java实现QQ邮箱发送验证码

(2022保姆级教程)使用Java向邮箱发送邮件、验证码 利用qq邮箱+idea+maven创建一个发送邮件的代码 阅读详情

首先,需要设置一个邮箱服务器,由该邮箱向注册用户发送验证码

1、进入QQ邮箱界面
QQ邮箱

2、点击设置
点击“”设置
3、切换到“账户”
“账户”
4、往下滑,看到以下部分,将图中红色框内的两个选项开启,在这过程中需要短信验证
(SMTP服务用于发送邮件)
开启smtp服务
5、开启后会获得对应的密码验证器(授权码,一串很长的字符,记得用文件存起来),完成,该邮箱就可以作为邮箱服务器发送邮件了!

Java代码邮箱参数后端设置部分

CommconsEmail.java。


import java.util.Date;

import org.apache.commons.mail.SimpleEmail;

public class CommonsEmail {
	public static boolean sendTextMail(String strMail, String strTitle, String strText) throws Exception {
		boolean bret = true;
		SimpleEmail mail = new SimpleEmail();
		// 设置邮箱服务器信息
		mail.setSslSmtpPort("465");
		mail.setHostName("smtp.qq.com");
		// 设置密码验证器
		mail.setAuthentication("邮箱", "密码验证器");
		// 设置邮件发送者
		mail.setFrom("邮箱");
		// 设置邮件接收者
		mail.addTo(strMail);
		// 设置邮件编码
		mail.setCharset("UTF-8");
		// 设置邮件主题
		mail.setSubject(strTitle);
		// 设置邮件内容
		mail.setMsg(strText);
		// 设置邮件发送时间
		mail.setSentDate(new Date());
		// 发送邮件
		mail.send();
		bret = true;
		return bret;
	}

}

后端跳转Controller
UserController.java

@Controller
@RequestMapping("userController")
public class UserController {


	// 发送邮件
	@RequestMapping("/sendemail")
	@ResponseBody
	public void sendemail(String email, HttpServletRequest req, HttpServletResponse resp, )
			throws Exception {


		System.out.println("---------");
		int pass = (int) ((Math.random() * 9 + 1) * 100000);//随机生成验证码
		String strText = "【TH】您的验证码是 " + pass + ",用于TH网站验证,请勿将验证码透露给他人,如非本人操作,请立即访问www.baidu.com 查询";
		CommonsEmail.sendTextMail(email, "TH网站邮件认证", strText);
		resp.getWriter().write(String.valueOf(pass));//前端ajax接收
	}
}

test.jsp

<%@ page language="java" contentType="text/html; charset=UTF-8"
    pageEncoding="UTF-8"%>
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta charset="UTF-8">
<title>获取验证码</title>
</head>
<body>
	<form action="#" method="post">
		<label>用户邮箱:</label>
		<input id="email" type="text" placeholder="输入邮箱">
		
		<input type="button" value="获取验证码" onclick="getCode();">
		<br>
		<label>获取到的验证码:</label>
		<input id="code" type="text" >
	</form>
	<script type="text/javascript" src="js/jquery.min.js" ></script>
	<script type="text/javascript">
		function getCode(){
			var email = $("#email").val();
			
			$.ajax({
				url:"userController/sendemail",
				type:"POST",
				anync:false,
				cache:false,
				data:{
					email:email//与后端请求方法sendemail()的参数名称一致,否则后端接收不到email参数
				},
				dataType:"json",
				success:function(data){
					if(data!=null){
						console.log(data);
						$("#code").val(data);
					}else{
						alert("获取验证码失败!");
					}
					
				}
				
				
			});
		}
	</script>
</body>
</html>

这样,就可以实现随机产生验证码,发送给对应的邮箱了。

java实现qq邮箱发送注册验证码 import javax.mail.*; import javax.mail.internet.MimeMessage;/** * * @param email 发送邮箱验证码(注册) * @return 验证码给前段 */ @RequestMapping(value = "/verifyEmail",method= RequestMethod.POST) @ResponseBody p... 阅读详情

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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. 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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")

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