垃圾邮件过滤，电子邮箱设置拒收某人邮件？
比如你不想接收“123@”的邮件，那么设置方法如下： 1、在“账户”菜单中单击“过滤器”，打开“过滤管理器”对话框。 2、单击“新建”按钮，选择“条件”选项卡，然后在“名字”栏中输入相应的名称，这仅仅是一个代号而已，实际价值不大。
邮箱总会收到垃圾邮件怎么办？
你好，很高兴能够回答你的问题，因为平时工作原因，邮箱使用起来也比较方便，自己也经常收到很多的垃圾邮件，不过后面采取了一些措施，垃圾邮件就少了委多，谈谈我的处理方式：
1、不要随便公开自己的电子邮件地址 不要随意地公开自己的邮箱，平时发布消息的时候也要注意，有些资料还是保密的好。
2、充分利用Web邮箱的垃圾邮件过滤功能a)在反垃圾级别设置中将反垃圾级别设置为“中级” 。b)在收件箱中举报垃圾邮件 。c)在信箱“反垃圾过滤器”设置中拒收发送垃圾邮件的发件人。 d)在信箱“反垃圾过滤器”设置中过滤器，过滤垃圾邮件。3、.充分利用OE/OUTLOOK/FOXMAIL等客户端软件的的垃圾邮件过滤功能。
这样下来，可以屏蔽很多的垃圾邮件。如果再有发过来，也是很少，加入黑名单即可。希望我的回答对你有帮助。
u2和mqil怎么选？
U2和MQIL都是邮件发送服务，它们较为常见的应用场景是进行电子邮件群发营销。这两种服务的主要区别在于：
1. 发送速度：U2拥有更高的发送速度，可以在较短的时间内发送较大数量的邮件，而MQIL的发送速度较慢。
2. 过滤能力：MQIL在垃圾邮件过滤和缩短邮件失效率方面有一定优势，而且可以更好地管理用户反馈。
3. 费用：U2相对来说是较为便宜的，且支持按量计费，没有长期合同限制；MQIL费用较高，同时要求用户签订较长时间的合同。
根据用户使用场景，选择哪一款邮件发送服务需要权衡以上因素。如果需要快速发送邮件数量，那么可以选择U2；如果需要建立健康的CRM和销售体系，持续推广，那么可以选择MQIL。另外需要注意的是，无论选择哪种邮件发送服务，都需要注意发送邮件的目标数量和质量，以免影响商业信誉。
在延展上，U2的邮件发送速度和灵活的计费方式适合快速需要大量邮件发送的企业，在短期内实现营销目标。而MQIL适合长期规划，建立起稳定的邮件营销体系，在不断优化的基础上实现营销目标。
怎样过滤垃圾邮件？
过滤器 通过该功能可以对日益泛滥的垃圾邮件进行有效的过滤。一方面使您少受垃圾邮件的侵扰，另一方面可以减少垃圾邮件对邮件服务器空间的浪费，此外还可以增加邮件系统的安全性。 在您邮箱设置主页面中点击“过滤器”，系统弹出过滤器页面。在这里您可以看到您已经设置的所有过滤规则。如果您还没有创建过滤器，则显示空的列表。您可以在您的邮箱中添加10条过滤规则。 创建新过滤器 点击页面顶端的“创建新过滤器项目”按钮，打开创建过滤器页面。 选择“过滤方式”，过滤方式分为按主题过滤、地址过滤和全文过滤。然后在“过滤字串”处填入关键字。接下来选择“过滤规则”。您可以拒收信件也可以与文件夹结合使用，将信件自动保存在指定邮箱文件夹中，实现邮件自动分拣。完成设置后请点击确定按钮保存设置，设置立即生效。 例如：在过滤方式中选择“地址过滤”，在过滤字串中填入 user@madk.com， 在过滤规则中选择“拒收”，然后点击确定。这样您的邮箱从此刻开始将拒收来自邮箱 user@madk.com 发送的任何邮件。 修改过滤器 点击您想要修改过滤规则后的“修改”链接，打开编辑该过滤器规则页面（同创建过滤器页面）。 在编辑过滤器页面中修改您的设置项，最后点击确定按钮保存设置，设置立即生效。 删除过滤器 点击您想要删除的过滤规则后的“删除”链接，即可。
召回率和精确率的区别？
召回率（Recall）和精确率（Precision）是衡量分类模型性能的指标。召回率是指模型正确识别出的正样本的比例，也就是模型能够找到全部正样本的能力。其计算公式为：召回率= 正确识别的正样本数 / 真实的正样本数精确率是指模型正确识别出的正样本占所有被模型识别为正样本的比例，也就是模型对于正样本的判断准确性。其计算公式为：精确率= 正确识别的正样本数 / 所有被识别为正样本的样本数区别：- 召回率关注的是模型对于正样本的查全率，即尽可能多地找到正样本，不关注负样本的分类情况。而精确率关注的是模型对于正样本的判断准确性，即被模型判断为正样本的样本中有多少是真正的正样本。- 召回率描述了模型的查全能力，可以衡量模型忽略多少真实的正样本，因此对于涉及到遗漏风险较高的任务，如疾病诊断等，召回率一般要求较高。而精确率描述了模型的判断准确性，可以衡量模型对负样本的错误分类情况，因此对于需要确保分类准确性的任务，如垃圾邮件识别等，精确率一般要求较高。- 在二分类任务中，召回率和精确率常常存在一种“取舍”现象，提高召回率可能会导致降低精确率，提高精确率可能会导致降低召回率。因此，在实际应用中，需要根据具体任务的需求来权衡召回率和精确率，并选择合适的阈值或调整模型来平衡二者。
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