个人买 U 。不想在交易所 C2C ，会接到反炸提醒电话： 价格按币安交易所的 C2C 买入价格，自选区或者严选区的广告价就行（非限时置顶广告），一次 500 到 20000 U 都可， 我是上班族，不是商户，可以用各种方式付款，都是我个人名字。也可以到银行去柜台或者 ATM 取钱，取款的卡也是我自己的。不过我只有上海和成都这两个地方可以。 使用欧易或币安用户之间转账，到账快，免手续费，也省去很多麻烦。 如果远程交易，我需要先转币，可以小额转，我不怕麻烦。不过如果要大量，最好还是见面。 已经和 V 友交易过，我 TG @ yukineya ，需要的朋友也可留下联系方式，如果一定要用微信，尽量不提数字货币之类。
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省流：国内家宽公网ip+招行visa信用卡，获得arm 4c24g100g机器一台与x86 1c1g50g机器两台 测速 参考 甲骨文怎么选区域？甲骨文三网延迟， 附上甲骨文全区测速节点地址！！！ 测试自己的网络跟哪个服务器相性比较好，一般推荐首尔东京圣何塞，但是我看最近都说首尔东京晚高峰延迟爆炸，普遍推荐韩国春川（我个人测试这个也是最好的，注意这个区域最近热门，即使账号升级了也开不到机器需要挂脚本，脚本指路y探长r探长） 注意有攻略说注册账号地区随便选，然后升级后再跨区，查阅资料后发现升级后跨区硬盘不免费，需要额外付每月15元 分享个人编的python测速脚本，10秒一次对热门区域测试延迟丢包，并在同目录下输出汇总概述和日志明细 import os import time import subprocess import platform import socket import csv from datetime import datetime # --- 配置区 --- INTERVAL = 10 SERVERS = { "Tokyo": "objectstorage.ap-tokyo-1.oraclecloud.com", "Osaka": "objectstorage.ap-osaka-1.oraclecloud.com", "Seoul": "objectstorage.ap-seoul-1.oraclecloud.com", "Chuncheon": "objectstorage.ap-chuncheon-1.oraclecloud.com", "Singapore": "objectstorage.ap-singapore-1.oraclecloud.com", "SanJose": "objectstorage.us-sanjose-1.oraclecloud.com" } # --- 初始化 --- IS_WINDOWS = platform.system().lower() == "windows" stats = {name: {"min": float('inf'), "max": 0, "sum": 0, "count": 0, "timeouts": 0} for name in SERVERS} total_cycles = 0 summary_file = "summary_stats.csv" detail_file = "test_details.csv" def init_csv(): """初始化明细CSV""" with open(detail_file, 'w', newline='', encoding='utf-8-sig') as f: writer = csv.writer(f) writer.writerow(["Timestamp", "Cycle", "Server", "Latency(ms)", "Status"]) def get_latency(host): start = time.time() try: if IS_WINDOWS: s = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM) s.settimeout(2) s.connect((host, 443)) s.close() else: cmd = ["nc", "-vz", "-G", "2", host, "443"] subprocess.run(cmd, stderr=subprocess.PIPE, stdout=subprocess.PIPE, check=True) return (time.time() - start) * 1000 except: return None def save_detail(cycle, name, latency): now = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S") status = "SUCCESS" if latency else "TIMEOUT(LOSS)" val = f"{latency:.2f}" if latency else "N/A" with open(detail_file, 'a', newline='', encoding='utf-8-sig') as f: writer = csv.writer(f) writer.writerow([now, cycle, name, val, status]) def save_final_summary(): """仅在程序结束时调用，保存最终结果""" now = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S") with open(summary_file, 'w', newline='', encoding='utf-8-sig') as f: writer = csv.writer(f) writer.writerow(["Final Report Time", now]) writer.writerow(["Total Cycles", total_cycles]) writer.writerow([]) writer.writerow(["Server", "Min(ms)", "Max(ms)", "Avg(ms)", "Timeout(Loss Count)", "Loss Rate"]) for name in SERVERS: s = stats[name] loss_rate = f"{(s['timeouts'] / total_cycles * 100):.2f}%" avg = f"{(s['sum'] / s['count']):.2f}" if s['count'] > 0 else "FAIL" min_val = f"{s['min']:.2f}" if s['count'] > 0 else "FAIL" max_val = f"{s['max']:.2f}" if s['count'] > 0 else "FAIL" writer.writerow([name, min_val, max_val, avg, s['timeouts'], loss_rate]) def update_display(): os.system('cls' if IS_WINDOWS else 'clear') now = datetime.now().strftime("%H:%M:%S") print(f"Cycle: {total_cycles} | Time: {now} | Frequency: {INTERVAL}s") print(f"Details are being logged to: {detail_file}") print("-" * 95) print(f"{'Server':<15} | {'Min':<10} | {'Max':<10} | {'Avg':<10} | {'Timeout':<10} | {'Loss Rate'}") print("-" * 95) for name in SERVERS: s = stats[name] loss_rate = (s['timeouts'] / total_cycles * 100) if s['count'] == 0: m_v, ma_v, a_v = "FAIL", "FAIL", "FAIL" else: m_v, ma_v, a_v = f"{s['min']:.1f}", f"{s['max']:.1f}", f"{(s['sum']/s['count']):.1f}" print(f"{name:<15} | {m_v:<10} | {ma_v:<10} | {a_v:<10} | {s['timeouts']:<10} | {loss_rate:>3.1f}%") print("-" * 95) print(">>> STOP TEST: Press Ctrl+C to save FINAL summary and exit.") if __name__ == "__main__": init_csv() try: while True: total_cycles += 1 for name, host in SERVERS.items(): lat = get_latency(host) save_detail(total_cycles, name, lat) if lat: stats[name]["count"] += 1 stats[name]["sum"] += lat stats[name]["min"] = min(stats[name]["min"], lat) stats[name]["max"] = max(stats[name]["max"], lat) else: stats[name]["timeouts"] += 1 update_display() time.sleep(INTERVAL) except KeyboardInterrupt: save_final_summary() print(f"\n[Done] Final summary saved to: {summary_file}") print(f"[Done] Full logs available in: {detail_file}") 注册 注册是卡住大多数人的一步，建议每天试一次随缘，分享下我的成功记录 注册时间：5/20上午9点30 网络：联通家宽公网ip不开代理 浏览器：chrome无痕模式 注册地址 https://signup.cloud.oracle.com/ 名San San 姓Zhang 邮箱qq邮箱 地址为实际地址拼音 Bei Jing Shi Chao Yang Qu XX Jie Dao XX Xiao Qu XX Hao 城市Chao Yang Qu 省Bei Jing Shi 手机号真实手机号 绑定招行visa信用卡 提交后abc则为失败，成功会看见跑道，等待邮件即可 开机 可选前置工作：在后台点击升级账户（需要在后台再次绑定信用卡），传闻会提高开机成功率，降低封号风险，点击升级几小时后会收到邮件即为成功 开机参考这一篇即可 https://zhuanlan.zhihu.com/p/2001579089060983225 3个机器开完后你会发现x86两个机器显示免费，arm没显示免费，这个是正常的 终端连接 工具可以使用xshell 第一步：更新常用工具 # 更新软件包列表并升级 sudo apt update && sudo apt upgrade -y # 安装常用基础工具 (curl, git, vim 等) sudo apt install -y curl wget vim git build-essential 第二步：安装 Node.js # 1. 下载并安装 nvm curl -o- https://raw.githubusercontent.com/nvm-sh/nvm/v0.39.7/install.sh | bash # 2. 刷新环境变量 (或者直接重新连接 SSH) source ~/.bashrc # 3. 安装最新的长期支持版 Node.js (LTS) nvm install --lts # 4. 验证安装 node -v npm -v 第三步：安装1Panel 面板 curl -sSL https://resource.fit2cloud.com/1panel/package/quick_start.sh -o quick_start.sh && sudo bash quick_start.sh 第四步：开启 Swap 虚拟内存 (仅针对 AMD 1G 机器) # 创建 2G 的 swap 文件 sudo fallocate -l 2G /swapfile sudo chmod 600 /swapfile sudo mkswap /swapfile sudo swapon /swapfile # 永久生效 echo '/swapfile none swap sw 0 0' | sudo tee -a /etc/fstab 第五步：服务器防封 传闻CPU 内存 带宽长期闲置的服务器会被收回。对策使用这个脚本，一路下一步 GitHub - spiritLHLS/Oracle-server-keep-alive-script: 服务器资源占用脚本(甲骨文服务器保活脚本)(Oracle Server Keep Alive Script) · GitHub # 安装脚本 curl -L https://gitlab.com/spiritysdx/Oracle-server-keep-alive-script/-/raw/main/oalive.sh -o oalive.sh && chmod +x oalive.sh && bash oalive.sh 以上，祝各位佬早日成功 6 个帖子 - 5 位参与者 阅读完整话题
pagegrok 是笔者自身需求出发，构建的一个浏览器插件。简单来说就是，通过插件形式，直接选读当前页面区域，再和本地/远端的大模型交互。 差异比较： 可选择本地模型，做简单的主题提取，适合敏感数据 为什么不把链接丢给各类大模型？因为有些简单任务，不需要也不想再跳转其他页面，看完就算数了 相较于成熟同类产品 page-assist ，本产品逻辑简单，还没到大而全的地步 相较于问问 Gemini ，那就是可以自己控制不受网络 ip 影响 不用复制粘贴，支持页面框选，仅关注用户关心的区域 路线图： 支持更多的本地模型框架，目前线上仅 Ollama ，下一版本支持 oMLX 和 LM Studio 调整为侧边栏模式，方便交互 https://www.pagegrok.org/ 一句话总结：简单的、本地 AI 网页内容交互插件
问下有经验的佬们，注册甲骨文选区域的话怎么选？哪个区最好注册。 4 个帖子 - 4 位参与者 阅读完整话题