邮件发送

图像去雨:超详细手把手写 pytorch 实现代码(带注释) 占个坑,过几天来写 阅读详情
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Configuration;

namespace TCEEmail
{
    class Program
    {
        static void Main(string[] args)
        {

            //接收者的邮件地址
            string strReceivers = ConfigurationManager.AppSettings["receiver"].ToString();
            string[] ArrMailto = strReceivers.Split(';');
            //抄送者的邮件地址
            string strCopytos = ConfigurationManager.AppSettings["copyto"].ToString();
            string[] ArrMailcc = strCopytos.Split(';');
            string Content = "this is the test";
            EmailHelp.SendEmail(Content, ArrMailto, ArrMailcc);
            Console.ReadKey();

        }
    }
}

发送类:

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Net.Mail;
using System.IO;
using System.Text.RegularExpressions;

namespace TCEEmail
{
    class EmailHelp
    {
        /// <summary>
        /// 邮件发送程序
        /// </summary>
        /// <param name="strbody">发送的主体信息</param>
        /// <param name="ArrMailTo">接收人</param>
        /// <param name="ArrMailCc">抄送</param>
       public static void SendEmail(string strbody, string[] ArrMailTo, string[] ArrMailCc)
        {
            try
            {
                int Port = 587;
                int.TryParse(System.Configuration.ConfigurationManager.AppSettings["Port"].ToString(), out Port);
                string Email = System.Configuration.ConfigurationManager.AppSettings["Email"].ToString();
                string EmailPwd = System.Configuration.ConfigurationManager.AppSettings["EmailPwd"].ToString();
                string Smtp = System.Configuration.ConfigurationManager.AppSettings["Smtp"].ToString();
                //验证是否为正确的邮件地址
                Regex regMail = new Regex(@"^([a-zA-Z0-9_\.\-])+\@(([a-zA-Z0-9\-])+\.)+([a-zA-Z0-9]{2,4})+$");
                MailMessage mail = new MailMessage();
                SmtpClient SmtpServer = new SmtpClient(Smtp);
                mail.From = new MailAddress(Email);
                foreach (var item in ArrMailTo)
                {
                    if (regMail.Match(item).Success)
                    {
                        mail.To.Add(item);
                    }
                }
                foreach (var item in ArrMailCc)
                {
                    if (regMail.Match(item).Success)
                    {
                        mail.CC.Add(item);
                    }
                }
                mail.Subject = "xxxxxx";
                if (strbody.Equals(""))
                {
                    mail.Body = DateTime.Today.ToLocalTime().ToString() + "—" + DateTime.Now.ToString() + "xxxxxxx";
                }
                else
                {
                    mail.Body = strbody;
                }
                mail.BodyEncoding = Encoding.Default;
                //发送优先级
                mail.Priority = MailPriority.High;                           
                SmtpServer.Credentials = new System.Net.NetworkCredential(Email, EmailPwd);
                SmtpServer.EnableSsl = true;

                SmtpServer.Send(mail);
                Console.WriteLine("Mail sent successfully");
                ErrorLog("SendmailLog" + ".txt", "【" + string.Format("{0:yyyy-MM-dd HH:mm:ss}", DateTime.Now) + "】:Mail sent successfully");
            }
            catch (Exception ex)
            {
                Console.WriteLine("the mail sends out the failure:" + ex.ToString());
                ErrorLog("SendmailLog" + ".txt", "【" + string.Format("{0:yyyy-MM-dd HH:mm:ss}", DateTime.Now) + "】:the mail sends out the failure \n" + ex.ToString());
            }
        }
        /// <summary>
        /// record the error log
        /// </summary>
        /// <param name="FileName">file name of log</param>
        /// <param name="FileContent">error information</param>
        private static void ErrorLog(string FileName, string FileContent)
        {
            try
            {
                string strPath = System.IO.Directory.GetCurrentDirectory() + "\\Log";
                if (!Directory.Exists(strPath))
                {
                    // Create the directory it does not exist. 
                    Directory.CreateDirectory(strPath);
                }
                if (FileName.IndexOf("/") != -1)
                {
                    FileName = FileName.Replace("/", "-");
                }
                string strLogName = strPath + "\\" + FileName;
                FileInfo LogFile = new FileInfo(strLogName);
                StreamWriter TextFile = LogFile.AppendText();
                //如果日志文件大于50M 
                if (LogFile.Length < 50000000)
                {
                    TextFile.WriteLine(FileContent);
                }
                TextFile.Close();

            }
            catch (Exception e)
            {

                Console.WriteLine(e.ToString());
            }

        }
    }
}
配置文件:

<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?>
<configuration>
  <appSettings>
    <!--接收人邮箱-->
    <add key="receiver" value="xxx@google.com"/>
    <!--抄送的邮箱-->
    <add key="copyto" value="xxx@google.com;"/>
    <!--Mail参数-->
    <add key ="Email" value="xxx@google.com"/>
    <add key ="EmailPwd" value="123456"/>
    <add key ="Smtp" value="smtp.gmail.com"/>
    <add key ="Port" value="587"/>
  </appSettings>
</configuration>


PCL 使用RANSAC拟合平面【2026最新版】 RANSAC拟合平面算法原理和实现流程详解以及最大迭代次数和内点期望概率的设置方法。最后再对拟合后的平面法向量与向量(1,1,1)进行定向。博客长期更新,最近一次更新时间为:2026年4月24日。 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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发送邮件,如何使用java发邮件HuTool发送邮件

邮件发送 事先准备一个邮箱(最好不要使用QQ,以新浪为例) 申请一个邮箱 开启客户端授权(新浪为例) 开启时会给你的手机发送一个验证码然后给你一串密码提示此密码只给一次记好这个密码 打开IDE创建springboot项目(其他java项目也是可以) 导入相关依赖 <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boo

Xuhaitao的博客 2670

html邮件怎么发送邮件,HTML邮件怎么发送邮件

回答:发送HTML格式的邮件voID jButton8_actionPerFormed(ActionEvent e) {try{//此段代码用来发送带有HTML信息的邮件Properties PRoPS = new Properties();Authenticator Auth = new EmAIl_Autherticator();PRoPS.put(...

weixin_35679331的博客 1250

接口邮件发送平台,定时发送邮件信息

接口邮件发送平台,定时发送邮件信息。 网站通过接入邮件验证码接口(邮件api接口)来实现邮件自动发送功能;也就是通过像Kewail邮件服务平台这类第三方邮件服务平台,提供一个邮件API接口接入的模板,也就是DEMO或SDK;根据模板的说明和技术文档,接入邮件发送程序; 下面是接入邮件自动发送接口的Java语言示例: (注:邮件发送的Demo下载链接:https://www.kewail.com/e...

weixin_44606428的博客 1648

java发送邮件 java使用 commons-email 发送邮件 发送模板邮件,附件邮件

java发送邮件 java使用 commons-email 发送邮件 发送模板邮件,附件邮件 一、Commons Email 简介 1、Apache Commons Email :Commons Email旨在提供发送电子邮件的API。它构建在Java邮件API之上,其目的是简化。 2、官网: http://commons.apache.org/proper/commons-email...

HaHa_Sir的博客 2409

ABAP 发送邮件

FUNCTION ZZF_SENT_MAIL. *"---------------------------------------------------------------------- *"*"本地接口: *" IMPORTING *" VALUE(IN_TITLE) TYPE CHAR50 OPTIONAL *" VALUE(IN_EMAIL) TYPE CHAR40 OPTIONAL *" VALUE(IN_COMMIT) TYPE CHAR1 DEFAULT '

Joker's blog 1972

PHP邮件发送空邮件

邮件发送空邮件大纲一、邮件发送的基本概念(一)邮件协议邮件协议是指用于在网络上发送和接收电子邮件的规则和标准。常见的邮件协议包括 SMTP(简单邮件传输协议)、POP3(邮局协议版本 3)和 IMAP(Internet 消息访问协议)。SMTP 用于发送邮件,POP3 和 IMAP 用于接收邮件。在 PHP 中,可以使用内...

872

Java发送邮件 注册成功发送邮件

Java发送邮件 用Java发送邮件,首先得导入两个jar包; 我这里是以发送QQ邮箱为例的。 发送一份纯文本的邮件 import com.sun.mail.util.MailSSLSocketFactory; import javax.mail.*; import javax.mail.internet.InternetAddress; import javax.mail.i...

你好,Java!的博客 792

UiPath之邮件发送

UiPath邮件发送

qq_52277417的博客 5499
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ArvinStudy
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