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Acommontaskwhenprogramminganywebserviceistheconstructionofasoliddatabasebackend.Inthepast,programmerswouldwriterawSQLstatements,passthemtothedatabaseengineandparsethereturnedresultsasanormalarrayofrec
- XML Schema 字符串数据类型及约束详解
小万哥丶
xml程序人生软件工程前端开发编程语言开源linux
字符串数据类型用于包含字符字符串的值。字符串数据类型可以包含字符、换行符、回车符和制表符。以下是模式中字符串声明的示例：您文档中的一个元素可能如下所示：JohnSmith或者可能是这样的：JohnSmith注意：如果使用字符串数据类型，XML处理器将不会修改值。NormalizedString数据类型normalizedString数据类型派生自String数据类型。normalizedStrin
- Pytorch实现论文之一种基于扰动卷积层和梯度归一化的生成对抗网络
这张生成的图像能检测吗
GAN系列优质GAN模型训练自己的数据集pytorch人工智能机器学习生成对抗网络神经网络计算机视觉深度学习
简介简介：提出了一种针对鉴别器的梯度惩罚方法和在鉴别器中采用扰动卷积，拟解决锐梯度空间引起的训练不稳定性问题和判别器的记忆问题。论文题目：APerturbedConvolutionalLayerandGradientNormalizationbasedGenerativeAdversarialNetwork（一种基于扰动卷积层和梯度归一化的生成对抗网络）会议：20244thInternationa
- Android开发笔记: 5种对话框案例
程序猿的杂货店
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5种android对话框1弹出普通对话框---系统更新2自定义对话框--用户登录3时间选择对话框--时间对话框4进度条对话框--信息加载..5popuWindow对话框下载地址:http://download.csdn.net/download/taoerit/99651421弹出普通对话框---系统更新//弹出普通对话框publicvoidshowNormalDialog(Viewv){Aler
- open3d python 分割多个平面
黄晓魚
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测试效果废话在Open3D中，detect_planar_patches方法用于从点云数据中检测平面区域（或称为平面补丁）。这个方法通过分析点云中各点之间的法线向量和方向性来识别具有相似法线向量的点群，从而识别出潜在的平面区域。下面是对你给出的代码行中各个参数的解释：normal_variance_threshold_deg:法线向量方差阈值（以度为单位）。这个参数设定了允许的点云中法线向量方向变
- 第2节下：线性表示代码带写【带注释】
人间普通饼饼
深度学习自学记录深度学习python
importtorchimportmatplotlib.pyplotasplt#画图用的importrandom#随机#生成数据，w表示权重，是一维向量（张量），b表示偏置值，是一个标量defcreate_data(w,b,data_num):#torch.normal是用于生成正态分布随机数的函数，它的作用是从指定的正态分布中生成张量，其中每个元素都是从该正态分布中采样的随机数。#语法：torc
- 【ElasticSearch】规范化器（Normalizers）详解
EulerBlind
Elasticsearchelasticsearch
目录概述自定义规则化器概述规范化器类似于分析器，但它们只能生成单个标记。因此，它们没有标记器，并且仅接受可用字符过滤器和标记过滤器的子集。只允许按字符进行操作的过滤器。例如，小写化过滤器是被允许的，但是需要整体查看关键词的词干过滤器则不被允许。目前可用于规范化器的过滤器列表包括：arabic_normalization、asciifolding、bengali_normalization、cjk_
- 屏蔽SSH暴力破解的ip
小句
sshtcp/ip网络
屏蔽SSH暴力破解的ip的脚本block.sh#!/bin/bash#=================================#屏蔽SSH暴力破解的ip#=================================#获取当前日期时间（精确到分钟）DATE=$(date+"%b%d%H:%M")#获取最近登录失败超过5次的IPABNORMAL_IP=$(lastb|tac|awk'{
- 数据库规范化
AnnieSun0901
数据库学习软考笔记数据库oracle
规范化是组织数据库数据的过程。其目的是通过分解数据库表，消除数据冗余、确保数据一致性和完整性。规范化的过程通常分为多个阶段，称为“范式”（NormalForms）。第一范式（1NF）每一列都是不可分割的基本数据项，不包含重复的列。在任何一个关系数据库中，第一范式（1NF）是对关系模式的基本要求，不满足第一范式（1NF）的数据库就不是关系数据库。例如：学生信息表中记录学生的选课信息，一个学生可能选了
- VertexList（顶点列表）里的 normal（法线）
云缘若仙
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含义在三维空间里，每个顶点的法线是一个单位向量（长度为1），它垂直于该顶点所在的表面。对于平面来说，平面上所有顶点的法线方向是相同的；而对于曲面，每个顶点的法线方向通常会根据曲面的局部几何形状而有所不同。作用1.光照计算光照计算是法线最主要的应用场景之一。在大多数光照模型（如Phong光照模型、Blinn-Phong光照模型等）中，法线用于确定光线与物体表面的夹角，从而计算出该点的光照强度。漫反射
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前几期我们介绍了MC33771C的以下内容：NXPBMSAFE芯片MC33771C学习笔记（1）介绍NXPBMSAFE芯片MC33771C学习笔记（2）电源学习之前先补充一下“电源”章节中的知识点，下图是VCOM与VANA在各个模式下的状态：接下来我们接着学习......一、工作模式MC33771C有多种工作模式：resetmode/idlemode/initmode/normalmode/sle
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目录简介指数函数expression(expression,map)Arguments:Returns:Image代码解释代码结果简介GEE训练教程——基于Sentinel-2数据的SAVI和NDVI图层添加到地图上的可视化分析指数SAVI（Soil-AdjustedVegetationIndex）和NDVI（NormalizedDifferenceVegetationIndex）都是用于遥感数据
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目录一、项目简介二、如何使用？1）克隆项目2）项目基本结构和功能2-1）文件结构2-2）函数介绍1.数据清洗(normalize_chinese)2.匹配逻辑(get_gray_list_chinese)3.批量匹配(match_data)4.地理分布可视化(plot_geo)3）具体示例step1：引入数据step2：数据匹配step3：找出绘制成灰色的liststep4：绘制数据+世界地图三、
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Chapter13.UserEnvironments（第13章用户环境）Thisbook’sprimaryfocusisontheLinuxsystemthatnormallyliesunderneathserverprocessesandinteractiveusersessions.Buteventually,thesystemandtheuserhavetomeetsomewhere.Sta
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1.样式重置的精细度*{padding:0;margin:0;}特点：这是一种非常简单粗暴的方式，它会将页面中所有元素的内边距（padding）和外边距（margin）都设置为0。示例代码：*{padding:0;margin:0;}局限性：只能处理内边距和外边距，对于其他样式属性（如字体大小、行高、边框样式等）的默认值差异无法处理。例如，不同浏览器对表单元素的边框、背景颜色等可能有不同的默认设置
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构建大语言模型(从头开始)gptpython人工智能自然语言处理transformer
文章目录4ImplementingaGPTmodelfromScratchToGenerateText4.1CodinganLLMarchitecture4ImplementingaGPTmodelfromScratchToGenerateText本章节包含编写一个类似于GPT的大型语言模型（LLM），这个模型可以被训练来生成类似人类的文本。Normalizinglayeractivationst
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一共两个大案例tab切换/*CSS样式制作*/*{margin:0px;padding:0px;font:12pxnormal"microsoftyahei";}a{text-decoration:none;color:black;display:block;}a:hover{text-decoration:none;color:#336699;}#tabsul{list-style:none;d
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GaussDB事务ID分配及CLOG/CSNLOG事务ID分配及CLOG/CSNLOG为了在数据库内部区别不同的写事务，GaussDB会为它们分配唯一的标识符，即事务id（transactionid，缩写xid），xid是uint64单调递增的序列，从FIRST_NORMAL_XACT_ID(3)开始分配。对于页面上的元组，xmin记录插入时的xid，xmax记录删除时的xid。当事务结束后，使用
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深度学习篇程序代码篇深度学习人工智能Python机器学习pytorchpaddlepaddle深度学习框架
文章目录前言第一部分：图像预处理PaddlePaddle图像预处理PyTorch图像预处理第二部分：框架各部分组件PaddlePaddle1.卷积层(ConvolutionalLayer)2.池化层(PoolingLayer)3.全连接层(FullyConnectedLayer)4.激活函数(ActivationFunction)5.优化器(Optimizer)6.归一化(Normalizatio
- Error: listen tcp 127.0.0.1:11434: bind: Only one usage of each socket address
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tcp/ip网络协议网络
原因：Windows中默认安装Ollama会开机启动。因此才会在ollamaserve时报错如下：Error:listentcp127.0.0.1:11434:bind:Onlyoneusageofeachsocketaddress(protocol/networkaddress/port)isnormallypermitted.解决方法：退出Ollama:快捷键win+x打开任务管理器：启动应用
- 【分割评价指标-nnUNet V2训练】- AutoDL
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目录一、DSC二、IOU三、VOE(VolumeOverlapError)四、RVD(RelativeVolumeDifference)五、Hausdorff95(95thPercentileofHausdorffDistance)六、ASSD(AverageSymmetricSurfaceDistance)七、MSD(MeanSurfaceDistance)八、NSD(NormalizedSur
- 机器学习笔记——正则化
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补档机器学习人工智能论文阅读AIGC计算机视觉深度学习面试
大家好，这里是好评笔记，公主号：Goodnote，专栏文章私信限时Free。本笔记介绍机器学习中常见的正则化方法。文章目录正则化L1正则化（Lasso）原理使用场景优缺点L2正则化（Ridge）原理使用场景优缺点ElasticNet正则化定义公式优点缺点应用场景Dropout原理使用场景优缺点早停法（EarlyStopping）原理使用场景优缺点BatchNormalization(BN)原理使用
- 用python绘制kde模型
若木胡
python开发语言
以下是使用Python绘制核密度估计（KernelDensityEstimation,KDE）模型的完整示例代码和说明：方法1:使用Seaborn快速绘制importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassns#生成示例数据（混合高斯分布）data=np.concatenate([np.random.normal(0,1,500),
- redis master slave
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redisredis
复制原理第一次全量,然后增量一主多从/一从masterslave重启后之间的主从关系masterrestartslavenormalkeepmaster-slave(主从正常)masternormalslaverestartfailmaster-slave(主从破裂)master(a)<–slave(b)<–slave(c)slaveofnoone(可以成为master停止与其它同步)sentin
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JsonRal
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以下实例演示了堆叠条形图。我们在前面的章节已经了解了Highcharts基本配置语法。接下来让我们来看下其他的配置。配置plotOptions配置图表堆叠使用plotOptions.series.stacking，并设置为"normal"。如果禁用堆叠可设置为null，"normal"通过值设置堆叠，"percent"堆叠则按百分比。varplotOptions={series:{stacking
- QT窗口最大化，正常大小，最小化
你又食言了哦
qt开发语言
this->showFullScreen();//最大化窗口this->showNormal();//正常大小this->showMinimized();//最小化窗口QT设置窗口显示状态
- AI 编程工具—Cursor 对话模式详解 Chat、Composer 与 Normal/Agent 模式
不二人生
大模型cursor人工智能composercursor
CursorAI对话模式详解：Chat、Composer与Normal/Agent模式一、简介Cursor是一个强大的AI辅助编程工具，它提供了多种对话模式来满足不同的开发需求。主要包括：Chat模式：直接对话交互Composer模式：结构化编程助手Normal/Agent模式：不同的AI响应策略打开Chat的快捷键是command+L打开Composer的快捷键是command+i二、Chat模
- 多线程编程之卫生间
周凡杨
java并发卫生间线程厕所
如大家所知，火车上车厢的卫生间很小，每次只能容纳一个人，一个车厢只有一个卫生间，这个卫生间会被多个人同时使用，在实际使用时，当一个人进入卫生间时则会把卫生间锁上，等出来时打开门，下一个人进去把门锁上，如果有一个人在卫生间内部则别人的人发现门是锁的则只能在外面等待。问题分析：首先问题中有两个实体，一个是人，一个是厕所，所以设计程序时就可以设计两个类。人是多数的，厕所只有一个（暂且模拟的是一个车厢）。
- How to Install GUI to Centos Minimal
sunjing
linuxInstallDesktopGUI
http://www.namhuy.net/475/how-to-install-gui-to-centos-minimal.html
I have centos 6.3 minimal running as web server. I’m looking to install gui to my server to vnc to my server. You can insta
- Shell 函数
daizj
shell函数
Shell 函数
linux shell 可以用户定义函数，然后在shell脚本中可以随便调用。
shell中函数的定义格式如下：
[function] funname [()]{
action;
[return int;]
}
说明：
1、可以带function fun() 定义，也可以直接fun() 定义,不带任何参数。
2、参数返回
- Linux服务器新手操作之一
周凡杨
Linux 简单 操作
1.whoami
当一个用户登录Linux系统之后，也许他想知道自己是发哪个用户登录的。
此时可以使用whoami命令。
[ecuser@HA5-DZ05 ~]$ whoami
e
- 浅谈Socket通信（一）
朱辉辉33
socket
在java中ServerSocket用于服务器端，用来监听端口。通过服务器监听，客户端发送请求，双方建立链接后才能通信。当服务器和客户端建立链接后，两边都会产生一个Socket实例，我们可以通过操作Socket来建立通信。
首先我建立一个ServerSocket对象。当然要导入java.net.ServerSocket包
ServerSock
- 关于框架的简单认识
西蜀石兰
框架
入职两个月多，依然是一个不会写代码的小白，每天的工作就是看代码，写wiki。
前端接触CSS、HTML、JS等语言，一直在用的CS模型，自然免不了数据库的链接及使用，真心涉及框架，项目中用到的BootStrap算一个吧，哦，JQuery只能算半个框架吧，我更觉得它是另外一种语言。
后台一直是纯Java代码，涉及的框架是Quzrtz和log4j。
都说学前端的要知道三大框架，目前node.
- You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your
林鹤霄
You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your MySQL server version for the right syntax to use near 'option,changed_ids ) values('0ac91f167f754c8cbac00e9e3dc372
- MySQL5.6的my.ini配置
aigo
mysql
注意：以下配置的服务器硬件是：8核16G内存
[client]
port=3306
[mysql]
default-character-set=utf8
[mysqld]
port=3306
basedir=D:/mysql-5.6.21-win
- mysql 全文模糊查找 便捷解决方案
alxw4616
mysql
mysql 全文模糊查找 便捷解决方案
2013/6/14 by 半仙
[email protected]
目的: 项目需求实现模糊查找.
原则: 查询不能超过 1秒.
问题: 目标表中有超过1千万条记录. 使用like '%str%' 进行模糊查询无法达到性能需求.
解决方案: 使用mysql全文索引.
1.全文索引 : MySQL支持全文索引和搜索功能。MySQL中的全文索
- 自定义数据结构 链表(单项 ,双向,环形)
百合不是茶
单项链表双向链表
链表与动态数组的实现方式差不多, 数组适合快速删除某个元素 链表则可以快速的保存数组并且可以是不连续的
单项链表;数据从第一个指向最后一个
实现代码:
//定义动态链表
clas
- threadLocal实例
bijian1013
javathreadjava多线程threadLocal
实例1：
package com.bijian.thread;
public class MyThread extends Thread {
private static ThreadLocal tl = new ThreadLocal() {
protected synchronized Object initialValue() {
return new Inte
- activemq安全设置—设置admin的用户名和密码
bijian1013
javaactivemq
ActiveMQ使用的是jetty服务器, 打开conf/jetty.xml文件，找到
<bean id="adminSecurityConstraint" class="org.eclipse.jetty.util.security.Constraint">
<p
- 【Java范型一】Java范型详解之范型集合和自定义范型类
bit1129
java
本文详细介绍Java的范型，写一篇关于范型的博客原因有两个，前几天要写个范型方法(返回值根据传入的类型而定)，竟然想了半天，最后还是从网上找了个范型方法的写法；再者，前一段时间在看Gson, Gson这个JSON包的精华就在于对范型的优雅简单的处理，看它的源代码就比较迷糊，只其然不知其所以然。所以，还是花点时间系统的整理总结下范型吧。
范型内容
范型集合类
范型类
- 【HBase十二】HFile存储的是一个列族的数据
bit1129
hbase
在HBase中，每个HFile存储的是一个表中一个列族的数据，也就是说，当一个表中有多个列簇时，针对每个列簇插入数据，最后产生的数据是多个HFile，每个对应一个列族，通过如下操作验证
1. 建立一个有两个列族的表
create 'members','colfam1','colfam2'
2. 在members表中的colfam1中插入50*5
- Nginx 官方一个配置实例
ronin47
nginx 配置实例
user www www;
worker_processes 5;
error_log logs/error.log;
pid logs/nginx.pid;
worker_rlimit_nofile 8192;
events {
worker_connections 4096;}
http {
include conf/mim
- java-15.输入一颗二元查找树，将该树转换为它的镜像， 即在转换后的二元查找树中，左子树的结点都大于右子树的结点。 用递归和循环
bylijinnan
java
//use recursion
public static void mirrorHelp1(Node node){
if(node==null)return;
swapChild(node);
mirrorHelp1(node.getLeft());
mirrorHelp1(node.getRight());
}
//use no recursion bu
- 返回null还是empty
bylijinnan
javaapachespring编程
第一个问题，函数是应当返回null还是长度为0的数组（或集合）？
第二个问题，函数输入参数不当时，是异常还是返回null？
先看第一个问题
有两个约定我觉得应当遵守：
1.返回零长度的数组或集合而不是null（详见《Effective Java》）
理由就是，如果返回empty，就可以少了很多not-null判断：
List<Person> list
- [科技与项目]工作流厂商的战略机遇期
comsci
工作流
在新的战略平衡形成之前，这里有一个短暂的战略机遇期，只有大概最短6年，最长14年的时间，这段时间就好像我们森林里面的小动物，在秋天中，必须抓紧一切时间存储坚果一样，否则无法熬过漫长的冬季。。。。
在微软，甲骨文，谷歌，IBM,SONY
- 过度设计-举例
cuityang
过度设计
过度设计，需要更多设计时间和测试成本，如无必要，还是尽量简洁一些好。
未来的事情，比如 访问量，比如数据库的容量，比如是否需要改成分布式 都是无法预料的
再举一个例子，对闰年的判断逻辑：
1、 if($Year%4==0) return True; else return Fasle;
2、if ( ($Year%4==0 &am
- java进阶，《Java性能优化权威指南》试读
darkblue086
java性能优化
记得当年随意读了微软出版社的.NET 2.0应用程序调试，才发现调试器如此强大，应用程序开发调试其实真的简单了很多，不仅仅是因为里面介绍了很多调试器工具的使用，更是因为里面寻找问题并重现问题的思想让我震撼，时隔多年，Java已经如日中天，成为许多大型企业应用的首选，而今天，这本《Java性能优化权威指南》让我再次找到了这种感觉，从不经意的开发过程让我刮目相看，原来性能调优不是简单地看看热点在哪里，
- 网络学习笔记初识OSI七层模型与TCP协议
dcj3sjt126com
学习笔记
协议：在计算机网络中通信各方面所达成的、共同遵守和执行的一系列约定 计算机网络的体系结构：计算机网络的层次结构和各层协议的集合。 两类服务： 面向连接的服务通信双方在通信之前先建立某种状态，并在通信过程中维持这种状态的变化，同时为服务对象预先分配一定的资源。这种服务叫做面向连接的服务。 面向无连接的服务通信双方在通信前后不建立和维持状态，不为服务对象
- mac中用命令行运行mysql
dcj3sjt126com
mysqllinuxmac
参考这篇博客：http://www.cnblogs.com/macro-cheng/archive/2011/10/25/mysql-001.html 感觉workbench不好用（有点先入为主了）。
1，安装mysql
在mysql的官方网站下载 mysql 5.5.23 http://www.mysql.com/downloads/mysql/，根据我的机器的配置情况选择了64
- MongDB查询（1）——基本查询[五]
eksliang
mongodbmongodb 查询mongodb find
MongDB查询
转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2174452 一、find简介
MongoDB中使用find来进行查询。
API:如下
function ( query , fields , limit , skip, batchSize, options ){.....}
参数含义：
query:查询参数
fie
- base64，加密解密 经融加密，对接
y806839048
经融加密对接
String data0 = new String(Base64.encode(bo.getPaymentResult().getBytes(("GBK"))));
String data1 = new String(Base64.decode(data0.toCharArray()),"GBK");
// 注意编码格式，注意用于加密，解密的要是同
- JavaWeb之JSP概述
ihuning
javaweb
什么是JSP？为什么使用JSP？
JSP表示Java Server Page，即嵌有Java代码的HTML页面。使用JSP是因为在HTML中嵌入Java代码比在Java代码中拼接字符串更容易、更方便和更高效。
JSP起源
在很多动态网页中，绝大部分内容都是固定不变的，只有局部内容需要动态产生和改变。
如果使用Servl
- apple watch 指南
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1. 文档
WatchKit Programming Guide（中译在线版 By @CocoaChina） 译文 译者 原文 概览 - 开始为 Apple Watch 进行开发 @星夜暮晨 Overview - Developing for Apple Watch 概览 - 配置 Xcode 项目 - Overview - Configuring Yo
- java经典的基础题目
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java编程
1.列举出 10个JAVA语言的优势 a:免费，开源，跨平台(平台独立性)，简单易用，功能完善，面向对象，健壮性，多线程，结构中立，企业应用的成熟平台, 无线应用 2.列举出JAVA中10个面向对象编程的术语 a:包，类，接口，对象，属性，方法，构造器，继承，封装，多态，抽象，范型 3.列举出JAVA中6个比较常用的包 Java.lang;java.util;java.io;java.sql;ja
- 你所不知道神奇的js replace正则表达式
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境纵观千象regex
var v = 'C9CFBAA3CAD0';
console.log(v);
var arr = v.split('');
for (var i = 0; i < arr.length; i ++) {
if (i % 2 == 0) arr[i] = '%' + arr[i];
}
console.log(arr.join(''));
console.log(v.r
- [一起学Hive]之十五-分析Hive表和分区的统计信息(Statistics)
superlxw1234
hivehive分析表hive统计信息hive Statistics
关键字：Hive统计信息、分析Hive表、Hive Statistics
类似于Oracle的分析表，Hive中也提供了分析表和分区的功能，通过自动和手动分析Hive表，将Hive表的一些统计信息存储到元数据中。
表和分区的统计信息主要包括：行数、文件数、原始数据大小、所占存储大小、最后一次操作时间等；
14.1 新表的统计信息
对于一个新创建
- Spring Boot 1.2.5 发布
wiselyman
spring boot
Spring Boot 1.2.5已在7月2日发布，现在可以从spring的maven库和maven中心库下载。
这个版本是一个维护的发布版，主要是一些修复以及将Spring的依赖提升至4.1.7(包含重要的安全修复)。
官方建议所有的Spring Boot用户升级这个版本。
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