Notes门外汉求助:自动发送邮件的问题

RedMagus 2009-11-25 05:55:43
需要实现这样一个功能:
在一个文档中写入一个日期时间域,服务器就会在这个时间点自动将此文档作为邮件发出.(发送时间点必须精确到秒.)
每天约有2000笔左右这样的文档,且之后还会持续增加.
我考虑了一下,似乎无法用定时代理实现此功能.

请各位大虾指点一下,万分感谢!!
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coolgool 2009-12-01
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定时代理最小的时间单位是5分钟 定时代理估计不行
RedMagus 2009-11-27
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[Quote=引用 4 楼 simpleflow 的回复:]
如果是要求邮件里的发件时间的话,是不是通过代码发,更改邮件的Posteddate域能否实现

不过还没有想到真的准时精确到秒来发
[/Quote]
我主要是想精确程序开始执行的时间,也并不一定全是邮件.
因为后续跟进的功能补充可能还有 发送短信,关系数据库数据同步,数据备份,执行其他应用程序等等...
RedMagus 2009-11-27
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[Quote=引用 3 楼 fare2000 的回复:]
那你用C-API写一个Domino的服务插件可能可以实现,写出来得程序就像Domino的Http服务一样时刻侦测自己的请求事件,然后作处理。
[/Quote]
这个要求对我来说太高了,我们这没有notes工程师.之前系统是外包做的,老板不想再花钱了.C-API短时间内肯定掌握不了的
RedMagus 2009-11-27
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[Quote=引用 2 楼 kresher 的回复:]
即时性要求那么高?如果在同一个时刻要发200封邮件那怎么办?

我觉得domino做不到这样的需求。
[/Quote]
数据量不是很大,应该不会出现瞬时数据高峰的.其实我主要想解决的时notes能否实现用户自定义时间点来执行某项操作的功能.
simpleflow 2009-11-27
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如果是要求邮件里的发件时间的话,是不是通过代码发,更改邮件的Posteddate域能否实现

不过还没有想到真的准时精确到秒来发
fare2000 2009-11-26
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那你用C-API写一个Domino的服务插件可能可以实现,写出来得程序就像Domino的Http服务一样时刻侦测自己的请求事件,然后作处理。
Kresher 2009-11-26
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即时性要求那么高?如果在同一个时刻要发200封邮件那怎么办?

我觉得domino做不到这样的需求。
RedMagus 2009-11-26
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加分,求解决方案或大体思路
内容概要:本文研究了基于Q-Learning自适应强化学习的PID控制器在自主水下航行器(AUV)运动控制中的应用,旨在提升其在复杂海洋环境下的控制性能。通过建立AUV的动力学模型,将Q-Learning算法与传统PID控制相结合,实现控制器参数的在线自适应优化,有效增强了系统的响应速度、稳定性和抗干扰能力。研究采用Matlab进行仿真验证,结果表明该方法在轨迹跟踪与姿态控制方面具有优越表现,为水下机器人智能控制提供了可行的技术路径与理论支持。; 适合人群:具备自动控制理论、强化学习或水下机器人建模背景,从事相关科研工作的研究人员、高校研究生及工程技术开发者。; 使用场景及目标:①应用于高精度、强鲁棒性的水下机器人运动控制系统设计;②开展智能PID控制器在非线性、时变系统中的参数自整定研究;③作为强化学习在复杂工业控制场景中落地的典型案例参考,推动算法与工程实践融合。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行仿真实验,重点剖析Q-Learning与PID融合的架构设计、奖励函数设定及参数收敛过程,可进一步拓展至与其他智能优化算法(如DQN、Actor-Critic)的对比研究,深化对自适应控制机制的理解。
已经博主授权,源码转载自 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 Matlab 被视为一种功能卓越的编程平台,特别是在数值运算和数据分析方面展现出广泛的应用价值。在应对多元非线性回归的挑战时,Matlab 拥备多种工具和函数,支持用户对复杂的数据进行构建模型和适配。本指南将重点阐释在 Matlab 环境下如何执行多元非线性回归分析。 我们需要掌握三种关键的回归指令: 1. `polyfit(x,y,n)`:此函数适用于拟合一元幂函数,能够导出一个多项式模型。例如,若知晓数据呈现二次函数形态,可选择`n=2`来适配一个二次曲线。 2. `regress(y,x)`:这是一个多元线性回归指令,能够处理多个自变量对因变量的影响。即便数据并非完全呈现线性特征,该函数也能提供一个线性近似。 3. `nlinfit(x,y,’fun’,beta0)`:这是最为通用的非线性回归指令,适用于适配任何类型的函数,无论是一元或多元,前提是用户能够定义函数形式(`fun`参数)。 回归分析的核心在于寻找一组最优的系数,使得模型能够最恰当地描述数据。这通常涉及选择一个合适的函数形态,随后通过最小化误差平方和来估算系数。在Matlab中,`regress`指令主要用于处理线性模型,而`nlinfit`则处理更为复杂的非线性模型。 对于多元线性回归模型,我们可以用如下形式进行表述: \[ y = \beta_0 + \beta_1x_1 + \beta_2x_2 + \cdots + \beta_px_p + \epsilon \] 其中,\( y \)是因变量,\( x_1, x_2, \ldots, x_p \)是自变量,\( \beta_0, \beta_1, ...
内容概要:本文系统阐述了基于BP神经网络的语音特征信号分类方法,并提供了完整的Matlab代码实现。研究围绕语音信号的数据预处理、特征提取、神经网络结构设计、模型训练与分类测试等核心环节展开,详细展示了BP神经网络在语音识别任务中的应用流程。通过构建多层前馈网络模型,利用误差反向传播算法优化权重,实现了对不同语音类别特征的高效分类,具有较强的工程实践价值和技术可复现性。; 适合人群:具备信号处理与机器学习基础知识,熟悉Matlab编程语言,从事语音识别、模式识别、人工智能等相关领域研究的学生及科研人员;特别适用于开展课程设计、毕业设计或科研项目的初级与中级研究人员。; 使用场景及目标:①深入理解BP神经网络的基本原理及其在语音信号分类中的具体实现过程;②掌握Matlab环境下语音信号特征提取与分类模型构建的全流程技术;③为语音识别、人机交互、智能听觉系统等实际应用场景提供可靠的算法基础与代码参考。; 阅读建议:建议读者结合所提供的Matlab代码逐行分析其实现逻辑,重点关注数据输入格式、网络参数初始化、训练迭代过程及分类性能评估;可通过调整隐含层节点数、学习率、激活函数等超参数,观察模型收敛性与分类准确率的变化,从而深化对神经网络调参策略的理解。

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