javaMail组件应用---------3 开发邮件系统步骤

本文介绍了一种使用Java实现的邮件发送系统,该系统通过六个步骤完成邮件的发送任务。主要内容包括获取用户输入的邮件信息、配置邮件服务器参数、创建邮件会话、构造邮件消息、设置邮件详细信息以及发送邮件。

开发邮件发送系统大体分为6步:

1 接受用户输入的邮件信息:

String tto=request.getParameter("to");

String ttitle=request.getParameter("title");

String tcontent=request.getParameter("content");

 

2 通过声明Properties对象存储发送邮件服务器的消息和验证信息:

Properties props=new Properties();

props.put("mail.smtp.host","smtp.163.com");

props.put("mail.smtp.auth","true");

 

3 根据属性新建一个邮件会话:

Session s=Session.getInstance(props);

s.setDebug(true);

 

4 邮件会话新建一个消息对象;

MimeMessage message=new MimeMessage(s);

 

5 设置邮件的发送人、收件人、主题、信笺内容、发送时间

InternetAddress from=new InternetAddress("sungxmail@163.com");

message.setFrom(from);

InternetAddress to=new InternetAddress(tto);

message.setRecipient(Message.RecipientType.TO,to);

message.setSubject(ttitle);

message.setSentDate(new Date());

 

6 发送邮件

message.saveChanges();

Transport transport=s.getTransport("smtp");

transport.connect("smtp.163.com","sungxmail","sungxd");

transport.sendMessage(message,message.getAllRecipients());

transport.close();

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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