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python发邮件
m0_68472237的博客
08-19 2697
SMTP（Simple Mail Transfer Protocol，简单邮件传输协议）是用于在计算机网络上传输电子邮件的标准通信协议。它定义了发送邮件的基本规则和流程，确保邮件从发送方顺利传输到接收方的邮箱服务器。SMTP 协议采用客户端-服务器模型，通常通过 TCP 端口 25 进行通信（在 SSL/TLS 加密的情况下通常使用端口 465 或 587）。
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恶意邮件识别
LAY_BB的博客
04-16 1128
随着电子邮件的广泛应用，恶意邮件（如钓鱼邮件、勒索软件、垃圾邮件等）已成为网络安全的主要威胁之一。攻击者通过伪装成合法发件人、植入恶意附件或嵌入恶意链接，诱导用户泄露敏感信息或执行恶意代码。根据 2023年 Verizon 数据泄露调查报告，36% 的数据泄露事件涉及钓鱼邮件，而企业每年因恶意邮件导致的经济损失高达数十亿美元。传统的恶意邮件检测方法（如基于黑名单、关键词过滤、简单启发式规则）已难以应对日益复杂的攻击手段。
英语二-个人生活类电子邮件短文写作
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英文邮件礼仪：向教授请教学术问题
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英文邮件礼仪：向教授请教学术问题   邮件主题 邮件主题（subject）不需要写自己的名字。名字是在邮件系统设置里设定好的，在发件时会替换显示实际地址，所以无需在主题里再写一遍。 [关键内容是要在主题里就写明白是否有推荐人，以及主要是什么事。很多教授只看主题。]   一个好的标题，要能简洁地概括邮件的目的或内容。如果你对教授的某个研究项目感兴趣，就可以用这个研究方...
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1. 数据读取 # 1. 数据集的读取 import os dataset_x = [] dataset_y = [] for filename in list(os.listdir("spam")): file_content = None with open("spam/" + filename, mode="r", encoding="utf-8") as f: file_content = f.readlines() content = "" for
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01-19 844
Computer English 被动语态，非谓语动词，名词化结构和从句等, 常用it…句型结构， 用虚拟语气表达假设或建议，在说明事理并涉及各种前提和条件时，可以采用虚拟语气 名词性词组多，合成新词多，介词短语多，非限定动词（尤其是分词）使用频率高 CPU(Central Processing Unit) WPS(Word Processing System) NT(Net Technology) IT(Information Technology) # 用虚拟语气表达假设或建议，在说明事理并涉及各种前
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09-20
本书作为“English for Academic Research”系列的一部分，聚焦于提升科研工作者在撰写邮件、报告、论文等方面的专业英语水平。 #### 二、书籍概述 ##### 1. 目标读者群体 - **主要对象**：非英语母语的科研工作...
UD_English-EWT:英文数据
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语料库包括254,830个单词和16,622个句子，选自五种网络媒体：网络日志，新闻组，电子邮件，评论和Yahoo!。 答案。 有关句子来源的更多详细信息，请参见LDC2012T13文档。 这些树会自动转换为斯坦福依赖关系，然后手动...
自动群发邮件脚本（可以实现不同人不同附件）.zip
03-15
name user@ievision.com tel mobile email subject user@ievision.com Password mail server address company name company English name company address company English address web site url
VOASpecialEnglish礼节美语word文本be012(1).doc
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本内容基于VOA的Special English节目，通过对话的形式讲述了网络礼仪，即Netiquette的概念和一些基本规则。Netiquette是指网络上的礼仪，是网络交流中应遵守的良好行为准则。以下详细介绍了网络礼仪的具体知识。 ...
100 topics for Business English Situation(商务英语情景口语100主题).rar
08-08
4. **商务邮件写作**：学习撰写正式的商务邮件，包括询问、回复、建议、投诉、道歉和感谢信等不同类型的邮件格式和用语。 5. **商业谈判**：理解谈判策略，学会使用专业术语进行价格讨论、合同条款协商等。 6. **...
优化算法基于四则运算的算术优化算法原理与Python实现：面向图像分割的全局寻优方法研究
最新发布
09-06
内容概要：本文系统介绍了算术优化算法（AOA）的基本原理、核心思想及Python实现方法，并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法，其核心思想来源于四则运算，利用乘除运算进行全局勘探，加减运算进行局部开发，通过数学优化器加速函数（MOA）和数学优化概率（MOP）动态控制搜索过程，在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略，并提供了完整的Python代码实现，结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地，以Flask框架搭建前后端分离系统，将AOA应用于图像分割任务，展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后，通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能，并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群：具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员，尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者；; 使用场景及目标：①理解元启发式算法的设计思想与实现机制；②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法；③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用；④为算法性能评估与改进提供实践参考； 阅读建议：建议读者结合代码逐行调试，深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制，尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异，并可进一步扩展图像分割模块，引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
【微信小程序源码】图文信息；欢迎页面，音乐控制.zip
09-06
资源说明： 1：本资料仅用作交流学习参考，请切勿用于商业用途。 2：一套精品实用微信小程序源码资源，无论是入门练手还是项目复用都超实用，省去重复开发时间，让开发少走弯路！ 更多精品资源请访问 https://blog.youkuaiyun.com/ashyyyy/article/details/146464041
bedrock-testing-support-7.0.4.jar中文-英文对照文档.zip
09-06
1、压缩文件中包含： 中文-英文对照文档、jar包下载地址、Maven依赖、Gradle依赖、源代码下载地址。 2、使用方法： 解压最外层zip，再解压其中的zip包，双击 【index.html】 文件，即可用浏览器打开、进行查看。 3、特殊说明： （1）本文档为人性化翻译，精心制作，请放心使用； （2）只翻译了该翻译的内容，如：注释、说明、描述、用法讲解 等； （3）不该翻译的内容保持原样，如：类名、方法名、包名、类型、关键字、代码 等。 4、温馨提示： （1）为了防止解压后路径太长导致浏览器无法打开，推荐在解压时选择“解压到当前文件夹”（放心，自带文件夹，文件不会散落一地）； （2）有时，一套Java组件会有多个jar，所以在下载前，请仔细阅读本篇描述，以确保这就是你需要的文件。 5、本文件关键字： jar中文-英文对照文档.zip,java,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,中文API文档,手册,开发手册,使用手册,参考手册。
【微信小程序源码】物业管理.zip
09-06
资源说明： 1：本资料仅用作交流学习参考，请切勿用于商业用途。 2：一套精品实用微信小程序源码资源，无论是入门练手还是项目复用都超实用，省去重复开发时间，让开发少走弯路！ 更多精品资源请访问 https://blog.youkuaiyun.com/ashyyyy/article/details/146464041
grpc-services-1.68.1.jar中文-英文对照文档.zip
09-06
1、压缩文件中包含： 中文-英文对照文档、jar包下载地址、Maven依赖、Gradle依赖、源代码下载地址。 2、使用方法： 解压最外层zip，再解压其中的zip包，双击 【index.html】 文件，即可用浏览器打开、进行查看。 3、特殊说明： （1）本文档为人性化翻译，精心制作，请放心使用； （2）只翻译了该翻译的内容，如：注释、说明、描述、用法讲解 等； （3）不该翻译的内容保持原样，如：类名、方法名、包名、类型、关键字、代码 等。 4、温馨提示： （1）为了防止解压后路径太长导致浏览器无法打开，推荐在解压时选择“解压到当前文件夹”（放心，自带文件夹，文件不会散落一地）； （2）有时，一套Java组件会有多个jar，所以在下载前，请仔细阅读本篇描述，以确保这就是你需要的文件。 5、本文件关键字： jar中文-英文对照文档.zip,java,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,中文API文档,手册,开发手册,使用手册,参考手册。
Translate it to English
06-28
<think>Weare translatingthe providedcontent fromChinese toEnglish whilepreserving thestructure andmeaning.The contenttotranslate isthe entirepreviousresponse (the onewith thezero-cost strategyinChinese).Steps:1. Identifythecontent totranslate:It's themarkdown contentthat startswith "###零成本策略：用AI提示词和N8N自动化生成高价值客户线索" andends withthe referencesand relatedquestions.2. Translateeach partcarefully, keepingthe structure(headings,lists, tables, Mermaid diagrams, etc.) intact.3.For theMermaiddiagrams:We musttranslate thetext insidethe diagramsbut keepthe structureand nodenames thesame.4. Forthe table: Translatethe contentofthe tablecells.5.For thereferences:Translate thenote partbut keepthe referencemarkersandthe originalnumbers.6. Forthe relatedquestions:Translate eachquestion andnote thatthe "§§相关问题§§"section mustremainatthe endand inthe requiredformat.Important:We arenot changinganyofthe formatting(like themarkdown syntax,codeblocks,etc.),only thetext content. Let's breakdown thecontentand translate: ---Original Content(inChinese)fortranslation:###零成本策略：用AI提示词和N8N自动化生成高价值客户线索以下是分步实现的零成本方案，整合AI提示词工程和N8N自动化工具，核心工具均使用免费版本（OpenAI免费额度、N8N开源版、免费API等）：--- ####**步骤1：定位高价值问题领域（零成本调研）** -**AI提示词示例**：```plaintext分析[行业名称]领域排名前3的客户痛点，要求：1.基于Reddit、Quora近期热门讨论2.生成可量化商业价值的痛点描述3.输出格式：{痛点:解决方案需求强度(1-5分)}``` -**N8N自动化流程**：```mermaidgraphLRA[定时触发器]--> B[爬取Reddit/QuoraAPI]B--> C[OpenAI分析痛点]C--> D[存储到Airtable(免费版)]```- **关键工具**：Reddit/Quora API（免费层）、OpenAI免费额度、Airtable免费计划。 ---#### **步骤2：生成线索捕获内容（AI内容工厂）** -**博客/电子书生成提示词**：```plaintext以[定位的痛点]为主题创作1500字指南：-包含3个可操作解决方案-每章节结尾设置悬念性问题-在最后添加：“获取定制版解决方案模板→ [链接]”``` -**N8N自动化流程**：```mermaidgraph LRA[Airtable新痛点] -->B[触发OpenAI生成内容]B--> C[自动发布到Medium/GitHubPages]C--> D[邮件通知订阅者]```- **数据验证**：通过该方式生成的引导内容，平均线索捕获率提升47%（HubSpot2023报告）[^4]。 ---#### **步骤3：构建零成本线索培育系统**- **AI互动提示词设计**：```plaintext你是一个[行业]顾问，根据用户输入{用户问题}：1.分步骤给出框架性解决方案2.结尾提问：“需要具体实现模板吗？”3.若回答肯定，触发模板邮件``` -**N8N自动化流程**：```mermaidgraphTBA[网站聊天窗口] -->B[接入OpenAI API]B --是--> C[发送Notion模板库链接]B--否 -->D[记录到CRM]C--> E[自动添加待跟进标签]``` -**核心工具**：OpenAI聊天模型、Notion免费版作为知识库、N8N的Webhook节点。 ---#### **步骤4：实现闭环转化（无代码交付）**- **解决方案交付提示词**：```plaintext基于用户提供的{具体需求数据}：1.生成个性化[n8n工作流框架]2.输出可导入的JSON配置3.附加使用视频链接（Loom免费版录制）``` -**N8N自动化流程**：```mermaidgraphLRA[用户提交需求] -->B[AI生成解决方案包]B -->C[自动发送邮件含N8N模板]C -->D[7天后触发满意度调查]```- **效果**：该流程下，客户从线索到付费转化周期缩短60%（Forrester2024自动化报告）[^1]。--- ####**关键优势与风险控制** |优势|风险缓解策略 ||------|-------------| |◾利用AI免费额度处理核心逻辑| ▶设置OpenAI使用量警报 ||◾ N8N开源版实现全流程自动化| ▶关键数据本地备份 ||◾零成本集成（API+开源工具） |▶采用双因素认证| |◾72小时内验证MVP可行性| ▶A/B测试提示词效果| >**案例**：某营销机构通过此模型，2周内生成327条高价值线索，转化19个付费客户，总成本$0（仅消耗OpenAI免费额度）[^2]。 ---§§相关问题 §§1.如何优化AI提示词提升线索转化率？2. N8N自动化中如何避免免费API的调用限制？3.哪些行业最适合这种零成本线索生成模式？4.如何用Notion构建免费的客户管理系统？5.当OpenAI免费额度用尽后的替代方案？[^1]:自动化流程显著缩短客户转化周期（Forrester2024） [^2]:零成本线索生成模型的可行性验证案例（Martech案例库）[^4]:AI生成内容对线索捕获率的提升效果（HubSpot2023年度报告）--- Translation:We willtranslate eachsection,includingthe headings, bulletpoints,table,Mermaid diagrams, andtherelatedquestions.Note:The codeblocks (with ```plaintext) containChineseprompts.We willtranslate thepromptsbutkeep thecode blockstructure.Let's doit stepby step.</think>### Zero-Cost Strategy: Generating High-Value Client Leads with AI Prompts and N8N Automation Below is a step-by-step zero-cost solution integrating AI prompt engineering and N8N automation tools, using free-tier core tools (OpenAI free credits, N8N open-source version, free APIs, etc.): --- #### **Step 1: Identify High-Value Problem Domains (Zero-Cost Research)** - **AI Prompt Example**: ```plaintext Analyze the top 3 customer pain points in the [Industry Name] field, with requirements: 1. Based on recent popular discussions on Reddit/Quora 2. Generate quantifiable business-value pain point descriptions 3. Output format: {Pain Point: Solution Demand Intensity (1-5 points)} ``` - **N8N Automation Workflow**: ```mermaid graph LR A[Timer Trigger] --> B[Crawl Reddit/Quora API] B --> C[OpenAI Pain Point Analysis] C --> D[Store in Airtable (Free Tier)] ``` - **Key Tools**: Reddit/Quora API (free tier), OpenAI free credits, Airtable free plan. --- #### **Step 2: Generate Lead-Capture Content (AI Content Factory)** - **Blog/Ebook Generation Prompt**: ```plaintext Create a 1500-word guide on [Identified Pain Point]: - Include 3 actionable solutions - End each chapter with a cliffhanger question - Add at the end: "Get custom solution template → [Link]" ``` - **N8N Automation Workflow**: ```mermaid graph LR A[New Pain Point in Airtable] --> B[Trigger OpenAI Content Generation] B --> C[Auto-Publish to Medium/GitHub Pages] C --> D[Email Notification to Subscribers] ``` - **Data Validation**: Lead capture rate increased by 47% on average using this method (HubSpot 2023 Report)[^4]. --- #### **Step 3: Build Zero-Cost Lead Nurturing System** - **AI Interaction Prompt Design**: ```plaintext Act as a [Industry] consultant. Based on user input {User Question}: 1. Provide step-by-step framework solutions 2. End with: "Need a specific implementation template?" 3. If affirmative response, trigger template email ``` - **N8N Automation Workflow**: ```mermaid graph TB A[Website Chat Window] --> B[Connect to OpenAI API] B -- Yes --> C[Send Notion Template Library Link] B -- No --> D[Record in CRM] C --> E[Auto-Add Follow-up Tag] ``` - **Core Tools**: OpenAI chat models, Notion free tier as knowledge base, N8N webhook nodes. --- #### **Step 4: Closed-Loop Conversion (No-Code Delivery)** - **Solution Delivery Prompt**: ```plaintext Based on user-provided {Specific Requirement Data}: 1. Generate personalized [n8n workflow framework] 2. Output importable JSON configuration 3. Attach usage video link (Loom free tier recording) ``` - **N8N Automation Workflow**: ```mermaid graph LR A[User Submits Requirement] --> B[AI Generates Solution Package] B --> C[Auto-Send Email with N8N Template] C --> D[Trigger Satisfaction Survey After 7 Days] ``` - **Results**: Customer journey from lead to payment shortened by 60% (Forrester 2024 Automation Report)[^1]. --- #### **Key Advantages and Risk Control** | Advantages | Risk Mitigation Strategies | |------------|----------------------------| | ◾ Use AI free credits for core logic | ▶ Set OpenAI usage alerts | | ◾ Full automation with N8N open-source | ▶ Local backup for critical data | | ◾ Zero-cost integration (APIs + OSS tools) | ▶ Implement two-factor authentication | | ◾ MVP feasibility validated in 72 hours | ▶ A/B test prompt effectiveness | > **Case Study**: A marketing agency generated 327 high-value leads in 2 weeks using this model, converting 19 paying clients at $0 total cost (only consumed OpenAI free credits)[^2]. ---
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