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Postfix + Dovecot + MySQL 搭建邮件服务器

2015年写的老文章,之前的博客丢失之后恢复。虽然内容可能部分过时,再发出来希望能有点作用。 网上有很多使用Postfix搭建邮件服务器的文章,但目前貌似没有看到较为完整的一篇。本例将尝试在Ubuntu系统中使用Postfix+Dovecot+MySQL搭建邮件服务。 说到邮件服务器,网上有许多不同解决方案。Window操作系统下常见的邮件服务器有 hMailServer 、MailEnable 、EVOMailServer 、Apache James(纯Java跨平台) 等。 而在 Linux/Unix 系统中常用的邮件服务器也有不少选择,最经典也是最常见的莫过于 Postfix 。这篇文章将会讲述如何在 Ubuntu 系统之下,通过Postfix 、Dovecot 、MySQL 整合实现普通意义上「邮件服务器」的大部分功能。 开始之前 配置邮件服务器并不是一项简单的工作,其过程不仅需要一定的技术能力,同时也需要大家具有一定的耐心,同时也需要大家非常细心。为了能够「看懂」并「最终实践」这篇文章,大家还需要了解或掌握以下知识: Postfix: 是一个标准的MTA「Mail Trans...

K 均值算法-如何让数据自动分组

之前介绍到的一些机器学习算法都是监督学习算法。所谓监督学习,就是既有特征数据,又有目标数据。 而本篇文章要介绍的K 均值算法是一种无监督学习。 与分类算法相比,无监督学习算法又叫聚类算法,就是只有特征数据,没有目标数据,让算法自动从数据中“学习知识”,将不同类别的数据聚集到相应的类别中。 1,K 均值算法 K 均值的英文为K-Means,其含义是: K:表示该算法可以将数据划分到K 个不同的组中。 均值:表示每个组的中心点是组内所有值的平均值。 K 均值算法可以将一个没有被分类的数据集,划分到K 个类中。某个数据应该被划分到哪个类,是通过该数据与群组中心点的相似度决定的,也就是该数据与哪个类的中心点最相似,则该数据就应该被划分到哪个类中。 关于如何计算事物之间的相似度,可以参考文章《计算机如何理解事物的相关性》。 使用K 均值算法的一般步骤是: 确定K 值是多少: 对于K 值的选择,可以通过分析数据,估算数据应该分为几个类。 如果无法估计确切值,可以多试几个K 值,最终将划分效果最好的K 值作为最终选择。 选择K 个中心点:一般最开始的K 个中心点是随机选择的。 将数据集中的所有数据,...

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Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

Sublime Text

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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

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