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2011-07-23 08:23:09 ]
标签：无　　　　　　阅读对象：所有人 2011最新移动充值卡***B方法和QQ充值卡***B方法 ◇◆◆◆最具权威***B代码◆◆◆◇ ◇◆◆◆***币Q点100%可刷◆◆◆◇
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经过试验，手机充值卡 Q币充值 都可以进行***币
如:移动充值卡支付 ,联通充值卡支付（注意：联通地方卡不支持***币） 电信充值卡支付,都可以刷的，其方法都一样.只是充值的选折不同，
废话不多说，下面教大家用***充值卡***B，大家看方法：
1.首先准备一张没用过的***充值卡，
这种卡哪儿都有卖，书报亭,***或移动营业厅,也能在淘宝，拍拍购买到
一般选用50元的，60，100，面值的。
然后进入
官方的充值地址：
最新免费***B代码如下: 随便选一个。 2283261409 1461678552 1617198646 2292383394 2284523067
2418083369 2280412950 2283871243 2291150649 2289545967
1610083576 1512187333 1610083576 1963683858 1935616107
353865604 2280903221 2290895628 1805559802 2293420308 上面都是本月最新的代码（大家别说我的代码是QQ号,不信的可以自己去查一下就知道.查不到的,绝对不是QQ号，大家可以的放心刷）
选择手机充值卡，我这里以50元的为例：
QQ帐号：填写官方数据代码（代码在上面），
重复QQ帐号：填写官方数据代码（代码在上面）
手机充值卡卡号：(购买的手机充值卡卡号)
手机充值卡密码：(购买的手机充值卡密码)
请输入验证码：自己填写
我随便选个代码做示范 2290895628 如下图填好
【注意：下面填的充值卡序列号 和 充值卡密码 得自己购买】
注：如果图片被封,请登陆网站： 学习（网站有一系列免费
***B教程
然后我们点击'立即冲值'
3.点击'立即充值'，出现下图，然后点击确认。
在次点确定提交 提交要等100秒 就等着，什么都不要动
4.点击确认提交后会出现'扣费失败',原因是（
您为QQ号: 2290895628 充值失败，请返回重试！
（往下看）
出显这个提示时我们必须从先换个代码在从刷一次，
一直更换.刷到出以下提示为止
「扣费失败,原因是帐号非法状态，
请返回重试
我们现在更换代码 2418083369 再充一次
我充第2个代码提示就不一样了
出现了下图提示； 扣费失败,原因是帐号非法状态，请返回重试！出显了这样的提示我们马上换自己的QQ充，这时Q币卡已经翻30倍了
注：如果图片被封,请登陆网站： 学习（网站有一系列免费
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） 「
扣费失败,原因是帐号非法状态
」只要出现这样的提示就换自己的QQ号，如果没出现这样的提示就换一个代码再充一次总有代码会出显示这样的提示的（因为QQ系统数据都不一样，这里就不解释了）反正出现了「
扣费失败,原因是帐号非法状态
」我们就换自己的QQ号充，没出现我们就反复的换代码刷到出现为止.
5. 非常重要的一部,点击'返回重试'后我再次回到了充值界面,把系统代码改成你的QQ，然后点击立即充值，如下图（我的QQ:
515758833
注：如果图片被封,请登陆网站： 学习（网站有一系列免费
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6.点击立即充值,出现下图,点击确认
7.当你已经按下确认提交键,你就已经***币成功了,50Q币变成了1500Q币
提醒：
（1）最好一次也不要冲刷得太多，要用的时候再刷，别引起腾讯的注意，到时腾讯封了这个bug，大家都没得刷了。
（2）第一次填官方帐号:(以上代码均可以使用)
最后一次一定要记得填你自己的账号，这样才能刷到你自己的账号上。 50的卡刷出来是（1 5 0 0 ）Q币 成功率是90%
80的卡刷出来是（2 4 0 0 ） Q币 成功率是99.9%
100的卡刷出来是（3 0 0 0 ） Q币 成功率是100%
200的卡刷出来就是（ 6 0 0 0 ）Q币 成功率是100%
30块 300块的卡现在基本上不可以刷了，因为现在腾讯大量流量的卡都是50或80或100或200的了。30块
的卡现在已经不在腾讯QB冲值中心充值页面下做记录了，所以大家记住刷 30 块
的卡时要稍等，也许系统不会很快打到你账上。如果你运气不好的话，也许只有10%的成功率
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Over-seriou e is a warning sign for mediocrity.
冤假错案的数学原理
提交日期：2009-10-3 14:34:00
| 分类: | 访问量：34297
　　我最近连续从几本书中看到同样的概率典故，不得不把它写下来。人的直觉是一个非常强大的武器，在很多情况下可以帮我们不需要精密计算就能做出正确的判断。但是在人的众多直觉能力之中，不包括概率。下面我说说这个典故。
　　现代技术检测 HIV 病毒的准确度已经到了惊人的程度。如果一个人真是 HIV 阳性，血液检测的手段有 99.9% 的准确率，也就是说有 99.9% 的可能性把他这个阳性给检查出来而不漏网。如果一个人不携带 HIV，那么检测手段的精度更高，达到99.99% - 也就是说有 99.99% 的可能性不会冤枉他。
　　现在假设我们随便在街头找一个人给他做检查，发现检测结果是 HIV 阳性，那么请问这个人真有 HIV 的可能性是多大呢？
　　在你回答之前，我要提供一点背景资料。德国马普研究所的心理学家曾经拿这道题考了好几百人，包括学生，数学家和医生。结果 95% 的大学生和 40% 的医生（这些医生实际上都受过这方面的专门训练）都给出了错误的***。
　　如果你真懂概率，你会想到要使用贝叶斯定理，然后你会发现这道题还缺少一个关键信息：那就是一般人感染 HIV 的概率。现在已知一般人感染 HIV 的概率是 0.01%，也就是说一万个人中才有一个人感染这种病毒。根据以上信息，这位不幸被检测为 HIV 感染者的朋友真有 HIV 的可能性是多少呢？
　　正确***是 50%。
　　我先说贝叶斯定理的算法，然后再给一个更直观的解释。贝叶斯定理说的就是条件概率。如果我们用 A 表示 “真有 HIV”，B 表示 “检测出 HIV”，那么我们要计算的是 P(A|B)。 已知 P(A) = 0.01%, P(B|A)=99.9%。
　　P(B) 需要计算一下，它等于 0.01% x 99.9% [也就是有 HIV 而被查出来的]+ 99.99% x 0.01% [也就是没有 HIV 但被冤枉的]。
　　贝叶斯定理说，P(A|B) = P(B|A) x P(A) / P(B)，计算结果等于 0.5.
　　直观的解释是这样的。假设我们随机地找一万个人来做实验。根据 HIV 病毒的分布，这一万人中应该只有一个人是真有 HIV 的。而由于我们的检测手段很强，这个人会被检测出来。但剩下的9999人都没有 HIV，可是我们对没有 HIV 的人的检测精度是 99.99%，也就是说有万分之一的可能性会冤枉好人。这样一来，我们的检测手段还会在9999人中冤枉一个人。
　　本来只有一人有 HIV，可是我们却检测出来两人。所以如果一个人被检测出 HIV 来，他真有 HIV 的可能性其实只有 50%。
　　从根本上说，造成这种局面的原因在于 HIV 其实是一种罕见的病毒，只有万分之一的感染者。在这种情况下即使你的检测手段再高，也很有可能会冤枉人。下面再给一道例题：
　　1%的妇女有乳房癌（简称为C）；80% 的有乳房癌的妇女会在乳房 x 射线照相检验 （mammographies， 简称M）中成阳性；10%的没有乳房癌的妇女也会检测到M阳性。现在有一个妇女检测到了M阳性，请问她患有乳房癌的概率是多少？
　　***：P(C)=0.01; P(M|C)=0.8; P(M)=0.8*0.01+0.1*0.99=0.107,所以
P(C|M)=P(M|C) P(C)/P(M)=8/107.
　　这是一个出乎意料的小数。
　　如果一个疾病比较罕见，那么你就不应该对阳性诊断特别有信心。
　　由此我联想到当初文革期间的“抓特务”行动。“特务”这个工作的要求，其实贵在精而不在多，再说国民党也没那么多钱养，真正的特务其实是很少的。如果我们看到一个人长得像特务，说话走路也像特务，我们有多大把握说他就是特务呢？上面的两个概率例题告诉我们，“误诊率”可以相当高。“抓特务”，最好的办法是冒出来一个抓一个，最可怕的办法是搞“人人过关”。如果你搞“人人过关”，必然是一大堆冤假错案！
　　这就是概率。哪怕你的初衷再好，你也会犯错！
　　本文第一个例子来自 The Social Atom 一书。
　　第二个例子来自 Super Crunchers 一书。
　　另外好像 The Drunkard's Walk 这本书里也有一个类似的例子。
　　别人一而再，再而三地强调，我们岂可不知呼。
严肃评论，请去新版：
#日志日期：2009-10-3 星期六(Saturday)
评论人：
评论日期：2009-10-3 18:22
??分析这么多，再去复查一次不就得了？
评论人：
评论日期：2009-10-3 18:22
??分析这么多，再去复查一次不就得了？
评论人：
评论日期：2009-10-3 19:09
??有道理
评论人：
评论日期：2009-10-3 19:09
??老兄 你让我又涨见识了
评论人：
评论日期：2009-10-3 19:37
??又算了遍，还真是，服了楼主！
评论人：
评论日期：2009-10-3 20:17
??讲的不是很清楚
评论人：
评论日期：2009-10-3 21:12
??如果一个人被检测为阳性，那么50%他有艾滋，
??如果复查再被检测为阳性，那么他有艾滋的概率是多少呢？
??不算复检，文章没有说服力。
评论人：
评论日期：2009-10-3 21:18
解放初，我村抓地主，当时给每个村都订了地主名额，我村订了两名，于是必须从我村民中揪出两户地主来，实际上我村村外大都是盐碱滩，农民耕种的土地基本上都是自己开荒的地，根本上不存在地主，但上面又下了命令。一户由于家中男人是赶马车顾不上地里的耕作，家中人手不够，所以花钱请过本村村民耕作过，于是被认为是剥削人民而定性为与工农阶级不共戴天的地主阶级，另一户类同！
评论人：
评论日期：2009-10-3 21:47
??我觉得计算有误。
评论人：
评论日期：2009-10-4 0:34
??你根本就没搞懂问题。
??随便找一个人，检出HIV阳性，正确率当然是99.9%。
??估计原文作者的意思是，检测10000个人，其中有一个人阳性，那么，这个阳性正确的概率是50%。
??其实这仍然不对。没有搞清楚条件概率。10000个人中，无论哪个是阳性，都与其他的被检测者无关，阴性也好，阳性也好，每个人正确的可能性都是99.9%。
评论人：
评论日期：2009-10-4 1:37
??还号称“用理工科思维理解世界 ”？！！楼主回去好好补习一下《概率论与数理统计》再来发帖吧！
评论人：
评论日期：2009-10-4 8:20
??对事不对人，楼上的评论攻击人干嘛，即使计算有问题，那你拿出有理有据的东西出来啊，用事实说话，干嘛说出这样的话，无语了。
评论人：
评论日期：2009-10-4 9:27
??回不准袭击警车：该好好补习《概率论与数理统计》的是你，我刚学完这本书，楼主分析的有理有据，引用的公式也是正确的。
评论人：
评论日期：2009-10-4 10:18
??正确的概率应该是0.4997，即近似0.50。
??根据楼主的描述，感染HIV的概率是万分之一，则各种分布的概率如下：
??1. 正常人的概率 0.9999；
??2. HIV感染者的概率0.0001；
??3. 正常人检测结果的准确性是0.9999；（检测结果错误的概率是0.0001）
??4. HIV感染者检测检的准确性是0.9990；（检测结果错误的概率是0.001）
??根据以上假设，检测结果有以下4种：
??1. 正常人，检测结果为正常（阴性）=0.99980001；
=0.9999*0.9999
??2. 正常人，检测结果为HIV（阳性）=0.00009999；
=0.9999*0.0001
??3. HIV感染者，检测结果为正常（阴性）=0.0000001；
=0.0001*0.001
??4. HIV感染者，检测结果为HIV（阳性）=0.0000999；
=0.0001*0.999
??注意以上4种结果的和为1.0，即满足“互斥且构成一个完全事件”；
??因此，检测结果为HIV的概率是(2+4) =0.00019989
??而实际是HIV的概率是4，即0.0000999；
??因此正确的概率＝4/(2+4)=0.0000999/0.00019989=0.499774876
评论人：
评论日期：2009-10-4 10:20
??楼主写的没有问题。事实上爷爷不是楼主的发现。是已知的科普知识。《概率论与数理统计》中也有类似的例题。不明白可以回去看看。
评论人：
评论日期：2009-10-4 11:12
??楼主算的没错啊
??诸位去看看浙大版的概率教材
??里面有个和这个非常类似之例子。
评论人：
评论日期：2009-10-4 11:25
??概率独立，楼主不懂不懂啊，
评论人：
评论日期：2009-10-4 12:01
??经典的题目，楼主是正确的。
??我记得当初教科书中的案例不是HIV，
??而是另一种罕见病，呵呵。
??其实这问题的心理陷阱在于，
??大部分人第一时间不会联想到正常人被误诊的概率。
评论人：
评论日期：2009-10-4 13:14
??LZ和楼上有些人显然犯了统计上的错误
，一万个人里的感染率其实跟这个人的感染率是两种概念 。这个感染率应该这样解释 ，这个人和有艾滋病的异性***得艾滋病的几率，才能作为这个个体的感染率 ，这个几率接近百分之百，而不是万分之一 。你们显然混淆了概念
，拿群体里的感染率作为个体的感染几率 ，真的是十分可笑
，还办出来什么浙大的书来 ，完全是胡扯 。
评论人：
评论日期：2009-10-4 13:29
??一说概率，就冒出一大帮不懂还非得发言的人出来，概率论真是科学的试金石啊。
??但大局是这个博客更多的留言读者是真懂概率的，我很自豪。
评论人：
评论日期：2009-10-4 17:08
楼主是对的
很多人可能想不明白
其实可以这样直观的来看
10000个人去检查，平均来说
会检查出两个人感染了HIV
其中一个是真的感染了HIV被检查出来了
而剩下的9999个人中
还有一个人会被误诊为感染了HIV
因此，对这两个人来说
他们中哪一个是真的被感染，哪一个是被误诊的概率正好是50%
评论人：
评论日期：2009-10-4 17:52
??楼主还在嘴硬，还欣慰呢。吐一个先。
??什么叫条件概率？事件A在另外一个事件B已经发生条件下的发生概率。条件概率表示为 P(A|B)。
??10000个人去检测HIV，X1检测的正确与否对X2检测的正确与否有关吗？无论谁去检测，都是一样的错误率。要按楼主的说法，扔硬币前10次是正面，第11次正面的概率大概降到1%以下了（我懒得算具体数字）。
评论人：
评论日期：2009-10-4 18:42
??楼上懂概率吗？支持楼主。反驳请给出详细的数学证明和推理
评论人：
评论日期：2009-10-4 18:48
??你挺行
评论人：
评论日期：2009-10-4 18:48
??楼上的例子和LZ的不一样把
评论人：
评论日期：2009-10-4 20:30
??第一个不是严格的50%，应该比这个数值要略低一点，应为：
??999/(999+999.9)
评论人：
评论日期：2009-10-4 20:32
??分析这么多，再去复查一次不就得了？
??------------------
??如果第一次概率大概是50%，复查一次也只能上升到75%左右
评论人：
评论日期：2009-10-4 21:59
??真有的可能为99.9%。此为脑筋转弯题
评论人：
评论日期：2009-10-4 22:03
??第一次看，觉得不可理解，怎么才50%。
??但是仔细想了后知道了是怎么回事。攻击楼主的人请列个式子仔细算一下。
??没想明白的请把整个事件的全部空间画出来，画10000行，每行有10000个样本，其中有一个艾滋。
??其中最后10行的艾滋没有被检出(99.9%的准确率，或者说10/10000的漏网率)。
??很重要的一点，每行都会有一个被误检的样本，这些样本一共10000个(严格地说，不到10000个)。
??以下不分析了，太累了。
评论人：
评论日期：2009-10-4 23:38
??评论人：左丘失明 评论日期：2009-10-4 0:34
??　　你根本就没搞懂问题。
??　　随便找一个人，检出HIV阳性，正确率当然是99.9%。
??　　估计原文作者的意思是，检测10000个人，其中有一个人阳性，那么，这个阳性正确的概率是50%。
??　　其实这仍然不对。没有搞清楚条件概率。10000个人中，无论哪个是阳性，都与其他的被检测者无关，阴性也好，阳性也好，每个人正确的可能性都是99.9%。
??--------------------------------------------
??哈哈，这位仁兄比那个楼主厉害多了。楼主看书都看不懂。也比我厉害。我考试考完了，就忘记了。
评论人：
评论日期：2009-10-4 23:42
??评论人：swjdqpi 评论日期：2009-10-4 9:27
??　　回不准袭击警车：该好好补习《概率论与数理统计》的是你，我刚学完这本书，楼主分析的有理有据，引用的公式也是正确的。
??-------------------------------
??引用的公式是正确的，公式正确，但是不代表用出来就正确了。用出来完全就是错误的。
??笑死人了。
评论人：
评论日期：2009-10-4 23:44
??当你查出来你有了艾滋病，你应该用条件概率去算。
评论人：
评论日期：2009-10-5 0:01
??我觉得博主很酷!!
评论人：
评论日期：2009-10-5 1:06
??第2个题，可以这么理解，就是说检查出阳性后，正确的比例，假设随即1000个人去检查乳腺癌症，可以推断出其中有10个患有乳腺癌，通过X光机，80%的确诊率可以检查出其中8个为阳性，剩余990人没有乳腺癌症的，10%的失误率将导致有99个“被”确诊为阳性，因此当你被检查为阳性的时候，总共“被”确诊为阳性的有99+8=107人，这107人中只有8人真正有乳腺癌症，概率是8/107
评论人：
评论日期：2009-10-5 1:07
??第2个题，可以这么理解，就是说检查出阳性后，正确的比例，假设随即1000个人去检查乳腺癌症，可以推断出其中有10个患有乳腺癌，通过X光机，80%的确诊率可以检查出其中8个为阳性，剩余990人没有乳腺癌症的，10%的失误率将导致有99个“被”确诊为阳性，因此当你被检查为阳性的时候，总共“被”确诊为阳性的有99+8=107人，这107人中只有8人真正有乳腺癌症，概率是8/107
评论人：
评论日期：2009-10-5 1:39
??原来以为 95% 的大学生和 40% 的医生，这个是胡编造的数据，看来大家真的一直太热衷于玩弄文字游戏和愤青了，以后多研究数据。
评论人：
评论日期：2009-10-5 2:30
??99.9/（99.9+0.01）
??对你们的50%我真是无语了。
??每个人患病的概率都是一样的，跟别的1万人有一毛钱的关系么？
评论人：
评论日期：2009-10-5 3:37
??南开女博士在学校宿舍内被强行押送精神病院：疑与知晓考博内幕有关
??http://blog.sina.com.cn/s/blog_609b4b3d0100ewm6.html
??读博历险记（一）
??http://blog.sina.com.cn/s/blog_609b4b3d0100f9du.html
评论人：
评论日期：2009-10-5 9:18
??敢叫日月换新天！
评论人：
评论日期：2009-10-5 11:10
??偷换概念混淆视听——鉴定完毕
评论人：
评论日期：2009-10-5 11:25
??但凡是能有一丁点概率论基础（不需要是理工科的）都能明白这事儿。
??若是一丁点概率论基础也没有的人，看了也不会明白的。
??楼主何必故弄玄虚。
??而且据我了解，贝叶斯定理是大学数学必考的一个，这种题目当年我好想也做过……不过是癌症的检测问题……
评论人：
评论日期：2009-10-5 17:02
??数学是基础啊
评论人：
评论日期：2009-10-5 17:36
??概统基础啊，虽然没学《概率与统计》，但也旁听过几节课，贝叶斯定理是基础题，每年必考。
??再次学习了，几个例子也是经典例子了
评论人：
评论日期：2009-10-5 17:45
??真不明白为啥有些人就是嘴硬呢！
??楼主明明是对的 锴文 分析的再明白不过了，怎么还不能理解呢！
??我们可以再取的极端一点，假如艾滋病的概率是一亿分之一，一个正常人被误诊的概率是万分之一，诸位没想明白的，您再想一下，是不是明白了啊？
??就是说一亿人去体检 被误诊的人大概有1万人，而真正得病的就那一个人，您说着检测结果的可信度有多大啊？
??所以说看检测精度要看相对精度，不是看绝对精度，误诊率万分之一从绝对值上看是很精确，但对于这么小概率的病症来说，这个诊断精度还是太逊了，以至于结果根本不值得信赖！
评论人：
评论日期：2009-10-5 18:13
??深入浅出的道理
??(乳腺癌治疗指南 www.120rxa.com.cn 乳腺癌治疗指南 link:www.120rxa.com.cn)
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评论人：
评论日期：2009-10-5 19:26
??经典的贝叶斯课程的例子了，我学的时候讲的是罪犯被判有罪的例子，多谢分享。
评论人：
评论日期：2009-10-5 19:53
??读书读迂了吧
评论人：
评论日期：2009-10-5 20:33
??吸毒者检测
??贝叶斯定理在检测吸毒者时很有用。假设一个常规的检测结果的敏感度与可靠度均为99%，也就是说，当被检者吸毒时，每次检测呈阳性（+）的概率为99%。而被检者不吸毒时，每次检测呈阴性（-）的概率为99%。从检测结果的概率来看，检测结果是比较准确的，但是贝叶斯定理确可以揭示一个潜在的问题。假设某公司将对其全体雇员进行一次鸦片吸食情况的检测，已知0.5%的雇员吸毒。我们想知道，每位医学检测呈阳性的雇员吸毒的概率有多高？令“D”为雇员吸毒事件，“N”为雇员不吸毒事件，“+”为检测呈阳性事件。可得
??P(D)代表雇员吸毒的概率，不考虑其他情况，该值为0.005。因为公司的预先统计表明该公司的雇员中有0.5%的人吸食毒品，所以这个值就是D的先验概率。
??P(N)代表雇员不吸毒的概率，显然，该值为0.995，也就是 1-P(D)。
??P(+|D)代表吸毒者阳性检出率，这是一个条件概率，由于阳性检测准确性是99%，因此该值为0.99。
??P(+|N)代表不吸毒者阳性检出率，也就是出错检测的概率，该值为0.01，因为对于不吸毒者，其检测为阴性的概率为99%, 因此，其被误检测成阳性的概率为1-99%。
??P(+)代表不考虑其他因素的影响的阳性检出率。该值为0.0149 或者 1.49%。我们可以通过全概率公式计算得到：此概率 = 吸毒者阳性检出率（0.5% x 99% = 0.495%)+ 不吸毒者阳性检出率(99.5% x 1% = 0.995%)。P(+)=0.0149 是检测呈阳性的先验概率。用数学公式描述为：
??p(d|+)=p(+|d)p(d)/p(+)=0.3322
??尽管我们的检测结果可靠性很高，但是只能得出如下结论：如果某人检测呈阳性，那么此人是吸毒的概率只有大约33%，也就是说此人不吸毒的可能性比较大。我们测试的条件（本例中指D，雇员吸毒）越难发生，误判的可能性越大。
??http://zh.wikipedia.org/wiki/%E8%B4%9D%E5%8F%B6%E6%96%AF%E5%AE%9A%E7%90%86
评论人：
评论日期：2009-10-5 20:34
??现代技术检测 HIV 病毒的准确度已经到了惊人的程度。如果一个人真是 HIV 阳性，血液检测的手段有 99.9% 的准确率，也就是说有 99.9% 的可能性把他这个阳性给检查出来而不漏网。如果一个人不携带 HIV，那么检测手段的精度更高，达到99.99% - 也就是说有 99.99% 的可能性不会冤枉他。
??－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－
??1亿人中1万人HIV呈阳性：检查结果[１万*99.9%+(1亿-１万)*(1-99.99%)]＝9990+9999
??1亿人中1千万人HIV呈阳性：检查结果[１千万*99.9%+(1亿-１千万)*(1-99.99%)]＝999万+9000
??二者的可能性
??9990/[9990+9999]＝49.98%
??999万/[999万+9000]＝99.91%
评论人：
评论日期：2009-10-5 20:43
??可是现实生活中，很少人这样想问题。maths is important,但是生活中说条件概率，有几人能懂
评论人：
评论日期：2009-10-5 21:58
??恐怖呀.万分之一的人有爱滋病.那么全世界60亿人就有60万人.而事实上是不止这个数.所以这个假设是不成立的.
评论人：
评论日期：2009-10-6 3:04
??神奇的概率论与数理统计~
评论人：
评论日期：2009-10-6 9:02
??楼主强人啊，这么喜欢用数理方法来看待现实，很对我的胃口，不知道楼主有没有关心过美剧啊，有一部《Numb3rs》应该很对你的胃口，希望你能对这里面的数学问题也谈谈看法啊。
??博客很不错，收藏了。
评论人：
评论日期：2009-10-6 9:29
??楼主的分析很正确。已经过了几百年时间的考验。
??只不过讲给哪些骂人的人听：
??当你血液检测验出有HIV的时候，说明了你真HIV的概率已比普通人群高了很多倍，但并不是检测方法的精确度那么高，先别把自已吓死。
??你应该进一步检查。
评论人：
评论日期：2009-10-6 10:39
??呵呵!精辟,LZL厉害哦!
评论人：
评论日期：2009-10-6 10:43
??关于复查：因为只有初查阳性的人才要复查，所以复查者患病的概率是50%。假设20000个人复查，其中10000个HIV患者9990个被确诊而10个被漏，10000个正常人有1个还是被误诊。所以如果一个人经过两次检查都是阳性，那他的患病率就是1/（9990+1）=99.99%，而不是75%。
??再进一步，如果一个人初查阳性复查阴性，他患病概率是10/（9999+10），大约是千分之一。
评论人：
评论日期：2009-10-6 10:56
??lz好强大
好多人都绕进了你的圈里
评论人：
评论日期：2009-10-6 12:04
??如果一般人感染 HIV 的概率是 0.02%呢？那他被误诊的概率就是33.33%？
评论人：
评论日期：2009-10-6 12:18
??概率不会，用小学数学算算。一万人的样本太小了，100万人有1万个感染者，99万个未感染，1万个感染者会漏掉一个，99万个未感染者会冤枉99个，所以检出来的感染者是198个，但实际感染者是100个，所以被检出的感染者真正感染的可能性是100/198=50.51%
评论人：
评论日期：2009-10-6 12:27
??我晕，算错了，俺从小数学就不好，不在这丢人现眼了
评论人：
评论日期：2009-10-6 14:47
??你很概率...
??帮我算算下期彩票 的号吧
评论人：
评论日期：2009-10-6 14:56
??“现在假设我们随便在街头找一个人给他做检查，发现检测结果是 HIV 阳性，那么请问这个人真有 HIV 的可能性是多大呢？”
??他得没得HIV，与其他人有什么关系？
??你说的 1万个人里有1个，，这个“1个”条件 是你自己后来加上去的？。题目已经发生了变化。
??别迷信逻辑计算。
评论人：
评论日期：2009-10-6 16:07
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评论人：
评论日期：2009-10-6 16:28
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评论人：
评论日期：2009-10-6 16:32
??整个概率论体系都是有严重问题的。
??如果一个医院住了10000个HIV病人，那么结果是10000个人而不是你说的百分之零点一。
??不要用一个错误的定律去证明一个论点。
评论人：
评论日期：2009-10-6 16:48
??确实是50%
??我的理解：
??粗略的讲，10000个人中只有1个被误诊而唯一一个真的被误诊的概率忽略，
??也就是说，如果万中选一而且那个人被“误诊”了那么真假概率一半一半。
评论人：
评论日期：2009-10-6 17:44
??其实问题很简单,非说这么复杂干嘛.
??问题的关键在于,他这个概率是有前提的,前提就是:这个人已经被检测为阳性了,以此为前提再来说他是否为阳性的概率...
评论人：
评论日期：2009-10-6 17:53
??误诊无论什么病都存在
评论人：
评论日期：2009-10-6 18:18
??无论是什么都会发生误差的
??欢迎到我的小店逛逛
http://shop58758959.taobao.com/
评论人：
评论日期：2009-10-6 20:43
??看到这里的回复，我发现我国高等教育的普及率没有我感觉到的那么高。
??很简单的条件概率问题么，几乎所有理工科的大学生都要学的，是仅次于古典概型的简单问题。如果忘记贝叶斯公式具体怎么写倒也正常，很容易查到，但居然“讨论”起来，真的是非常……
??顺便说一下，lz文章最后提什么找特务，就很搞笑了。概率论和数理统计的数学体系，是建立在不确定性集合的基础上的，它只能反映出基于某个样本空间的某类事件发生的可能性，但它一般很难做出确定性的结论。统计学的方法一般是不能适用于需要确定性结论的个体的，抓特务这种事情，其最后的结论只能是“是”和“否”，是非常典型的确定性集合。对于一个调查特务的案件来说，你最后只能认定其到底是不是特务，绝不可能用统计学给出一个“是特务的概率”，或者利用模糊数学给出一个“是特务的隶属度”之类的数学结论。因此在抓特务的的问题上，采用统计学的视角来考察“冤假错案”，是没有意义的。
??由此可见，lz对数学本身缺乏恰当的理解。
??比如说，我们都知道，一个人在参加一场考试的时候，其最后的成绩与各种因素有关，从统计学的角度，一个人的考试成绩，对其真实能力的反应程度符合正态分布，但在具体社会实践中，我们将认为考试成绩（很可能仅有一次测试）就是确定其能力的依据。但你不能说，在数学上，由于样本空间（考试次数）不足，所以考试成绩不能准确反映出其学习能力，因此类似于高考这样的考试，都是荒谬的。
??数学的方法是不可滥用的。实际上，整个人类生活中，目前人类的数学知识能够计算和反映的，仅是极小的一部分。
评论人：
评论日期：2009-10-6 20:54
??概率问题是很复杂的问题，有的人仅仅是靠个人生活经验来解释，有的人依靠一知半解的道理来分析。个人生活经验中有的是正确的，有的是错误的。概率讲的是随机事件出现的可能性的大小，所以我们首先要清楚某个问题是否是随机事件，如果不满足这个前提条件，就难以分析其发生的概率的大小。感染艾滋与没有感染艾滋不是一个随机事件，检查结果是正确的还是错误的是一个随机事件，如果把这两个问题混在一起谈就难以找到问题的***。
评论人：
评论日期：2009-10-6 23:55
??0.999p+（1-p）*（1-0.9999）=1
??p=9989/9999=.998999999...
评论人：
评论日期：2009-10-6 23:56
??高中数学题
评论人：
评论日期：2009-10-7 0:02
??现代技术检测 HIV 病毒的准确度已经到了惊人的程度。如果一个人真是 HIV 阳性，血液检测的手段有 99.9% 的准确率，也就是说有 99.9% 的可能性把他这个阳性给检查出来而不漏网。如果一个人不携带 HIV，那么检测手段的精度更高，达到99.99% - 也就是说有 99.99% 的可能性不会冤枉他。
??　　
??　　现在假设我们随便在街头找一个人给他做检查，发现检测结果是 HIV 阳性，那么请问这个人真有 HIV 的可能性是多大呢？
??此题***如上
评论人：
评论日期：2009-10-7 0:24
??楼主，差点遭你蒙了！不过看来你也没看清楚题，大家只需搞清楚他解释里的一句话：
??他说设我们随机地找一万个人来做实验。根据 HIV 病毒的分布，这一万人中应该只有一个人是真有 HIV 的。请问这是为什么？题里面可没这个条件！题里只告诉了我们：有爱滋且检测出来有的概率0.999，没艾滋检测出来也没有的概率0.9999，并没说你取的这一万人样本里面就只有一个人有艾滋。这相当于是你不知不觉给我们附加了一个条件，艾滋病患病率是0.0001。
??关键问题也在这里，你运算过程当中都是以这个患病率作为已知条件的。如果你一开始在题中明确告诉大家艾滋病患病率是0.0001，我想很多人都不会做错。最后补充的就是这个0.5也是约等于，精确的应该是0.499774876。具体运算上面有同仁给出了。
评论人：
评论日期：2009-10-7 0:29
??纯属YY
??评论人：greenarmed 评论日期：2009-10-5 20:33
????吸毒者检测
????贝叶斯定理在检测吸毒者时很有用。假设一个常规的检测结果的敏感度与可靠度均为99%，也就是说，当被检者吸毒时，每次检测呈阳性（+）的概率为99%。而被检者不吸毒时，每次检测呈阴性（-）的概率为99%。从检测结果的概率来看，检测结果是比较准确的，但是贝叶斯定理确可以揭示一个潜在的问题。假设某公司将对其全体雇员进行一次鸦片吸食情况的检测，已知0.5%的雇员吸毒。我们想知道，每位医学检测呈阳性的雇员吸毒的概率有多高？令“D”为雇员吸毒事件，“N”为雇员不吸毒事件，“+”为检测呈阳性事件。可得
????
????P(D)代表雇员吸毒的概率，不考虑其他情况，该值为0.005。因为公司的预先统计表明该公司的雇员中有0.5%的人吸食毒品，所以这个值就是D的先验概率。
????P(N)代表雇员不吸毒的概率，显然，该值为0.995，也就是 1-P(D)。
????P(+|D)代表吸毒者阳性检出率，这是一个条件概率，由于阳性检测准确性是99%，因此该值为0.99。
????P(+|N)代表不吸毒者阳性检出率，也就是出错检测的概率，该值为0.01，因为对于不吸毒者，其检测为阴性的概率为99%, 因此，其被误检测成阳性的概率为1-99%。
????P(+)代表不考虑其他因素的影响的阳性检出率。该值为0.0149 或者 1.49%。我们可以通过全概率公式计算得到：此概率 = 吸毒者阳性检出率（0.5% x 99% = 0.495%)+ 不吸毒者阳性检出率(99.5% x 1% = 0.995%)。P(+)=0.0149 是检测呈阳性的先验概率。用数学公式描述为：
????p(d|+)=p(+|d)p(d)/p(+)=0.3322
????
????尽管我们的检测结果可靠性很高，但是只能得出如下结论：如果某人检测呈阳性，那么此人是吸毒的概率只有大约33%，也就是说此人不吸毒的可能性比较大。我们测试的条件（本例中指D，雇员吸毒）越难发生，误判的可能性越大。
????
????http://zh.wikipedia.org/wiki/%E8%B4%9D%E5%8F%B6%E6%96%AF%E5%AE%9A%E7%90%86
??题目有两个假设。
??第一是：假设一个常规的检测结果的敏感度与可靠度均为99%
??第二是：因为公司的预先统计表明该公司的雇员中有0.5%的人吸食毒品
??在这两个假设条件下得出来的结果：如果某人检测呈阳性，那么此人是吸毒的概率只有大约33%是没有错误的。
??但现在我们反推回去，“如果某人检测呈阳性，那么此人是吸毒的概率只有大约33%”=“检测结果的敏感度与可靠度均为33%”与上边的第一个假设的可靠度99%不相符合。
??假如客观事实是该公司的雇员中有0.5%的人吸食毒品，那么假设的99%的检查结果根本不成立，因为与上边的推论结果相矛盾。
??题目的数理逻辑没有错，结论不能证明假设条件，就表示假设不成立。如此而已。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。
评论人：
评论日期：2009-10-7 1:10
??晕哦，这个例子根本不满足贝叶斯公式的！
??这是在求已知被检测为 HIV 感染者的朋友真有 HIV 的可能性，这是属于假设检验的范畴。题设中出现的数字均为在已知前提下的检验水平，具体的说明要用数学语言描述，这里无法写。楼主用的是错误的理论，自然得出了一个错误的结论！
评论人：
评论日期：2009-10-7 5:38
??这里面有概念错误，误诊率真象楼主说的这么高，医院早被砸平了，哈哈。
??你这个概率属于文字游戏。
??比如这一段：“如果一个人不携带 HIV，那么检测手段的精度更高，达到99.99% - 也就是说有 99.99% 的可能性不会冤枉他。”
??此处的意思是说，1万个阳性中，有1个是假阳性，这一个是被冤枉的。
??而不是楼主所理解的，1万个阴性（未感染）中，有1个被检查成阳性。
评论人：
评论日期：2009-10-7 8:08
??评论人：很多的 评论日期：2009-10-6 20:43
??　　看到这里的回复，我发现我国高等教育的普及率没有我感觉到的那么高。
??　　很简单的条件概率问题么，几乎所有理工科的大学生都要学的，是仅次于古典概型的简单问题。如果忘记贝叶斯公式具体怎么写倒也正常，很容易查到，但居然“讨论”起来，真的是非常……
??　　
??　　顺便说一下，lz文章最后提什么找特务，就很搞笑了。概率论和数理统计的数学体系，是建立在不确定性集合的基础上的，它只能反映出基于某个样本空间的某类事件发生的可能性，但它一般很难做出确定性的结论。统计学的方法一般是不能适用于需要确定性结论的个体的，抓特务这种事情，其最后的结论只能是“是”和“否”，是非常典型的确定性集合。对于一个调查特务的案件来说，你最后只能认定其到底是不是特务，绝不可能用统计学给出一个“是特务的概率”，或者利用模糊数学给出一个“是特务的隶属度”之类的数学结论。因此在抓特务的的问题上，采用统计学的视角来考察“冤假错案”，是没有意义的。
??　　由此可见，lz对数学本身缺乏恰当的理解。
??===========================
??结论只能是“是”和“否”的对象空间照样是非常典型的统计样本空间。
??大概你以为只有连续变量或模糊变量才能作为统计变量，而离散变量或二值离散变量就不能采用统计学的视角来考察了吧？哈哈。
??楼主不搞笑，倒是你有点对数学本身缺乏恰当的理解。
评论人：
评论日期：2009-10-7 8:44
??法官等同医生！在实践中审判职能与医能医德尤为重要;但二之间各有春秋？
??冤假错案的发生绝对不与疑难疾病相题并论！因为冤假错案纯属是人为的！凡是讼争有法可依，只要是一个有民事行为力及是一个合法审判员他就知道公正判断！而疾病有的靠科学仪器机械性珍断显然有别。
评论人：
评论日期：2009-10-7 10:13
??LZ第1个假设，有很大的歧义
??所以很多人都看不明白
??如果LZ改一下 变成 在街上拉了很多人 结果检测到一个人事有HIV的就好理解
??要是随便拉一个人，这个人就检测出有HIV这事本身的概率就是很小的
评论人：
评论日期：2009-10-7 10:44
??对这么一个单个个体，有概率之说吗？它的样本空间如此小，那么只有两种结果，要么是HIV，要么不是HIV。不必要用概率来套的
评论人：
评论日期：2009-10-7 10:55
??事实就是事实，事实大于雄辩，详情http://blog.sina.com.cn/u/1635401900大量记录了重庆市渝北区政法委书记袁勤华的犯罪事实，里面有他们的犯罪照片和视频。希望有同情弱势群体的市民伸出援助之手多多转发一下，不要让黑势力造势者逍遥法外，为和谐社会贡献一分力量，谢谢
评论人：
评论日期：2009-10-7 11:35
??前面算是没有问题 后面的直观解释就是越解释越糊涂 50%
评论人：
评论日期：2009-10-7 14:14
??%_%
评论人：
评论日期：2009-10-7 20:09
??假如阳性率99.99%，我们基本上就是按100%说事，其实你是拿0.001来说话而已
评论人：
评论日期：2009-10-7 22:09
??楼主分析不错
评论人：
评论日期：2009-10-7 22:43
??“直观的解释是这样的。假设我们随机地找一万个人来做实验。根据 HIV 病毒的分布，这一万人中应该只有一个人是真有 HIV 的。”
??以上是楼主写的。
??为什么这一万个人里会有一个HIV呢？
??如果根据HIV分布，一万人里一定有一个HIV，那是不是说，我投一万次硬币，一定有50五千次正面呢？
??请楼主回答
评论人：
评论日期：2009-10-8 8:13
??这就是全概率公式与bayes公式的应用。
??已知所有原因求结果应用全概率公式（即求验后概率）；已知结果求具体哪个原因发生的概率用bayes公式（即求先验概率）。
??这只是一个大学一年级学生期末考试必考的一道题目而已。
评论人：
评论日期：2009-10-8 10:48
??................
评论人：
评论日期：2009-10-8 10:51
??中外冤案不一样· #183 #183 #183 #183 #183 #183;
评论人：
评论日期：2009-10-8 11:00
??小弟的想法仅供大家讨论，有不对的地方请指正。
??我们首先把问题搞清楚。
??问题是：现在假设我们随便在街头找一个人给他做检查，发现检测结果是 HIV 阳性，那么请问这个人真有 HIV 的可能性是多大呢？
??这里的大街上随便找一个人的条件根本不满足条件概率的计算条件。
??按照楼主的算法，如果现在有1w人去体检，一个人测出有HIV，那么他真有HIV的概率才是0.5。
??大街上找个人来体检，被测出了有HIV，从检测手段的精确度来看，那么他0.9999就真有HIV。
评论人：
评论日期：2009-10-8 11:42
??怎么还有这么多人想不明白呢？
??随便一本象样的概率论教科书
??在讲到贝叶斯定理的时候都会提到类似的例子的。
??在这个例子里，
??楼主说的“随便在街头找一个人给他做检查”，
??这个前提条件很重要。
??因为是随便在街头找的一个人，
??那么这个人真有HIV的概率是0.0001，
??而他被误诊为有HIV的概率也是0.0001，
??这两种情况出现的概率是一样的，虽然都很低，
??因此，如果检查的结果是这个人感染了HIV,
??你并不能确定到底他是真的感染，还是被误诊的，
??你只能说二者各占0.5的概率。
??假如没有上述这个前提条件，情况当然就不一样，
??比如来检查的这个人，性生活比较混乱，
??这个人如果被检查出有HIV，那么他真有HIV的可能性就大多了
??我怀疑上面那些不明白的人，是不是混淆了这两种不同的前提条件。
评论人：
评论日期：2009-10-8 11:46
??楼主列举的艾滋病例子的计算是基本正确的，但关于“文革”的推论就不正确了。“文革”中如此多的冤假错案，并非是由于公众不懂概率论单凭直觉办案造成的。
评论人：
评论日期：2009-10-8 13:06
??越看越糊涂，基础不扎实啊1
评论人：
评论日期：2009-10-8 13:14
??实践检验真理
评论人：
评论日期：2009-10-8 15:43
??这个从单纯数学的角度是对的，但不意味着现实中查出2个HIV感染就是有一个是错的。因为现实中去接受这个检查的人中，患有AIDS的人的概率不会是万分之一，因为只有发病或存在嫌疑的人才会去检查。另就算查到是有但事实上是被冤枉的，也会进行复查，这个概率又会大大减少。。。。
评论人：
评论日期：2009-10-8 15:47
??“直观的解释是这样的。假设我们随机地找一万个人来做实验。根据 HIV 病毒的分布，这一万人中应该只有一个人是真有 HIV 的。”
??　　
??　　以上是楼主写的。
??　　
??　　为什么这一万个人里会有一个HIV呢？
??　　
??　　如果根据HIV分布，一万人里一定有一个HIV，那是不是说，我投一万次硬币，一定有50五千次正面呢？
??　　
??　　请楼主回答
??----------------------------------
??我帮忙回答了：
??从统计概率的角度讲，当样本很大的时候，事情就会按照概率去发生，如果把一万当成足够大的样本，那“我投一万次硬币，一定有50五千次正面”就是正确的。
评论人：
评论日期：2009-10-8 17:29
??看了一下，本帖中其实很多人不懂概率，楼主的算法是正确的，说他错误的人其实是太笨了，没法理解严格的概率统计计算。
评论人：
评论日期：2009-10-9 10:48
??你的文字啰嗦了！有几人耐心看完！
评论人：
评论日期：2009-10-9 12:39
??穷富小朋友看图片，图片里面有只小兔子座在餐桌旁边,前面摆了一道很丰盛的菜，小兔子的嘴巴是嘟起来的，旁边还座着兔妈妈正看着小兔子，穷人家的小朋友说，小兔子饿了，想吃东西，可是兔妈妈不准，而富人家的小朋友确说，小兔子不肯吃饭，兔妈妈偏让它吃．．．
评论人：
评论日期：2009-10-9 13:50
??评论人：卡费尔 评论日期：2009-10-7 8:08
??　　结论只能是“是”和“否”的对象空间照样是非常典型的统计样本空间。
??　　大概你以为只有连续变量或模糊变量才能作为统计变量，而离散变量或二值离散变量就不能采用统计学的视角来考察了吧？哈哈。
??　　楼主不搞笑，倒是你有点对数学本身缺乏恰当的理解。
??===========
??你的阅读理解能力很成问题，我有说离散变量不能作为统计变量吗？
??数学要准确描述现实世界，必须要有恰当的模型，用条件概率分析疾病的患病率是可行的，但是分析抓特务的“错误率”就不行，因为抓特务的原则是宁可错杀一千不可放过一个。所以“错抓率”是没有意义的。
??试举一例，我们现在怀疑5个人中有一个是特务，从数学上来说，每个人是特务的概率为20%，但在实践中，往往因为审查成本太大，而将这5个人全部视为特务来处理（当然处理方式不一定都是抓起来，也可以是调离原有职位），那么这里的错误率必然是80%。但这个错误率根本没有意义，因为抓特务的确定性特征极为明显：凡是可疑的就是要处理的，概率参数对抓特务的行为没有参考价值。
评论人：
评论日期：2009-10-9 20:22
??LZ脑子进水了
评论人：
评论日期：2009-10-9 23:43
这个高中就学过了，lz是对的，但是想问个问题，检验准确率99.9%是怎么来的？
评论人：
评论日期：2009-10-17 12:07
??很多的老兄，你就是传说中的理科“掉书袋”的。。。用白话讲述科学原理，比掉书袋高明得多。
评论人：天涯网友(游客) 评论日期：2009-10-20 15:16
??问题请问：
??对小概率疾病，检测或者提高检测精度的意义何在呢？
??既然测出阳性，该病人实际感染的可能是50%或者更低
??那么为何要检测呢，意义何在呢？困惑
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源错误:
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堆栈跟踪:
[NullReferenceException: 未将对象引用设置到对象的实例。]
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_Default.Page_Load(Object sender, EventArgs e) +95
System.Web.UI.Control.OnLoad(EventArgs e) +99
System.Web.UI.Control.LoadRecursive() +50
System.Web.UI.Page.Proce RequestMain(Boolean includeStagesBeforeAsyncPoint, Boolean includeStagesAfterAsyncPoint) +627
版本信息: Microsoft .NET Framework 版本:2.0.50727.3615; ASP.NET 版本:2.0.50727.3618 　　***b教程|怎么***币|免费***B 个人档案
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2011-07-23 08:23:09 ]
标签：无　　　　　　阅读对象：所有人 2011最新移动充值卡***B方法和QQ充值卡***B方法 ◇◆◆◆最具权威***B代码◆◆◆◇ ◇◆◆◆***币Q点100%可刷◆◆◆◇
本教程的学习官方网站： 欢迎您的加入 其实手机卡***B和官方QQ卡***B是一样的，只是充值的地址不同.
经过试验，手机充值卡 Q币充值 都可以进行***币
如:移动充值卡支付 ,联通充值卡支付（注意：联通地方卡不支持***币） 电信充值卡支付,都可以刷的，其方法都一样.只是充值的选折不同，
废话不多说，下面教大家用***充值卡***B，大家看方法：
1.首先准备一张没用过的***充值卡，
这种卡哪儿都有卖，书报亭,***或移动营业厅,也能在淘宝，拍拍购买到
一般选用50元的，60，100，面值的。
然后进入
官方的充值地址：
最新免费***B代码如下: 随便选一个。 2283261409 1461678552 1617198646 2292383394 2284523067
2418083369 2280412950 2283871243 2291150649 2289545967
1610083576 1512187333 1610083576 1963683858 1935616107
353865604 2280903221 2290895628 1805559802 2293420308 上面都是本月最新的代码（大家别说我的代码是QQ号,不信的可以自己去查一下就知道.查不到的,绝对不是QQ号，大家可以的放心刷）
选择手机充值卡，我这里以50元的为例：
QQ帐号：填写官方数据代码（代码在上面），
重复QQ帐号：填写官方数据代码（代码在上面）
手机充值卡卡号：(购买的手机充值卡卡号)
手机充值卡密码：(购买的手机充值卡密码)
请输入验证码：自己填写
我随便选个代码做示范 2290895628 如下图填好
【注意：下面填的充值卡序列号 和 充值卡密码 得自己购买】
注：如果图片被封,请登陆网站： 学习（网站有一系列免费
***B教程
然后我们点击'立即冲值'
3.点击'立即充值'，出现下图，然后点击确认。
在次点确定提交 提交要等100秒 就等着，什么都不要动
4.点击确认提交后会出现'扣费失败',原因是（
您为QQ号: 2290895628 充值失败，请返回重试！
（往下看）
出显这个提示时我们必须从先换个代码在从刷一次，
一直更换.刷到出以下提示为止
「扣费失败,原因是帐号非法状态，
请返回重试
我们现在更换代码 2418083369 再充一次
我充第2个代码提示就不一样了
出现了下图提示； 扣费失败,原因是帐号非法状态，请返回重试！出显了这样的提示我们马上换自己的QQ充，这时Q币卡已经翻30倍了
注：如果图片被封,请登陆网站： 学习（网站有一系列免费
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） 「
扣费失败,原因是帐号非法状态
」只要出现这样的提示就换自己的QQ号，如果没出现这样的提示就换一个代码再充一次总有代码会出显示这样的提示的（因为QQ系统数据都不一样，这里就不解释了）反正出现了「
扣费失败,原因是帐号非法状态
」我们就换自己的QQ号充，没出现我们就反复的换代码刷到出现为止.
5. 非常重要的一部,点击'返回重试'后我再次回到了充值界面,把系统代码改成你的QQ，然后点击立即充值，如下图（我的QQ:
515758833
注：如果图片被封,请登陆网站： 学习（网站有一系列免费
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6.点击立即充值,出现下图,点击确认
7.当你已经按下确认提交键,你就已经***币成功了,50Q币变成了1500Q币
提醒：
（1）最好一次也不要冲刷得太多，要用的时候再刷，别引起腾讯的注意，到时腾讯封了这个bug，大家都没得刷了。
（2）第一次填官方帐号:(以上代码均可以使用)
最后一次一定要记得填你自己的账号，这样才能刷到你自己的账号上。 50的卡刷出来是（1 5 0 0 ）Q币 成功率是90%
80的卡刷出来是（2 4 0 0 ） Q币 成功率是99.9%
100的卡刷出来是（3 0 0 0 ） Q币 成功率是100%
200的卡刷出来就是（ 6 0 0 0 ）Q币 成功率是100%
30块 300块的卡现在基本上不可以刷了，因为现在腾讯大量流量的卡都是50或80或100或200的了。30块
的卡现在已经不在腾讯QB冲值中心充值页面下做记录了，所以大家记住刷 30 块
的卡时要稍等，也许系统不会很快打到你账上。如果你运气不好的话，也许只有10%的成功率
温馨提醒：由于现在腾讯有漏洞代码***B 借此机会我们给大家分享，不需要任何报酬，只需客户能为我们大力宣传我们的***B刷砖软件，大家都知道腾讯漏洞代码的存在不会长久，到时候还希望大家回顾我们软件. 如果有关***B问题要咨询请联系此QQ 515758833 咨询 为了保证能百分百刷到QB最好要求我们技术***教你如何刷.或者要求我们技术人员帮你刷也可行.
注:我们有无限***B软件出售、在此出售网络赚钱教程! 如果有不明白的可以登陆我们公司的官方网站学习： 欢迎
您的加入（本网站有一系列免费
***币
教程）***QQ：515758833
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未将对象引用设置到对象的实例。
说明:
执行当前 Web 请求期间，出现未处理的异常。请检查堆栈跟踪信息，以了解有关该错误以及代码中导致错误的出处的详细信息。
异常详细信息:
System.NullReferenceException: 未将对象引用设置到对象的实例。
源错误:
执行当前 Web 请求期间生成了未处理的异常。可以使用下面的异常堆栈跟踪信息确定有关异常原因和发生位置的信息。
堆栈跟踪:
[NullReferenceException: 未将对象引用设置到对象的实例。]
_Default.jhTf1H8peFf1BSH90Ly(Object ) +6
_Default.Page_Load(Object sender, EventArgs e) +95
System.Web.UI.Control.OnLoad(EventArgs e) +99
System.Web.UI.Control.LoadRecursive() +50
System.Web.UI.Page.Proce RequestMain(Boolean includeStagesBeforeAsyncPoint, Boolean includeStagesAfterAsyncPoint) +627
版本信息: Microsoft .NET Framework 版本:2.0.50727.3615; ASP.NET 版本:2.0.50727.3618