C#—发邮件方法

前几天,有个系统需要增加一个发邮件的功能,于是写了一个方法,如下:

View Code
 1 /// <summary>
2 ///
3 /// </summary>
4 /// <param name='clientHost'>邮件服务器地址</param>
5 /// <param name='emailAddress'>发件人邮箱地址</param>
6 /// <param name='receiveAddress'>收件人邮箱地址</param>
7 /// <param name='userName'>发件人邮箱用户名</param>
8 /// <param name='password'>发件人邮箱密码</param>
9 /// <param name="subject">邮件主题</param>
10 /// <param name="body">邮件正文</param>
11 private void SendEmail(string clientHost, string emailAddress, string receiveAddress,
12 string userName, string password, string subject, string body)
13 {
14 MailMessage mail = new MailMessage();
15 mail.From = new MailAddress(emailAddress);
16 mail.To.Add(new MailAddress(receiveAddress));
17 mail.Subject = subject;
18 mail.Body = body;
19 mail.IsBodyHtml = true;
20 mail.DeliveryNotificationOptions = DeliveryNotificationOptions.OnSuccess;
21
22 SmtpClient client = new SmtpClient();
23 client.Host = clientHost;
24 client.Credentials = new NetworkCredential(userName, password);
25 client.DeliveryMethod = SmtpDeliveryMethod.Network;
26 try
27 {
28 client.Send(mail);
29 }
30 catch (Exception ex)
31 {
32 // Get ex.Message and do something
33 }
34 }

此方法需要引用两个命名空间:

1 using System.Net.Mail;
2 using System.Net;



 

转载于:https://www.cnblogs.com/leolis/archive/2011/12/11/2284100.html

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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