- PyTorch & TensorFlow速成复习:从基础语法到模型部署实战(附FPGA移植衔接)
阿牛的药铺
算法移植部署pytorchtensorflowfpga开发
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linlin_1998
pythonnumpy开发语言
NumPy(NumericalPython)是Python中最基础、最重要的科学计算库之一,提供了高性能的多维数组(ndarray)对象和大量数学函数,是许多数据科学、机器学习库(如Pandas、SciPy、TensorFlow等)的基础依赖。1.创建一个numpy里面的一维数组importnumpyasnp###通过array方法创建一个ndarrayarray1=np.array([1,2,3
- 使用tensorflow的多项式回归的例子(二)
lishaoan77
tensorflowtensorflow回归人工智能多项式回归
例2importtensorflowastfimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltplt.style.use('default')#importtensorflow.contrib.eagerastfe#fromgoogle.colabimportfiles#tf.enable_eager_execution()x=np.arange(0,5,0.1
- 使用tensorflow的线性回归的例子(七)
lishaoan77
tensorflowtensorflow线性回归人工智能
L1与L2损失这个脚本展示如何用TensorFlow求解线性回归。在算法的收敛性中,理解损失函数的影响是很重要的。这里我们展示L1和L2损失函数是如何影响线性回归的收敛性的。我们使用iris数据集,但是我们将改变损失函数和学习速率来看收敛性的改变。importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimporttensorflowastffromsklearnim
- 使用tensorflow的线性回归的例子(十二)
lishaoan77
tensorflowtensorflow线性回归人工智能戴明回归
DemingRegression这里展示如何用TensorFlow求解线性戴明回归。=+y=Ax+b我们用iris数据集,特别是:y=SepalLength且x=PetalWidth。戴明回归Demingregression也称为totalleastsquares,其中我们最小化从预测线到实际点(x,y)的最短的距离。最小二乘线性回归最小化与预测线的垂直距离,戴明回归最小化与预测线的总的距离,这种
- 第八周 tensorflow实现猫狗识别
降花绘
365天深度学习tensorflow系列tensorflow深度学习人工智能
本文为365天深度学习训练营内部限免文章(版权归K同学啊所有)**参考文章地址:[TensorFlow入门实战|365天深度学习训练营-第8周:猫狗识别(训练营内部成员可读)]**作者:K同学啊文章目录一、本周学习内容:1、自己搭建VGG16网络2、了解model.train_on_batch()3、了解tqdm,并使用tqdm实现可视化进度条二、前言三、电脑环境四、前期准备1、导入相关依赖项2、
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深度学习实战-使用TensorFlow与Keras构建智能模型深度学习已经成为现代人工智能的重要组成部分,而Python则是实现深度学习的主要编程语言之一。本文将探讨如何使用TensorFlow和Keras构建深度学习模型,包括必要的代码实例和详细的解析。1.深度学习简介深度学习是机器学习的一个分支,使用多层神经网络来学习和表示数据中的复杂模式。其广泛应用于图像识别、自然语言处理、推荐系统等领域。
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Python编程之道
Python人工智能与大数据Python编程之道pythontensorflow开发语言ai
Python结合TensorFlow实现图像风格迁移关键词:Python、TensorFlow、图像风格迁移、神经网络、内容损失、风格损失摘要:本文将带领大家探索如何使用Python结合TensorFlow来实现图像风格迁移。图像风格迁移是一项神奇的技术,它能将一幅图像的风格应用到另一幅图像上。我们会从基础概念讲起,解释图像风格迁移背后的原理,通过Python代码详细展示实现过程,还会探讨实际应用
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量化价值投资中的深度学习技术:TensorFlow实战关键词:量化价值投资,深度学习,TensorFlow,股票预测,因子模型,LSTM神经网络,量化策略摘要:本文将带你走进"量化价值投资"与"深度学习"的交叉地带,用小学生都能听懂的语言解释复杂概念,再通过手把手的TensorFlow实战案例,教你如何用AI技术挖掘股票市场中的价值宝藏。我们会从传统价值投资的痛点出发,揭示深度学习如何像"超级分析
- AI人工智能遇上TensorFlow:技术融合新趋势
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AI人工智能遇上TensorFlow:技术融合新趋势关键词:人工智能、TensorFlow、深度学习、神经网络、机器学习、技术融合、AI开发摘要:本文深入探讨了人工智能技术与TensorFlow框架的融合发展趋势。我们将从基础概念出发,详细分析TensorFlow在AI领域的核心优势,包括其架构设计、算法实现和实际应用。文章包含丰富的技术细节,如神经网络原理、TensorFlow核心算法实现、数学
- 【零基础学AI】第30讲:生成对抗网络(GAN)实战 - 手写数字生成
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- 基于Abp Vnext、FastMCP构建一个企业级的模型即服务(MaaS)平台方案
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——释放深度学习潜能,告别版本依赖的烦恼!**为什么需要多版本CUDA?在深度学习、科学计算等领域,不同框架(TensorFlow、PyTorch等)对CUDA版本的要求各异。同时升级框架或维护旧项目时,版本冲突频发。多版本CUDA共存+一键切换是高效开发的刚需!本文将手把手教你实现这一能力,并分享独创的“动态软链接+环境隔离”技巧,让版本管理行云流水!环境准备硬件要求NVIDIA显卡(支持CUD
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本节课你将学到理解注意力机制的核心思想掌握注意力计算的数学原理实现基于注意力机制的Seq2Seq模型构建英语到法语的神经翻译系统开始之前环境要求Python3.8+需要安装的包:tensorflow==2.8.0numpy==1.21.0matplotlib==3.4.0pandas==1.3.0前置知识RNN/LSTM原理(第26讲)序列数据处理(第26讲)自然语言处理基础(第14讲)核心概念为
- TensorFlow图神经网络(GNN)入门指南
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目标检测Graph一流水线上游输入处理1TfLiteConverterCalculator将输入的数据转换成tensorflowapi支持的TensorTfLiteTensor并初始化相关输入输出节点,该类的业务主要通过interpreterstd::unique_ptrtflite::Interpreterinterpreter_=nullptr;实现类完成数据在cpu/gpu上的推理1.1Tf
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问题描述:没有带GPU的电脑,搞深度学习不是耍流氓嘛,我网上看到有个云平台,免费使用了一下,小姐姐很热情。使用过程如下:他们给的接口是Jupyter编辑平台,我就在上面跑了一个小例子。tensorflow和python环境是他们配置好的,不过我的例子中需要导入matplotlib.pylot模块。可是他们没有提供,怎么办呢?网上查了一下啊解决方法:采用如下方法:importpipdefMyPipi
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第一卷:入门篇-初入江湖第一章:真气初现林枫揉了揉酸痛的胳膊,将最后一捆柴火堆放在灶房角落。这是他来到青霄剑宗做杂役的第三个月,每日劈柴挑水的生活让他原本白皙的皮肤变得黝黑粗糙。"喂,新来的!掌门要的热水怎么还没送去?"门外传来管事的呵斥声。"马上就好!"林枫急忙提起铜壶,滚烫的热水溅在他手背上,他却浑然不觉疼痛。自从上月在后山偶然吞服了那枚奇异的朱果后,他对冷热疼痛的感知就变得异常迟钝。穿过曲折
- TensorFlow 零基础入门:手把手教你跑通第一个AI模型
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今天用最直白的语言,带完全零基础的同学走进TensorFlow的世界。不用担心数学公式,先学会"开车",再学"造车"!1.准备工作:安装TensorFlow就像玩游戏需要先安装游戏客户端一样,我们需要先安装TensorFlow。打开你的电脑(Windows/Mac都行),按下Win+R,输入cmd打开命令提示符,然后输入:pipinstalltensorflow看到"Successfullyins
- 「日拱一码」017 深度学习常用库——TensorFlow
目录基础操作张量操作:tf.constant用于创建常量张量tf.Variable用于创建可训练的变量张量tf.reshape可改变张量的形状tf.concat可将多个张量沿指定维度拼接tf.split则可将张量沿指定维度分割数学运算:tf.add张量的加运算tf.subtract张量的减运算tf.multiply张量的乘运算tf.divide张量的除运算tf.pow计算张量的幂tf.sqrt计算
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前言:主要总结一下西湖大学赵老师的课程【强化学习的数学原理】课程:从零开始到透彻理解(完结)_哔哩哔哩_bilibili1️⃣基础阶段(Ch1-Ch7):掌握表格型算法,理解TD误差与贝尔曼方程2️⃣进阶阶段(Ch8-Ch9):动手实现DQN/策略梯度,熟悉PyTorch/TensorFlow3️⃣前沿阶段(Ch10:阅读论文(OpenAISpinningUp/RLlib文档)Chapter1:基
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张量与Numpy数组之间的互相转换在深度学习中,张量(tensor)和Numpy数组(numpyarray)是两种常见的数据结构。张量通常用于深度学习框架(如PyTorch、TensorFlow等),而Numpy数组在科学计算中被广泛使用。为了便于数据处理和计算,常常需要在它们之间进行转换。下面介绍张量和Numpy数组之间的互相转换。1.PyTorch张量与Numpy数组的互相转换PyTorch提
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(2,2,3)形状的3D数组(或张量)的结构。个人理解:2个2维数组(张量),2维数组(张量)里面有2个1维向量(张量),1维向量(张量)里面有3个元素。注:由于最后一个维度值3代表的是元素个数,左侧括号后的第1个2代表的是第n-1个[(中括号,即n-1维数组)的数量,左侧括号后的第2个2代表的是第n-2个[(中括号,即n-2维数组)的数量。这段文字中,n代表的是数组的维度,这里是3维。维度解析:
- Tensorflow 回归模型 FLASK + DOCKER 部署 至 Ubuntu 虚拟机
准备工作:安装虚拟机,安装ubuntu,安装python3.x、pip和对应版本的tensorflow和其他库文件,安装docker。注意事项:1.windows系统运行的模型文件不能直接运行到虚拟机上,需在虚拟机上重新运行并生成模型文件2.虚拟机网络状态改为桥接Flask代码如下:fromflaskimportFlask,request,jsonifyimportpickleimportnump
- yolov算法详解_yolo 目标检测算法个人总结(yolov1)
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yolo目标检测算法个人总结目前yolo目标检测有两个版本,分别为v1和v2。因工作需要用yolo算法检测人物,所以这段时间重点看了这两篇论文,并实现了对应的tensorflow代码。这里记录下在论文阅读过程中的一些细节信息,留给自己,同时也希望各位能指出本人理解错误的地方,谢谢!一:yolov1关于yolov1算法的详解在网上已经非常多了,在这里我大概叙述下算法的流程,以及在开发过程中遇到的一些
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一、软件介绍文末提供程序和源码下载KANN是一个独立的轻量级C语言库,用于构建和训练中小型人工神经网络,例如多层感知器、卷积神经网络和递归神经网络(包括LSTM和GRU)。它实现了基于图的逆模自动微分,并允许构建具有递归、共享权重和多个输入/输出/成本的拓扑复杂神经网络。与TensorFlow等主流深度学习框架相比,KANN的可扩展性较低,但它的灵活性接近,代码库要小得多,并且仅依赖于标准C库。与
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TensorFlow.js简介介绍光学字符识别(OCR)是指能够从图像或文档中捕获文本元素,并将其转换为机器可读的文本格式的技术。如果您想了解更多关于这个主题的内容,本文是一个很好的介绍。TensorFlow.js是一个库,用于使用JavaScript开发和训练机器学习模型,并将其部署在浏览器中或Node.js上。您可以使用现有模型、转换PythonTensorFlow模型、使用迁移学习用您自己的
- 二分查找排序算法
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一:概念 二分查找又称
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二分搜索),优点是比较次数少,查找速度快,平均性能好;其缺点是要求待查表为有序表,且插入删除困难。因此,折半查找方法适用于不经常变动而 查找频繁的有序列表。首先,假设表中元素是按升序排列,将表中间位置记录的关键字与查找关键字比较,如果两者相等,则查找成功;否则利用中间位置记录将表 分成前、后两个子表,如果中间位置记录的关键字大于查找关键字,则进一步
- java中的BigDecimal
bijian1013
javaBigDecimal
在项目开发过程中出现精度丢失问题,查资料用BigDecimal解决,并发现如下这篇BigDecimal的解决问题的思路和方法很值得学习,特转载。
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- Shell echo命令详解
daizj
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Shell 的 echo 指令与 PHP 的 echo 指令类似,都是用于字符串的输出。命令格式:
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- Oracle DBA 简单操作
周凡杨
oracle dba sql
--执行次数多的SQL
select sql_text,executions from (
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&nb
- 画图重绘
朱辉辉33
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我第一次接触重绘是编写五子棋小游戏的时候,因为游戏里的棋盘是用线绘制的,而这些东西并不在系统自带的重绘里,所以在移动窗体时,棋盘并不会重绘出来。所以我们要重写系统的重绘方法。
在重写系统重绘方法时,我们要注意一定要调用父类的重绘方法,即加上super.paint(g),因为如果不调用父类的重绘方式,重写后会把父类的重绘覆盖掉,而父类的重绘方法是绘制画布,这样就导致我们
- 线程之初体验
西蜀石兰
线程
一直觉得多线程是学Java的一个分水岭,懂多线程才算入门。
之前看《编程思想》的多线程章节,看的云里雾里,知道线程类有哪几个方法,却依旧不知道线程到底是什么?书上都写线程是进程的模块,共享线程的资源,可是这跟多线程编程有毛线的关系,呜呜。。。
线程其实也是用户自定义的任务,不要过多的强调线程的属性,而忽略了线程最基本的属性。
你可以在线程类的run()方法中定义自己的任务,就跟正常的Ja
- linux集群互相免登陆配置
林鹤霄
linux
配置ssh免登陆
1、生成秘钥和公钥 ssh-keygen -t rsa
2、提示让你输入,什么都不输,三次回车之后会在~下面的.ssh文件夹中多出两个文件id_rsa 和 id_rsa.pub
其中id_rsa为秘钥,id_rsa.pub为公钥,使用公钥加密的数据只有私钥才能对这些数据解密 c
- mysql : Lock wait timeout exceeded; try restarting transaction
aigo
mysql
原文:http://www.cnblogs.com/freeliver54/archive/2010/09/30/1839042.html
原因是你使用的InnoDB 表类型的时候,
默认参数:innodb_lock_wait_timeout设置锁等待的时间是50s,
因为有的锁等待超过了这个时间,所以抱错.
你可以把这个时间加长,或者优化存储
- Socket编程 基本的聊天实现。
alleni123
socket
public class Server
{
//用来存储所有连接上来的客户
private List<ServerThread> clients;
public static void main(String[] args)
{
Server s = new Server();
s.startServer(9988);
}
publi
- 多线程监听器事件模式(一个简单的例子)
百合不是茶
线程监听模式
多线程的事件监听器模式
监听器时间模式经常与多线程使用,在多线程中如何知道我的线程正在执行那什么内容,可以通过时间监听器模式得到
创建多线程的事件监听器模式 思路:
1, 创建线程并启动,在创建线程的位置设置一个标记
2,创建队
- spring InitializingBean接口
bijian1013
javaspring
spring的事务的TransactionTemplate,其源码如下:
public class TransactionTemplate extends DefaultTransactionDefinition implements TransactionOperations, InitializingBean{
...
}
TransactionTemplate继承了DefaultT
- Oracle中询表的权限被授予给了哪些用户
bijian1013
oracle数据库权限
Oracle查询表将权限赋给了哪些用户的SQL,以备查用。
select t.table_name as "表名",
t.grantee as "被授权的属组",
t.owner as "对象所在的属组"
- 【Struts2五】Struts2 参数传值
bit1129
struts2
Struts2中参数传值的3种情况
1.请求参数绑定到Action的实例字段上
2.Action将值传递到转发的视图上
3.Action将值传递到重定向的视图上
一、请求参数绑定到Action的实例字段上以及Action将值传递到转发的视图上
Struts可以自动将请求URL中的请求参数或者表单提交的参数绑定到Action定义的实例字段上,绑定的规则使用ognl表达式语言
- 【Kafka十四】关于auto.offset.reset[Q/A]
bit1129
kafka
I got serveral questions about auto.offset.reset. This configuration parameter governs how consumer read the message from Kafka when there is no initial offset in ZooKeeper or
- nginx gzip压缩配置
ronin47
nginx gzip 压缩范例
nginx gzip压缩配置 更多
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gzip
配置
随着nginx的发展,越来越多的网站使用nginx,因此nginx的优化变得越来越重要,今天我们来看看nginx的gzip压缩到底是怎么压缩的呢?
gzip(GNU-ZIP)是一种压缩技术。经过gzip压缩后页面大小可以变为原来的30%甚至更小,这样,用
- java-13.输入一个单向链表,输出该链表中倒数第 k 个节点
bylijinnan
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two cursors.
Make the first cursor go K steps first.
/*
* 第 13 题:题目:输入一个单向链表,输出该链表中倒数第 k 个节点
*/
public void displayKthItemsBackWard(ListNode head,int k){
ListNode p1=head,p2=head;
- Spring源码学习-JdbcTemplate queryForObject
bylijinnan
javaspring
JdbcTemplate中有两个可能会混淆的queryForObject方法:
1.
Object queryForObject(String sql, Object[] args, Class requiredType)
2.
Object queryForObject(String sql, Object[] args, RowMapper rowMapper)
第1个方法是只查
- [冰川时代]在冰川时代,我们需要什么样的技术?
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技术
看美国那边的气候情况....我有个感觉...是不是要进入小冰期了?
那么在小冰期里面...我们的户外活动肯定会出现很多问题...在室内呆着的情况会非常多...怎么在室内呆着而不发闷...怎么用最低的电力保证室内的温度.....这都需要技术手段...
&nb
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cuityang
js浏览器
根据浏览器获取iphone和apk的下载地址
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta charset="utf-8" content="text/html"/>
<meta name=
- C# socks5详解 转
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socketC#
http://www.cnblogs.com/zhujiechang/archive/2008/10/21/1316308.html 这里主要讲的是用.NET实现基于Socket5下面的代理协议进行客户端的通讯,Socket4的实现是类似的,注意的事,这里不是讲用C#实现一个代理服务器,因为实现一个代理服务器需要实现很多协议,头大,而且现在市面上有很多现成的代理服务器用,性能又好,
- 运维 Centos问题汇总
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云主机
一、sh 脚本不执行的原因
sh脚本不执行的原因 只有2个
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二、解决You have new mail in /var/spool/mail/root
修改/usr/share/logwatch/default.conf/logwatch.conf配置文件
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MailFrom
三、查询连接数
- Yii防注入攻击笔记
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sqlWEB安全yii
网站表单有注入漏洞须对所有用户输入的内容进行个过滤和检查,可以使用正则表达式或者直接输入字符判断,大部分是只允许输入字母和数字的,其它字符度不允许;对于内容复杂表单的内容,应该对html和script的符号进行转义替换:尤其是<,>,',"",&这几个符号 这里有个转义对照表:
http://blog.csdn.net/xinzhu1990/articl
- MongoDB简介[一]
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MongoDB是一个面向文档的数据库,而不是关系型数据库。与关系型数据库相比,面向文档的数据库不再有行的概念,取而代之的是更为灵活的“文档”模型。
另外,不
- zookeeper windows 入门安装和测试
greemranqq
zookeeper安装分布式
一、序言
以下是我对zookeeper 的一些理解: zookeeper 作为一个服务注册信息存储的管理工具,好吧,这样说得很抽象,我们举个“栗子”。
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假设我是一家KTV的老板,我同时拥有5家KTV,我肯定得时刻监视
- Spring之使用事务缘由(2-注解实现)
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Spring事务注解实现
1. 依赖包:
1.1 spring包:
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spring-context-4.0.0.
- iOS App Launch Option
啸笑天
option
iOS 程序启动时总会调用application:didFinishLaunchingWithOptions:,其中第二个参数launchOptions为NSDictionary类型的对象,里面存储有此程序启动的原因。
launchOptions中的可能键值见UIApplication Class Reference的Launch Options Keys节 。
1、若用户直接
- jdk与jre的区别(_)
macroli
javajvmjdk
简单的说JDK是面向开发人员使用的SDK,它提供了Java的开发环境和运行环境。SDK是Software Development Kit 一般指软件开发包,可以包括函数库、编译程序等。
JDK就是Java Development Kit JRE是Java Runtime Enviroment是指Java的运行环境,是面向Java程序的使用者,而不是开发者。 如果安装了JDK,会发同你
- Updates were rejected because the tip of your current branch is behind
qiaolevip
学习永无止境每天进步一点点众观千象git
$ git push joe prod-2295-1
To
[email protected]:joe.le/dr-frontend.git
! [rejected] prod-2295-1 -> prod-2295-1 (non-fast-forward)
error: failed to push some refs to '
[email protected]
- [一起学Hive]之十四-Hive的元数据表结构详解
superlxw1234
hivehive元数据结构
关键字:Hive元数据、Hive元数据表结构
之前在 “[一起学Hive]之一–Hive概述,Hive是什么”中介绍过,Hive自己维护了一套元数据,用户通过HQL查询时候,Hive首先需要结合元数据,将HQL翻译成MapReduce去执行。
本文介绍一下Hive元数据中重要的一些表结构及用途,以Hive0.13为例。
文章最后面,会以一个示例来全面了解一下,
- Spring 3.2.14,4.1.7,4.2.RC2发布
wiselyman
Spring 3
Spring 3.2.14、4.1.7及4.2.RC2于6月30日发布。
其中Spring 3.2.1是一个维护版本(维护周期到2016-12-31截止),后续会继续根据需求和bug发布维护版本。此时,Spring官方强烈建议升级Spring框架至4.1.7 或者将要发布的4.2 。
其中Spring 4.1.7主要包含这些更新内容。