JSP与JavaMail (三)

创新实训项目博客:基于LoRA的医疗大模型高效微调实战 预训练大语言模型(LLMs)虽然具备了广泛的知识和一定的通用能力,但在特定领域(如医疗)或特定任务(如遵循特定指令格式进行思考链推理)上,其表现往往不尽如人意。微调(Fine-tuning)能够使模型学习到特定领域的数据分布和任务模式,从而在目标任务上获得更好的性能,使其更贴合实际应用需求。使用Unsloth框架加载并以4-bit量化模型。基于数据集,构建了包含明确思考链引导的训练Prompt。配置了LoRA参数,并使用SFTTrainer在单张T4 GPU上对模型进行了高效微调。 阅读详情
<script type="text/javascript" src="http://pagead2.googlesyndication.com/pagead/show_ads.js"> </script> 4.试着编写第一个发送程序 在前面我们已对JavaMail作了一些介绍,下面我们可试着写自己的程序了. 首先,我们先写一个撰写邮件的html程序index.htm,如下: ------------------------------------------------------------------------------------------- <html> <head> <meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=gb2312"> <title>撰写邮件</title> </head> <body> <form name="form1" method="post" action="testmail.jsp"> <table width="75" border="0" align="center" cellspacing="1" bgcolor="#006600" class="black"> <tr bgcolor="#FFFFFF"> <td width="24%">收信人地址:</td> <td width="76%"> <input name="to" type="text" id="to"></td> </tr> <tr bgcolor="#FFFFFF"> <td>主题:</td> <td> <input name="title" type="text" id="title"></td> </tr> <tr> <td height="107" colspan="2" bgcolor="#FFFFFF"> <textarea name="content" cols="50" rows="5" id="content"></textarea></td> </tr> <tr align="center"> <td colspan="2" bgcolor="#FFFFFF"> <input type="submit" name="Submit" value="发送"> <input type="reset" name="Submit2" value="重置"> </td> </tr> </table> </form> </body> </html> 接着,我们再写一个处理程序testmail.jsp,如下: ----------------------------------------------------------------------------------------- <%@ page contentType="text/html;charset=GB2312" %> <%request.setCharacterEncoding("gb2312");%><!--中文处理代码--> <!--引入要用到的类库--> <%@ page import="java.util.*,javax.mail.*"%> <%@ page import="javax.mail.internet.*"%> <html> <head> <meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=gb2312"> <title>发送成功</title> </head> <body> <% try{ //从html表单中获取邮件信息 String tto=request.getParameter("to"); String ttitle=request.getParameter("title"); String tcontent=request.getParameter("content"); Properties props=new Properties();//也可用Properties props = System.getProperties(); props.put("mail.smtp.host","smtp.163.net");//存储发送邮件服务器的信息 props.put("mail.smtp.auth","true");//同时通过验证 Session s=Session.getInstance(props);//根据属性新建一个邮件会话 s.setDebug(true); MimeMessage message=new MimeMessage(s);//由邮件会话新建一个消息对象 //设置邮件 InternetAddress from=new InternetAddress("boy@163.net"); message.setFrom(from);//设置发件人 InternetAddress to=new InternetAddress(tto); message.setRecipient(Message.RecipientType.TO,to);//设置收件人,并设置其接收类型为TO message.setSubject(ttitle);//设置主题 message.setText(tcontent);//设置信件内容 message.setSentDate(new Date());//设置发信时间 //发送邮件 message.saveChanges();//存储邮件信息 Transport transport=s.getTransport("smtp"); transport.connect("smtp.163.net","boy","iloveyou");//以smtp方式登录邮箱 transport.sendMessage(message,message.getAllRecipients());//发送邮件,其中第二个参数是所有 //已设好的收件人地址 transport.close(); %> <div align="center"> <p><font color="#FF6600">发送成功!</font></p> <p><a href="recmail.jsp">去看看我的信箱</a><br> <br> <a href="index.htm">再发一封</a> </p> </div> <% }catch(MessagingException e){ out.println(e.toString()); } %> </body> </html> **********************************注意*************************************** 有好多书上和网上的文章在关键部分都是这样写testmail.jsp的,如下: String tto=request.getParameter("to"); String ttitle=request.getParameter("title"); String tcontent=request.getParameter("content"); Properties props=new Properties(); props.put("mail.smtp.host","smtp.163.net"); Session s=Session.getInstance(props); MimeMessage message=new MimeMessage(s); InternetAddress from=new InternetAddress("boy@163.net"); message.setFrom(from); InternetAddress to=new InternetAddress(tto); message.setRecipient(Message.RecipientType.TO,to); message.setSubject(ttitle); message.setText(tcontent); message.setSentDate(new Date()); Store store=s.getStore("pop3"); store.connect("pop.163.net","boy","iloveyou");//以pop3的方式登录邮箱 Transport transport=s.getTransport("smtp"); transport.send(message); store.close(); 事实上,这种方式并不可靠,因为很多电子邮局的smtp服务器要求我们通过验证,所以用这种方式发邮件时,只能发给同类邮箱(即相同smtp的邮箱),甚至有时同类邮箱也发不出去.以上两种方式我试过很多次,结果证明第一种方式是最可靠的. 好了,我相信你应该会写最简单的Email发送程序了.OK,下一次我们将说说怎样写发送HTML格式的邮件. (待续)
基于YOLOv5/v8/v10的垃圾分类识别系统:设计实现与性能优化(附代码+数据集) 做完这个毕设,你已经掌握了从数据准备、模型训练到界面开发的全流程。把模型部署到树莓派上,做个真正的“智能垃圾桶”硬件装置;加入语音提示功能,检测到垃圾后自动语音播报类别;试试融合多个YOLO模型的优势,让分类精度再上一个台阶。按照这个教程一步步做,你的毕设不仅能顺利完成,还能做出很多亮点。要是过程中遇到啥问题,别慌,慢慢琢磨或者咱们一起聊聊,肯定能把这个毕设做成让你满意的作品。 阅读详情

相关推荐

ByteTrack参数调优全攻略:从原理到实战(含YOLOv8示例)

本文深入解析了ByteTrack多目标跟踪算法的核心原理与参数调优策略。通过拆解其独特的两阶段关联机制,并结合YOLOv8检测器,提供了针对不同应用场景(如拥挤行人、高速车辆)的精细化参数调整指南与实战示例,旨在帮助开发者解决ID切换、目标丢失等工程落地难题,提升跟踪系统的鲁棒性与实用性。

cheese的博客 323

JSP与JavaMail (三)

出处 CN-JAVA原创:javazealot4.试着编写第一个发送程序在前面我们已对JavaMail作了一些介绍,下面我们可试着写自己的程序了.首先,我们先写一个撰写邮件的html程序index.htm,如下:-------------------------------------------------------------------------------------------撰

随风专栏 820

服务器安全配置:二、本地安全策略设置

密码最长使⽤期限”设置为“90天”;“⽤可以还原的加密来存储密码”设置为“禁⽤”“复位账户锁定计数器”设置为15分钟,贴图这里是我自己设置的时间,15分钟也够用,具体看自己需要。”网络访问: 不允许 SAM 帐户和共享的匿名枚举“设置为“已启用””网络访问: 限制对命名管道和共享的匿名访问“设置为“已启用””网络访问: 不允许匿名枚举 SAM 帐户“设置为“已启用”“关机: 允许系统在未登录的情况下关闭”设置为“已禁用”(1)交互式登录:不显示最后的⽤户名”设置为“已启⽤”

weixin_48825672的博客 3137

如何在JSP中使用JavaMail

本篇文章由泉州SEOwww.234yp.com 整理发布,jsp开发www.234yp.com/Article/176236.html谢谢合作!jsp开发   你希望在jsp中建立一个邮件发送收取工具吗?下面将介绍的就是在jsp中建立一个邮件发送收取工具。在这篇文章中你可以了解到JavaMail API的一些要点以及如何在JSP中使用它。本文中还包括了在JSP中使用JavaMail的实例。JavaMail是JSP应用软件中相当强大的API。   阅读这篇文章需要对JSP、JavaBeans和Ja...

dxxxxx178的博客 223

STM32—时钟树(结合系统时钟函数理解)

时钟树的概念: 我们可以把MCU的运行比作人体的运行一样,人最重要的是什么?是心跳! 心脏的周期性收缩将血液泵向身体各处。心脏对于人体好比时钟对于MCU,微控制器(MCU)的运行要靠周期性的时钟脉冲来驱动,而这个脉冲的始源往往是由外部晶体振荡器提供时钟输入,最终转换为多个外部设备的周期性运作。这种时钟“能量”的传递路径犹如大树的养分由主干流向个分支,因此称为时钟树。 STM32时钟: 在STM32...

肥宅快乐博客 1万+

ZYNQ BRAM实现PS与PL数据交互

有时CPU需要与PL进行小批量的数据交换,可以通过BRAM模块,也就是Block RAM实现此要求。本章通过Zynq的GP Master接口读写PL端的BRAM,实现与PL的交互。在本实验中加入了自定义的FPGA程序,并利用AXI4总线进行配置,通知其何时读写BRAM。以下为本实验原理图,CPU通过AXI BRAM Controller读取BRAM数据,CPU仅配置自定义的PL BRAM Controller 的寄存器,不通过它读写数据。

baidu_34971492的博客 2281

在JSP中使用JavaMail(上)

你希望在jsp中建立一个邮件发送收取工具吗?下面将介绍的就是在jsp中建立一个邮件发送收取工具。在这篇文章中你可以了解到JavaMail API的一些要点以及如何在JSP中使用它。本文中还包括了在JSP中使用JavaMail的实例。JavaMail是JSP应用软件中相当强大的API。 阅读这篇文章需要对JSP、JavaBeans和JavaMail有一定的初步了解。当然,有关于JavaMail的知

!Java 2925

笔试题-2023-星宸-数字IC设计【纯净题目版】

4 笔试题-2023-星宸-数字IC设计【纯净题目版】

w0shishabi的博客 1172

在JSP中使用JavaMail

  你希望在jsp中建立一个邮件发送收取工具吗?下面将介绍的就是在jsp中建立一个邮件发送收取工具。在这篇文章中你可以了解到JavaMail API的一些要点以及如何在JSP中使用它。本文中还包括了在JSP中使用JavaMail的实例。JavaMail是JSP应用软件中相当强大的API。   阅读这 篇文章需要对JSP、JavaBeans和JavaMail有一定的初步了解。当然,有关于Ja

chendehui4work的备忘录专栏(邮件地址:chendehui4work@163.com) 1846

C#函数返回多个值实现实例

本文实例讲解C#函数返回多个值多种实现方法。

qq_30725967的博客 1170

扣子Coze智能体万字教程:从入门到精通,一文掌握AI工作流搭建

智能体 = 角色设定 + 提示词 + 变量输入一个好提示词的核心是结构、风格和复用性创建后可以一键发布成网页应用、对话助手整个过程0代码,只靠配置,人人可学,人人可用四、进阶一:理解「工作流」的威力如果你已经用扣子创建了几个简单的智能体,比如写个爆款小红书文案、生成一段短视频脚本,那恭喜你已经入门。但如果你还停留在“一个智能体 = 一段提示词”的层级,你离真正的智能体生产力革命,还差一步:学会搭建“工作流”——让多个大模型自动协同完成任务。

互联网架构师笔记 3512

java 邮件系统布局_浅谈利用JavaMail建立JSP邮件系统

你希望在JSP中建立一个JSP邮件系统,发送收取邮件吗?下面将介绍的就是在jsp中建立一个邮件发送收取工具。在这篇文章中你可以了解到JavaMail API的一些要点以及如何在JSP中使用它。本文中还包括了在JSP中使用JavaMail的实例。JavaMail是JSP应用软件中相当强大的API。阅读这篇文章需要对JSP、JavaBeans和JavaMail有一定的初步了解。当然,有关于JavaMa...

weixin_28829339的博客 259

基于AI的智能开发环境—Trae在Web开发中的应用实战与性能评估【Trae项目实战】

Trae 是一款与 AI 深度集成的开发工具,提供智能问答、代码自动补全和基于 Agent 的 AI 自动编程能力,极大提升开发效率。它具备完备的 IDE 功能,如代码编写、项目管理和源代码管理等,同时还具备强大的 AI 助手,能够提供智能问答、实时代码建议、代码片段生成等服务。开发者可以通过自然语言与 AI 协作,从 0 到 1 开发项目,AI 会根据需求自动生成代码或创建文件。

一键难忘的博客 3万+

java exchange发邮件_Exchange下怎么用Java Mail发信?

能看到的都是使用smtp方式的,但我要在exchange下发信,该怎么办?或者哪位可以给些相关资料?先谢了。|参考下面代码,你也可以把他转到bean里面。在不在exchange下发信没关系,只要将SMTP服务器指向你的ExchangeServer就是了。//我把身份验证放在此类中Themailhasbeensent|希望对你有帮助JavaMail是Sun发布的用来处理email的API。...

weixin_34501627的博客 415

复分析 阿尔福斯(Ahlfors) 第三版答案 英文

答案分为十章,有部分习题没有答案,全英文复分析阿尔福斯(Ahlfors) 第三版答案

C# WinForm 基于DirectShow.dll编写的程序,可边预览边保存视频,音频和图片

基于微软的DirectShow.dll的二次开发1.自动识别连接的摄像头跟麦克风且可以对其进行选择(默认选中第一个)2.可录制wmv和avi两种格式的视频并且都带有音频,avi可以录制的分辨率和帧数进行选择,wmv默认进行了淸晰度优化如不喜欢可去除代码中有相关提示3.可在预览点开之后进行拍照,也可边录制视频边拍照4.添加了视频和音频的压缩功能(酌情使用)这次二次开发发现C#对DirectShow的相关信息太少,这次做完也不敢藏私共享出来,还望大家指正

用JSP发送EMAIL(JavaMail简易实现版)

 在这里可以下载JAVAMAIL包 http://java.sun.com/products/javamail/在解压后,将activation.jar和mail.jar复制到 /WEB-INF/lib 目录后,JAVAMAIL便可以正常使用了下面sendmail.jsp 内容如下%@page contentType="text/html;charset=gb2312"%>JavaMa

SkyPirate的专栏 5393

TMS_WebGMaps_1.9.8.0_Full_Source

TMS_WebGMaps_1.9.8.0_Full_Source 全源码 delphi cbuilder

[转载]在JSP中使用JavaMail

在JSP中使用JavaMail希望在jsp中建立一个邮件发送收取工具吗?下面将介绍的就是在jsp中建立一个邮件发送收取工具。在这篇文章中你可以了解到JavaMail API的一些要点以及如何在JSP中使用它。本文中还包括了在JS...

congji3817的博客 179

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

jsp在java软件中_如何在JSP中使用JavaMail

本篇文章由泉州SEOwww.234yp.com 整理发布,jsp开发www.234yp.com/Article/176236.html谢谢合作!jsp开发你希望在jsp中建立一个邮件发送收取工具吗?下面将介绍的就是在jsp中建立一个邮件发送收取工具。在这篇文章中你可以了解到JavaMail API的一些要点以及如何在JSP中使用它。本文中还包括了在JSP中使用JavaMail的实例。Jav...

weixin_39763953的博客 135

在JSP中调用JAVAMAIL

To:From:Subject:Message:二、import=" javax.mail.*, javax.mail.internet.*, javax.activation.*,java.util.*"%>JSP meets JavaMail, what a sweet combo.try{Properties props = new Properties();Session send

taoning的专栏 714

JSP与JavaMail(一)

  JSP与JavaMail (一)   1.介绍:Java Mail API的开发是SUN为Java开发者提供公用API框架的持续努力的良好例证。提倡公用框架,反对受限于供应商的解决方案,充分预示着一个日益开放的开发环境的建立。  Java Mail API的结构本身证明了它的开发者的基本目标之一--软件开发的工作量应该取决于应用程

生活要快乐 - 魏言 837

在JSP中使用JavaMail(下)

第二部分:关于JavaMail 文档的使用 下载的JavaMail API中带的文档是很有用的。你可以在JavaMail下的/docs/javadocs/index.html找到它。第二部分主要将分析邮件程序的组件。你可以通过阅读文档来获得更多这方面的信息。 组件发送邮件需要使用JavaMail,它使对邮件的操作变得简单易用。 属性对象 JavaMail需要创建一个格式为"mail.sm

!Java 4732

JAVA下好JAVAmail怎么用_在JSP中使用JavaMail(下)

在JSP中使用JavaMail(下)推荐查看本文HTML版本Properties props = new Properties ();props.put(“mail.smtp.host“, “smtp.jspinsider.com“);对话对象所有的基于JavaMail的程序都至少需要一个或全部的对话目标。Session sendMailSession;sendMailSession = Sess...

weixin_35870390的博客 144

在JSP中使用JAVAMAIL

什么是JavaMail   JavaMail是Sun发布的用来处理email的API。它可以方便地执行一些常用的邮件传输。  虽然JavaMail是Sun的API之一,但它目前还没有被加在标准的java开发工具包中(Java Development Kit),这就意味着你在使用前必须另外下载JavaMail文件。除此以外,你还需要有Sun的JavaBeans Activation Framewor

qsd007的专栏 1241
上一篇: JSP与JavaMail (二)
下一篇: James安装指南
java169
博客等级 码龄19年 27粉丝 2568原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值