string host = Conf.ConfigInfo.POP_Host; int port = Conf.ConfigInfo.POP_Port; string username =Conf.ConfigInfo.MailName; string password = Conf.ConfigInfo.MailPassword; using (S22.Imap.ImapClient client = new S22.Imap.ImapClient(host, port, username,

需要下载3个jar包:mail.jar/    activation.jar/    additionnal.jar 1.pop3 /** * 以pop3方式读取邮件,此方法不能读取邮件是否为已读,已经通过测试 * */ private void getEmail() { List<Map<String, Object>> list = new ArrayList<Map<String, Object>>(); try { Properties props

之前一直使用PHPMail类进行发送邮件,这个是一个非常强大的类,但是其实底层就是使用mail()函数来进行发送的. 但是现在公司有个需求是  写个程序需要实时的接收邮件,主要是判断邮件发出去了,并且是否能够成功收到的作用. 因此现在使用pop3协议来进行邮件的收取,通过 IMAP stream来获取到邮件.程序如下: <?php $mailServer="mail.staff.sina.com.cn"; $mailLink="{mail.staff.sina.com.

最近我要做一个爬虫.这个爬虫需要如下几个步骤: 1 填写注册内容(需要邮箱注册) 2 过拖拽验证码(geetest) 3 注册成功会给邮箱发一封确认邮箱 4 点击确认邮箱中的链接 完成注册 我这里就采用163邮箱注册. 邮箱协议有 pop3 和 imap 和 smtp 我试了pop3  不能够筛选邮件 例如筛选未读 和 发件人这2个条件 所以放弃用pop3 imap协议是支持的. 我就找了一个开源的第三方lib:S22.Imap 用法很简单: public void Test163() { va

PaddlePaddle垃圾邮件处理实战(二) 前文回顾   在上篇文章中我们讲了如何用支持向量机对垃圾邮件进行分类,auc为73.3%,本篇讲继续讲如何用PaddlePaddle实现邮件分类,将深度学习方法运用到文本分类中. 构建网络模型   用PaddlePaddle来构建网络模型其实很简单,首先得明确paddlepaddle的输入数据的格式要求,知道如何构建网络模型,以及如何训练.关于输入数据的预处理等可以参考我之前写的这篇文章[深度学习系列]PaddlePaddle之数据预处理.首先我们

最近需要在项目开发的oa中集成一个收发腾讯企业邮箱邮件的功能,今天做到了获取收件箱内容部分,imap如何获取就不写了,百度一堆,主要是关于内容的解码 主要以邮件主题解码为主,腾讯企业邮返回的数据主要有以下几种格式 1."subject": "=?UTF-8?B?5o+Q6YaS77yB77yB5pys5pyI5pyJ5pyq5o+Q5Lqk5pel5oql77yB?=" 2."subject": "=?utf-8?Q?5YWz5LqO5

文本挖掘(Text Mining,从文字中获取信息)是一个比较宽泛的概念,这一技术在如今每天都有海量文本数据生成的时代越来越受到关注.目前,在机器学习模型的帮助下,包括情绪分析,文件分类,话题分类,文本总结,机器翻译等在内的诸多文本挖掘应用都已经实现了自动化. 在这些应用中,垃圾邮件过滤算是初学者实践文件分类的一个很不错的开始,例如 Gmail 账户里的“垃圾邮箱”就是一个垃圾邮件过滤的现实应用.下面我们将基于一份公开的邮件数据集 Ling-spam,编写一个垃圾邮件的过滤器.Ling-spam

最近我要做一个爬虫.这个爬虫需要如下几个步骤: 1 填写注册内容(需要邮箱注册) 2 过拖拽验证码(geetest) 3 注册成功会给邮箱发一封确认邮箱 4 点击确认邮箱中的链接 完成注册 我这里就采用163邮箱注册. 邮箱协议有 pop3 和 imap 和 smtp 我试了pop3  不能够筛选邮件 例如筛选未读 和 发件人这2个条件 所以放弃用pop3 imap协议是支持的. 我就找了一个开源的第三方lib:S22.Imap 用法很简单: public void Test163() { va

卡巴斯基实验室<2017年Q2垃圾邮件与网络钓鱼分析报告> 米雪儿 2017-09-07 from:http://www.freebuf.com/articles/network/146587.html 垃圾邮件:季度亮点 交付服务木马 2017年第二季度,我们发现了一大波恶意钓鱼邮件,这些邮件都将自身伪造成来自知名交付服务公司的通知.攻击者将木马下载程序放置在ZIP存档中发送给受害者,并在启动后下载其他恶意软件——Backdoor.Win32.Androm和Trojan.Win32.Kovt

一个热爱技术的菜鸟...用点滴的积累铸就明日的达人 CSDN博客链接: http://blog.csdn.net/my_confesser    正文   今天入职配置OutLook的时候,看到公司的教程建议使用POP3这种邮件传输协议,之后在熟悉公司的一个后台系统项目的时候,发现后台系统中的登录模块中使用了邮件的方式去验证用户的合法性.代码中使用SMTP协议去传输邮件,这两件事情让我感觉到有必要研究一下邮件传输协议. 要说到邮件传输协议就不得不提POP3,也就是早上配置OutLook的时候,公

1. 数据集说明 trec06c是一个公开的垃圾邮件语料库,由国际文本检索会议提供,分为英文数据集(trec06p)和中文数据集(trec06c),其中所含的邮件均来源于真实邮件保留了邮件的原有格式和内容,下载地址:https://plg.uwaterloo.ca/~gvcormac/treccorpus06/ 由于数据集分散在各个文件中,为了方便我将正样本和负样本分别放在了ham_data和spam_data文件夹中(处女座的强迫症) 正样本数:21766 负样本数:42854 中文停用词:c

在这一章,我们将建立一个垃圾邮件过滤分类模型.我们将使用一个包含垃圾邮件和非垃圾邮件的原始电子邮件数据集,并使用它来训练我们的ML模型.我们将开始遵循上一章讨论的开发ML模型的步骤.这将帮助我们理解工作流程. 在本章中,我们将讨论以下主题: l  定义问题 l  准备数据 l  数据分析 l  构建数据的特征 l  逻辑回归与朴素贝叶斯的Email垃圾邮件过滤 l  验证分类模型 定义问题 让我们从定义本章要解决的问题开始.我们可能已经对垃圾邮件很熟悉了;垃圾邮件过滤是众电子邮件服务的基本功能.

一. 前言 由于最近有一个邮件分类的工作需要完成,研究了一下基于SVM的垃圾邮件分类模型.参照这位作者的思路(https://blog.csdn.net/qq_40186809/article/details/88354825),使用trec06c这个公开的垃圾邮件语料库(https://plg.uwaterloo.ca/~gvcormac/treccorpus06/)作为数据进行建模.并对代码进行优化,提升训练速度. 工作过程如下: 1,数据预处理,提取每一封邮件的内容,进行分词,数据清洗.

近日,对近些年在NLP领域很火的BERT模型进行了学习,并进行实践.今天在这里做一下笔记. 本篇博客包含下列内容: BERT模型简介 概览 BERT模型结构 BERT项目学习及代码走读 项目基本特性介绍 代码走读&要点归纳 基于BERT模型实现垃圾邮件分类 TREC06语料库 基准模型介绍 BERT迁移模型实现 一.BERT模型简介 1.概览 BERT模型的全称是Bidirectional Encoder Representations from Transformer,即Transformer

背景 一般有价值的并保有数据的网站或接口很容易被爬虫,爬虫会占用大量的流量资源,接下来我们参考历史经验,探索如何在.Net Core中利用UserAgent+rDNS双解析方案来正确识别并且反爬虫. 新建网络爬虫识别项目 https://github.com/CraigTaylor/WebBotRecognition 在终端命令行中,基于DotNet-Cli的new命令新建名为WebBotRecognition的webapi项目,并且不需要https,它将自动创建一个net5.0的网络接口项目.

在早期一直使用Lumisoft.NET组件来进行邮件的处理查找,对于邮件的处理非常方便,之前在随笔<基于Lumisoft.NET组件的POP3邮件接收和删除操作>中也介绍过基于POP3和SMPT进行邮件的收发处理,一般邮件服务器对于Pop3都是支持很好的,常规使用测试多个服务器都没问题,所以就没怎么研究IMAP协议的处理,本篇随笔基于原来POP3 的需求扩展了IMAP协议的处理. 1.创建IMAP收件辅助类 为了方便进行收取IMAP邮件的处理,我们创建一个ImapHelper,并传入相关用到的

这篇博客将介绍如何在UWP程序中获取联系人/邮件发送/SMS发送的基础操作. 1. 获取联系人 UWP中联系人获取需要引入Windows.ApplicationModel.Contacts名称空间. ContactStore contactStore = await ContactManager.RequestStoreAsync(ContactStoreAccessType.AllContactsReadOnly); IReadOnlyList<Contact> contacts = awa

最近有个项目,要发邮件给用户设定的邮箱报警,然后就用了163邮箱,代码是网上借来的^^,如下: package com.smartdoorbell.util; import android.os.AsyncTask; import java.util.Date; import java.util.List; import java.util.Properties; import javax.activation.CommandMap; import javax.activation.Mailca

Atitti 文本分类  以及 垃圾邮件 判断原理 以及贝叶斯算法的应用解决方案 1.1. 七.什么是贝叶斯过滤器?1 1.2. 八.建立历史资料库2 1.3. 十.联合概率的计算3 1.4. 十一.最终的计算公式3 1.5. .这时我们还需要一个用于比较的门槛值.Paul Graham的门槛值是0.9,概率大于0.9,4 1.1. 七.什么是贝叶斯过滤器? 垃圾邮件是一种令人头痛的顽症,困扰着所有的互联网用户. 正确识别垃圾邮件的技术难度非常大.传统的垃圾邮件过滤方法,主要有"关键词法&quo

Atitit 贝叶斯算法的原理以及垃圾邮件分类的原理 1.1. 最开始的垃圾邮件判断方法,使用contain包含判断,只能一个关键词,而且100%概率判断1 1.2. 元件部件串联定律1 1.3. 垃圾邮件关键词串联定律 表格法可视化贝叶斯定律1 1.4. 十一.最终的计算公式2 1.5. .这时我们还需要一个用于比较的门槛值.Paul Graham的门槛值是0.9,概率大于0.9,2 1.1. 文氏图,可以很清楚地看到在事件B发生的情况下,事件A发生的概率就是P(A∩B)除以P(B). 1.2