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这不就相当于同时拥有谷歌图书和可搜索的Scihub吗？这需要多少钱？

长期用户出于谨慎原因使用新账户发帖。<p>我创办了一家电子商务市场初创公司。我们使用PayPal的多方API（PayPal商务平台）进行结账。在过去的10天里，有人不断对我们进行购买，随后又提出争议。这个行为有一个一致的模式：<p>* 他们使用的电子邮件地址在网上没有任何痕迹，始终来自同两个域名 * 他们使用未验证的PayPal账户付款 * 他们支付的金额较低，虽然不总是相同，但在一个狭窄的范围内购买数字商品 * 所有的费用在几小时内都被争议<p>他们并不是通过我们的API进行操作。购买过程需要浏览器，因为我们的支付表单配置方式所致。每次购买的金额都有一定的变化，这表明他们在自动化浏览器。日志显示他们每次都在更换IP。事件是成批出现的，似乎是为了避免自动检测。<p>我们对我们的网络架构和代码进行了典型的防范措施，但仍有一些漏网之鱼。日志显示有大量的机器人流量。<p>PayPal似乎没有能力应对这种情况。他们的支持总是非常缓慢，依赖于模板回复，并且到目前为止对他们自己的多方API的工作原理理解非常有限。他们的电话支持人员不愿与我交谈，他们没有看到我的PayPal账户与这些购买有任何关联。他们希望我们的每位卖家独立联系他们，而我们知道这会导致不同的案例，无法讲述完整的故事或提供任何帮助。<p>有没有人遇到过类似的情况？我们正在努力寻找攻击者的动机或意图。我们是一家小公司，受众较为小众，从未与任何人发生过严重到我们会预期他们像这样来攻击我们的冲突。<p>任何想法和建议都将不胜感激。我们感觉在这方面孤立无援，不知道该如何处理。

我开始尝试最新的语言模型（LLM），发现它们在计算文件中的行数方面表现不佳。我给Gemini 2.5 flash提供了一个Python脚本，要求它告诉我第27行的内容，但它总是出错。我反复尝试以正确的方式提示它，但都没有成功。 这是LLM机器人仍然不擅长的事情吗？我以为它们已经克服了“草莓”计数的问题。 这是原始文件： https://pastebin.com/FBxhZi6G

我构建了一个开源的电子邮件优先级系统，利用人工智能分类自动整理Gmail邮件。 问题：我每天收到200多封邮件，重要的商业机会常常被新闻通讯和垃圾邮件淹没，手动分类需要耗费数小时。 解决方案：一个NextJS应用程序，具有以下功能： - 通过IMAP连接到Gmail - 使用NVIDIA的Llama-3.1-nemotron-ultra模型进行分类 - 自动创建并将邮件整理到“AI优先级/需要回复”和“AI优先级/商务”文件夹中 - 批量处理邮件，并具有超时保护 - 每15分钟通过定时任务运行一次 技术细节： - 使用NextJS、TypeScript和Tailwind构建 - 利用NVIDIA LLM API进行智能邮件分析 - Gmail IMAP集成，具备适当的错误处理 - 在Vercel上部署，确保环境变量安全 - 完善的日志记录和监控 性能： - 33秒内处理25封邮件 - 99%的分类准确率 - 每天处理200多封邮件 - 节省超过2小时的手动分类时间 分类逻辑识别： - 需要回复：直接问题、会议邀请、客户咨询、个人消息 - 商务：工作机会、合作伙伴关系、投资机会、销售线索 所有内容均为开源，配有全面的文档，免费Vercel部署，使用免费的NVIDIA NIM LLM API，Val Town的免费计划，以及可自定义的AI提示。 GitHub: [https://github.com/anandvc/email-prioritizer](https://github.com/anandvc/email-prioritizer) 您面临哪些电子邮件自动化挑战？非常希望能收到您对分类逻辑的反馈！

CrowdRender 是一种替代渲染农场和渲染农场软件（如 Deadline）的解决方案。<p>我们的软件遵循 GPL V3 许可证，主要支持 Blender 的渲染管线，兼容 Windows、MacOS 和 Linux 系统。<p>该插件的目标是提供一个简单的单一安装包，将笔记本电脑、台式机、工作站或服务器转变为可以协同渲染动画或单幅图像的工作节点。我们旨在尽可能简化这一过程，使得无论是单独的自由职业者，还是在大型工作室工作的技术总监/软件开发人员，都能轻松使用该插件，而无需深入了解网络知识。