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org.springframework.mail.MailAuthenticationException: Authentication failed;

时间: 2023-08-28 21:14:02 浏览: 54

org.springframework.mail.MailAuthenticationException: Authentication failed是一个邮件认证失败的异常。该异常通常由javax.mail.AuthenticationFailedException引起，报错信息为"550 User has no permission"。123 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [SpringBoot发送邮件遇到的错误：org.springframework.mail.MailAuthenticationException: Authentication ...](https://blog.csdn.net/qq_33369215/article/details/82843476)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}} ] [.reference_item] - *3* [Spring发送邮件时遇到的错误](https://blog.csdn.net/u014398200/article/details/51690781)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

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def ObjFun(x,y,beta): # 目标函数 """ Logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: loss value """ n = x.shape[0] p = x.shape[1] pred = 1 / (1 + np.exp(-np.dot(x, beta))) pred = np.clip(pred, 1e-15, 1 - 1e-15) # 将预测值限制在一个很小的区间内 ObjVal = -np.sum(y * np.log(pred) + (1 - y) * np.log(1 - pred)) / n return ObjVal

好的，根据上面的目标函数，我们可以推导出其对应的梯度向量函数，如下所示： def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /

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