java mail 发送邮件

本文介绍如何使用Java的SMTP服务发送邮件,包括配置邮件服务器、身份验证及使用MimeMessage类构建邮件内容的过程。

代码

package test.smtp;

import javax.mail.Authenticator;
import javax.mail.PasswordAuthentication;
import javax.mail.Session;
import javax.mail.Transport;
import javax.mail.internet.InternetAddress;
import javax.mail.internet.MimeMessage;
import java.util.Date;
import java.util.Properties;

public class Send {
    // 发件人的 邮箱 和 密码(替换为自己的邮箱和密码)
    // PS: 某些邮箱服务器为了增加邮箱本身密码的安全性,给 SMTP 客户端设置了独立密码(有的邮箱称为“授权码”), 
    //     对于开启了独立密码的邮箱, 这里的邮箱密码必需使用这个独立密码(授权码)。
    public static String myEmailAccount = "zhanghao@qq.com";
    public static String myEmailPassword = "shouquanma";

    // 发件人邮箱的 SMTP 服务器地址, 必须准确, 不同邮件服务器地址不同, 一般(只是一般, 绝非绝对)格式为: smtp.xxx.com
    // 网易163邮箱的 SMTP 服务器地址为: smtp.163.com
    public static String myEmailSMTPHost = "smtp.qq.com";

    // 收件人邮箱(替换为自己知道的有效邮箱)
    public static String receiveMailAccount = "xx@163.com";

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        
        String host = myEmailSMTPHost;
        int port = 25;
        String password = myEmailPassword;
        String username = myEmailAccount;

        // 配置发送邮件的环境属性
        final Properties props = new Properties();
        // 表示SMTP发送邮件,需要进行身份验证
        props.put("mail.smtp.auth", "true");
        props.put("mail.smtp.host", host);
        props.put("mail.smtp.port", port);
        props.put("mail.smtp.timeout", "10000");
        // 如果使用ssl,则去掉使用25端口的配置,进行如下配置,
        // props.put("mail.smtp.socketFactory.class", "javax.net.ssl.SSLSocketFactory");
        // props.put("mail.smtp.socketFactory.port", "465");
        // props.put("mail.smtp.port", "465");

        // 发件人的账号
        props.put("mail.user", username);
        // 访问SMTP服务时需要提供的密码
        props.put("mail.password", password);

        // 构建授权信息,用于进行SMTP进行身份验证
        Authenticator authenticator = new Authenticator() {
            @Override
            protected PasswordAuthentication getPasswordAuthentication() {
                // 用户名、密码
                String userName = props.getProperty("mail.user");
                String password = props.getProperty("mail.password");
                return new PasswordAuthentication(userName, password);
            }
        };
        // 使用环境属性和授权信息,创建邮件会话
        Session mailSession = Session.getInstance(props, authenticator);
        // 创建邮件消息
        MimeMessage message = new MimeMessage(mailSession);
        try {
            // 设置发件人
            InternetAddress form = new InternetAddress(
                    props.getProperty("mail.user"));
            message.setFrom(form);
            // 设置收件人
            InternetAddress to = new InternetAddress(receiveMailAccount);//给自己发送一封验证邮件
            message.setRecipient(MimeMessage.RecipientType.TO, to);
            // 设置邮件标题
            message.setSubject("SMTP配置验证");
            // 设置邮件的内容体
            message.setContent("当收到该邮件时,说明您已经正确配置SMTP邮件发送服务。", "text/html;charset=UTF-8");
            // 发送邮件
            Transport.send(message);
        }
        catch (Exception e){
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

获取QQ邮箱授权码,设置》账户》开启服务:POP3/SMTP服务,点击开启时会要求通过手机验证,验证完之后会生成一个授权码,邮箱登录代码中的认证密码必须为授权码,见上面代码注释

本项目构建于RASA开源架构之上,旨在实现一个具备多模态交互能力的智能对话系统。该系统的核心模块涵盖自然语言理解、语音转文本处理以及动态对话流程控制三个主要方面。 在自然语言理解层面,研究重点集中于增强连续对话中的用户目标判定效能,并运用深度神经网络技术提升关键信息提取的精确度。目标判定旨在解析用户话语背后的真实需求,从而生成恰当的反馈;信息提取则专注于从语音输入中析出具有特定意义的要素,例如个体名称、空间位置或时间节点等具体参数。深度神经网络的应用显著优化了这些功能的实现效果,相比经典算法,其能够解析更为复杂的语言结构,展现出更优的识别精度与更强的适应性。通过分层特征学习机制,这类模型可深入捕捉语言数据中隐含的语义关联。 语音转文本处理模块承担将音频信号转化为结构化文本的关键任务。该技术的持续演进大幅提高了人机语音交互的自然度与流畅性,使语音界面日益成为高效便捷的沟通渠道。 动态对话流程控制系统负责维持交互过程的连贯性与逻辑性,包括话轮转换、上下文关联维护以及基于情境的决策生成。该系统需具备处理各类非常规输入的能力,例如用户使用非规范表达或对系统指引产生歧义的情况。 本系统适用于多种实际应用场景,如客户服务支持、个性化事务协助及智能教学辅导等。通过准确识别用户需求并提供对应信息或操作响应,系统能够创造连贯顺畅的交互体验。借助深度学习的自适应特性,系统还可持续优化语言模式理解能力,逐步完善对新兴表达方式与用户偏好的适应机制。 在技术实施方面,RASA框架为系统开发提供了基础支撑。该框架专为构建对话式人工智能应用而设计,支持多语言环境并拥有活跃的技术社区。利用其内置工具集,开发者可高效实现复杂的对话逻辑设计与部署流程。 配套资料可能包含补充学习文档、实例分析报告或实践指导手册,有助于使用者深入掌握系统原理与应用方法。技术文档则详细说明了系统的安装步骤、参数配置及操作流程,确保用户能够顺利完成系统集成工作。项目主体代码及说明文件均存放于指定目录中,构成完整的解决方案体系。 总体而言,本项目整合了自然语言理解、语音信号处理与深度学习技术,致力于打造能够进行复杂对话管理、精准需求解析与高效信息提取的智能语音交互平台。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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