一段帶smtp認證的JavaMail代碼。

     Properties props = System.getProperties();
        props.put("mail.smtp.host", host);

        String mailNeedAuth = CatseyeConfig.getConfig("MailNeedAuth");
        String mailUser = CatseyeConfig.getConfig("MailUser");
        String mailPassword = CatseyeConfig.getConfig("MailPassword");

        if (mailNeedAuth.equals("1")) {
            props.put("mail.smtp.auth", "true");
        } else {
            props.put("mail.smtp.auth", "false");
        }

        Session session = Session.getDefaultInstance(props, null);

        javax.mail.Message msg = new MimeMessage(session);
        InternetAddress[] toAddrs = null;

        try {
            if (recipients != null) {
                toAddrs = InternetAddress.parse(recipients, false);
                msg.setRecipients(javax.mail.Message.RecipientType.TO, toAddrs);
            } else {
                throw new Exception("No recipient address specified");
            }

            if (sender != null) {
                msg.setFrom(new InternetAddress(sender));
            } else {
                throw new Exception("No sender address specified");
            }

            if (subject != null) {
                msg.setSubject(subject);
            }


            /*
            BodyPart bp=new MimeBodyPart();
            bp.setContent(body, "text/html");
            Multipart mp=new MimeMultipart();
            mp.addBodyPart(bp);
            */

            //msg.setContent(mp);
            msg.setContent(body, "text/html");
            msg.setHeader("X-Mailer", "Catseye SMTP Robot");
            msg.setHeader("Content-Type", "text/html");

            /*
            msg.setDataHandler(new DataHandler(
            new ByteArrayDataSource(body, "text/html")));
            //msg.setText(body);
            */
            Transport trans = session.getTransport("smtp");
            trans.connect(host, mailUser, mailPassword);
            trans.sendMessage(msg,
                              msg.getRecipients(
                                      javax.mail.Message.RecipientType.TO));

  
内容概要:本文详细介绍了文生视频大模型及AI人应用方案的设计与实现。文章首先阐述了文生视频大模型的技术基础,包括深度生成模型、自然语言处理(NLP)和计算机视觉(CV)的深度融合,以及相关技术的发展趋势。接着,文章深入分析了需求,包括用户需求、市场现状和技术需求,明确了高效性、个性化和成本控制等关键点。系统架构设计部分涵盖了数据层、模型层、服务层和应用层的分层架构,确保系统的可扩展性和高效性。在关键技术实现方面,文章详细描述了文本解析与理解、视频生成技术、AI人交互技术和实时处理与反馈机制。此外,还探讨了数据管理与安全、系统测试与验证、部署与维护等重要环节。最后,文章展示了文生视频大模型在教育、娱乐和商业领域的应用场景,并对其未来的技术改进方向和市场前景进行了展望。 适用人群:具备一定技术背景的研发人员、产品经理、数据科学家以及对AI视频生成技术感兴趣的从业者。 使用场景及目标:①帮助研发人员理解文生视频大模型的技术实现和应用场景;②指导产品经理在实际项目中应用文生视频大模型;③为数据科学家提供技术优化和模型改进的思路;④让从业者了解AI视频生成技术的市场潜力和发展趋势。 阅读建议:本文内容详尽,涉及多个技术细节和应用场景,建议读者结合自身的专业背景和技术需求,重点阅读与自己工作相关的章节,并结合实际项目进行实践和验证。
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