Send Emails from PL/SQL

本文介绍如何在DBServer上启用SMTP服务并提供PL/SQL代码示例,展示如何通过DBServer发送电子邮件。此外,还提供了查询SMTP服务器名称的方法。
1.要想从DB Server发邮件,首先得确保DB Server已经 启用了SMTP(Simple Mail Transfer Protocol)服务。检查是否启动SMTP的方法
telnet server.domain.com 25
(25是SMTP的默认端口)

2.PL/SQL to send email sample code:
DECLARE
   lc_from_email_id   VARCHAR2 (100);
   lc_mailhost        VARCHAR2 (100)      := 'abc.com';
   lc_connection      UTL_SMTP.connection;
   v_mail_sub         VARCHAR2 (200)      := 'Hello';
   v_mail_body        VARCHAR2 (1000)     := 'This is the mail body';
   v_from_email       VARCHAR2 (100)      := 'ptian@xxx.com';
   v_to_email         VARCHAR2 (100)      := 'ptian@xxx.com';
BEGIN
   lc_connection := UTL_SMTP.open_connection (lc_mailhost, 25);
   UTL_SMTP.helo (lc_connection, lc_mailhost);
   UTL_SMTP.mail (lc_connection, v_from_email);
   UTL_SMTP.rcpt (lc_connection, v_to_email);
   UTL_SMTP.open_data (lc_connection);
   UTL_SMTP.write_data (lc_connection, 'Subject' || ':' || v_mail_sub || ' ' || UTL_TCP.crlf);
   UTL_SMTP.write_data (lc_connection, UTL_TCP.crlf || v_mail_body || UTL_TCP.crlf);
   UTL_SMTP.close_data (lc_connection);
   UTL_SMTP.quit (lc_connection);
EXCEPTION
   WHEN OTHERS
   THEN
      DBMS_OUTPUT.put_line ('Mail not sent');
END;




ps:可以通过下边的Query来获取SMTP Server Name

select fscpv.parameter_value smtp_server_name
from   fnd_svc_comp_params_tl fscpt
,      fnd_svc_comp_param_vals fscpv
,      fnd_svc_components fsc
where  fscpt.parameter_id = fscpv.parameter_id
and    fscpv.component_id = fsc.component_id
and    fscpt.display_name = 'Outbound Server Name'
and    fsc.component_name = 'Workflow Notification Mailer';


基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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