有什么游戏可以挂机挣钱

近几年越来越多的全自动挂机赚钱软件出现在市面上，出现在大家的视野里，有收费的，有免费的，那么这些是真的还是假的？全自动挂机赚钱软件是不是骗子？

看到很多人都关心这个问题，那么接下来简单说说这个东西吧

通过百度搜索全自动挂机赚钱软件，几乎可以看到很多网站都有。

点进去一看都是一些游戏、或者聊天室软件，写着下载安装好，挂机一小时**元、这种绝对是假的。

这是极佳的面子牌。无论是起手配牌或是两三手后的面子牌，只要吃牌或上张，都不应留两个搭子去寻求将头。从实战战况看，应毫不犹豫地将刻子6条舍去一张，既能保留将头，又构成了平和。此系上策保和无疑。相反，如果舍不得6条刻子，很可能会坐失良机，这就是牌谱的胜决所在。

3，运气是关健如何赚钱，接连几把听牌后不能胡牌或者旺家连自摸几把，这时候就要改运了，方法两个，一是挫旺家锐气，二是提升自已的牌运。

一般都是你下载完，就会提示你需要拉够多少个人就可以挂机了。

需要你发广告给他拉人，这就是拿我们当免费苦力，也有一种是以软件的形式，软件上也是如出一辙，写明需要下载安装几个软件，然后推广多少人就可以挂机了，绝对是假的！
做这种网站或者软件的人，就是通过cpa下载安装赚钱的，而你白白给人家做苦力，给人家干活了。

这种人只不过是利用挂机的幌子诱导你安装他的软件而已。

你是得不到任何收益的。

为什么说这个东西是假的呢？
你可以想一下，平台如果随随便便就被你用一个不知名的小软件，还是从网上免费找到的就能实现挂机盈利，平台不是早都亏的连裤衩都不剩了么
那么有真的吗？
这个当然是有的，不过你得懂一些技术，比如，硬件虚拟化技术

这个技术是干嘛用的？
其实就是可以利用技术手段，将一部手机模拟出无数个独一无二的手机，可以通过群控脚本NodeJS 集中起来刷赞，引流，养号，也可以批量挂机手游。

为什么要用这个技术呢？
因为手机的成本很大，你挂机200个，如果得有200个手机的话，一个手机假如说1000块，200个也20万了
为了在平台薅个羊毛，先搭进去20万，试问，谁能做到
这里呢，应该有人会想到模拟器这个东西，是的，模拟器能模拟手机，而且多开，但是，模拟器是不能够完全的模拟真实的手机环境的
如果你用鲁大师去检测就会发现

这里边的很多数据都不是真实手机的数据，而是你电脑的硬件数据
那么说明，模拟器就是模拟不成功的
模拟不成功，你在平台挂机干了活，要么就是平台把你号封了，要么就是平台把你拉黑名单不给你提取收益
赔了西瓜丢了芝麻，这种事情发生在不懂行的小白身上屡见不鲜
所以，如果你还想要从这个方向上面捞钱，了解一下这个东西是必须的
那么如何做呢？
这里就要涉及到专业的知识原理讲解了，文字说起来有点枯燥
如果你感兴趣的话，可以参考下图来找我交流
我这里用视频讲解了一下这个东西，你看完之后就能够清楚的明白

sessiona = requests.Session()
headers = {'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64; rv:47.0) Gecko/20100101 Firefox/47.0','authorization':'oauth c3cef7c66a1843f8b3a9e6a1e3160e20'}

k3_confidence = 0.71
'''
# 可视化数据会被保存在云端供浏览
# https://plot.ly/~weldon2010/4
# 纯属学习，并未看出"角度"范围扩大对图像识别的影响，大部分时候60s内能搞定，说明优图还是很强悍的，识别速度也非常快
'''
runtime_list_x = []
runtime_list_y = []
nn = range(1,11) # 愿意的话搞多线程，1百万次更有意思
# 成功尝试100次，形成2维数据以热力图的方式展示
for y in nn :
for x in nn :
runtime_list_x.append( bolting(-3,3,k3_confidence) )
print( "y: " + str(runtime_list_y) )
print( "x: " + str(runtime_list_x) )
runtime_list_y.append(runtime_list_x.copy())
runtime_list_x = []

print ("-"*30)
print( runtime_list_y )
print ("-"*30)

# pip install plotly 数据可视化
import plotly
import plotly.graph_objs as go
plotly.tools.set_credentials_file(username='username', api_key='username') # 设置账号，去官网注册
trace = go.Heatmap(z = runtime_list_y , x = [n for n in nn ] ,y =[n for n in nn ])
data=[trace]
plotly.plotly.plot(data, filename='weldon-time2-heatmap')
# 尝试后发现一个特点，基本都是1~2个倒置中文，这样我们可以借此提速
# 角度范围放大，仅当识别出倒置中文为1~2个时才提交验证否则放弃继续寻找

### chcp 65001 (win下改变cmd字符集)
### python c:\python34\image_recognition_zhihu.py

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