- ComfyUI AnimateDiff-Lightning 教程
jayli517
ComfyUIAIGC
介绍项目主页:https://huggingface.co/ByteDance/AnimateDiff-Lightning在线测试(有墙):https://huggingface.co/spaces/ByteDance/AnimateDiff-Lightning国内镜像:https://hf-mirror.com/ByteDance/AnimateDiff-LightningAnimateDiff
- AI学习笔记:pdf-document-layout-analysis
hillstream3
人工智能学习笔记pdfAI编程nlp
一直在学AI,但没有连续的时间来尝试。现在终于失业了,有大把连续的时间来动手。之前准备了一台I5-1400F+RTX360012G的电脑,现在终于派上用场了。由于一直在从事无线通信相关的工作,所以,拿到一份很长的AI可能与通信在哪些方面,能够结合的pdf文档。所以,打算从这份文档开始入手。第一个找到的项目的是这个:https://huggingface.co/HURIDOCS/pdf-docume
- QLoRa使用教程
云帆@
训练peft人工智能
一、定义定义案例1二、实现定义QLoRa:量化+LoRa.网址:https://huggingface.co/docs/peft/main/en/developer_guides/quantization案例11.4bit量化+LoRaimporttorchfromtransformersimportBitsAndBytesConfigconfig=BitsAndBytesConfig(load_
- llama.cpp本地部署大模型
张兆坤的那些事
大模型llama.cpp
llama.cpp是一个C++库,用于简化LLM推理的设置,它使得在本地机器上运行大模型(GGUF格式)成为可能。官网:https://github.com/ggerganov/llama.cpp模型库:https://huggingface.co/HF-Mirror魔搭社区安装并且使用llama.cpp0.安装llama.cpp官方文档:https://github.com/ggerganov/
- Deepspeed 结合huggingface Trainer实现多机分布式训练
ningzhao
分布式
目前工作中只使用了单机多卡做微调训练,为了提升训练效率,特实验多机多卡分布式训练。一、环境准备本试验使用两台机器(manager,worker),操作系统ubuntu22.4,每台机器有4个GPU为了使安装配置统一,使用docker容器,docker的安装这里不做介绍。1.网络配置-创建overlay共享网络初始化集群,在manager机器上运行:dockerswarminit#输出结果:Swar
- 解决Can‘t load tokenizer for ‘bert-base-chinese‘.问题
CSDNhdlg
NLPbert人工智能深度学习自然语言处理
报错提示:OSError:Can'tloadtokenizerfor'bert-base-chinese'.Ifyouweretryingtoloaditfrom'https://huggingface.co/models',makesureyoudon'thavealocaldirectorywiththesamename.Otherwise,makesure'bert-base-chinese
- conda进行transformers安装
大多_C
conda
首先建立新环境condacreate-nmyenvpython=3.8安装numpy和pytorchcondainstallnumpycondainstallpytorchtorchvisiontorchaudiocpuonly-cpytorch-cconda-forge其余的一些环境配置huggingface_hub0.16.4py_0huggingfaceimportlib-metadata6
- 如何快速下载huggingface模型——全方法总结
u013250861
#elasticsearch大数据搜索引擎
原文发布于本人博客:如何快速下载huggingface大模型-padeoe的小站这是博主第一次上知乎发文章,欢迎评论、交流!Update:推荐huggingface镜像站:https://hf-mirror.com。Update:推荐官方的huggingface-cli命令行工具、以及本人开发的
- 【深度学习 transformer】使用pytorch 训练transformer 模型,hugginface 来啦
东华果汁哥
深度学习-文本分类深度学习transformerpytorch
HuggingFace是一个致力于开源自然语言处理(NLP)和机器学习项目的社区。它由几个关键组件组成:Transformers:这是一个基于PyTorch的库,提供了各种预训练的NLP模型,如BERT、GPT、RoBERTa、DistilBERT等。它还提供了一个简单易用的API来加载这些模型,并进行微调以适应特定的下游任务。Datasets:这是一个用于加载和预处理NLP数据集的库,与Tran
- 求教大佬指导,可有偿
七十二@八十一
大数据github开源软件开源科技webviewpython
想问一下有没有大佬在用GitHub和huggingface的我是最近刚接触这两个开源社区非程序员所以完全看不懂上面的代码啥的但是想在上面下载一些comfyui的大模型却不知道在哪里下有没有大佬指导一下给我大概通俗易懂的讲解一下这两个开源社区上面的每个版块的内容(我不白嫖,也可以付费,线上指导,时间大概15-30分钟左右,¥100。只要能给我讲明白就好。)或者有没有什么推荐的课程可以看来学习的呀!!
- Hugging Face教程
小牛笔记
自然语言处理人工智能自然语言处理
HuggingFace教程1.引言在当今数字化时代,自然语言处理(NLP)在各个领域中扮演着重要角色。从文本分类、情感分析到机器翻译和对话系统,NLP技术的应用日益广泛。在NLP领域,HuggingFace是一个备受欢迎的开源工具库,提供了丰富的预训练模型和强大的工具,帮助开发者快速构建和部署NLP应用。2.HuggingFace简介HuggingFace是一个专注于NLP的开源组织,致力于提供易
- windows系统huggingface连接不上的解决方案
herosunly
windowshuggingface连接不上解决方案
大家好,我是herosunly。985院校硕士毕业,现担任算法研究员一职,热衷于大模型算法的研究与应用。曾担任百度千帆大模型比赛、BPAA算法大赛评委,编写微软OpenAI考试认证指导手册。曾获得阿里云天池比赛第一名,CCF比赛第二名,科大讯飞比赛第三名。授权多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。
- 【HuggingFace Transformers】BertIntermediate 和 BertPooler源码解析
CS_木成河
HuggingFace深度学习人工智能bertpython大模型Transformer
BertIntermediate和BertPooler源码解析1.介绍1.1位置与功能1.2相似点与不同点2.源码解析2.1BertIntermediate源码解析2.2BertPooler源码解析1.介绍1.1位置与功能(1)BertIntermediate位置:位于BertLayer的注意力层(BertSelfAttention)和输出层(BertOutput)之间。功能:它执行一个线性变换(
- 在浏览器上使用transformers.js运行(WebGPU)RMBG-1.4进行抠图(背景移除)
shizidushu
WebGPUtransformers.jsRMBG-1.4抠图
在浏览器上使用transformers.js运行(WebGPU)RMBG-1.4进行抠图(背景移除)说明:首次发表日期:2024-08-28官方Github仓库地址:https://github.com/xenova/transformers.js/tree/main/examples/remove-background-client准备下载onnx模型文件:https://huggingface
- Firefly多轮对话微调书生·浦语InternLM-7B实践
u013250861
#LLM/预训练&SFT人工智能chatgpt
本篇文章主要介绍使用Firefly项目对书生·浦语InternLM-7B进行微调的工作。Firefly项目链接:https://github.com/yangjianxin1/Fireflyfirefly-internlm-7b模型权重:https://huggingface.co/YeungNLP/firefly-internlm-7b01书生·浦语InternLMInternLM,即书生·浦语
- 大模型训练优化方法
少喝冰美式
人工智能大语言模型ai大模型大模型应用LLM大模型训练计算机技术
写在前面在训练模型尤其是大模型的时候,如何加快训练速度以及优化显存利用率是一个很关键的问题。本文主要参考HF上的一篇文章:https://huggingface.co/docs/transformers/perf_train_gpu_one,以及笔者在实际训练中的一些经验,给出一些比较实用的方法。先看一个总览的表:方法加快训练速度优化显存利用率BatchsizechoiceYesYesGradie
- HuggingFace - linux环境 修改下载默认缓存路径
如果曾经拥有
LLMlinux缓存人工智能
原文:不会修改HuggingFace模型下载默认缓存路径?一篇教会你!_使用huggingface下载bert保存在哪里怎么看-CSDN博客Howtochangehuggingfacetransformersdefaultcachedirectory-StackOverflowlinux系统解决huggingface下载缓存不够的问题_清理huggingface缓存-CSDN博客本人两种方法均尝试
- [论文笔记] LLM数据集——LongData-Corpus
心心喵
论文笔记服务器ubuntulinux
https://huggingface.co/datasets/yuyijiong/LongData-Corpus1、hf的数据在开发机上要设置sshkey,然后cat复制之后在设置在hf上2、中文小说数据在云盘上清华大学云盘下载:#!/bin/bash#BaseURLbase_url="https://cloud.tsinghua.edu.cn/d/0670fcb14d294c97b5cf/fi
- 论文:Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks
Ian_Wonder
论文阅读
论文:Retrieval-AugmentedGenerationforKnowledge-IntensiveNLPTaskscode:https://github.com/huggingface/transformerscode:https://github.com/huggingface/transformers/blob/master/model_cards/facebook/rag-toke
- 国内如何下载huggingface模型、数据集
Wanderer X
配置深度学习
镜像网站1:https://hf-mirror.com/镜像网站2:https://aliendao.cn/#/可以直接使用wget下载镜像1也可以在终端直接exportHF_ENDPOINT=https://hf-mirror.comhuggingface-clidownload--resume-download--local-dir-use-symlinksFalsebigscience/bl
- 可商用、性能超强!新开源Mamba架构纯代码模型
RPA中国
人工智能
7月17日,法国著名开源大模型平台Mistral.ai在官网开源了,基于Mamba架构的纯代码模型——CodestralMamba。根据测试数据显示,CodestralMamba只有70亿参数,但性能却是Meta开源的知名代码模型CodeLlam7B的两倍,成为同类最强代码模型之一。开源地址:https://huggingface.co/mistralai/mamba-codestral-7B-v
- 当前主流的 ChatGPT 工具有哪些?
圣逸
人工智能专栏chatgpt
目录1.OpenAIChatGPT概述特色应用场景优缺点2.MicrosoftAzureOpenAIService概述特色应用场景优缺点3.GoogleBard概述特色应用场景优缺点4.ChatGPTbyAnthropic概述特色应用场景优缺点5.其他值得关注的工具5.1.HuggingFace5.2.FacebookAIResearch(FAIR)5.3.自然语言处理科研界的其他项目总结随着人工
- Unable to load weights from pytorch checkpoint file for ‘bert-base-uncased‘ at ...
Ray Mond
Pytorch深度学习pytorch
OSError:Unabletoloadweightsfrompytorchcheckpointfilefor‘bert-base-uncased’at…方案一使用huggingface的bert时遇到预训练模型加载失败的问题,具体终端报错为:OSError:Unabletoloadweightsfrompytorchcheckpointfilefor'bert-base-uncased'at..
- 安装BLIP2模型时报错:Can‘t load tokenizer for ‘bert-base-uncased‘. If you were trying to load it from ‘h ...
David_jiahuan
人工智能深度学习
报错的信息如下所示:OSError:Can'tloadtokenizerfor'bert-base-uncased'.Ifyouweretryingtoloaditfrom'https://huggingface.co/models',makesureyoudon'thavealocaldirectorywiththesamename.Otherwise,makesure'bert-base-un
- AIGC:Kolors: Effective Training of Diffusion Model for Photorealistic Text-to-Image Synthesis
微风❤水墨
AIGC
代码:GitHub-Kwai-Kolors/Kolors:KolorsTeam论文:Kolors/imgs/Kolors_paper.pdfatmaster·Kwai-Kolors/Kolors·GitHub模型:huaggingface:https://huggingface.co/Kwai-Kolors/Kolors-diffusersmodelscope:https://modelscope
- 利用命令行从youtube下载影片,并用huggingface的大语言模型翻译成中文
SteveMiller
语言模型人工智能自然语言处理
今天,从网络流媒体上下载字幕,并把它翻译成各种语言是一个非常常规的操作。我创建了一个工作流程。可以根着这个工作流程,从网上先下载影片,然后转出字幕,最后再做翻译。https://github.com/victorspaceRMW/download-Youtube-with-yt-dlp-and-translate-with-HuggingFace-s-whisper-model/tree/main
- chatGLM-6B部署报错quantization_kernels_parallel.so‘ (or one of its dependencies). Try using the full pat
FL1623863129
环境配置深度学习
用python部署chatglm2时候报错:FileNotFoundError:Couldnotfindmodule'C:\Users\Administrator\.cache\huggingface\modules\transformers_modules\chatglm2-6b-int4\quantization_kernels_parallel.so'(oroneofitsdependenc
- beam search原理与常见实现,与直接sample的区别
samoyan
LLM面试transformer面试
目录BeamSearch原理1.基本概念2.工作流程3.特点BeamSearch与直接Sample的区别1.确定性与随机性2.结果多样性3.性能与效率4.应用场景常见的BeamSearch实现1.TensorFlow库2.PyTorch库3.HuggingFace的Transformers库算法库和工具BeamSearch原理1.基本概念BeamSearch是一种启发式图搜索算法,常用于自然语言处
- Made In Heaven,LLM要加速了
DisonTangor
人工智能transformer
借鉴了荒木老师笔下的普奇神父的台词玩LLM的多数用的是Huggingface框架,而它本身提供的是accelerate库来提升模型的训练推理速度。这些都离不开Nvidia的Cuda计算,而目前适配这一驱动的只有Windows和Linux。于是我就尝试在这两个系统上进行加速实验,尝试HuggingfaceDoc中推荐的FlashAttention2以及vLLM的PageAttention。原理参考L
- 大模型训练——PEFT与LORA介绍
MarkHD
人工智能深度学习机器学习
大模型训练中的PEFT(Parameter-EfficientFine-Tuning)与LoRA(Low-RankAdaptation)是两种重要的技术,它们在大型预训练模型的应用中发挥着重要作用。首先,让我们来了解一下PEFT。PEFT是一种参数高效的微调技术,由Huggingface发布。这种方法的核心思想是仅微调少量(额外)模型参数,同时冻结预训练LLM的大部分参数。这样做的好处是大大降低了
- 辗转相处求最大公约数
沐刃青蛟
C++漏洞
无言面对”江东父老“了,接触编程一年了,今天发现还不会辗转相除法求最大公约数。惭愧惭愧!
为此,总结一下以方便日后忘了好查找。
1.输入要比较的两个数a,b
忽略:2.比较大小(因为后面要的是大的数对小的数做%操作)
3.辗转相除(用循环不停的取余,如a%b,直至b=0)
4.最后的a为两数的最大公约数
&
- F5负载均衡会话保持技术及原理技术白皮书
bijian1013
F5负载均衡
一.什么是会话保持? 在大多数电子商务的应用系统或者需要进行用户身份认证的在线系统中,一个客户与服务器经常经过好几次的交互过程才能完成一笔交易或者是一个请求的完成。由于这几次交互过程是密切相关的,服务器在进行这些交互过程的某一个交互步骤时,往往需要了解上一次交互过程的处理结果,或者上几步的交互过程结果,服务器进行下
- Object.equals方法:重载还是覆盖
Cwind
javagenericsoverrideoverload
本文译自StackOverflow上对此问题的讨论。
原问题链接
在阅读Joshua Bloch的《Effective Java(第二版)》第8条“覆盖equals时请遵守通用约定”时对如下论述有疑问:
“不要将equals声明中的Object对象替换为其他的类型。程序员编写出下面这样的equals方法并不鲜见,这会使程序员花上数个小时都搞不清它为什么不能正常工作:”
pu
- 初始线程
15700786134
暑假学习的第一课是讲线程,任务是是界面上的一条线运动起来。
既然是在界面上,那必定得先有一个界面,所以第一步就是,自己的类继承JAVA中的JFrame,在新建的类中写一个界面,代码如下:
public class ShapeFr
- Linux的tcpdump
被触发
tcpdump
用简单的话来定义tcpdump,就是:dump the traffic on a network,根据使用者的定义对网络上的数据包进行截获的包分析工具。 tcpdump可以将网络中传送的数据包的“头”完全截获下来提供分析。它支 持针对网络层、协议、主机、网络或端口的过滤,并提供and、or、not等逻辑语句来帮助你去掉无用的信息。
实用命令实例
默认启动
tcpdump
普通情况下,直
- 安卓程序listview优化后还是卡顿
肆无忌惮_
ListView
最近用eclipse开发一个安卓app,listview使用baseadapter,里面有一个ImageView和两个TextView。使用了Holder内部类进行优化了还是很卡顿。后来发现是图片资源的问题。把一张分辨率高的图片放在了drawable-mdpi文件夹下,当我在每个item中显示,他都要进行缩放,导致很卡顿。解决办法是把这个高分辨率图片放到drawable-xxhdpi下。
&nb
- 扩展easyUI tab控件,添加加载遮罩效果
知了ing
jquery
(function () {
$.extend($.fn.tabs.methods, {
//显示遮罩
loading: function (jq, msg) {
return jq.each(function () {
var panel = $(this).tabs(&
- gradle上传jar到nexus
矮蛋蛋
gradle
原文地址:
https://docs.gradle.org/current/userguide/maven_plugin.html
configurations {
deployerJars
}
dependencies {
deployerJars "org.apache.maven.wagon
- 千万条数据外网导入数据库的解决方案。
alleni123
sqlmysql
从某网上爬了数千万的数据,存在文本中。
然后要导入mysql数据库。
悲剧的是数据库和我存数据的服务器不在一个内网里面。。
ping了一下, 19ms的延迟。
于是下面的代码是没用的。
ps = con.prepareStatement(sql);
ps.setString(1, info.getYear())............;
ps.exec
- JAVA IO InputStreamReader和OutputStreamReader
百合不是茶
JAVA.io操作 字符流
这是第三篇关于java.io的文章了,从开始对io的不了解-->熟悉--->模糊,是这几天来对文件操作中最大的感受,本来自己认为的熟悉了的,刚刚在回想起前面学的好像又不是很清晰了,模糊对我现在或许是最好的鼓励 我会更加的去学 加油!:
JAVA的API提供了另外一种数据保存途径,使用字符流来保存的,字符流只能保存字符形式的流
字节流和字符的难点:a,怎么将读到的数据
- MO、MT解读
bijian1013
GSM
MO= Mobile originate,上行,即用户上发给SP的信息。MT= Mobile Terminate,下行,即SP端下发给用户的信息;
上行:mo提交短信到短信中心下行:mt短信中心向特定的用户转发短信,你的短信是这样的,你所提交的短信,投递的地址是短信中心。短信中心收到你的短信后,存储转发,转发的时候就会根据你填写的接收方号码寻找路由,下发。在彩信领域是一样的道理。下行业务:由SP
- 五个JavaScript基础问题
bijian1013
JavaScriptcallapplythisHoisting
下面是五个关于前端相关的基础问题,但却很能体现JavaScript的基本功底。
问题1:Scope作用范围
考虑下面的代码:
(function() {
var a = b = 5;
})();
console.log(b);
什么会被打印在控制台上?
回答:
上面的代码会打印 5。
&nbs
- 【Thrift二】Thrift Hello World
bit1129
Hello world
本篇,不考虑细节问题和为什么,先照葫芦画瓢写一个Thrift版本的Hello World,了解Thrift RPC服务开发的基本流程
1. 在Intellij中创建一个Maven模块,加入对Thrift的依赖,同时还要加上slf4j依赖,如果不加slf4j依赖,在后面启动Thrift Server时会报错
<dependency>
- 【Avro一】Avro入门
bit1129
入门
本文的目的主要是总结下基于Avro Schema代码生成,然后进行序列化和反序列化开发的基本流程。需要指出的是,Avro并不要求一定得根据Schema文件生成代码,这对于动态类型语言很有用。
1. 添加Maven依赖
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<proj
- 安装nginx+ngx_lua支持WAF防护功能
ronin47
需要的软件:LuaJIT-2.0.0.tar.gz nginx-1.4.4.tar.gz &nb
- java-5.查找最小的K个元素-使用最大堆
bylijinnan
java
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class MinKElement {
/**
* 5.最小的K个元素
* I would like to use MaxHeap.
* using QuickSort is also OK
*/
public static void
- TCP的TIME-WAIT
bylijinnan
socket
原文连接:
http://vincent.bernat.im/en/blog/2014-tcp-time-wait-state-linux.html
以下为对原文的阅读笔记
说明:
主动关闭的一方称为local end,被动关闭的一方称为remote end
本地IP、本地端口、远端IP、远端端口这一“四元组”称为quadruplet,也称为socket
1、TIME_WA
- jquery ajax 序列化表单
coder_xpf
Jquery ajax 序列化
checkbox 如果不设定值,默认选中值为on;设定值之后,选中则为设定的值
<input type="checkbox" name="favor" id="favor" checked="checked"/>
$("#favor&quo
- Apache集群乱码和最高并发控制
cuisuqiang
apachetomcat并发集群乱码
都知道如果使用Http访问,那么在Connector中增加URIEncoding即可,其实使用AJP时也一样,增加useBodyEncodingForURI和URIEncoding即可。
最大连接数也是一样的,增加maxThreads属性即可,如下,配置如下:
<Connector maxThreads="300" port="8019" prot
- websocket
dalan_123
websocket
一、低延迟的客户端-服务器 和 服务器-客户端的连接
很多时候所谓的http的请求、响应的模式,都是客户端加载一个网页,直到用户在进行下一次点击的时候,什么都不会发生。并且所有的http的通信都是客户端控制的,这时候就需要用户的互动或定期轮训的,以便从服务器端加载新的数据。
通常采用的技术比如推送和comet(使用http长连接、无需安装浏览器安装插件的两种方式:基于ajax的长
- 菜鸟分析网络执法官
dcj3sjt126com
网络
最近在论坛上看到很多贴子在讨论网络执法官的问题。菜鸟我正好知道这回事情.人道"人之患好为人师" 手里忍不住,就写点东西吧. 我也很忙.又没有MM,又没有MONEY....晕倒有点跑题.
OK,闲话少说,切如正题. 要了解网络执法官的原理. 就要先了解局域网的通信的原理.
前面我们看到了.在以太网上传输的都是具有以太网头的数据包. 
- Android相对布局属性全集
dcj3sjt126com
android
RelativeLayout布局android:layout_marginTop="25dip" //顶部距离android:gravity="left" //空间布局位置android:layout_marginLeft="15dip //距离左边距
// 相对于给定ID控件android:layout_above 将该控件的底部置于给定ID的
- Tomcat内存设置详解
eksliang
jvmtomcattomcat内存设置
Java内存溢出详解
一、常见的Java内存溢出有以下三种:
1. java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space ----JVM Heap(堆)溢出JVM在启动的时候会自动设置JVM Heap的值,其初始空间(即-Xms)是物理内存的1/64,最大空间(-Xmx)不可超过物理内存。
可以利用JVM提
- Java6 JVM参数选项
greatwqs
javaHotSpotjvmjvm参数JVM Options
Java 6 JVM参数选项大全(中文版)
作者:Ken Wu
Email:
[email protected]
转载本文档请注明原文链接 http://kenwublog.com/docs/java6-jvm-options-chinese-edition.htm!
本文是基于最新的SUN官方文档Java SE 6 Hotspot VM Opt
- weblogic创建JMC
i5land
weblogicjms
进入 weblogic控制太
1.创建持久化存储
--Services--Persistant Stores--new--Create FileStores--name随便起--target默认--Directory写入在本机建立的文件夹的路径--ok
2.创建JMS服务器
--Services--Messaging--JMS Servers--new--name随便起--Pers
- 基于 DHT 网络的磁力链接和BT种子的搜索引擎架构
justjavac
DHT
上周开发了一个磁力链接和 BT 种子的搜索引擎 {Magnet & Torrent},本文简单介绍一下主要的系统功能和用到的技术。
系统包括几个独立的部分:
使用 Python 的 Scrapy 框架开发的网络爬虫,用来爬取磁力链接和种子;
使用 PHP CI 框架开发的简易网站;
搜索引擎目前直接使用的 MySQL,将来可以考虑使
- sql添加、删除表中的列
macroli
sql
添加没有默认值:alter table Test add BazaarType char(1)
有默认值的添加列:alter table Test add BazaarType char(1) default(0)
删除没有默认值的列:alter table Test drop COLUMN BazaarType
删除有默认值的列:先删除约束(默认值)alter table Test DRO
- PHP中二维数组的排序方法
abc123456789cba
排序二维数组PHP
<?php/*** @package BugFree* @version $Id: FunctionsMain.inc.php,v 1.32 2005/09/24 11:38:37 wwccss Exp $*** Sort an two-dimension array by some level
- hive优化之------控制hive任务中的map数和reduce数
superlxw1234
hivehive优化
一、 控制hive任务中的map数: 1. 通常情况下,作业会通过input的目录产生一个或者多个map任务。 主要的决定因素有: input的文件总个数,input的文件大小,集群设置的文件块大小(目前为128M, 可在hive中通过set dfs.block.size;命令查看到,该参数不能自定义修改);2. 
- Spring Boot 1.2.4 发布
wiselyman
spring boot
Spring Boot 1.2.4已于6.4日发布,repo.spring.io and Maven Central可以下载(推荐使用maven或者gradle构建下载)。
这是一个维护版本,包含了一些修复small number of fixes,建议所有的用户升级。
Spring Boot 1.3的第一个里程碑版本将在几天后发布,包含许多