用active mailer发送gmail信件遇到的两个问题

本文探讨了使用Gmail发送中文邮件时出现乱码的问题,并对比了不同客户端的邮件编码方式,包括Base64和8bit等,以寻找正确的解决方案。
1.gmail似乎是为了解决垃圾邮件问题,有时候发信会被退回,提示信息如下
代码
 
  1. Technical details of permanent failure:  
  2. PERM_FAILURE: Message rejected for Sector 5 policy reasons  

不懂这个“Sector 5 policy”是什么地方的东西,也不知道怎么解决。

2.我们发送的信件包含中文,编码则是统一用utf-8,结果发现163的信箱会显示乱码。而在web上直接用gmail发信则没有问题,如果用其它邮件客户端(我用Evolution)发送也没有错,我比较了一下原始信息,发现确实有区别:
通过web发送的信件
 
  1. Content-Type: multipart/alternative;   
  2.     boundary="----=_Part_143410_16080054.1188051544112"  
  3. Delivered-To: makeradmin@gmail.com  
  4.   
  5. ------=_Part_143410_16080054.1188051544112  
  6. Content-Type: text/plain; charset=GB2312  
  7. Content-Transfer-Encoding: base64  
  8. Content-Disposition: inline  
  9.   
  10. ICAgLSAqzfjS1yoK  
  11. ------=_Part_143410_16080054.1188051544112  
  12. Content-Type: text/html; charset=GB2312  
  13. Content-Transfer-Encoding: base64  
  14. Content-Disposition: inline  
  15.   
  16. PHVsPjxsaT48c3Ryb25nPs340tc8L3N0cm9uZz48L2xpPjwvdWw+Cg==  
  17. ------=_Part_143410_16080054.1188051544112--  


通过Evolution发送的信件
 
  1. --=-LH2nyzUVing+UsJ6hhVF  
  2. Content-Type: text/plain; charset=UTF-8  
  3. Content-Transfer-Encoding: 8bit  
  4.   
  5. 网易邮箱测试  
  6.   
  7. --=-LH2nyzUVing+UsJ6hhVF  
  8. Content-Type: text/html; charset=utf-8  
  9. Content-Transfer-Encoding: 7bit  
  10.   
  11. "-//W3C//DTD HTML 4.0 TRANSITIONAL//EN">  
  12.   
  13.   
  14.   
  15.   
  16.   
  17.   
  18. 网易邮箱测试  
  19.   
  20.   

我们用active mailer发送的信件
 
  1. Return-Path: <makeradmin></makeradmin>@gmail.com>  
  2. Received: from  ( [xx.xx.xx.xx])  
  3.         by mx.google.com with ESMTPS id v38sm6206814wah.2007.08.25.06.58.25  
  4.         (version=TLSv1/SSLv3 cipher=OTHER);  
  5.         Sat, 25 Aug 2007 06:58:26 -0700 (PDT)  
  6. Date: Sat, 25 Aug 2007 21:58:17 +0800  
  7. From: makeradmin@gmail.com  
  8. To: freebuilder@163.com  
  9. Subject: =?utf-8?Q?=e6=82=a8=e7=9a=84=e6=9c=8b=e5=8f=8b=e9=82=80=e8=af=b7=e6=82=a8=e5=8a=a0=e5=85=a5=e7=9a=ae=e5=8c=a0=e7=bd=91?=  
  10. Mime-Version: 1.0  
  11. Content-Type: text/html  
  12. Message-ID: <46d03582.26f8720a.3b80.ffffd25a@mx.google.com>  
  13.   
  14.   
  15.   
  16.   
  17.     
  18.   
  19.   
  20. ...  

现在原因是找到了,可是我不知道怎么用上面两种方式发信,应该用base64编码吧?查ruby和rails的api没有找到合适的。
不知道我的思路是不是有错误,有没有人遇到过类似的问题?
内容概要:本文详细介绍了一种基于Simulink的表贴式永磁同步电机(SPMSM)有限控制集模型预测电流控制(FCS-MPCC)仿真系统。通过构建PMSM数学模型、坐标变换、MPC控制器、SVPWM调制等模块,实现了对电机定子电流的高精度跟踪控制,具备快速动态响应和低稳态误差的特点。文中提供了完整的仿真建模步骤、关键参数设置、核心MATLAB函数代码及仿真结果分析,涵盖转速、电流、转矩和三相电流波形,验证了MPC控制策略在动态性能、稳态精度和抗负载扰动方面的优越性,并提出了参数自整定、加权代价函数、模型预测转矩控制和弱磁扩速等优化方向。; 适合人群:自动化、电气工程及其相关专业本科生、研究生,以及从事电机控制算法研究与仿真的工程技术人员;具备一定的电机原理、自动控制理论和Simulink仿真基础者更佳; 使用场景及目标:①用于永磁同步电机模型预测控制的教学演示、课程设计或毕业设计项目;②作为电机先进控制算法(如MPC、MPTC)的仿真验证平台;③支撑科研中对控制性能优化(如动态响应、抗干扰能力)的研究需求; 阅读建议:建议读者结合Simulink环境动手搭建模型,深入理解各模块间的信号流向与控制逻辑,重点掌握预测模型构建、代价函数设计与开关状态选择机制,并可通过修改电机参数或控制策略进行拓展实验,以增强实践与创新能力。
根据原作 https://pan.quark.cn/s/23d6270309e5 的源码改编 湖北省黄石市2021年中考数学试卷所包含的知识点广泛涉及了中学数学的基础领域,涵盖了实数、科学记数法、分式方程、几何体的三视图、立体几何、概率统计以及代数方程等多个方面。 接下来将对每道试题所关联的知识点进行深入剖析:1. 实数与倒数的定义:该题目旨在检验学生对倒数概念的掌握程度,即一个数a的倒数表达为1/a,因此-7的倒数可表示为-1/7。 2. 科学记数法的运用:科学记数法是一种表示极大或极小数字的方法,其形式为a×10^n,其中1≤|a|<10,n为整数。 此题要求学生运用科学记数法表示一个天文单位的距离,将1.4960亿千米转换为1.4960×10^8千米。 3. 分式方程的求解方法:考察学生解决包含分母的方程的能力,题目要求找出满足方程3/(2x-1)=1的x值,需通过消除分母的方式转化为整式方程进行解答。 4. 三视图的辨认:该题目测试学生对于几何体三视图(主视图、左视图、俯视图)的认识,需要识别出具有两个相同视图而另一个不同的几何体。 5. 立体几何与表面积的计算:题目要求学生计算由直角三角形旋转形成的圆锥的表面积,要求学生对圆锥的底面积和侧面积公式有所了解并加以运用。 6. 统计学的基础概念:题目涉及众数、平均数、极差和中位数的定义,要求学生根据提供的数据信息选择恰当的统计量。 7. 方程的整数解求解:考察学生在实际问题中进行数学建模的能力,通过建立方程来计算在特定条件下帐篷的搭建方案数量。 8. 三角学的实际应用:题目通过在直角三角形中运用三角函数来求解特定线段的长度。 利用正弦定理求解AD的长度是解答该问题的关键。 9. 几何变换的应用:题目要求学生运用三角板的旋转来求解特定点的...
Python基于改进粒子群IPSO与LSTM的短期电力负荷预测研究内容概要:本文围绕“Python基于改进粒子群IPSO与LSTM的短期电力负荷预测研究”展开,提出了一种结合改进粒子群优化算法(IPSO)与长短期记忆网络(LSTM)的混合预测模型。通过IPSO算法优化LSTM网络的关键参数(如学习率、隐层节点数等),有效提升了模型在短期电力负荷预测中的精度与收敛速度。文中详细阐述了IPSO算法的改进策略(如引入自适应惯性权重、变异机制等),增强了全局搜索能力与避免早熟收敛,并利用实际电力负荷数据进行实验验证,结果表明该IPSO-LSTM模型相较于传统LSTM、PSO-LSTM等方法在预测准确性(如MAE、RMSE指标)方面表现更优。研究为电力系统调度、能源管理提供了高精度的负荷预测技术支持。; 适合人群:具备一定Python编程基础、熟悉基本机器学习算法的高校研究生、科研人员及电力系统相关领域的技术人员,尤其适合从事负荷预测、智能优化算法应用研究的专业人士。; 使用场景及目标:①应用于短期电力负荷预测,提升电网调度的精确性与稳定性;②为优化算法(如粒子群算法)与深度学习模型(如LSTM)的融合应用提供实践案例;③可用于学术研究、毕业论文复现或电力企业智能化改造的技术参考。; 阅读建议:建议读者结合文中提到的IPSO与LSTM原理进行理论学习,重点关注参数优化机制的设计思路,并动手复现实验部分,通过对比不同模型的预测结果加深理解。同时可拓展尝试将该方法应用于其他时序预测场景。
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