墨衍会员
·
AI 创作全网分发
墨衍智能分发
本文由作者通过墨衍一键同步至各平台
1分发平台
1.3k累计阅读
1.3k平均单平台
已同步平台
优快云
微信公众号
微博
知乎
掘金
百家号
博客园
抖音
小红书
你的文章也可以这样分发
墨衍会员 ¥399起/年，写一次发全网
我也要
原文：【demo】自己写的一个 SpringMail 异步发送邮件的demo。 javamail 邮件异步发送
源代码下载地址:http://www.zuidaima.com/share/1550463483120640.htm
【demo】自己写的一个 SpringMail 异步发送邮件的demo。 javamail 邮件异步发送 (注意 配置里面的账号跟发件人账号要一致)
1. 请各位在跑单元测试的时候，在 spring-mail.xml 文件中配置自己的邮箱账号和密码 （我已经注释掉了）
2. MailServiceImpl 里面有两种实现异步发送的方式供大家参考
3. 希望这个分享对您有所帮助 ^_^
4. 最后，祝大家在 javaniu 上面都能有所收货，有所提高
5. 最后，快过年了，祝愿大家坚持梦想，让自己在即将过去的岁月中不留遗憾！！
最后 祝大家新年快乐！！(真TM啰嗦 哈哈哈)
代码结构如下：
java根据模板生成word文件
java根据模板生成word文件 源代码下载地址：http://www.zuidaima.com/share/1550463664884736.htm
Spring 邮件发送 （异步 + 同步）
<br />感谢 ：http://r164.blog.163.com/blog/static/19749695201043084930451/<br />之前在项目中做个发送邮件的，由于附件很大的时候，发送的很慢，但用过该异步的发送后，发现<br />用户体验确实不错了。<br /> <br />利用Spring框架封装的JavaMail现实同步或异步邮件发送<br />网络收藏 2010-05-30 08:49:30 阅读60 评论0 字号：大中小 订阅<br />转载自 http://howsun.b
ActiveMq+SpringMVC实现邮件异步发送
ActiveMq整合SpringMVC实现批量邮件进行异步发送，下载后可在Eclipse中直接使用（含有ActiveMq安装文件已配置好解压即可用）希望对大家有所帮助
SpringMVC实现发送邮件
今天来试着用SpringMVC发送邮件，主要需要依赖以下两个包；
高效爬取懂车帝车型数据：从静态解析到动态反爬实战
本文详细解析了如何高效爬取懂车帝车型数据，从静态HTML解析到动态接口反爬的完整实战路径。文章重点介绍了使用浏览器开发者工具定位数据、应对CSS混淆与参数加密等反爬策略，并提供了整合静态与动态抓取逻辑的Python代码示例，帮助开发者稳健地获取结构化车型信息。
从噪声中提取真相：LabVIEW振动信号积分处理的降噪艺术
本文深入探讨了LabVIEW在振动信号积分处理中的降噪技术，揭示了如何通过选择性频率加权从噪声中提取关键故障特征。详细介绍了时域和频域积分方法的实现原理及优化策略，并结合工业案例展示了多轴信号联合降噪的实际应用效果，为设备状态监测提供了高效解决方案。
spring boot导出excel文件报表并发送至邮箱实现步骤
1：pom.xml文件中引入POI相关依赖 <!--POI报表--> <dependency> <groupId>org.apache.poi</groupId> <artifactId>poi</artifactId> <version>${poi.version}</ver
外部ADC之AD7949——14bit、8通道、250k
在实际项目中，仅靠单片机内部的ADC采样，很有可能达不到实际采样精度，这个时候就需要外接外部ADC芯片进行采样，这些外部ADC一般都是SPI接口或者是并口。单片机通过SPI接口或并口读写芯片内部寄存器，配置参考极性、采样通道、低通滤波器带宽、基准电压源、通道序列器等。本文主要对ADI家的14bit、8通道、250k的ADC7949做一个总结，这款ADC在实际项目中使用，采样精度达到要求，读取时序有点点绕，但是是一款十分常用的ADC芯片。就是价格不太友好哈哈，一块芯片快60。
java获取客户端IP的方法
java获取客户端IP的方法 源代码下载地址：http://www.zuidaima.com/share/1550463687150592.htm
目标检测 | R-CNN、Fast R-CNN与Faster R-CNN理论讲解
目标检测：R-CNN、Fast R-CNN与Faster R-CNN理论讲解，根据B站up霹雳吧啦Wz总结。此文章包含R-CNN算法原理讲解、Fast R-CNN算法原理讲解、Faster R-CNN原理讲解、目标检测评价指标介绍与特征金字塔网络FPN讲解。
【FPGA教程案例55】深度学习案例2——基于FPGA的CNN卷积神经网络之ReLu激活层verilog实现
在本课程中，我们将对CNN的ReLu函数模块的FPGA实现做详细的介绍和学习。从仿真结果可知，通过Rule激活函数之后，小于的输入数据输出为0，否则输出是输入本身。，我们对CNN的基本原理有了初步认识。ReLu函数具备如下优缺点。按照课程1相似的操作方式。
去掉UUID的小横线，如果你觉得不爽的话，哈哈
去掉UUID的小横线，如果你觉得不爽的话，哈哈 源代码下载地址：http://www.zuidaima.com/share/1601365127646208.htm
Linux安装Docker（图文解说详细版）
第一步，下载docker 下载地址： https://download.docker.com/linux/static/stable/x86_64/ 这次的演示我们使用docker-18.06.3-ce.tgz 这个版本 第二步，上传到云服务器上面 使用rz命令上传或者fltp工具进行上传 第三步，解压文件 第四步，将解压出来的docker文件复制到 /usr/bin/ 目录下 这么做的目的是将docker交给linux自己去管理，类似spring中的ioc（猜测，非正经知识） cp docker
java高仿新浪微博短链接地址生成工具ShortUrlGenerator.java
仿新浪微博 短链接地址生成工具 ShortUrlGenerator.java 源代码下载地址：http://www.zuidaima.com/share/1550463378934784.htm
华为od机试|华为od机试真题2025|华为od题库|华为od机考|2025C卷B卷
华为od机试|华为od机试真题2025|华为od题库|华为od机考|华为od机试|华为od机试真题2025|华为od题库|华为od机考|华为od机试|华为od机试真题2025|华为od题库|华为od机考|华为od机试|华为od机试真题2025|华为od题库|华为od机考|B卷C卷
bash: huggingface-cli: command not found... 解决方案
本文主要介绍了bash: huggingface-cli: command not found… 解决方案，希望能对使用大模型的同学们有所帮助。 文章目录 1. 问题描述 2. 解决方案
分享一个java Map实现的cache manager，定时清除缓存起来的值
分享一个java Map实现的cache manager，定时清除缓存起来的值 源代码下载地址：http://www.zuidaima.com/share/1550463676140544.htm
蓝牙模块HM-10手册
蓝牙模块HM-10手册，该手册对蓝牙模块HM-10进行了详细的介绍和使用方法以及一些AT指令。
JAVA对象任意深度克隆clone工具类分享
JAVA对象任意深度克隆clone工具类分享 源代码下载地址:http://www.zuidaima.com/share/1550463408114688.htm
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');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
VB摄像头监控
该VB模块可对摄像头捕获的画面进行录像等，可在创建的窗口进行控制
Java字符串转16 进制工具类Hex.java
Java字符串转16 进制工具类Hex.java 源代码下载地址：http://www.zuidaima.com/share/1550463378410496.htm
jdk-8u144-linux-x64.tar.gz.
该资源为搭建Linux系统Java环境用，资源的后缀为tar.gz格式的压缩包
java人脸识别，非常准确哦
java人脸识别，非常准确哦 源代码下载地址： http://www.zuidaima.com/share/1550463531502592.htm
【Java】字符串模板替换
【Java】字符串模板替换 源代码下载地址：http://www.zuidaima.com/share/1593989887085568.htm
Java常用正则表达式验证工具类RegexUtils.java
Java常用正则表达式验证工具类RegexUtils.java 源代码下载地址：http://www.zuidaima.com/share/1550463379442688.htm
java将中文转换成英文并支持首字母大写
java将中文转换成英文并支持首字母大写 源代码下载地址：http://www.zuidaima.com/share/1563120428403712.htm
java反射机制取出model类的所有变量,以及value
java反射机制取出model类的所有变量,以及value 源代码下载地址：http://www.zuidaima.com/share/1550463649270784.htm
httputil用http获取请求的工具类
httputil用http获取请求的工具类 源代码下载地址：http://www.zuidaima.com/share/1550463738612736.htm
压缩省了60%磁盘，写入TPS掉了25%——InnoDB页压缩的三类隐性代价与适用边界
InnoDB页压缩能显著降低表空间占用，但磁盘的节省不是免费的。压缩页在写入时需要CPU执行压缩算法、读取时需要CPU解压；压缩后的页在Buffer Pool中占用更少空间，但命中后的解压开销和未命中时的解压延迟会改变缓存的实际效能；写密集场景下，压缩/解压带来的写入放大可能让TPS明显下降。本文拆解InnoDB页压缩的物理机制、三类隐性代价的量化表现，以及“什么场景该用、什么场景该绕开”的判断框架。
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
3510
扫一扫
