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- 【PyTorch】教程:torch.nn.GELU
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torch.nn.GELU原型CLASStorch.nn.GELU(approximate='none')参数approximate(str,optional)–gelu近似算法用none或者tanh,默认为none;定义高斯误差线性单元函数GELU(x)=x∗ϕ(x)\text{GELU}(x)=x*\phi(x)GELU(x)=x∗ϕ(x)其中ϕ(x)\phi(x)ϕ(x)为高斯分布的累积分布
- 数据结构之栈实验
lannnn_
学习记录数据结构c语言栈
栈实验实验目的实验环境实验要求实验内容源代码运行结果实验目的掌握栈这种数据结构特性及其主要存储结构,并能在现实生活中灵活运用。实验环境CodeBlocks实验要求1.熟悉c语言的语法知识;2.掌握栈的顺序存储结构—顺序栈的定义、构造、获得栈顶元素、入栈、出栈等基本操作;实验内容完成栈的定义、构造、获得栈顶元素、进栈、出栈等函数的编写。要求在主函数中实现对以上操作的调用,编写一个算法判断给定的字符向
- PyTorch:Dropout 操作 torch.nn.Dropout()
sweettea~
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torch.nn.Dropout()是PyTorch中对Dropout层的其中一个实现,该函数底层调用torch.nn.functional.dropout();1、torch.nn.Dropout(p=0.5,inplace=False)其作用是,在training模式下,基于伯努利分布抽样,以概率p对张量input的值随机置0;training模式中,对输出以1/(1-p)进行scaling,
- PyTorch 的 torch.nn 模块学习
torch.nn是PyTorch中专门用于构建和训练神经网络的模块。它的整体架构分为几个主要部分,每部分的原理、要点和使用场景如下:1.nn.Module原理和要点:nn.Module是所有神经网络组件的基类。任何神经网络模型都应该继承nn.Module,并实现其forward方法。使用场景:用于定义和管理神经网络模型,包括层、损失函数和自定义的前向传播逻辑。主要API和使用场景:__init__
- ft.Ref
ddfa1234
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在Flet中,ft.Ref是一个用于引用控件的机制。它允许你在不直接访问控件实例的情况下操作控件。这对于在函数式编程风格中管理状态和控制组件特别有用。1.ft.Ref简介ft.Ref是一种轻量级的方式,用来引用页面上的某个控件。通过ft.Ref,你可以在创建控件时为它们分配一个唯一的标识符,并在后续代码中通过这个标识符来访问或修改这些控件。主要用途在函数式编程风格中,避免直接传递控件实例。便于跨函
- pickle.dump()
ddfa1234
java开发语言
pickle.dump()pickle.dump()是Python标准库中的一个函数,用于将Python对象序列化并保存到文件中。函数签名:pickle.dump(obj,file,protocol=None,*,fix_imports=True)参数说明:obj:要序列化的Python对象。file:要保存到的文件对象。可以是一个文件名的字符串,也可以是一个已经打开的文件对象。protocol:
- 【Pytorch】8.torch.nn.conv2d
Elephant_King
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这个函数和我们之前提到的【Pytorch】6.torch.nn.functional.conv2d的使用的作用相似,都是完成CV领域的卷积操作,这里就不在过多赘述torch.nn.conv2d的使用打开pytorch的官方文档,我们可以看到torch.nn.conv2d包含了若干参数in_channels:代表输入的通道数out_channels:代表输出的通道数kernel_size:代表卷积核
- C++之利用红黑树作为底层,实现对set和map的封装(难)
模拟封装map和set一.回顾红黑树二.模拟实现map和set2.1复⽤红⿊树,实现insert结构体SetKeyOfT结构体MapKeyOfT2.2⽀持iterator的实现迭代器具体实现部分上层迭代器操作普通迭代器与const迭代器map与set红黑树1.前缀递增操作符`++`2.前缀递减操作符`--`示例前缀递增操作符`++`前缀递减操作符`--`2.3map操作符[]代码解析成员变量和函数
- 洛谷 P3378 【模板】堆
Liangwei Lin
算法数据结构
题目描述给定一个数列,初始为空,请支持下面三种操作:给定一个整数x,请将x加入到数列中。输出数列中最小的数。删除数列中最小的数(如果有多个数最小,只删除1个)。输入格式第一行是一个整数,表示操作的次数n。接下来n行,每行表示一次操作。每行首先有一个整数op表示操作类型。若op=1,则后面有一个整数x,表示要将x加入数列。若op=2,则表示要求输出数列中的最小数。若op=3,则表示删除数列中的最小数
- php字符串匹配算法,字符串查找算法及原理
面试题:判断字符串是否在另一个字符串中存在?面试时发现好多人回答不好,所以就梳理了一下已知的方法,此文较长,需要耐心的看下去。从实现和算法原理两方面解此问题,其中有用PHP原生方法实现也有一些业界大牛创造的算法。实现方法一:语言特性-内置函数/*strpos示例*///testecho'match:',strpos('xasfsdfbk','xasfsdfbk')!==false?'true':'
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freshman_y
Qtqt开发语言面试题
目录1.简单说一下Qt2.用过QT中的哪些模块?3.说一些你常用的Qt控件?4.Qt中如何创建一个窗口?5.说一下QT中创建控件的方式?6.说一下Qt中信号和槽机制是什么?7.说一下QT信号与槽机制原理?8.如何自定义信号和槽,信号和槽怎么连接?9.说一下Qt的事件处理流程?10.说一下事件过滤器的作用?11.Qt中connect()函数中参数有哪些,第五个参数的作用和可选类型呢?12.为什么选择
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useDetailLoader组合函数封装(支持自动加载+页面判断+防重复)✅功能特点✅自动监听query.id(或指定字段)✅只在指定页面名称时才触发(避免跳转到其他页面时误触发)✅避免同一id重复加载✅支持初始加载和浏览器返回场景✅支持动态更新loading状态useDetailLoader.ts//composables/useDetailLoader.tsimport{watch,ref,
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文章目录前提面临的问题内核级别函数的差别继续debug总结根据pid前提一个进程安置在一个CPU上,新功能上线之后,固定量的业务打起来,占用的CPU是42%。之前没有新功能的情况下,CPU占用是40%。差了大约2%。而且这个进程里的线程数非常多,有50多个线程。从差距看变化不大,没有别的办法,只能使用perf来抓取数据来看。但是使用perf也要面临很多的问题。面临的问题面临的问题有一堆:两次per
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在项目中:pgsql自定义函数,遇到for循环中limit出来的数据时重复的问题,经过排查发现是排序不彻底导致的。原sql:SELECT……ORDERBYtagrule.dimension,tagrule.MINVALUEASCLIMIT1OFFSETi;因为是在for循环中,offset的值每次i++,但是后面发现该SQL会查询出重复的数据。然后我就去掉limit,排查发现,当tagrule.d
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Python基础1.1基本的输出函数内置的函数print语法:print(输出内容)print()函数完整的语法格式print(value,……,sep="",end="\n",file=None)示例:a=50b=100print(90)print(a)print(a*b)print('HelloWorld')print("HelloWorld")print("""HelloWorld""")1
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我们从调度上声明线程与goroutine的区别cpu已经通过分配时间,自带调度器实现切换时间片帮我们解决了多程序(任务)执行问题,在此基础上推演出更小单位多线程:多线程的执行依赖os(操作系统)的调度分配,操作系统促使硬件调度时钟,隔个一段时间发送一个信号到cpu中,cpu结束当前执行线程的函数(程序)并将执行信息从寄存器保存到内存中,再查看线程清单中接下来要继续执行的线程(执行过程:内存中取出来
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python魔法方法详解1.什么是魔法方法魔法方式(Magicmethods)是python的内置函数,一般以双下划线开头和结尾,比如__add__,__new__等。每个魔法方法都有对应的一个内置函数或者运算符。当我们个对象使用这些方法时,相当于对这个对象的这类方法进行重写(如运算符重载)。魔法方法的存在是对类或函数进行了提炼,供python解释器直接调用。当使用len(obj)时,实际上调用的
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1.面向过程和面向对象面向对象编程(OOP)与结构化编程是两种不同的编程范式,它们解决问题的思路有着本质区别:结构化编程(面向过程)的特点:分析阶段:通过自顶向下的方式将问题分解为若干步骤实现阶段:将每个步骤转化为独立的方法/函数执行方式:程序通过依次调用这些方法来完成功能示例:银行转账程序可能包含:validateInput()验证输入checkBalance()检查余额updateAccoun
- c++协程(Coroutines)-无限的整数序列
1.概要2.内容协程(Coroutines)是C++20引入的一种特性,它使得编写异步代码变得更加简单和直观。协程允许函数在执行过程中暂停并在稍后恢复,从而实现非阻塞的异步操作。以下是对C++协程的详细介绍:一、协程的基本概念协程是一种计算机程序组件,用于协同完成任务的子例程。它被视为轻量级线程,拥有自己的暂停点状态。协程可以在执行过程中暂停,将当前状态保存起来,并在稍后恢复执行时恢复之前保存的状
- Linux exec函数族完全指南
在Linux系统编程中,exec函数族用于在一个进程中替换当前运行的程序为另一个新的程序。它与fork()配合使用,是实现多进程编程、启动子进程执行外部命令的核心机制。目录一、exec函数族概述二、exec函数族成员三、函数原型详解1.execl()示例:2.execlp()示例:3.execv()示例:4.execvp()示例:5.execle()示例:四、exec执行流程图解(知识树状图)五、
- C++高级编程(7)-- 协程在C++中的应用
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协程在C++中的应用随着现代编程范式的发展,协程(Coroutines)已经成为了并发编程和异步编程的一个重要工具。在C++中,协程是一种能够被挂起和重新恢复执行的函数,它允许程序员以一种更加直观和简洁的方式来编写异步代码。本篇博客将深入探讨C++中的协程概念、实现原理以及高级应用案例,帮助读者更好地理解和应用这一强大的编程技术。协程基础在C++20标准中,协程是通过关键字co_await,co_
- 机器学习18-强化学习RLHF
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机器学习18-强化学习RLHF1-什么是RLHFRLHF(ReinforcementLearningfromHumanFeedback)即基于人类反馈的强化学习算法,以下是详细介绍:基本原理RLHF是一种结合了强化学习和人类反馈的机器学习方法。传统的强化学习通常依赖于预定义的奖励函数来指导智能体的学习,而RLHF则通过引入人类的反馈来替代或补充传统的奖励函数。在训练过程中,人类会对智能体的行为或输
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机器学习21-线性网络思考针对线性网络的发展问题,进行补充学习1-核心知识点1-传统机器学习针对线性分类算法求解的方式有哪些?请详细列举不同的算法对应的损失函数和计算思路在传统机器学习中,线性分类算法是一种非常重要的方法,用于将数据划分为不同的类别。以下是几种常见的线性分类算法,包括它们的损失函数和计算思路:1.感知机(Perceptron)损失函数感知机的损失函数是基于误分类点的,其目标是最小化
- 离散数学篇--复合函数性质总结
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计算机科学的数学基础学习
结论总结双射复合函数(g∘fg\circfg∘f双射)内层函数fff:单射且全函数。外层函数ggg:满射。满射复合函数(g∘fg\circfg∘f满射)外层函数ggg:必满射。内层函数fff:未必满射(存在反例)。单射复合函数(g∘fg\circfg∘f单射)外层函数ggg:未必单射(存在反例)。内层函数fff:若ggg全函数,则必单射;否则可能不单射(需构造特定反例)。复合函数性质总结:1.双射
- C++中noexcept的具体特性及其代码示例
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c++c++开发语言
文章目录1.**作为异常说明符**2.**作为运算符**3.**性能优化**4.**异常安全性**总结1.作为异常说明符noexcept可以放在函数声明或定义的后面,表示该函数不会抛出任何异常。如果函数在运行时抛出异常,程序会立即终止,并调用std::terminate()函数。特性:编译时检查:编译器会检查函数是否可能抛出异常。如果函数内部调用了可能抛出异常的代码,编译器会报错。运行时终止:如果
- 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