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搜索关键字:邮件数据    ( 91个结果
[同步电子邮件数据库]如何将电子邮件解析到数据库?(How to parse e-mail into database?)
问 题 Still sometime I'm desperately searching for some community of developers which is dealing with the parsing of incoming email and storing its stru ...
分类:数据库   时间:2020-04-14 00:53:46    阅读次数:105
基于C#的机器学习--垃圾邮件过滤
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 ...
分类:Windows程序   时间:2020-01-15 09:29:33    阅读次数:130
布隆过滤器(Bloom Filter)
一、概念 1. 布隆过滤器是一个数据结构:bit数组+随机映射函数 2. 作用:高效判断某个元素是否在给定的集合中 3. 缺点:有一定的错误识别率,随着数据量越大,错误识别率越大;并且不容易删除 二、原理 1. 加入元素: a. 使用布隆过滤器中的哈希函数,计算元素的哈希值,可能有多个哈希函数,对应 ...
分类:其他好文   时间:2020-01-11 13:06:02    阅读次数:63
全文检索Lucene
恢复内容开始 一,什么是全文检索 概念:先创建索引然后查询索引的过程就做全文索引。索引一次创建可以多次使用,表现为每次查询速度都很快。 二,数据的分类 结构化数据:格式固定,长度固定,数据类型固定 比如数据库的数据 非结构化数据:格式不固定,长度不固定,数据类型不固定word文档,pdf文档,邮件, ...
分类:Web程序   时间:2020-01-01 15:20:09    阅读次数:123
3 Base64编码主要应用在那些场合?
,电子邮件数据也好,经常要用到Base64编码,那么为什么要作一下这样的编码呢? 我们知道在计算机中任何数据都是按ascii码存储的,而ascii码的128~255之间的值是不可见字符。而在网络上交换数据时,比如说从A地传到B地,往往要经过多个路由设备,由于不同的设备对字符的处理方式有一些不同,这样 ...
分类:其他好文   时间:2019-12-12 11:35:09    阅读次数:169
Django开发常用方法及面试题
1. 对Django的认识? 2. Django 、Flask、Tornado的对比 3. 什么是wsgi,uwsgi,uWSGI? 4. django请求的生命周期? 5. 简述什么是FBV和CBV? 6. 如何给CBV的程序添加装饰器? 7. 简述MVC和MTV 8. django路由系统中na ...
分类:其他好文   时间:2019-12-02 23:16:35    阅读次数:142
企业邮箱必备的安全功能
企业邮箱是企业内部业务往来的必需品。对于大部分企业而言,做好邮件安全,企业的网络安全、信息安全就得到了良好的保障,那合格的企业邮箱需要具备哪些安全功能呢?一、邮件数据安全安全的企业邮箱首先要保证邮件数据安全,对邮件数据加密则是其一,可以在一定程度上保障企业安全。TOM企业邮箱采用SSL进行加密,保障数据在传送过程中的安全。二、邮件传播可控企业内部邮件如果能够随意向外界发送,不但会发生机密泄露,还会
分类:其他好文   时间:2019-07-10 11:00:02    阅读次数:97
PHP获取指定分钟数的下一个整数倍
2019-6-11 11:51:03 星期二 情景: 要定时发送邮件, 邮件数据入表时就记录下其待发送时间, 然后crontab是每分钟扫描邮件表, 找出当时那一分钟需要发送的邮件 举例: 假如有一种邮件要每隔30分钟发出, 那么插入数据库的发送时间种的 '分钟' 应该是30的整数倍: 2019-6 ...
分类:Web程序   时间:2019-06-11 12:49:21    阅读次数:111
二、MyBatis-HelloWorld
环境准备 1.创建数据库表 2.准备依赖的jar包 log4j.jar mybatis-3.4.1.jar mysql-connector-java-5.1.37-bin.jar 如果是maven项目,加入以下依赖: 3.创建项目:MyBatis_01_HelloWorld 项目结构如下: Empl ...
分类:其他好文   时间:2019-01-01 19:18:25    阅读次数:175
sklearn中的朴素贝叶斯模型及其应用
1.使用朴素贝叶斯模型对iris数据集进行花分类 尝试使用3种不同类型的朴素贝叶斯: 高斯分布型 多项式型 伯努利型 2.使用sklearn.model_selection.cross_val_score(),对模型进行验证。 3. 垃圾邮件分类 数据准备: 用csv读取邮件数据,分解出邮件类别及邮 ...
分类:其他好文   时间:2018-12-06 17:59:39    阅读次数:170
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