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Docker-Mailserver：基于Docker的全方位简易邮件服务器（包含SMTP、IMAP、LDAP、反垃圾邮件及防病毒等功能）

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简介：
Docker-Mailserver是一款基于Docker的全能型邮件服务器解决方案，集成了SMTP、IMAP协议支持，具备LDAP功能，并提供了强大的反垃圾邮件和防病毒特性。 Docker-mailserver 是一个使用 Docker 构建的全栈但简单的邮件服务器解决方案，提供 SMTP、IMAP、LDAP 等功能，并具备反垃圾邮件和防病毒等功能。

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  • Docker-Mailserver：基于Docker的全方位简易邮件服务器（包含SMTP、IMAP、LDAP、反垃圾邮件及防病毒等功能）
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    Docker-Mailserver是一款基于Docker的全能型邮件服务器解决方案，集成了SMTP、IMAP协议支持，具备LDAP功能，并提供了强大的反垃圾邮件和防病毒特性。 Docker-mailserver 是一个使用 Docker 构建的全栈但简单的邮件服务器解决方案，提供 SMTP、IMAP、LDAP 等功能，并具备反垃圾邮件和防病毒等功能。
  • 用于自建邮件服务器的 Docker 镜像：Docker-Mailserver
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    Docker-Mailserver 是一个开源项目，提供了一个简单易用且功能强大的Docker镜像，适用于构建和管理个人或小型企业的电子邮件服务器。 tvial/docker-mailserver是一个可以用来搭建个人邮件服务器的Docker镜像。你可以在一个小规模网络环境中使用它来创建一个属于自己的邮件服务环境。启动该容器的方法如下： ``` docker run --name forsaken-mail -itd -p 2255:25 -p 3000:3000 tvial/docker-mailserver:latest ```
  • Exchange Server 2010的安全性——防范垃圾邮件和病毒
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    本文章详细介绍如何利用Exchange Server 2010的强大功能来防止垃圾邮件及病毒入侵企业邮箱系统，保障信息安全。 Exchange Server 2010的安全性包括防垃圾邮件和防病毒功能。
  • 垃圾邮件语料库（含垃圾邮件）
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    本垃圾邮件语料库包含大量被识别为垃圾邮件的信息样本，旨在用于训练和测试反垃圾过滤系统。 实习课题组使用的垃圾邮件语料库主要用于研究和分析。
  • 易语言SMTP邮件服务器源码
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    本项目提供了一套使用易语言编写的SMTP邮件服务器源代码，旨在帮助开发者理解和实现SMTP协议，适用于学习和小型应用开发。 易语言SMTP邮件服务器源码
  • ESP32-Mail-Client:适用于 ESP32 的全面安全邮件客户端，支持 SMTP 和 IMAP 服务器收发电子邮件...
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    ESP32-Mail-Client是一个专为ESP32设计的安全邮件处理库，支持SMTP和IMAP协议，可实现稳定的邮件发送与接收功能。 用于 ESP32 v 2.1.6 的邮件客户端 Arduino 库允许 ESP32 发送带或不带附件的电子邮件，并通过 SMTP 和 IMAP 服务器接收带或不带附件下载的电子邮件。该库已经过测试，可以与基于ESP32s的模块很好地配合使用。 此版本的库已弃用，建议使用支持 ESP32 和 ESP8266 的新库 ESP Mail Client，它提供了更多选项和功能。旧版 ESP32 邮件客户端库将不再进行更新或开发，请安装新库以获取最新功能和支持。 该软件许可协议为 MIT 许可证（MIT）。版权所有 (c) 2019 K. Suwatchai (Mobizt)。
  • 具备垃圾邮件过滤功能的JavaMail邮箱
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    本项目是一款集成了先进垃圾邮件过滤机制的JavaMail邮箱应用。采用智能算法有效识别并隔离潜在威胁，保障用户收件箱整洁与安全。 使用Java完成了一个简单的邮箱系统，界面采用Java Swing实现。该系统具备邮件收发等功能，并支持设置黑名单、白名单以过滤邮件。此外，还采用了朴素贝叶斯算法来检测并评估垃圾邮件。
  • 垃圾邮件分类器：构建分类器来过滤垃圾邮件
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    本项目旨在开发高效的垃圾邮件分类器，利用机器学习技术自动识别和筛选电子邮件中的广告、欺诈等非必要信息，净化邮箱环境。 在IT领域，垃圾邮件分类器是一项重要的应用，它利用机器学习技术帮助用户自动过滤掉不必要的、潜在有害的垃圾邮件，提高工作效率并保护信息安全。在这个项目中，我们将使用Jupyter Notebook来开发一个这样的分类器。 Jupyter Notebook是一款交互式的数据分析和可视化工具，它允许程序员在一个单一的文档中编写代码、运行实验、展示结果和创建报告。在构建垃圾邮件分类器时，我们可以通过Jupyter Notebook方便地进行数据预处理、模型训练、结果验证等步骤。 在构建分类器的过程中，通常会遵循以下步骤： 1. 数据收集：获取足够的邮件样本，包括垃圾邮件和非垃圾邮件。这些数据可以从公开的数据集如SpamAssassin Public Corpus或者自建的邮件库中获得。 2. 数据预处理：对邮件文本进行清理，去除HTML标签、数字、特殊字符，并将所有字母转为小写。此外，可能还会进行词干提取和词形还原以减少词汇表大小并提高模型性能。 3. 特征工程：通过转换方法如词袋模型（Bag-of-Words）、TF-IDF（词频-逆文档频率）或Word2Vec等将文本转化为数值特征，使机器学习算法能够理解。 4. 划分数据集：把数据分为训练集、验证集和测试集。其中，训练集用于模型训练；验证集用于调整参数以优化性能；而测试集则用来评估模型的泛化能力。 5. 选择模型：可使用多种机器学习方法如朴素贝叶斯（Naive Bayes）、支持向量机（SVM）或随机森林等。此外，还可以考虑深度学习模型例如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）来构建分类器。 6. 训练与调优：在训练集上进行模型训练，并使用验证集调整参数以找到最佳配置方案。 7. 模型评估：利用测试集对模型性能进行评估，常用的评价指标包括准确率、精确率、召回率和F1分数等。 8. 部署：将经过充分训练的分类器集成到实际应用中，例如将其嵌入电子邮件系统来实时过滤垃圾邮件。 在项目文件夹里会包含以下内容： - 数据文件：可能以CSV或JSON格式存储原始邮件数据。 - 预处理脚本：用于执行数据清理和预处理任务的Python代码段或Jupyter Notebook中的相应部分。 - 模型训练代码：实现特征提取、模型选择及训练过程的相关程序，通常为Jupyter Notebook或者纯Python编写。 - 结果展示：可能包括性能评估图表和报告等文档形式的结果呈现方式。 - 部署相关文件：比如序列化的模型版本以及部署脚本。 通过研究这个项目可以深入了解如何利用机器学习技术解决实际问题，并在文本分类及自然语言处理领域提升技能。
  • 反垃圾邮件：基于Bayes算法的过滤器源码
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    本项目提供了一个基于Bayes算法的反垃圾邮件过滤器的完整源代码。通过学习大量样本数据，能够有效识别和拦截垃圾邮件。 反垃圾邮件可以通过贝叶斯方法实现的过滤器来完成。在Anti-Spa/lib文件夹中有用于连接MySQL数据库的工具，通过JDBC技术进行操作，并且会分段处理中文单词以提高检测效率。 系统中使用了贝叶斯算法来进行垃圾邮件的识别：假设S表示“垃圾邮件”，w代表“电子邮件中的特定词汇”，N则为普通邮件。一封电子邮件通常包含多个词，因此在计算时需要综合考虑所有出现的概率（这里我们假定各词语是独立事件）。更进一步地，我们可以简化公式如下： 通过上述方法可以实现对程序中收到的电子邮件进行垃圾信息检测的功能。 如果要编译这个项目，请确保包含了所有的库文件。假如你仅使用Tomcat服务器的话，则无需单独引入MySQL连接工具和jcseg分词器，因为它们已经被包含在了Tomcat安装目录下的/Anti-Spam/WEB-INF/lib路径中。另外，在/webapps目录下有Anti-Spam的web应用文件夹，可以将其复制到相应位置进行使用。 这个描述概括了贝叶斯方法如何应用于垃圾邮件检测以及项目所需的库和环境设置信息。
  • SMTP邮件服务器的编程实现
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    本项目专注于SMTP协议的深入解析及其在邮件服务中的应用，旨在通过编程手段构建一个简易但功能完备的SMTP邮件服务器。参与者将学习到网络通信、协议解析及邮件处理等关键技术。 程序功能要求如下： 1. 该服务器需能够与Outlook Express或Foxmail等邮件客户端软件进行通信。 2. 程序应具备日志记录功能，以显示SMTP客户机和服务器之间的交互过程。 3. 软件无需转发和保存电子邮件，但需要展示传递的邮件内容。 4. 实现Base64解码，并将通过Base64编码传输的BMP图像进行解码并显示出来。