authentication_milter 的安装和配置教程
1. 项目的基础介绍和主要的编程语言
authentication_milter 是一个用于邮件服务器上的开源项目,它是一个基于 Sendmail 的 milter 插件,用于在邮件传输过程中添加认证信息。这个项目主要使用 C 语言进行开发,它允许系统管理员在邮件发送过程中对邮件进行额外的认证,以确保邮件的合法性和安全性。
2. 项目使用的关键技术和框架
本项目使用的关键技术是 Sendmail 的邮件过滤接口(milter),这是一种允许外部程序在邮件传输过程中对邮件进行检查和修改的机制。authentication_milter 通过该接口实现了对邮件的认证处理,它支持多种认证机制,如 SPF(发件人策略框架)、DKIM(域名密钥识别邮件签名)、DMARC(域名基础的邮件认证、报告和遵从性)等。
3. 项目安装和配置的准备工作和详细的安装步骤
准备工作
在开始安装 authentication_milter 之前,您需要确保您的系统满足以下要求:
- 操作系统:Linux 或其他类 Unix 系统
- Sendmail:已经安装并正确配置的 Sendmail 服务器
- 开发工具:编译 C 程序所需的工具,如 gcc、make 等
- Pearl:用于生成某些配置文件的工具
安装步骤
-
克隆项目代码
首先,您需要从 GitHub 上克隆项目代码到本地。打开终端,执行以下命令:
git clone https://github.com/fastmail/authentication_milter.git -
安装依赖
进入项目目录后,您需要安装编译所需的依赖。这些依赖可能包括 Sendmail 的开发文件和其他必要的库。
cd authentication_milter sudo apt-get install sendmail-cf sudo apt-get install libmilter-dev注意:以上命令以 Ubuntu 系统为例,具体命令可能根据您的系统不同而有所变化。
-
编译安装
使用以下命令编译和安装
authentication_milter:make sudo make install -
配置 Sendmail
安装完成后,您需要修改 Sendmail 的配置以加载
authentication_milter。这通常涉及到编辑 Sendmail 的配置文件,如sendmail.mc,并重新编译 Sendmail 的配置。vi /etc/mail/sendmail.mc在配置文件中添加
milter相关的配置行,如下所示:LOADmaze Mail-ACL-Milter INPUT_MAIL_FILTER(`milter', `S=local:/var/run/milter/socket')然后重新编译 Sendmail 的配置文件,并重启 Sendmail 服务:
sudo make -C /etc/mail sudo systemctl restart sendmail -
配置 authentication_milter
根据您的需要配置
authentication_milter的行为,通常通过编辑/etc/milter/auth_milter.conf文件来进行。 -
启动 authentication_milter
最后,启动
authentication_milter服务,确保它可以正常工作:sudo /usr/local/sbin/auth_milter -D
完成以上步骤后,authentication_milter 应该已经成功安装在您的系统上,并且已经与 Sendmail 集成,可以开始提供邮件认证服务了。请根据实际需要调整配置,并确保所有配置都是正确的。
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C036
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00