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Nodemailer google工作区可以在Dev中运行，但在生产环境中，电子邮件会变成垃圾邮件

Nodemailer是一个流行的Node.js库，用于发送电子邮件。它提供了一个简单而强大的API，可以轻松地集成到前端和后端开发中。

在这个问答内容中，问题是关于Nodemailer在生产环境中发送的电子邮件被标记为垃圾邮件的情况。这可能是由于多种原因引起的，下面我将详细解释可能的原因和解决方案。

发送域名的验证：在生产环境中，电子邮件提供商通常会对发送邮件的域名进行验证，以确保发送者是合法的。如果域名没有正确设置验证记录（如SPF、DKIM、DMARC等），邮件可能会被标记为垃圾邮件。解决方案是确保域名的验证记录正确设置，以便提供商可以验证发送者的身份。
IP地址信誉：电子邮件提供商会根据发送邮件的IP地址的信誉来判断是否将其标记为垃圾邮件。如果发送邮件的IP地址被列入黑名单或存在其他信誉问题，邮件可能会被过滤为垃圾邮件。解决方案是确保发送邮件的服务器IP地址没有信誉问题，并且没有被列入任何黑名单。
邮件内容和格式：电子邮件提供商会根据邮件的内容和格式来判断是否将其标记为垃圾邮件。如果邮件内容包含垃圾邮件常见的关键词、链接或格式问题，邮件可能会被过滤为垃圾邮件。解决方案是确保邮件内容清晰、合法，并避免使用垃圾邮件常见的关键词和格式。
发送频率和数量：如果发送邮件的频率过高或数量过大，电子邮件提供商可能会将其标记为垃圾邮件。这是为了防止滥发垃圾邮件的行为。解决方案是合理控制发送邮件的频率和数量，避免过度发送。

综上所述，如果在生产环境中使用Nodemailer发送的电子邮件被标记为垃圾邮件，可以通过以下方式解决问题：

确保域名的验证记录正确设置。
确保发送邮件的服务器IP地址没有信誉问题。
确保邮件内容清晰、合法，并避免使用垃圾邮件常见的关键词和格式。
合理控制发送邮件的频率和数量。

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机器学习常用术语超全汇总

N NaN 陷阱 (NaN trap) 模型中的一个数字在训练期间变成 NaN，这会导致模型中的很多或所有其他数字最终也会变成 NaN。 NaN 是“非数字”的缩写。...在电子邮件分类器中，负类别可以是“非垃圾邮件”。另请参阅正类别。...流水线包括收集数据、将数据放入训练数据文件、训练一个或多个模型，以及将模型导出到生产环境。池化 (pooling) 将一个或多个由前趋的卷积层创建的矩阵压缩为较小的矩阵。...例如，在医学检查中，正类别可以是“肿瘤”。在电子邮件分类器中，正类别可以是“垃圾邮件”。与负类别相对。精确率 (precision) 一种分类模型指标。...TensorFlow Serving 一个平台，用于将训练过的模型部署到生产环境。测试集 (test set) 数据集的子集，用于在模型经由验证集的初步验证之后测试模型。与训练集和验证集相对。

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例如，在房屋数据集中，特征可以包括卧室数、卫生间数以及房龄，而标签则可以是房价。在垃圾邮件检测数据集中，特征可以包括主题行、发件人以及电子邮件本身，而标签则可以是“垃圾邮件”或“非垃圾邮件”。...N NaN 陷阱 (NaN trap) 模型中的一个数字在训练期间变成 NaN，这会导致模型中的很多或所有其他数字最终也会变成 NaN。 NaN 是“非数字”的缩写。...在电子邮件分类器中，负类别可以是“非垃圾邮件”。另请参阅正类别。...流水线包括收集数据、将数据放入训练数据文件、训练一个或多个模型，以及将模型导出到生产环境。正类别 (positive class) 在二元分类中，两种可能的类别分别被标记为正类别和负类别。...例如，在医学检查中，正类别可以是“肿瘤”。在电子邮件分类器中，正类别可以是“垃圾邮件”。与负类别相对。精确率 (precision) 一种分类模型指标。

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资料 | Google发布机器学习术语表 (中英对照）

例如，在房屋数据集中，特征可以包括卧室数、卫生间数以及房龄，而标签则可以是房价。在垃圾邮件检测数据集中，特征可以包括主题行、发件人以及电子邮件本身，而标签则可以是“垃圾邮件”或“非垃圾邮件”。...N NaN 陷阱 (NaN trap) 模型中的一个数字在训练期间变成 NaN，这会导致模型中的很多或所有其他数字最终也会变成 NaN。 NaN 是“非数字”的缩写。...在电子邮件分类器中，负类别可以是“非垃圾邮件”。另请参阅正类别。...流水线包括收集数据、将数据放入训练数据文件、训练一个或多个模型，以及将模型导出到生产环境。正类别 (positive class) 在二元分类中，两种可能的类别分别被标记为正类别和负类别。...例如，在医学检查中，正类别可以是“肿瘤”。在电子邮件分类器中，正类别可以是“垃圾邮件”。与负类别相对。精确率 (precision) 一种分类模型指标。

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