28、Spring 中的邮件发送与脚本编程

Spring中的邮件发送与脚本编程详解

Spring 中的邮件发送与脚本编程

1. Spring 邮件发送概述

许多应用程序都会使用电子邮件,比如发送联系表单内容、向管理员发送应用程序使用情况和性能的定期报告等。Spring 通过 MailSender 接口简化了邮件发送过程,提供了两种不同的实现方式:一种基于 JavaMail,另一种使用 Jason Hunter 的 MailMessage 类(包含在 com.oreilly.servlet 包中)。

需要注意的是,JavaMail API 很难进行模拟或存根操作,部分原因是它使用了静态方法和最终类,并且对系统属性有很强的依赖性,这使得直接测试使用 JavaMail API 的应用程序代码变得困难。而 Spring 框架提供的抽象层则便于进行模拟和测试。

MailSender 接口是 Spring 邮件框架的核心,它对底层邮件系统实现进行了抽象,允许发送 SimpleMailMessage 实例,可使用默认的邮件消息属性(如发件人、收件人、抄送、密送、主题和正文)来发送邮件。对于更复杂的邮件消息,这两种实现都支持 MIME 消息。

MailSender 接口的完整定义如下:

public interface MailSender {
    void send(SimpleMailMessage simpleMessage) throws MailException;
    void sen
内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模逼近,提升机械臂运动控制的精度效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿高精度轨迹跟踪控制;④结合RRTB样条完成平滑路径规划优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析神经网络训练,注重理论推导仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程优化策略。
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