asp.net最简单的邮件自动发送

本文介绍了一种使用C#语言通过SMTP服务器发送带有HTML格式内容的电子邮件的方法。具体步骤包括配置SMTP客户端、设置认证信息及邮件正文等。
using System.Net.Mail;


protected void SeendMail()
    {
        string msbody = @" " + name + "你好:<br/><p style='text-indent:2em'></p><p><br/></p>";
        SmtpClient Client = new SmtpClient("发件人邮箱的smtp");
        Client.UseDefaultCredentials = false;
        Client.DeliveryMethod = SmtpDeliveryMethod.Network;
        Client.Credentials = new System.Net.NetworkCredential("发件人", "密码");
        MailMessage Message = new MailMessage("发件人","收件人", "邮件标题", msbody);
        Message.IsBodyHtml = true; //是不是网页形式
        Message.BodyEncoding = System.Text.Encoding.UTF8;
        Client.Send(Message);
        Message.Dispose();
    } 
根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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