阿里云验证码InvalidUserStatus.Malformed : The specified user status is wrongly formed.

发送验证码-整合阿里云短信服务功能与电子邮箱通知功能 开始实现功能,邮箱和发短信差不多,只不过是两者需要设置的参数不同,我们在发短信时需要设置签名和模板,我们在邮箱要设置发送者和接收者,邮件没有模板我们可以定义在配置文件里,说到底也还是一个调用邮件服务器的方法罢了。 阅读详情

  最近做项目修改邮箱的部分,修改邮箱之前需要先给原邮箱发送验证码,验证成功后才能更改新的邮箱。

项目中给邮箱或者手机发验证码时用的是阿里云的服务AliEmail:

public class AliEmail extends AbstractEmail implements Email {        

	private static final String ACCESS_KEY_ID;
	private static final String ACCESS_KEY_SECRET;
	//控制台发信地址
	private static final String MAIL_FROM_ADDRESS;
	//发信人昵称
	private static final String MAIL_NICKNAME;
	//控制台创建的标签,用于分类标识邮件
	private static final String MAIL_TAG;
	//邮件主题
	private static final String MAIL_SUBJECT;
	//邮件正文
	private static final String MAIL_TEXT_BODY;
	//发送邮件的地区相关的参数设置
	//******************************************************************************
	private static final String MAIL_END_POINT_NAME;
	private static final String MAIL_REGION_ID;
	private static final String MAIL_PRODUCT;
	private static final String MAIL_DOMAIN;
	//*********************************************************************************
	static {
	    ACCESS_KEY_ID  = String.valueOf(prop.getProperty("ali.access.key.id"));
	    ACCESS_KEY_SECRET = String.valueOf(prop.getProperty("ali.access.key.secret"));
	    MAIL_FROM_ADDRESS = String.valueOf(prop.getProperty("ali.mail.from.address"));
	    MAIL_NICKNAME = String.valueOf(prop.getProperty("ali.mail.nickname"));
	    MAIL_TAG = String.valueOf(prop.getProperty("ali.mail_tag"));
	    MAIL_SUBJECT = String.valueOf(prop.getProperty("ali.mail.subject"));
	    MAIL_TEXT_BODY = String.valueOf(prop.getProperty("ali.mail.text.body"));
	    //the following areas are parameter about DirectMail 
	    //*****************************************************************************************
	    MAIL_END_POINT_NAME = String.valueOf(prop.getProperty("ali.mail.end.point.name"));
	    MAIL_REGION_ID = String.valueOf(prop.getProperty("ali.mail.region.id"));
	    MAIL_PRODUCT = String.valueOf(prop.getProperty("ali.mail.product"));
	    MAIL_DOMAIN = String.valueOf(prop.getProperty("ali.mail.domain"));
	  //*****************************************************************************************
	} 
	
	 
    public boolean sendEmail(String AccessToken, String Email) {
    	final Logger LOGGER = Logger.getLogger(AliEmail.class);
    	
        IClientProfile profile = DefaultProfile.getProfile(MAIL_REGION_ID, ACCESS_KEY_ID, ACCESS_KEY_SECRET);
        // 如果是除杭州region外的其它region(如新加坡region), 需要做如下处理
                
	    try {
	    	// 如果是除杭州region外的其它region(如新加坡、澳洲Region),需要将下面的"cn-hangzhou"替换为"ap-southeast-1"、或"ap-southeast-2"。
	    	//如:DefaultProfile.addEndpoint("dm.ap-southeast-1.aliyuncs.com", "ap-southeast-1", "Dm",  "dm.ap-southeast-1.aliyuncs.com");
	    	DefaultProfile.addEndpoint(MAIL_END_POINT_NAME, MAIL_REGION_ID, MAIL_PRODUCT,  MAIL_DOMAIN); 
	    	
	    	IAcsClient client = new DefaultAcsClient(profile);
	    	//组装请求对象-具体描述见控制台-文档部分内容
		    SingleSendMailRequest request = new SingleSendMailRequest();
	        //request.setVersion("2017-06-22");// 如果是除杭州region外的其它region(如新加坡region),必须指定为2017-06-22
	        request.setAccountName(MAIL_FROM_ADDRESS);
	        request.setFromAlias(MAIL_NICKNAME);
	        request.setAddressType(1);
	        request.setTagName(MAIL_TAG);
	        request.setReplyToAddress(true);
	        request.setToAddress(Email);
	        request.setSubject(MAIL_SUBJECT);
	        request.setHtmlBody(MAIL_TEXT_BODY+AccessToken);
	        SingleSendMailResponse SingleSendMailResponse = client.getAcsResponse(request);
	        
	        return true;
	    } catch (ServerException e) {
	        e.printStackTrace();
	        LOGGER.error(e);
	        throw Static.EXP_MAIL_SENDING_FAILURE;
	    }
	    catch (ClientException e) {
	        e.printStackTrace();
	        LOGGER.error(e);
	        if(e.getErrCode().equals("InvalidToAddress")) {
	        	throw Static.EXP_ILLEGAL_EMAIL;
	        }
	        throw Static.EXP_MAIL_SENDING_FAILURE;
	    }	
    }
}

然后前端测试的时候报错,查看tomcat的error.log之后发现错误如下:

2018-07-13 11:11:29,815 ERROR http-apr-10002-exec-9 generic.service.AliEmail - com.aliyuncs.exceptions.ClientException: InvalidUserStatus.Malformed : The specified user status is wrongly formed.
RequestId : 04689455-C223-4831-9392-F3E6D49DC0BD
2018-07-13 11:11:29,815 ERROR http-apr-10002-exec-9 generic.request.AbstractRequest - exception process reuqest [nologin]

第二行的错误是在发送邮件之前在代码里去判断该用户是否已经登录抛出的exception:
try {
        	final Object value = handle();
        	if (value != null) LOGGER.info("value=" + value.toString());
        	Result.success(resp, value);
	    } catch (GenericException ge) {
//	    	if (user == null) System.out.println(user==null?"nologin":"123");
	    	LOGGER.error("exception process reuqest [" + (user==null?"nologin":user.getUsername()) + "]", ge);
	        Result.fail(resp, ge);
	    } catch (Exception e) { // should never go here ..
	        LOGGER.error("unknown exception: ", e);
	        Result.fail(resp);
	    }
解决办法:

1. 检查用户输入是否有误;

2. 检查properties文件写的对不对,即以下这几项:

ali.access.key.id

ali.access.key.secret

ali.mail.from.address

ali.mail.subject

ali.mail.text.body等

我出错的时候就是因为之前我们申请了新的域名,ali.mail.from.address没有更新而导致的错误。

2025年最新自动化/控制保研夏令营&预推免面试真题分享(东南大学苏州校区/华东理工/南航/天大) 笔者来2021级本科自动化专业,以下部分将介绍我在夏令营以及预推免期间发生经历和问题。 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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