Springboot的邮件服务

本文详细介绍了如何在Spring Boot项目中配置并使用邮件发送功能,包括简单邮件和带有HTML格式及附件的复杂邮件的发送过程。

1、导入依赖

		<dependency>
			<groupId>org.springframework.boot</groupId>
			<artifactId>spring-boot-starter-mail</artifactId>
		</dependency>

2、application.properties的设置

server.port=8080
spring.mail.username=318@qq.com
spring.mail.password=imdjaqsi
spring.mail.host=smtp.qq.com

3、测试,可以发送简单的邮件和带附件的邮件

简单邮件


    @Autowired
    JavaMailSenderImpl javaMailSender;

   @Test
    void testSend() throws MessagingException {

		//简单邮件
		SimpleMailMessage smm = new SimpleMailMessage();
		smm.setSubject("鸡腿1");
		smm.setText("不好意思,今晚加班,明天项目必须上线,哈啊");

		smm.setTo("183@163.com");
		smm.setFrom("318@qq.com");
		javaMailSender.send(smm);

    }
}

复杂邮件,支持HTML及附件


  //复杂邮件,包含上传附件
        MimeMessage mimeMessage = javaMailSender.createMimeMessage();
        MimeMessageHelper mimeMessageHelper = new MimeMessageHelper(mimeMessage, true);
        mimeMessageHelper.setSubject("今晚开会啊");
        mimeMessageHelper.setText("<B>全体成员今晚必须开会!!!<B>", true);
        mimeMessageHelper.setFrom("318@qq.com");
        mimeMessageHelper.setTo("183@163.com");
        mimeMessageHelper.addAttachment("1.webp", new File("E:\\毕业照\\1.JPG"));
        javaMailSender.send(mimeMessage);

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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