Spring发送邮件的简单例子

本文介绍了一个使用Spring Mail模块发送邮件的示例,详细展示了如何配置JavaMailSender并发送简单邮件。

spring-misc相关包
以及mail.jar,activation.jar.

bean.xml:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans
xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
xmlns:xsi
="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:schemaLocation
="http://www.springframework.org/schema/beans http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans-2.0.xsd">
<bean id="mailSender" class="org.springframework.mail.javamail.JavaMailSenderImpl">
<!-- mail提供商 -->
<property name="host">
<value>smtp.163.com</value>
</property>
<property name="javaMailProperties">
<props>
<!-- 用户认证 -->
<prop key="mail.smtp.auth">true</prop>
<prop key="mail.smtp.timeout">25000</prop>
</props>
</property>
<!-- 用户名 -->
<property name="username">
<value>78688287</value>
</property>
<!-- 密码 -->
<property name="password">
<value>******</value>
</property>
</bean>

</beans>

MailTest.java:
package com;

import org.springframework.context.ApplicationContext;
import org.springframework.context.support.FileSystemXmlApplicationContext;
import org.springframework.mail.MailSender;
import org.springframework.mail.SimpleMailMessage;

public class MailTest
{

public static void main(String[] args)
{
//得到spring的context对象
ApplicationContext ctx = new FileSystemXmlApplicationContext("/src/com/bean.xml");
//mail提供者
MailSender sender = (MailSender) ctx.getBean("mailSender");
//创建一个简单mail消息对象
SimpleMailMessage smm = new SimpleMailMessage();
//收件人
smm.setTo("zdw@live.cn");
//发件人地址
smm.setFrom("78688287@163.com");
//标题
smm.setSubject("test");
//内容
smm.setText("这是关于Spring Mail抽象层的简单测试");
//发送
sender.send(smm);
//提示信息
System.out.println("Send Ok!!");
}


}

经测试一切正常. 
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...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值