续访问...python做交互式界面?_程序员小猴紫的博客_python交互...界面设计:PyQt模块,这个界面个人感觉是python中界面设计最好用的模块,既可以使用窗口设计界面,又能使用CSS样式。 2.界面设计 2.1打开PyQt designer界面 三步成界面,是不是很简单,哈哈,你没看错,设计一个界面就是这么的简单,当然我没有...继续访问最新发布 python互联网程序设计GUI程序设计和网络程序设计(人机互动聊天软件)（2）必备功能：服务器客户端之间能简单发送和接收文件。至少应有序列化和反序列化功 能。收发双方，应打印显示发送或接收的原始对象的信息（非字节串）。（1）必备功能：要求服务端代码具有一定的智能，能够根据不完整的问题识别客户端真正 要问的问题。如客户输入how old, 服务器能回答年龄。（1）测试TCP连接是否成功。（2）试接收信息是否完整。（4）测试其他无关键词汇。（5）测试文件发送与接收。（3）测试智能回复聊天。（1）发送信息的函数。继续访问python人机交互界面设计_063 Python必备库-从人机交互到艺术设计一、概述Python库之图形用户界面Python库之游戏开发Python库之虚拟现实Python库之图形艺术二、Python库之图形用户界面2.1 PyQt5提供了创建Qt5程序的Python API接口Qt是非常成熟的跨平台桌面应用开发系统，完备GUI推荐的Python GUI开发第三方库2.2 wxPython提供了专用于Python的跨平台GUI开发框架理解数据类型与索引的关系，操作索引即操...继续访问python编写人机交互界面_中科院科研项目：人机交互—自然人机语音交互研究本文来自微信公众号——青人留学。中科院科研项目：人机交互—自然人机语音交互研究mp.weixin.qq.com项目简介自上世纪90年代以来，随着手写识别、语音识别、网络通信技术的发展，人机交互已发生了巨变，一个完全不懂编程以及网络通信原理的普通小孩，可能会比计算机科学家和网络工程师更好地使用计算机。方式的变革使得人机交互变得简单，而这个变革，就发生在短短不到30年内。可预见的是，未来计算机会更加...继续访问Pygame详解：前言Pygame官网： Pygame的官网是有详细的文档的： 下图是Pygame 的所有类和模块，都有对应的文档， 我做的就是 Pygame中文文档，喜欢看英文原版的还是可以去看官网，不喜勿喷。 第一篇：Pygame详解（一）：Color类 ...继续访问cocos2d for python_Python版的cocos2d库：一个2D游戏开发GUI框架的入门详解1 说明：=====1.1 cocos2d是一个基于MIT协议的开源框架，用于构建游戏、应用程序和其他图形界面交互应用。1.2 不逊色于pygame，但是其实Python版的cocos2d库是基于pygame和pyglet的，也就是集大成者。1.3 中文教程少的可怜，所以写一个入门教程，把坑填了，亲测过，注释里有讲解。1.4A 2D framework for games and multimed...继续访问python 游戏引擎 cocos2d_【Cocos2dx游戏开发】Cocos2d-x简介一、简介最近在做一个Android下的卡牌游戏——《九州幻想》开发项目，而我们使用的引擎是Cocos2dx，所以想要写写笔记来记录一下项目中的收获。当然首先稍微介绍一下Cocos2d-x引擎：cocos2d-x是一个免费、开源、跨平台的2D游戏引擎。我们知道Cocos2d是一个基于MIT协议的开源框架，用于构建游戏、应用程序和其他图形界面交互应用。最初cocos2d仅是一个用Python语言写的游...继续访问python编写人机交互界面_【021】重磅！人机交互设计项目（全下载）|1蓝调百香果跨年热文大赛作品...项目4：人机交互设计项目───自动售货程序设计梁玉华山东昌乐二中随着科技的不断发展，计算机的出现引发关于“人机交互”的研究已经有半个世纪的历史。从最早的二进制大型计算机到现在的人工智能，几乎全世界的高科技精英们都在为人机交互的发展和前进不懈努力，未来人们生活的各个领域，人机交互将无处不在。自动售货机是人机交互技术在生活中的一项典型应用，本项目将以“自动售货程序设计”为主线，经历生活...继续访问Python 计算生态概览文章目录Python 计算生态概览Python 计算程序设计思维Python 计算生态概览从数据处理到人工智能Python库之数据分析Numpy: 表达N维数组的最基础库Pandas: Python数据分析高层次应用库SciPy: 数学、科学和工程计算功能库Python库之数据可视化Matplotlib: 高质量的二维数据可视化功能库Seaborn: 统计类数据可视化功能库Mayavi：三维科学数据可视化功能库Python库之文本处理PyPDF2： 用来处理pdf文件的工具集NLTK： 自然语言文本处理第三继续访问利用Python+Cocos2d制作《猫吃老鼠》小游戏因此，如果在代码的其他位置更新过self.position(或者self.x或者self.y)，千万不要忘记调用update_cshape()更新cshape的位置。除了以上这几个方法以外，CollisionManagerGrid类还定义了一些其他有用的方法，如they_collide()，any_near()，objs_near()，objs_near_wdistance()，ranked_objs_near()，iter_all_collisions()等，鉴于篇幅有限，不再一一介绍。继续访问Python实战案例：Python使用cocos2d实现捕鱼达人Python实战案例：Python使用cocos2d实现捕鱼达人 游戏，它是一种基于物质需求满足之上的，在一些特定时间、空间范围内遵循某种特定规则的，追求精神世界需求满足的社会行为方式。合理适度的游戏允许人类在模拟环境下挑战和克服障碍，可以帮助人类开发智力、锻炼思维和反应能力。一般的小型游戏都是一些随机变化的事物，根据鼠标或键盘的操作来完成对变化事物的点击操作或者控制操作，最终实现娱乐的目的。 如下图为地铁跑酷的界面。 上图中人就是一个控制的元素，通过控制人的左右和跳跃，最终对金币进行累加的游戏。继续访问python 人机交互 输入输出以及格式处理输入函数：input() ; 输出函数：print() 例子： x = input('请输入：') input 函数接收的是字符串。 将字符串转化为int 型方式 例子： x = input('请输入x的值：') y = input('请输入y的值: ') z = x + y print(z) 运行程序： 请输入x的值：1 请输入y的值：1 11 #打印变量z结果 x = input('请输入x的值：') y = input('请输入y的值: ') z = int(x) + int继续访问热门推荐 python编程（关于cocos2d）【 声明：版权所有，欢迎转载，请勿用于商业用途。 联系信箱：feixiaoxing @163.com】 做游戏的同学大约对cocos2dx不会陌生，基本上做2d游戏都会用到这一款引擎。但是下载cocos2dx非常麻烦，不光文件很大，还要配置visual studio，所以我在想要是linux下面也有一款类似的软件就好了。所以，趁周末找了找，没想到还真有，这就是python版本的coco继续访问Pygame精灵和碰撞检测在开始学习相关知识点之前，我们有必要先学习精灵和碰撞检测的含义。 精灵（英文译为 Sprite），其实在一个游戏程序中，精灵本质指的是一张张小尺寸的图片，比如游戏中的各种道具、人物、场景装饰等，它们都可以看做成一张张小的“精灵”图。除此之外，人物的移动也可以看做是一系列小精灵图构成的序列（按帧组成的序列） 如果将逐帧分解后的动作，按照一定的频率播放，那么就形成了动画精灵，您将会看到雄鹰展翅高飞、人在策马奔腾、运动员奋力跳远。 精灵有个特点就是允许精灵之间进行交互，也称之为碰撞，而碰撞检测，指的就是检测两个精继续访问python人机交互界面设计_python做一个gui本人是做接口测试的，而很多接口现在对于安全方面有了很大的重视，所以往往在接口层上做了一些加密，比如MD5、AES、SHA之类的加密，而每次加密，都是自己利用python编写脚本而生成sign值，这往往对于自己在工具效率上无法提高，所以就产生了自己编写一个简单的加密+请求接口的小工具的想法。因为本人现在主要是以python为主，所以在选择的时候，就从这方面入手。许多人在学习如何创建一个 GUI 应用...
不是，快视频APP是一款不错的看视频赚钱软件，由大家所熟知的360公司推出，公司实力摆在这里，所以大家可以尽管放心操作，完全不用担心是不是的问题，360公司目前的发展顺风顺水，旗下有杀毒软件、浏览器等产品，绝不会差这点小钱。
1、在百度极速版中，为了防止用户们进行恶意刷金币的行为，官方设置了金币的上限，如果红包圈不转了可以去看看是否已经达到了每天金币的上限了，如果是的话可以在第二天继续，币获取量是每天刷新的。2、另一种情况就是，户一直刷同一个视频或者长时间挂着不动的话，金币收益就会变少，对于这种情况的出现，解决办法就是去刷刷其他分类的视频或者是关掉快手等一下再重新打开 ,如果还是不行的话就重新登录
不是。
网络上兴起了一类新闻资讯APP，和以往靠内容吸引阅读不同，它们主要靠现金来吸引点击量，声称只要每天看看新闻、刷刷视频，就能日赚几十块。
这种赚钱方式是每天阅读文章或者看视频有金币奖励，金币在第二天凌晨会自动兑换成现金，然后到了一定的额度可以提现，但是非常少。
坏处：
首先就是个人隐私泄露的风险。赚钱APP在注册时，基本要求用户填写真实姓名、手机号码、身份证号，因为涉及利益与提现，还要绑定银行账号、微信号等。
在很多软件都进行了实名认证的当下，不少用户觉得再多几个实名认证也无大碍，且应用软件行业普遍存在“一揽子授权，不授权就不给用”现象，一旦注册后，各种信息泄露、骚扰电话就少不了了。
被人卖了还帮人数钱。不少APP采用“第一次注册奖励”吸引用户点击下载，而用户在初期获利尝到甜头后，又会在“成功推荐亲朋好友得奖励”的诱惑下向他人介绍，这些都加速了此类APP传播。
法律擦边球。几乎所有宣称“赚钱”的APP，均包含浏览资讯版块，而所谓的“新闻资讯”，大多是垃圾信息。在“种子视频”“微鲤看看”等APP上，内容多为打色情擦边球、涉嫌宣传赌博信息的广告。
关于百度极速版金币不跳动了这个问题我之前遇到过，挺容易解决的，接下来就跟大家讲讲应该怎么操作：
工具：iPhone12，ios16.3.1，百度极速版5.0.0.11
第一步，首先我们在手机上打开百度极速版。（如下图所示）
第二步，在百度极速版，点击正下方的红包圈。（如下图所示）
第三步，点击红包圈后，就会进入任务页；在做任务界面，点击去阅读就能赚金币。过180分钟后超过了180分钟后，金币就会不跳动。（如下图所示）
以上就是解决百度极速版金币不跳动了的所有步骤啦，对你有用的话记得帮忙点赞点关注呀~
也是相当的赚钱了，因为有很大的需求就会有很大的收益。而且论文查重是每一个大学生都需要做的事情。
近年来各种查重系统的产生，来源于高校等机构严肃查处论文抄袭、剽窃等学术不端现象的需求。从一定意义上说，论文查重系统既客观又高效，可以说功不可没。
然而，过度的“查重依赖”，到头来又会催生出另一种“学术怪象”：商业运作有其自身规律，有了查重系统，大量“避重神器”也应运而生了。正如一些大学生说的，现在写论文几乎成了一种“技术活”，学术味道越来越淡了。
查重的商机化会造成论文的商品化、学术的技术化，反而有害于学术的健康发展——事实表明，一些学者前些年就已表露的忧虑并非杞人忧天。
“学术者，天下之公器也”，学术机构有了这样的情怀和担当，过度技术化、商业化的成果“制作”和评价模式才能得到遏制，真正的学术昌隆才可期。要实现这一点，从减轻学生负担、克服“查重依赖”着手，不啻是一个很好的突破口。
“知网查重”唯一且必需的选择
目前，国内高校在毕业论文审核上大多以中国知网论文查重系统为准。其中，大学生本科论文多采用“中国知网大学生论文管理系统”，简称知网“PMLC”；研究生论文多采用“学位论文学术不端行为检测系”，简称知网“VIP5.1”或“TMLC2”。
“只要学校对查重次数没有限制，一般都要多查几次才能放心。”小兰告诉记者，“我们学校有校内知网检测系统，可以免费查两次。我初稿用了一个免费查重网站，修改以后在学校的知网系统里又查了一次，两次查重率天差地别，没办法我又重新修改了一次，检测才合格了。”
但不是每个大学毕业生都像小兰一样有两次免费的校内知网检测机会。长期以来，知网因其独有的“学术论文联合比对库”且数据库不对外开放，与其他只能用作参考的查重系统如万方、维普等相比，其在论文查重上的角色无法被取代。自己掏钱“知网查重”是众多大学毕业生唯一且必需的选择。
主要原因 大多数的学生好多论文都是在网上 下载别人的，自己做的东西很少，所以导致市场越来越大， 所以说论文，查重的 费用也越来越高
是真的。毕业生写完论文后需要查阅，但人们很无奈的是学校查询很贵，所以很少有学生会选择报到学校。现在的有免费论文查重，也有收费的论文查重，相对于收费的，很多学生用免费论文查重。1. 利用广告赚钱；如果你注意的话，你会发现在免费论文查重上有很多广告。这些广告实际上是企业的收入来源。2. 发展论文相关业务；虽然查重是免费的，论文代写、论文指导等相关业务都是商家开展的业务。3. 提供相关书籍；写论文难免会用到书，但是大学生的知识面比较窄，很多书都不知道，在纸重查的时候，商家会把这些书推荐给学生，如果学生需要买的话。