- Torch常用函数
半度、
大模型人工智能
博主看开源遇到的torch常用函数,记录方便查阅clamp()Conv1d()expand()tril()Parameter()Identity()flatten()repeat()contiguous()narrow()view()与reshape()expand()squeeze()和unsqueeze()transpose()permute()size()和shapemasked_fill(
- pytorch | contiguous() 函数
Ddddddd_158
经验分享pytorch人工智能pythoncontiguous
1.背景torch中一些操作会改变原数据,比如:narrow()view()expand()transpose()等操作,在使用transpose()进行转置操作时,pytorch并不会创建新的、转置后的tensor,而是修改了tensor中的一些属性(也就是元数据),使得此时的offset和stride是与转置tensor相对应的。转置的tensor和原tensor的内存是共享的,即改变转置后的
- 理解pytorch系列:contiguous是怎么实现的
zhaoyqcsdn
算法c++经验分享pytorch
在PyTorch中,.contiguous()方法的作用是确保张量在内存中是连续存储的。当你对张量执行某些操作,如transpose()、permute()、narrow()、expand()等之后,得到的张量可能不再在内存中连续排列。这些操作通常返回一个张量的视图,它们改变的是数据访问的方式,而不是实际的数据存储方式。在内存中连续排列的张量有一个特性:对于张量中任意两个相邻的元素,它们在物理内存
- pytorch张量维度操作(拼接、维度扩展、压缩、转置、重复)
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- isis基础大全学习案例
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R1配置:isis1is-levellevel-2//本区域只启用level-2级别cost-stylewide//默认为narrow窄度量,开销只能最大63,并且不能打tag,wide宽度量的tlv和narrow不匹配,不能相互计算路由,两边都要改。network-entity49.0001.0000.0000.0001.00is-namer1//重命令后,查看lsdb时就比较直观。但查看的具体
- 关于pytorch张量维度转换大全
Alexa2077
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关于pytorch张量维度转换大全1tensor.view()2tensor.reshape()3tensor.squeeze()和tensor.unsqueeze()3.1tensor.squeeze()降维3.2tensor.unsqueeze(idx)升维4tensor.permute()5torch.cat([a,b],dim)6tensor.expand()7tensor.narrow(
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CSS语言:CSSSCSS确定@importurl("https://fonts.googleapis.com/css?family=PT+Sans+Narrow:700");html,body{height:100%;padding:0;margin:0;font-family:'PTSansNarrow',sans-serif;}*{box-sizing:border-box;}body{ba
- 【哈利波特精读】Harry Potter and the Sorcerer's Stone(Chapter 8)
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ChapterEightThePotionsMaster魔药课老师语境词汇Therewereahundredandforty-twostaircasesatHogwarts:wide,sweepingones;narrow,ricketyones;somethatledsomewheredifferentonaFriday;somewithavanishingstephalfwayupthatyo
- 【电源专题】电源芯片手册中的NVDC(narrow voltage DC)功能和电池充电曲线详解
阳光宅男@李光熠
电源专题嵌入式硬件
在查看一些充电芯片的规格书时,会发现有一个NVDC功能。其中NVDC的全称是narrowvoltageDC,直译过来是窄电压DC电源架构。此外在规格书里还会发现NVDCPowerPathManagement字样,也就浊NVDC电源路径管理。那么什么是NVDC电源路径管理?如下所示当VIN有输入时(如适配器USB供电),那么如下图所示,红色电流会给系统(SYS引脚)供电,蓝色电流会给电池充电。NVD
- 二十六、ISIS技术总结
鞋不压震
网络技术总结智能路由器网络协议网络
文章目录ISIS概述一、路由协议总结1、路由优先级2、分类二、ISIS协议特点1、特点2、ISIS路由器的种类三、ISIS配置1、基础配置2、network-entity含义3、routerid和系统id转换规则四、ISIS开销计算1、Narrow模式2、Wide模式五、ISIS和OSPF的区别ISIS概述ISIS:IntermediateSystemtoIntermediateSystem的简称
- 【论文阅读】Language Models are Few-Shot Learners(GPT-3)
长命百岁️
论文阅读语言模型r语言
前言本文简要介绍了GPT-3的背景,模型架构,训练数据以及训练方式部分。具体训练细节,实验结果很多,可以在用到的时候再看Intro本文剖析了pretrain-finetune架构存在的问题:对于每个新的任务,都需要大量的标注数据将表达能力更强的模型(预训练阶段要求用大模型)在比较窄的数据(微调阶段是在narrow数据分布上进行的)上训练是不合理的。大模型的效果并不能泛化到OOD数据上人类在接触一个
- 21. CF-Narrow Components
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题目链接:NarrowComponents区间内连通块数量相当于总的块数减去有效的边数。先用前缀和预处理出块数,然后用并查集维护前缀有效边数和。由于是从整个序列左端点开始计算的,查询的时候可能会把左边的一些不连通的块归到一起。然后注意到只有最左边是一段连续的101时才可能出现这种情况,所以找到第一个不是101的列,分类讨论:如果所有的列都是101,答案就是222如果上中下都是1,说明左边这些都能连
- 什么是可遗传性(度)?
Bio_zouxudong
今天读文章碰到一个生僻的概念(只是对于我这个遗传学学渣来说的),叫”narrow-senseheritability".读到这个的时候,脑海里冒出来两个问号:?1.heritability是什么意思,(字面上看是遗传度/遗传力...)?2.难道还有”broad-senseheritability"(我理解为广义遗传度)于是谷歌了一下,发现确实存在"narrow-sense"和"broad-sens
- 解决RuntimeError: 0D or 1D target tensor expected, multi-target not supported
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RuntimeError:0Dor1Dtargettensorexpected,multi-targetnotsupported报错截图如下:出错的相关代码:loss=nn.CrossEntropyLoss()(output.narrow(0,0,data_source.size(0)),label_source)出错原因:第二个参数应该降维更正:(在label_source后方添加函数.sque
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- 读《the Narrow Corner》
竹青庄
午饭后,一人一书,拉窗帘关上门;虽是冬日难得的阳光,也被窗帘挡在了屋外,连带一起的还有屋外的喧闹声。图书馆的一次失败寻书之旅,意外发现了毛姆小说的书架,随手一翻看到了“福州”二字,带着“作者对中国还有研究,会展示什么样的中国呢?”的疑问,开始了与这本书的缘分。正如毛姆所写道:看时觉察不出,看后书中人物在你脑海久久忘不了。路易丝的出场时间很迟,却让我最震撼。印象中瘦小的身体中有一颗玲珑心,她一语道出
- Pytorch tensor在内存中的存储/存储空间的连续性(contiguous&channel last memory format&tensor.stride&storage&offset
hxxjxw
Pytorch
判断tensor的内存是否连续x.is_contiguous()转置操作会改变tensor的内存连续性.还有permute(),transpose(),expand(),narrow()等我们也许都知道,Python为了节省内存,很多操作都是不会重新分配地址的,而是在原地址上进行,这一特性在我使用numpy的时候就深刻的感受到了,如果想确保分配一个新的地址,需要使用copy或者clone等操作。而
- 《SparsePPG: Towards Driver Monitoring Using Camera-Based Vital Signs Estimation in Near-Infrared》笔记
凉拌西瓜炒鸡腿
自动驾驶
Abstractphotoplethysmography(PPG):光体积变化描记图法DriverMonitoring存在着诸多挑战:不同时段司机面部的光线变化(可以使用narrow-bandwidthnear-infrared来减轻影响)、会侦测到很多的运动而受到干扰、低信噪比以及误检。1.Introduction生命迹象(VitalSigns)如心跳可以监测人的健康情况,而非接触式监测技术有具
- pytorch 中narrow的使用
SZU_Hadooper
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在pytorch中索引支持类似numpy方式,还有一种是narrow方式。区别直接看代码:importtorchdata=torch.tensor([[1,2],[3,4],[5,6]])#tensor([[1,2],[3,4],[5,6]])#使用numpy方式从data中取出第二列数据In[40]:data[:,1]Out[40]:tensor([2,4,6])In[41]:data[:,1]
- Pytorch——narrow()切片函数详解
William.csj
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narrow():用于tensor切片一、举例weight=bg_score.narrow(1,1,1)二、解释对tensor类型的变量bg_score进行切片第一个1:对列操作(0为对行操作)第二个1:从第2列开始第三个1:取1列参考链接pytorch中narrow的使用torch.narrow()函数使用详解
- m基于FPGA的NBDP系统ARQ单元模块的verilog实现
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目录1.算法描述2.仿真效果预览3.MATLAB核心程序4.完整MATLAB1.算法描述NBDP(窄带直接印字电报),全称Narrow-BandDirect-Printing。是GMDSS地面无线民系统中的一种重要通信技术,这个终端设备,要与MF、HF设备联接使用。什么是NBDP?解决这个问题先要了解一下什么是GMDSSGMDSS指GlobalMaritimeDistressandSafetySy
- pytorch中的tensor实现数据降维以及通道数转换
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pytorch深度学习人工智能
首先导入torch包,利用torch.narrow()函数实现数据通道数转换,具体实例见下图利用torch.rand(5,6)随机生成一个5X6的二维矩阵,利用torch.narrow(x,dim,start,length)进行通道数转化,narrow()函数里第一个参数是你需要转换的原始数据,必须是tensor形式。第二个变量dim是你需要转换的具体维度。第三个变量为所选维度中的第几个通道为起点
- Pytorch中contiguous()函数理解
清晨的光明
Pytorchcontiguous理解Pytorchpython神经网络深度学习
引言在pytorch中,只有很少几个操作是不改变tensor的内容本身,而只是重新定义下标与元素的对应关系的。换句话说,这种操作不进行数据拷贝和数据的改变,变的是元数据。会改变元数据的操作是:narrow()view()expand()transpose()在使用transpose()进行转置操作时,pytorch并不会创建新的、转置后的tensor,而是修改了tensor中的一些属性(也就是元数
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- pytorch tensor维度操作
沃特么.拆基.达柴机
原文链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/31495102涉及到的方法有:torch.cat()torch.Tensor.expand()torch.squeeze()torch.Tensor.repeat()torch.Tensor.narrow()torch.Tensor.view()torch.Tensor.resize_()torch.Tensor.permute
- 如何利用Python实现简单C++程序范围分析
目录1.实验说明2.项目使用3.算法原理3.1构建CFG3.2构建ConstraintGraph3.3构建E-SSAConstraintGraph3.4三步法3.4.1Widen3.4.2FutureResolution&Narrow4.实验结果5.总结1.实验说明问题要求:针对静态单赋值(SSA)形式的函数中间代码输入,输出函数返回值的范围实现思路:基本根据2013年在CGO会议上提出的“三步法
- The narrow
范范范小北
圣诞假期在Zion呆了一周,带着团仔把大大小小的trail基本都走了遍,但是由于没有他那么小size的outfit,最终还是放弃了thenarrow,而thenarrow也成了我zion之行的小遗憾。终于把儿子送回国了,一周三考也结束了,难得周末又遇上presidentday,必须出去走一圈啊。周六捣鼓完一切太累了,下午竟然睡着了还导致炖的羊排全糊了。周日本打算去Joshuatree露营两天的,带
- Angular CurrencyPipe货币管道关于人民币符号¥的问题
z0nka1
做项目(Angular项目)时经常需要处理金额的显示,需要在金额前面加上¥,但又不想用简单在前面加“¥”这么不优雅的方式,于是想到了CurrencyPipe。毕竟,CurrencyPipe还可以格式化数字。按照官方提供的文档,我写出这样的代码:{{num|currency:'CNY':'symbol-narrow'}}刷新页面,应该没什么问题!什么,怎么是CN¥,不应该是¥吗?于是我检查代码,以为
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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?
comsci
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
cuisuqiang
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
Spring 5.0将在2016年发布。Spring5.0将支持JDK 9。
Spring 5.0的特性计划还在工作中,请保持关注,所以作者希望从使用者得到关于Spring 5.0系统需求方面的反馈。