在前端开发中,JavaScript并没有提供直接操作Email邮箱的功能方法,但是如果遇到这样的需求,我们应该如何实现js发送邮件至指定邮箱功能呢?下面列举能够在通过前端实现邮件发送的5种方式:
当前支持的服务 "126", "163", "1und1", "AOL", "DebugMail", "DynectEmail", "FastMail", "GandiMail", "Gmail", "Godaddy", "GodaddyAsia", "GodaddyEurope", "hot.ee", "Hotmail", "iCloud", "mail.ee", "Mail.ru", "Maildev", "Mailgun", "Mailjet", "Mailosaur", "Mandrill", "Naver", "OpenMailBox", "Outlook365", "Postmark", "QQ", "QQex", "SendCloud", "SendGrid", "SendinBlue", "SendPulse", "SES", "SES-US-EAST-1", "SES-US-WEST-2", "SES-EU-WEST-1", "Sparkpost", "Yahoo", "Yandex", "Zoho", "qiye.aliyun"
GitHub地址:https://github.com/nodemailer/nodemailer
机器之心专栏 Sea AI Lab (SAIL) 团队 VOLO 是第一个在 ImageNet 上无需额外数据达到 87.1% top-1 准确率的模型,进一步拉近了视觉 Transformer 与最顶级 CNN 模型的性能距离。 近十年来,计算机视觉识别任务一直由卷积神经网络 (CNN) 主导。尽管最近流行的视觉 Transformer 在基于 self-attention 的模型中显示出巨大的潜力,但是在没有提供额外数据的情况下,比如在 ImageNet 上的分类任务,它们的性能仍然不如最新的 SOTA
本篇文章将介绍如何使用 Docker 快速搭建一个适用于 HomeLab 和开发阶段使用的邮件网关,用来快速聚合各种软件的通知消息。当然,你也可以用它来快速验证各种软件中的邮件配置是否正确。
近期,微软发布了一系列补丁,修复了自身产品中一些影响广泛以及关键的Bug,其中包括更新了微软Office套件版本,解决了其中的部分安全问题。而安全专家研究发现,其中的一个漏洞(cve-2015-6172),攻击者通过以“特定打包的微软Office文件”作为附件,由Outlook发送邮件给目标用户,可允许远程代码执行。 来自微软的安全公告提及: 此次更新解决了微软办公软件的安全漏洞。其中威胁级别最高的漏洞,可允许远程代码执行。如果用户打开一个专门制作的微软办公文件,攻击者可以利用该漏洞在当前用户目录下运
之前用Nodejs做了很多服务端模块, 最近抽空复盘一下, 接下来笔者将介绍如何使用Nodejs来自动向用户发送邮件.
appid和secret去接口网站获取 https://tianqiapi.com/
BadOutlook是一款恶意Outlook读取器,也是一个简单的概念验证PoC,它可以利用Outlook应用程序接口(COM接口)并根据特定的触发主题栏内容来在目标系统上执行Shellcode。
这里 可以删除 node_modules package-lock.json 上传的时候会自动安装(腾讯云服务空间)
在本文中,我们将研究如何在 Node 程序中创建和使用 Cron 作业。为此我们将创建一个简单的程序,该应用程序会自动从服务器中删除自动生成的 error.log 文件。Cron 作业的另一个优点是,你可以安排程序以不同的时间间隔执行不同的脚本。
英文 | https://dev.to/madza/73-awesome-npm-packages-for-productivity-19p8
一直以来,Transformer的性能距离最佳的CNN仍存在差距,而今天由颜水成团队开源的新秀VOLO打破了这一宿命,成为了ImageNet数据上首个无需额外数据达到87.1%的模型。
文前吐槽一下:微信公证号的原创是个摆设吗?这篇文章昨天发出来之后,在几个“大佬”的公众号处看到了与这篇文章“神似”的翻译,甚至就连文中吐槽、结尾亮点都一样,翻译的措辞更是如出一辙。很难不让人想到:这篇文章被洗稿了。单就翻译而言,每个人都有自己的措辞风格,如果全篇措辞风格99%神似,呵呵...... 但不管怎么说,这篇文章还是非常值得研读一番,故再次推荐给各位。
比如采用纯Transformer架构的ViT在很多图像分类任务中表现都不输最先进的CNN。
人类可以很容易地推断出给定图像中最突出的物体,并能描述出场景内容,如物体所处于的环境或是物体特征。而且,重要的是,物体与物体之间如何在同一个场景中互动。视觉描述的任务是开发视觉系统来生成图像中物体的上
给定一个图像,人类可以很容易地推断其中的显着实体,并有效地描述场景,如对象所在的位置(在森林或厨房?),对象具有什么属性(棕色或白色?),更重要的是,物体如何与场景中的其他物体(在田野里奔跑,或被人等等)相互作用。视觉描述的任务旨在开发视觉系统,生成关于图像中对象的上下文描述。视觉描述是具有挑战性的,因为它不仅需要识别对象(熊),还需要识别其他视觉元素,如动作(站立)和属性(棕色),并构建一个流畅的句子来描述图像中的对象,动作和属性如何相关(如棕熊站在森林中的一块岩石上)。
今天分享的Writeup是关于Outlook for Andriod的存储型XSS漏洞,作者通过朋友发来的技术邮件偶然发现了该漏洞,历经长达几个月的复现构造,最终微软承认了该漏洞(CVE-2019-1105)。
在这里,我整理了一些我最喜欢的 NPM 包的列表。我也将它们分类,因此信息更加结构化,更易于浏览。
近来,Transformer在CV领域遍地开花,取得了非常好的性能,指标屡创新高。但Transformer的性能距离最佳的CNN仍存在差距,不由产生出一种Transformer不过如此的感觉。
首先,需要安装Node.js和nodemailer模块。可以使用npm包管理器在终端或命令提示符中运行以下命令来安装nodemailer:
近几年,图像生成领域取得了巨大的进步,尤其是文本到图像生成方面取得了重大突破:只要我们用文本描述自己的想法,AI 就能生成新奇又逼真的图像。
在本文中,我会向大家展示如何通过Email将一个可执行文件嵌入到公司网络。伪装成一份Word文档,绕过防火墙,目前该问题还没有任何补丁发布! 今天早些时候,我写OLE Package还是package
王新民 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 看图说话这种技能,我们人类在幼儿园时就掌握了,机器们前赴后继学了这么多年,也终于可以对图像进行最简单的描述。 O’reilly出版社和TensorFlow团队联合发布了一份教程,详细介绍了如何在Google的Show and Tell模型基础上,用Flickr30k数据集来训练一个图像描述生成器。模型的创建、训练和测试都基于TensorFlow。 如果你一时想不起O’reilly是什么,量子位很愿意帮你回忆: 好了,看教程: 准备工作 装好T
类库依赖 npm install nodemailer --save 导入 const nodemailer = require("nodemailer"); 关键点 配置 nodemailer.createTransport 的参数,指定 服务地址,端口号,验证的账户和密码 配置 mailOptions ,from , to 指定发送和目标,邮件内容等。 编写代码示例 "use strict"; const nodemailer = require("nodemailer"); const Mai
选自BAIR 作者:Subhashini Venugopalan、Lisa Anne Hendricks 机器之心经授权编译 参与:路雪 现在的视觉描述只能描述现有的训练数据集中出现过的图像,且需要
Markdown 本身并不支持直接绘制甘特图。但是,你可以使用一些在线的工具来创建甘特图,然后将生成的图像或者链接嵌入到你的 Markdown 文件中。
基于Transformer的架构最近取得了显著的成功,它们在各种视觉任务中表现出了卓越的性能,包括视觉识别、目标检测、语义分割等。
在过去的几年里,Rust在程序员中获得了热情的追随。技术趋势来来往往,因此很难区分新事物带来的兴奋与技术优势带来的兴奋,但RT-Thread社区开发人员Liu Kang认为Rust是一种真正设计良好的语言。Kang说,Rust旨在帮助开发人员构建可靠、高效的软件,它从一开始就是为了这个目的而设计的。在本文中,Kang演示了Rust的许多关键特性,这些特性正是Rust适合嵌入式系统的原因。
可以使用 nodemailer 这个模块提供的能力完成一些诸如邮箱登录、找回密码等功能的开发。 项目地址:https://github.com/Ewall1106/mall 配置邮件客户端 我们
我们在开发网站时,发送验证码的功能是必定会遇到的,但发送短信验证码是需要付费的,那么邮箱验证码就是一个白嫖的好办法,今天就来教大家用node如何自动发送邮箱验证码。
在这里,我整理出一份个人最喜欢的 NPM 软件包清单。为了便于浏览,我还对它们进行了分类,希望呈现出更加清晰的结构。
本文是以一个给女友发邮件的例子讲解 nodemailer 模块,实际工作中发送异常日志等到自己的邮箱还是挺常用的,有兴趣的小伙伴学习下这个模块。
Microsoft office是一款广泛使用的办公软件套装,它包含了多种不同的应用程序,如Word、Excel、PowerPoint、Outlook等。这些应用程序可以帮助用户进行各种任务,例如创建文档、制作表格、创建演示文稿、管理电子邮件等。
图像也有两种样式,就像链接一样,它们都以完全相同的方式呈现。链接和图像之间的区别在于,图像的开头带有感叹号(!)。
Nodejs获取桌面截图,并定时发送给指定邮箱 代码地址: https://github.com/klren0312/NodejsGetScreenshotSend 前面还写过Python获取截图并发邮件的 代码地址:https://github.com/klren0312/PythonGetScreenshotSend 1.安装相关包 npm install --save screenshot-desktop //截图 npm install --save nodemailer
IT之家 8 月 2 日消息 外媒 Windows Latest 报道,微软画图和照片 App 的视觉更新已经公布,展示了一个与Windows 11 设计语言相匹配的新的现代界面。
Office 2021 专业增强版还是可以买下的,包含Word、Excel、PowerPoint、OneNote、Outlook、Publisher 和 Access 等应用,我亲自测试过,Microsoft Office 2021的相应速度比Office 2019还要快不少,还有其他一些更新。
node中可用nodemailer实现邮件的发送。本文使用QQ邮箱实现邮件的发送。
通过上面的日志,可以看出我们是158开头的邮箱给250开头的邮箱发送邮件,下面是成功接收到的邮件。
Shopee是东南亚及中国台湾的电商平台 ,该公司于2009年由李小冬(Forrest Li,中国大陆天津人)创立,发迹中国目前已扩展到马来西亚、泰国、印度尼西亚、越南、菲律宾和中国台湾,为全世界华人地区用户的在线购物和销售商品提供服务。
① 本文只解析基于SMTP协议发送邮件的情况 ② 本文的解析基于删减学习版—simple-nodemailer (https://github.com/AttackXiaoJinJin/simple-nodemailer) ③ 关于处理email.content的部分省略
多模态学习结合了多种数据模式,拓宽了模型可以利用的数据的类型和复杂性:例如,从纯文本到图像映射对。大多数多模态学习算法专注于建模来自两种模式的简单的一对一数据对,如图像-标题对,或音频文本对。然而,在大多数现实世界中,不同模式的实体以更复杂和多方面的方式相互作用,超越了一对一的映射。论文建议将这些复杂的关系表示为图,允许论文捕获任意数量模式的数据,并使用模式之间的复杂关系,这些关系可以在不同样本之间灵活变化。为了实现这一目标,论文提出了多模态图学习(MMGL),这是一个通用而又系统的、系统的框架,用于从多个具有关系结构的多模态邻域中捕获信息。特别是,论文关注用于生成任务的MMGL,建立在预先训练的语言模型(LMs)的基础上,旨在通过多模态邻域上下文来增强它们的文本生成。
近来机器学习突飞猛进使计算机系统能够解决现实世界中的复杂问题。其中之一便是谷歌的大规模、基于图的机器学习平台,这是由 Google Research 的 Expander 团队制作的。很多你日常使用的
---- 新智元报道 编辑:编辑部 【新智元导读】微软又憋大招了,ChatGPT或将整合进Office,谷歌一周内破防两次!网友:今后的PPT就靠你了。 爆炸性消息!ChatGPT要被整合进Office里了? 一个是AI语言模型中的「当红炸子鸡」,一个是全球使用量超过十亿、全世界人民每天都会打开的基本办公软件,两个「王炸」一合体,恐怕会掀起不小的风浪。 所以,躺着让AI帮咱写论文、做PPT的好日子要来了? 谷歌:累了,毁灭吧 OpenAI发布ChatGPT一个月后,谷歌的态度由起初的毫不在意
制作好Campaigns,记得点击Edit Design, 然后在右上角Template点击Save this Design as templates. 然后在Brand –> Templates点击Export as HTML
很多时候,我们会面临在小程序的后台实现多重功能,比如用户管理、日志分析、数据排序等,不同的功能之间还会相互调用。如果把这些功能都写到一个云函数里,会造成云函数逻辑过于复杂,执行速度较慢等问题。此时,我们可以使用微信提供的SDK “wx-server-sdk” ,很方便的实现函数之间的调用。把功能函数拆分成一个个独立的云函数,会有很多好处:
人工智能、机器学习以及深度学习这些热点技术,受到了极为广泛的关注,这要归功于很多大型互联网公司对这些技术的应用,人工智能算法,例如图像或者语音识别,以及自然语言处理,我们大多数人几乎每天都会使用这样的系统和应用。
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