无论到了什么年代都要加上人
正的人不准确，不能转换
浪费时间使用力量
也容易被平台屏蔽
有什么好痛苦的？
你有点跟上时代
你应该知道
必须进行引流
可靠的排泄软件可以解决你的痛点
例如，你需要很多粉丝
必须在媒体平台上做营销，做引流
当然需要大量的账户
我怎么得到账户？
代码平台可以注册
但是，必须承担
否则，将阻止您注册的数量
很多人在这个地方被卡死了
因为注册了很多账号，所以总是被屏蔽，没办法，最终放弃了
我是怎么做到的？
编写了一个可以为每个帐户分配独立ip地址、机器环境等的工具
这些是我自己注册的账户，都是稳定使用的
几种环境构成
支持互联网的媒体平台
有账号的话，可以用于大量引流
例如私人信件
使用工具调整协议，将自己的广告大量推送给相关平台上的用户
每天最多一万支也能聚集500多名准确的粉丝
这是私人通信的方法
而且也可以用于评论的引流
通过大量自动收集相关话题，第一时间准确评论热门话题，吸引别人来找你
当然，也可以在平台上大量覆盖文章
量上升的话，会得到和你一样好的效果
大量的生成文章
基本上平台上有100多个输出，来找你的人层出不穷
很简单。 没那么复杂
很多人引流没有效果，其实是因为没有解决痛点
解决了痛点之后，继续下去
自然得到好的效果
上面的软件是我自己写的，有什么想详细了解的请参考下图和我交流
我很容易分享到这里
sessiona=requests.Session (
headers={ ' user-agent ' : ' Mozilla/5.0 (windows nt 10.0； 双赢64； x64； rv:47.0 ) Gecko/20100101 Firefox/47.0 )、' authorization ' : ' oauthc 3c ef7c 66 a 1843 F8 B3 a9 E6 a1 e 3160 ' }
k3_confidence=0.71
''''
#可视化数据存储在云中，可以浏览
#在完全的学习中，没有发现“角度”的范围扩大对图像识别的影响。 大多数情况下，可以用60s处理。 优图果然很强悍，识别速度也非常快
''''
runtime_list_x=[]
runtime_list_y=[]
nn=range (1，11 ) #如果希望的话，设为多线程，100万次更有趣
成功尝试100次，形成二维数据并通过热图方式展示
for y in nn :
for x in nn :
runtime _ list _ x.append (bolting (-3，3，k3_confidence ) )
打印(y : ) str (runtime _ list _ y ) )
打印(x : ) str (runtime _ list _ x ) )
runtime _ list _ y.append (runtime _ list _ x.copy ()
runtime_list_x=[]
打印('-' * 30 ) ) ) )。
打印(runtime _ list _ y ) )是
打印('-' * 30 ) ) ) )。
# pip安装打印ly数据可视化
导入打印ly
import plotly.graph_objs as go
设置plot ly.tools.set _ credentials _ file (username=' username '，api_key='username ' )帐户并在官网注册
trace=go.heat map (z=runtime _ list _ y，x=[n for n in nn ]，y=[n for n in nn ] )
数据=[ trace ]
plot ly.plot ly.plot (数据，文件名称=' weldon-time2- heat map ' )
#试试看有一个特征。 基本上是一到两个倒置中文。 这样我们就可以加快速度了
#扩大角度范围，只有识别倒置汉语为1~2个时才提出验证，否则放弃继续寻找
# # # chcp 65001 (在win上更改cmd字符集) ) ) ) ) ) ) ) )。
# # pythonc :python 34image _ recognition _ zhi Hu.py