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简单记录学习~。在神经网络中,激活函数和批归一化(BatchNorm)的配合使用是为了解决数据分布偏移和梯度不稳定问题。以下是逐步解释:1.激活函数为何导致值向上下限移动?以Sigmoid/Tanh为例:这类饱和型激活函数(如Sigmoid、Tanh)的导数在输入绝对值较大时会趋近于0(饱和区)。例如:Sigmoid的输出范围是(0,1)当输入≫0时,输出接近1;x≪0时,输出接近0。
- 人工智能-基础篇-10-什么是卷积神经网络CNN(网格状数据处理:输入层,卷积层,激活函数,池化层,全连接层,输出层等)
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卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)是一种专为处理网格状数据(如图像、视频、音频)设计的深度学习模型。它通过模拟生物视觉机制,从原始数据中自动提取多层次的特征,最终实现高效的分类、检测或生成任务。1、核心概念与原理1、生物视觉启发局部感受野:模仿人类视觉皮层神经元仅响应局部区域刺激的特性,每个神经元关注输入数据的局部区域(如图像的一小块区域)。权值共享:同一
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1CNN(卷积神经网络)部分作用:特征提取:CNN主要用于从输入数据中提取空间特征。它能够处理图像、视频帧或其他形式的空间数据。组成部分:卷积层:使用卷积核对输入数据进行卷积操作,生成特征图。激活函数:通常使用ReLU(线性整流单元)激活函数,增加非线性。池化层:通过最大池化(MaxPooling)或平均池化(AveragePooling),减少特征图的尺寸,保留最重要的特征,减少计算复杂度。流程
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深入理解AI人工智能深度学习的原理架构关键词:人工智能、深度学习、原理架构、神经网络、数学模型摘要:本文旨在深入剖析AI人工智能深度学习的原理架构。首先介绍了深度学习的背景,包括其目的、预期读者、文档结构和相关术语。接着阐述了深度学习的核心概念,如神经网络、激活函数等,并通过示意图和流程图进行直观展示。详细讲解了核心算法原理,如反向传播算法,并给出Python代码示例。同时,介绍了深度学习中的数学
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目录4.2.多层感知机的从零开始实现1)初始化模型参数2)激活函数3)模型4)损失函数5)训练4.3.多层感知机的简洁实现1)模型2)小结.4.2.多层感知机的从零开始实现现在让我们实现一个多层感知机。为了与之前softmax回归获得的结果进行比较,我们将继续使用Fashion-MNIST图像分类数据集。importtorchfromtorchimportnnfromd2limporttorcha
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笨小古
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深度学习——激活函数激活函数是人工是人工神经网络中一个关键的组成部分,它被设计用来引入非线性特性到神经网络模型中,使神经网络能够学习和逼近复杂的非线性映射关系。1.引入非线性能力没有激活函数的神经网络本质上只是线性变换的叠加,无论多少层也只能表示线性函数,能力有限。激活函数使网络可以逼近任意复杂函数(依据万能逼近定理)2.控制信息流动某些激活函数可以抑制部分神经元的输出(如ReLU),是模型更稀疏
- MSE做多分类任务如何
用「考试打分」来类比,秒懂为啥多分类任务很少用MSE,以及硬用会出啥问题~一、多分类任务的「常规操作」:交叉熵vsMSE1.多分类任务长啥样?例子:手写数字识别(0-9共10类)、动物图片分类(猫/狗/鸟等)。目标:模型输出每个类别的概率,选概率最高的作为预测结果。2.交叉熵为啥是「标配」?输出:配合softmax激活函数,输出每个类别的概率(和为1)。判卷逻辑:看「预测概率是否接近真实类别」,比
- 多分类与多标签分类的损失函数
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使用神经网络处理多分类任务时,一般采用softmax作为输出层的激活函数,使用categorical_crossentropy(多类别交叉熵损失函数)作为损失函数,输出层包含k个神经元对应k个类别。在多标签分类任务中,一般采用sigmoid作为输出层的激活函数,使用binary_crossentropy(二分类交叉熵损失函数)作为损失函数,就是将最后分类层的每个输出节点使用sigmoid激活函数激
- 多标签分类的激活函数和损失函数
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刚入门DeepLearning不久,前一段时间一直在学习cifar10的分类,突然最近要做一个多标签的任务,突然有点不知所措,不知从何下手了。于是查阅了一些资料,了解一下多分类任务与多标签分类任务的异同。-多分类任务:只有一个标签,但是标签有多种类别。-多标签分类任务:一条数据可能有一个或者多个标签,比如一个病人的眼底检测报告,它可能被标记患有糖尿病、高血压多个标签。多标签分类任务的特点:1.类别
- 多标签多分类 用什么函数激活
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在多标签多分类任务中,激活函数的选择需要根据任务特性和输出层的设计来决定。以下是常见的激活函数及其适用场景:一、多标签分类任务的特点每个样本可以属于多个类别(标签之间非互斥,例如一篇文章可能同时属于“科技”和“财经”)。输出层通常为:神经元数量等于标签总数(每个神经元对应一个二分类任务)。输出值需表示“属于该标签的概率”或“是否存在该标签”。二、常用激活函数及适用场景1.Sigmoid激活函数(最
- 神经网络训练:激活函数与损失函数的选择,一篇干到底!
赵青临的辉
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在神经网络的世界里,激活函数决定模型能不能“学会非线性”,损失函数决定模型往哪个方向学、学多少。简单来说:激活函数=大脑皮层(能不能思考)损失函数=导师鞭子(该往哪里打)搞不懂这俩,你的模型不是在原地转圈,就是跑偏方向还乐呵呵地说“我收敛啦”。今天这篇文章,直接讲清楚这两个东西:各种激活函数到底干嘛用,什么时候用谁?损失函数选错了会多坑?实战中怎么选,给你一个稳的默认组合一、激活函数:神经网络能“
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激活函数(ActivationFunction)是神经网络中非常重要的组成部分,它决定了神经元的输出,并引入了非线性,使得神经网络能够学习复杂的模式。以下是一些常见的激活函数及其特点:1.线性激活函数(LinearActivationFunction)公式:f(x)=xf(x)=x特点:输出与输入成正比,没有非线性变换。适用于回归问题,但在深层网络中会导致网络退化为单层网络(因为多层线性变换仍然是
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神经网络学习笔记本笔记总结了神经网络基础理论、常见模型结构、优化方法以及PyTorch实践,适用于初学者和进阶者查阅学习。一、神经网络基础1.神经元模型神经元通过输入加权求和后激活:y=f(∑i=1nwixi+b)y=f\left(\sum_{i=1}^{n}w_ix_i+b\right)y=f(i=1∑nwixi+b)xix_ixi:输入wiw_iwi:权重bbb:偏置fff:激活函数,如ReL
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神经元激活函数在神经网络里起着关键作用,它能为网络赋予非线性能力,让网络可以学习复杂的函数映射关系。下面从多个方面详细剖析激活函数的作用和意义:1.核心作用:引入非线性因素线性模型的局限性:假设一个简单的神经元没有激活函数,其输出为\(y=w_1x_1+w_2x_2+b\),这本质上是一个线性函数。即便构建多层这样的线性神经元网络,最终的输出依然是输入的线性组合,就像\(y=w_1'x_1+w_2
- 【OpenCV】cv::exp函数详解
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cv::exp是OpenCV中用于对矩阵中的每个元素进行自然指数运算(即ex)的函数,常用于图像增强、概率计算或机器学习中的激活函数(如Softmax)。以下是详细解析:函数原型voidcv::exp(InputArraysrc,OutputArraydst);参数说明:src:输入矩阵(CV_32F或CV_64F类型)。dst:输出矩阵,大小和通道数与src相同,数据类型自动匹配为CV_32F或
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- 狂登Nature子刊!2025年KAN还是大势!
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在人工智能领域,Kolmogorov-ArnoldNetworks(KAN)正成为一种极具潜力的创新技术。KAN的核心在于将激活函数置于网络的边(连接)上,而不是传统的节点上,并通过B样条函数进行参数化,使得网络能够以较少的参数量实现高精度的预测。这种设计不仅提高了模型的透明度和可解释性,还为科学研究提供了新的视角。KAN在多个领域展现出卓越性能,包括时间序列预测、图学习任务以及卷积神经网络的改进
- 第十二课:大白话教你什么是感知机
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感知机:神经网络的"幼稚园小朋友"一:感知机是啥?——会画线的智能铅笔1.1最简单的神经网络想象你教小朋友分类红蓝积木:感知机就像小朋友第一次尝试画线分开它们画歪了就擦掉重画,直到完全分开本质:一个会自动调整的线性分类器1.2感知机的三件套输入层:接收特征(如积木的颜色值、形状值)权重:每个特征的重要性(红色比形状更重要?)激活函数:决定是否"开火"(要不要喊"这是蓝积木!")类比:感知机就像个吃
- BasicBlock组件的详解
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BasicBlock是ResNet(残差网络)中的核心组件,主要用于解决深度神经网络中的梯度消失问题,同时提升特征表达能力。以下是其关键特性与实现原理的详细解析:一、基本结构与设计原理双层卷积架构BasicBlock由两个连续的3×3卷积层构成,每层后接BatchNormalization(BN)和ReLU激活函数:第一层:3×3卷积,可调整步长(stride)实现下采样。第二层:3×3卷积,固定
- cnn卷积神经变体
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cnn人工智能神经网络
CNN(卷积神经网络)在计算机视觉领域取得了巨大成功,其变体主要围绕结构优化、计算效率、多尺度特征融合和注意力机制展开。以下是常见的CNN变体及其核心改进点:一、经典架构演进1.LeNet-5(1998)改进:首个成功应用的CNN,奠定了卷积、池化的基本结构。应用:手写数字识别(MNIST)。2.AlexNet(2012)改进:引入ReLU激活函数、Dropout、数据增强,开启深度学习时代。应用
- 深度学习在非线性场景中的核心应用领域及向量/张量数据处理案例,结合工业、金融等领域的实际落地场景分析
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深度学习人工智能
一、工业场景:非线性缺陷检测与预测1.半导体晶圆缺陷检测问题:微米级划痕、颗粒污染等缺陷形态复杂,与正常纹理呈非线性关系。解决方案:输入张量:高分辨率晶圆图像→三维张量(Batch,Height,Width,Channels)12模型结构:CNN+ReLU激活函数→多层非线性特征提取38输出:缺陷位置概率热图(二维张量)效果:某大厂误检率从8%降至0.5%,检测速度提升
- 6.02打卡
丁值心
机器学习小白从0到1深度学习人工智能python开发语言机器学习支持向量机
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- java封装继承多态等
麦田的设计者
javaeclipsejvmcencapsulatopn
最近一段时间看了很多的视频却忘记总结了,现在只能想到什么写什么了,希望能起到一个回忆巩固的作用。
1、final关键字
译为:最终的
&
- F5与集群的区别
bijian1013
weblogic集群F5
http请求配置不是通过集群,而是F5;集群是weblogic容器的,如果是ejb接口是通过集群。
F5同集群的差别,主要还是会话复制的问题,F5一把是分发http请求用的,因为http都是无状态的服务,无需关注会话问题,类似
- LeetCode[Math] - #7 Reverse Integer
Cwind
java题解MathLeetCodeAlgorithm
原题链接:#7 Reverse Integer
要求:
按位反转输入的数字
例1: 输入 x = 123, 返回 321
例2: 输入 x = -123, 返回 -321
难度:简单
分析:
对于一般情况,首先保存输入数字的符号,然后每次取输入的末位(x%10)作为输出的高位(result = result*10 + x%10)即可。但
- BufferedOutputStream
周凡杨
首先说一下这个大批量,是指有上千万的数据量。
例子:
有一张短信历史表,其数据有上千万条数据,要进行数据备份到文本文件,就是执行如下SQL然后将结果集写入到文件中!
select t.msisd
- linux下模拟按键输入和鼠标
被触发
linux
查看/dev/input/eventX是什么类型的事件, cat /proc/bus/input/devices
设备有着自己特殊的按键键码,我需要将一些标准的按键,比如0-9,X-Z等模拟成标准按键,比如KEY_0,KEY-Z等,所以需要用到按键 模拟,具体方法就是操作/dev/input/event1文件,向它写入个input_event结构体就可以模拟按键的输入了。
linux/in
- ContentProvider初体验
肆无忌惮_
ContentProvider
ContentProvider在安卓开发中非常重要。与Activity,Service,BroadcastReceiver并称安卓组件四大天王。
在android中的作用是用来对外共享数据。因为安卓程序的数据库文件存放在data/data/packagename里面,这里面的文件默认都是私有的,别的程序无法访问。
如果QQ游戏想访问手机QQ的帐号信息一键登录,那么就需要使用内容提供者COnte
- 关于Spring MVC项目(maven)中通过fileupload上传文件
843977358
mybatisspring mvc修改头像上传文件upload
Spring MVC 中通过fileupload上传文件,其中项目使用maven管理。
1.上传文件首先需要的是导入相关支持jar包:commons-fileupload.jar,commons-io.jar
因为我是用的maven管理项目,所以要在pom文件中配置(每个人的jar包位置根据实际情况定)
<!-- 文件上传 start by zhangyd-c --&g
- 使用svnkit api,纯java操作svn,实现svn提交,更新等操作
aigo
svnkit
原文:http://blog.csdn.net/hardwin/article/details/7963318
import java.io.File;
import org.apache.log4j.Logger;
import org.tmatesoft.svn.core.SVNCommitInfo;
import org.tmateso
- 对比浏览器,casperjs,httpclient的Header信息
alleni123
爬虫crawlerheader
@Override
protected void doGet(HttpServletRequest req, HttpServletResponse res) throws ServletException, IOException
{
String type=req.getParameter("type");
Enumeration es=re
- java.io操作 DataInputStream和DataOutputStream基本数据流
百合不是茶
java流
1,java中如果不保存整个对象,只保存类中的属性,那么我们可以使用本篇文章中的方法,如果要保存整个对象 先将类实例化 后面的文章将详细写到
2,DataInputStream 是java.io包中一个数据输入流允许应用程序以与机器无关方式从底层输入流中读取基本 Java 数据类型。应用程序可以使用数据输出流写入稍后由数据输入流读取的数据。
- 车辆保险理赔案例
bijian1013
车险
理赔案例:
一货运车,运输公司为车辆购买了机动车商业险和交强险,也买了安全生产责任险,运输一车烟花爆竹,在行驶途中发生爆炸,出现车毁、货损、司机亡、炸死一路人、炸毁一间民宅等惨剧,针对这几种情况,该如何赔付。
赔付建议和方案:
客户所买交强险在这里不起作用,因为交强险的赔付前提是:“机动车发生道路交通意外事故”;
如果是交通意外事故引发的爆炸,则优先适用交强险条款进行赔付,不足的部分由商业
- 学习Spring必学的Java基础知识(5)—注解
bijian1013
javaspring
文章来源:http://www.iteye.com/topic/1123823,整理在我的博客有两个目的:一个是原文确实很不错,通俗易懂,督促自已将博主的这一系列关于Spring文章都学完;另一个原因是为免原文被博主删除,在此记录,方便以后查找阅读。
有必要对
- 【Struts2一】Struts2 Hello World
bit1129
Hello world
Struts2 Hello World应用的基本步骤
创建Struts2的Hello World应用,包括如下几步:
1.配置web.xml
2.创建Action
3.创建struts.xml,配置Action
4.启动web server,通过浏览器访问
配置web.xml
<?xml version="1.0" encoding="
- 【Avro二】Avro RPC框架
bit1129
rpc
1. Avro RPC简介 1.1. RPC
RPC逻辑上分为二层,一是传输层,负责网络通信;二是协议层,将数据按照一定协议格式打包和解包
从序列化方式来看,Apache Thrift 和Google的Protocol Buffers和Avro应该是属于同一个级别的框架,都能跨语言,性能优秀,数据精简,但是Avro的动态模式(不用生成代码,而且性能很好)这个特点让人非常喜欢,比较适合R
- lua set get cookie
ronin47
lua cookie
lua:
local access_token = ngx.var.cookie_SGAccessToken
if access_token then
ngx.header["Set-Cookie"] = "SGAccessToken="..access_token.."; path=/;Max-Age=3000"
end
- java-打印不大于N的质数
bylijinnan
java
public class PrimeNumber {
/**
* 寻找不大于N的质数
*/
public static void main(String[] args) {
int n=100;
PrimeNumber pn=new PrimeNumber();
pn.printPrimeNumber(n);
System.out.print
- Spring源码学习-PropertyPlaceholderHelper
bylijinnan
javaspring
今天在看Spring 3.0.0.RELEASE的源码,发现PropertyPlaceholderHelper的一个bug
当时觉得奇怪,上网一搜,果然是个bug,不过早就有人发现了,且已经修复:
详见:
http://forum.spring.io/forum/spring-projects/container/88107-propertyplaceholderhelper-bug
- [逻辑与拓扑]布尔逻辑与拓扑结构的结合会产生什么?
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拓扑
如果我们已经在一个工作流的节点中嵌入了可以进行逻辑推理的代码,那么成百上千个这样的节点如果组成一个拓扑网络,而这个网络是可以自动遍历的,非线性的拓扑计算模型和节点内部的布尔逻辑处理的结合,会产生什么样的结果呢?
是否可以形成一种新的模糊语言识别和处理模型呢? 大家有兴趣可以试试,用软件搞这些有个好处,就是花钱比较少,就算不成
- ITEYE 都换百度推广了
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GoogleAdSense百度推广广告外快
以前ITEYE的广告都是谷歌的Google AdSense,现在都换成百度推广了。
为什么个人博客设置里面还是Google AdSense呢?
都知道Google AdSense不好申请,这在ITEYE上也不是讨论了一两天了,强烈建议ITEYE换掉Google AdSense。至少,用一个好申请的吧。
什么时候能从ITEYE上来点外快,哪怕少点
- 新浪微博技术架构分析
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新浪微博架构
新浪微博在短短一年时间内从零发展到五千万用户,我们的基层架构也发展了几个版本。第一版就是是非常快的,我们可以非常快的实现我们的模块。我们看一下技术特点,微博这个产品从架构上来分析,它需要解决的是发表和订阅的问题。我们第一版采用的是推的消息模式,假如说我们一个明星用户他有10万个粉丝,那就是说用户发表一条微博的时候,我们把这个微博消息攒成10万份,这样就是很简单了,第一版的架构实际上就是这两行字。第
- 玩转ARP攻击
dcj3sjt126com
r
我写这片文章只是想让你明白深刻理解某一协议的好处。高手免看。如果有人利用这片文章所做的一切事情,盖不负责。 网上关于ARP的资料已经很多了,就不用我都说了。 用某一位高手的话来说,“我们能做的事情很多,唯一受限制的是我们的创造力和想象力”。 ARP也是如此。 以下讨论的机子有 一个要攻击的机子:10.5.4.178 硬件地址:52:54:4C:98
- PHP编码规范
dcj3sjt126com
编码规范
一、文件格式
1. 对于只含有 php 代码的文件,我们将在文件结尾处忽略掉 "?>" 。这是为了防止多余的空格或者其它字符影响到代码。例如:<?php$foo = 'foo';2. 缩进应该能够反映出代码的逻辑结果,尽量使用四个空格,禁止使用制表符TAB,因为这样能够保证有跨客户端编程器软件的灵活性。例
- linux 脱机管理(nohup)
eksliang
linux nohupnohup
脱机管理 nohup
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2166699
nohup可以让你在脱机或者注销系统后,还能够让工作继续进行。他的语法如下
nohup [命令与参数] --在终端机前台工作
nohup [命令与参数] & --在终端机后台工作
但是这个命令需要注意的是,nohup并不支持bash的内置命令,所
- BusinessObjects Enterprise Java SDK
greemranqq
javaBOSAPCrystal Reports
最近项目用到oracle_ADF 从SAP/BO 上调用 水晶报表,资料比较少,我做一个简单的分享,给和我一样的新手 提供更多的便利。
首先,我是尝试用JAVA JSP 去访问的。
官方API:http://devlibrary.businessobjects.com/BusinessObjectsxi/en/en/BOE_SDK/boesdk_ja
- 系统负载剧变下的管控策略
iamzhongyong
高并发
假如目前的系统有100台机器,能够支撑每天1亿的点击量(这个就简单比喻一下),然后系统流量剧变了要,我如何应对,系统有那些策略可以处理,这里总结了一下之前的一些做法。
1、水平扩展
这个最容易理解,加机器,这样的话对于系统刚刚开始的伸缩性设计要求比较高,能够非常灵活的添加机器,来应对流量的变化。
2、系统分组
假如系统服务的业务不同,有优先级高的,有优先级低的,那就让不同的业务调用提前分组
- BitTorrent DHT 协议中文翻译
justjavac
bit
前言
做了一个磁力链接和BT种子的搜索引擎 {Magnet & Torrent},因此把 DHT 协议重新看了一遍。
BEP: 5Title: DHT ProtocolVersion: 3dec52cb3ae103ce22358e3894b31cad47a6f22bLast-Modified: Tue Apr 2 16:51:45 2013 -070
- Ubuntu下Java环境的搭建
macroli
java工作ubuntu
配置命令:
$sudo apt-get install ubuntu-restricted-extras
再运行如下命令:
$sudo apt-get install sun-java6-jdk
待安装完毕后选择默认Java.
$sudo update- alternatives --config java
安装过程提示选择,输入“2”即可,然后按回车键确定。
- js字符串转日期(兼容IE所有版本)
qiaolevip
TODateStringIE
/**
* 字符串转时间(yyyy-MM-dd HH:mm:ss)
* result (分钟)
*/
stringToDate : function(fDate){
var fullDate = fDate.split(" ")[0].split("-");
var fullTime = fDate.split("
- 【数据挖掘学习】关联规则算法Apriori的学习与SQL简单实现购物篮分析
superlxw1234
sql数据挖掘关联规则
关联规则挖掘用于寻找给定数据集中项之间的有趣的关联或相关关系。
关联规则揭示了数据项间的未知的依赖关系,根据所挖掘的关联关系,可以从一个数据对象的信息来推断另一个数据对象的信息。
例如购物篮分析。牛奶 ⇒ 面包 [支持度:3%,置信度:40%] 支持度3%:意味3%顾客同时购买牛奶和面包。 置信度40%:意味购买牛奶的顾客40%也购买面包。 规则的支持度和置信度是两个规则兴
- Spring 5.0 的系统需求,期待你的反馈
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Spring 5.0将在2016年发布。Spring5.0将支持JDK 9。
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