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python实践大全AIERNIE人工智能后端文心大模型python
百度文心大模型ERNIE概述百度推出的文心大模型(ERNIE,EnhancedRepresentationthroughkNowledgeIntEgration)系列是结合知识增强技术的预训练大模型,涵盖自然语言处理(NLP)、跨模态、行业应用等多个方向。其开源版本为开发者提供了可商用的大模型能力支持。ERNIE的核心技术特点知识增强:通过多源知识图谱(如百度百科、专业领域数据)注入,提升模型对实
- 牛津通识读本| Psychology7
Rita2219
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- 零知识证明学习
.NET跨平台
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**零知识证明(Zero-KnowledgeProof,ZKP)**是一种密码学协议,允许一方(证明者)向另一方(验证者)证明某个声明或事实的真实性,而无需透露任何关于声明本身的信息。简单来说,证明者可以向验证者证明自己知道某个秘密信息(如密码、密钥等),但验证者并不会得到关于该信息的任何额外细节。零知识证明的三个核心特性完整性(Completeness):如果声明是真的,且证明者和验证者都遵循协
- 零知识证明原理
幻智星科技
密码学零知识证明区块链
零知识证明的三个性质我们在许多介绍零知识证明的文章中都能看到这样三个性质:Completeness——完备性Soundness——可靠性Zero-Knowledge——零知识通常,我们定义安全会采用这样一种方式,首先列出一些安全事件,然后说明:如果一个系统安全,那么列出来的安全事件都不会发生。借用密码学家BoazBarak的话,翻译一下,「零知识证明」并不是通过给出一个不允许发生的事件列表来定义,
- 动态知识图谱在GEO优化中的核心价值与实施路径
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GEO优化AI搜索优化生成式引擎优化知识图谱人工智能ai搜索引擎
动态知识图谱在GEO优化中的核心价值与实施路径一、动态知识图谱的定义与技术背景1.定义与特性动态知识图谱(DynamicKnowledgeGraph,DKG)是一种基于图的语义网络,通过实体-关系-属性的三元组结构描述现实世界中的知识,并具备以下核心特性:实时性:通过API接口、爬虫技术或用户行为日志实时捕获最新数据(如产品参数更新、用户评价、市场趋势)。自适应性:利用机器学习算法(如图神经网络、
- 模型优化-------模型压缩
AI扶我青云志
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模型压缩是一种优化技术,目标是在尽量保留模型性能的前提下,减少模型的体积、计算成本和内存占用。特别适合模型部署在边缘设备、移动端、嵌入式系统等资源受限环境中。其中,“剪枝(Pruning)、量化(Quantization)和知识蒸馏(KnowledgeDistillation)”是最常用且研究最深入的三种方法。一、剪枝(Pruning)原理:剪枝的核心思想是去掉对模型输出影响较小的参数或结构,使得
- Conda常用命令
耘田
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查看Conda的完整帮助文档conda-h显示当前安装的Conda版本号conda-V列出所有已创建的Conda虚拟环境(标记*表示当前激活的环境)。condaenvlist删除所有缓存文件(包括未使用的包、临时文件等),释放磁盘空间condaclean--all新建名为ai-knowledge-mgr的虚拟环境,并安装Python3.8版本condacreate-nai-knowledge-mg
- 知识蒸馏:模型压缩与知识迁移的核心引擎
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本文由「大千AI助手」原创发布,专注用真话讲AI,回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我,一起撕掉过度包装,学习真实的AI技术!从软目标迁移到无数据合成的轻量化革命一、核心定义与技术价值知识蒸馏(KnowledgeDistillation,KD)是一种通过迁移大型教师模型(Teacher)的知识至小型学生模型(Student)的模型压缩技术。其核心思想是:学生模型不仅学习原始数
- NLP_知识图谱_大模型——个人学习记录
macken9999
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- 【论文阅读】Decoupled Knowledge Distillation
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论文阅读
摘要:最先进的蒸馏方法主要基于从中间层蒸馏出深层特征,而logit蒸馏的重要性则被大大忽视了。为了提供研究logit蒸馏的新观点,我们将经典的KD损失重新表述为两部分,即目标类知识蒸馏(TCKD)和非目标类知识蒸馏(NCKD)。我们实证调查并证明了两部分的效果:TCKD传递了有关训练样本“困难”的知识,而NCKD是logit蒸馏起作用的突出原因。更重要的是,我们揭示了经典的KD损失是一个耦合公式,
- 解决Chrome被恶意插件插件更改默认搜索引擎的成功案例
qq_37908264
啊啊啊啊啊我太激动了!!第一次成功解决病毒!!!!教程在此https://soft2secure.com.tw/knowledgebase/search-marquis下面是我的问题描述,如果一样,就可以按照上面的教程操作了!【背景】Mac电脑,问题是Chrome的搜索引擎被恶意篡改,并且没有更改回来的选项,可能是因为我有一段时间关掉了电脑的防火墙(不要学我!!千万不要)下图(左边)就是这个恶意插
- 【图像超分】论文精读:MTKD: Multi-Teacher Knowledge Distillation for Image Super-Resolution
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超分辨率重建(理论+实战科研+应用)深度学习人工智能图像处理计算机视觉超分辨率重建论文阅读论文笔记
请先看【专栏介绍文章】:【超分辨率(Super-Resolution)】关于【超分辨率重建】专栏的相关说明,包含专栏简介、专栏亮点、适配人群、相关说明、阅读顺序、超分理解、实现流程、研究方向、论文代码数据集汇总等)前言论文题目:MTKD:Multi-TeacherKnowledgeDistillationforImageSuper-Resolution——MTKD:图像超分辨率的多教师知识蒸馏论文
- 认知引擎的系统性提升路径:从投影到本体的智慧涌现
核心议题:结合从投影(Projection)推断本体(Ontology)的根本挑战,旨在设计一套认知引擎的系统性提升路径。其最终目标是在知识基础设施(GlobalKnowledgeInfrastructure,GKI)中,构建一个可持续、可进化、能够自我完善并不断逼近“知识奇点”的认知系统。设计视角:以“知识架构师”(KnowledgeArchitect)的身份,我们将构建一个涵盖认知机制、知识结
- Fastapi实现文档上传
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fromfastapiimportFastAPI,UploadFilefromenumimportEnumimportuvicornapp=FastAPI()classKnowledgeBaseType(str,Enum):PRIVATE="private"PUBLIC="public"@app.post("/upload")defupload_file(file:UploadFile,kb_de
- 【知识图谱构建系列1】数据集介绍
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文章目录项目简介数据集简介数据集核心内容应用与影响小细节参考论文:hal.science/hal-04862214/项目地址:https://github.com/ChristopheCruz/LLM4KGC/项目简介我们所要学习的项目(LLM4KGC)聚焦于利用大语言模型(LLMs)实现从文本到知识图谱(Text-to-KnowledgeGraph,T2KG)的自动化构建,旨在探索高效可靠的知识
- RAG和KAG的区别
testresultstomorrow
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RAG(Retrieval-AugmentedGeneration,检索增强生成)和KAG(Knowledge-AugmentedGeneration,知识增强生成)都是用于增强生成模型能力的框架,但它们在多个方面存在区别,以下是具体介绍:原理与知识处理方式RAG:基于检索和生成的结合,用户查询经检索系统处理后,从外部知识源检索相关文档或段落,再将这些作为上下文输入生成模型,生成相关回复。KAG:
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目录MCP智能体多Agent协作系统设计(Multi-AgentCooperation)为什么需要多Agent协作?多Agent协作系统架构设计️1.构建基础智能体基类(AgentBase)️2.定义各专属子智能体(SpecializedAgents)文件专家智能体(FileAgent)知识专家智能体(KnowledgeAgent)总结专家智能体(SummaryAgent)️3.构建总控智能体(O
- 什么是零知识证明(Zero-Knowledge Proof, ZKP)
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零知识证明(Zero-KnowledgeProof,ZKP)是一种密码学技术,它允许你向对方证明你“知道一个秘密”,但又不泄露这个秘密的任何信息。它的最大特点是:✅证明有效性,❌不暴露内容。一、零知识证明是什么?(通俗理解)想象你是爱丽丝(Alice),你知道一个藏宝图的密码,你想向鲍勃(Bob)证明你确实知道这个密码,但又不想告诉他密码是什么。零知识证明就像魔法一样地完成这件事:你证明你知道答案
- [论文阅读] 软件工程 | 需求工程中领域知识研究:系统映射与创新突破
张较瘦_
前沿技术论文阅读软件工程
需求工程中领域知识研究:系统映射与创新突破论文信息DomainKnowledgeinRequirementsEngineering:ASystematicMappingStudyarXiv:2506.20754DomainKnowledgeinRequirementsEngineering:ASystematicMappingStudyMarinaAraújo,JúliaAraújo,RomeuO
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迪米特法则(最少知识原则):定义、核心思想与实践解析一、迪米特法则(LoD)的核心定义迪米特法则(LawofDemeter,LoD),又称“最少知识原则(LeastKnowledgePrinciple)”,是面向对象设计的经典指导原则之一。其核心思想是:一个对象应当尽可能少地与其他对象发生相互作用,只与“直接的朋友”通信,避免与“陌生人”产生直接交互。二、关键概念:“直接的朋友”与“陌生人”直接的
- 【RAG面试题】LLMs已经具备了较强能力,存在哪些不足点?
一叶千舟
AI面试题【RAG】RAG
目录LLMs核心不足点1、知识过时与静态性(LackofReal-Time&DynamicKnowledge):2、幻觉与事实性错误(Hallucinations&FactualInaccuracies):3、领域专业知识深度不足(LimitedDomain-SpecificExpertise):4、缺乏透明度和可追溯性(LackofTransparency&Traceability):5、上下文
- 大模型——Dify:知识库与外部知识库
不二人生
大模型人工智能大模型dify
Dify:知识库与外部知识库相比于AI大模型内置的静态预训练数据,知识库中的内容能够实时更新,确保LLM可以访问到最新的信息,避免因信息过时或遗漏而产生的问题。知识库与文档开发者可以通过此方式确保LLM不仅仅依赖于训练数据中的知识,还能够处理来自实时文档和数据库的动态数据,从而提高回答的准确性和相关性。https://docs.dify.ai/zh-hans/guides/knowledge-ba
- knowledge-vue2项目(Electron)打包为PC桌面应用程序
岂不闻
learnorimporveelectronjavascript前端
1.使用nvm管理node版本不同的项目开发需要的node版本环境不一样,所以需要使用nvm进行版本管理。关键命令:(1)检查nvm版本号是否安装成功nvm-v(2)检查所有node版本号nvmls(3)安装指定node版本16nvminstall16.18.1(4)使用对应的node版本nvmuse16.18.1(5)检查当前node版本是否正确node-v相关参考博客:nvm安装(降低node
- 大语言模型的通用局限性与全球技术演进
止观止
人工智能大语言模型语言模型人工智能自然语言处理
基于行业最新数据修订(2025Q2)一、知识截止期:全球模型的进化差异所有LLM都存在知识截止期(KnowledgeCut-off),即模型训练数据的时间上限。这在技术迭代飞快的软件开发领域尤为致命——2023年后发布的Python3.12新特性、React18的并发渲染等更新,旧模型可能完全遗漏。核心局限:传统LLM训练数据存在硬性断点(如GPT-4截止至2023年9月)模型知识截止期更新方案G
- Antv AVA入门教程
德育处主任Pro
前端框架
以下教程聚焦AVA核心包中的CKB(ChartKnowledgeBase)模块,详细介绍其安装、引入及核心API,每个方法均给出完整示例代码。一、安装#安装AVA核心包,包含ckb模块npminstall@antv/ava--save#如需单独使用CKBJSON,也可安装独立包npminstall@antv/ckb--save二、模块引入2.1从@antv/ava引入import{ckb}from
- RAG 处理流程
成都犀牛
网络自然语言处理神经网络深度学习RAG
下面是处理流程图UserSystemEmbeddingModelRetrieverRerankerLLMKnowledgeBase输入问题(Query)用嵌入模型编码QueryQuery向量用Query向量检索查找相似向量(原始使用嵌入模型编码)返回TopK文档块原始检索结果对结果重排序(可选)精排后文档组合:Query+相关文档生成最终回答返回答案UserSystemEmbeddingModel
- Apriori 算法
sbc-study
算法机器学习
Apriori算法是关联规则挖掘领域的经典算法,尤其用于发现交易数据库。一核心思想(1)Apriori原则:核心:如果一个项集是频繁的,那么它的所有子集也一定是频繁的。逆否命题:如果一个项集的某个子集不是频繁的,那么这个项集本身也绝不可能是频繁的。(2)名称由来:此原则描述了算法使用的先验知识(AprioriKnowledge),即利用已知频繁项集的信息来产生候选集并高效地减少无效项的搜索空间。(
- 【GESP】C++三级知识点研究,一维数组声明合法性
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GESPc++开发语言
一维数组是GESPC++三级考试大纲中的要求,(5)C++一维数组基本应用;Python列表、字典、元组、集合的基本应用、内置函数以及列表解析的使用.在以往的GESP考试真题中,除在编程题中经常使用到一维数组外,在前面的客观题中还会经常出现关于一维数组声明合法性的题目。因此,本文针对该知识点进行详细的整理。全文详见:https://www.coderli.com/gesp-3-knowledge-
- Learning to Incorporate Structure Knowledge for Image Inpainting
yijun009
图像修复论文
LearningtoIncorporateStructureKnowledgeforImageInpaintingMotivationMethods框架:AttentionLayerStructureEmbeddingLayerPyramidStructureLossExperimentreference原文链接:link.Motivation图像修复旨在用合理且充满细节的内容填充损坏的图像区域或
- 【设计模式-迪米特法则】
严文文-Chris
设计模式设计模式迪米特法则java
迪米特法则(LawofDemeter,LoD),也称为最少知识原则(PrincipleofLeastKnowledge),是一种面向对象编程中的设计原则。它的核心思想是:一个对象应当尽可能少地了解其他对象,即只与直接相关的对象通信,而不要过度依赖外部对象的内部细节。通过减少对象之间的耦合度,提升代码的可维护性、可扩展性以及模块化程度。1.迪米特法则的定义迪米特法则的定义可以简单概括为:不要与陌生人
- 二分查找排序算法
周凡杨
java二分查找排序算法折半
一:概念 二分查找又称
折半查找(
折半搜索/
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。
原文地址:http://blog.csdn.net/ugg/article/de
- Shell echo命令详解
daizj
echoshell
Shell echo命令
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:
echo string
您可以使用echo实现更复杂的输出格式控制。 1.显示普通字符串:
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这里的双引号完全可以省略,以下命令与上面实例效果一致:
echo Itis a test 2.显示转义
- Oracle DBA 简单操作
周凡杨
oracle dba sql
--执行次数多的SQL
select sql_text,executions from (
select sql_text,executions from v$sqlarea order by executions desc
) where rownum<81;
&nb
- 画图重绘
朱辉辉33
游戏
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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nginx
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
java
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?
comsci
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
- js 获取浏览器型号
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
dalan_123
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
1.权限不够
2.sh脚本里路径没写完整。
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
MailTo =
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]
eksliang
mongodbMongoDB简介
MongoDB简介
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2173288 1.1易于使用
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”。
栗子1号:
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(_)
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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。