MAC M芯片 Anaconda安装

ES-LTR粗排模块 poins jenkins 运维
ES-LTR粗排模块官方资源：https://github.com/HeiBoWang/elasticsearch-learning-to-rankElasticsearch学习排名插件使用机器学习提高搜索相关性排名。它为维基媒体基金会和Snagajob等地方的搜索提供了动力！这个插件有什么功能此插件：允许您在Elasticsearch中存储特征（Elasticsearch查询模板）记录特征得分（
python清华大学出版社答案_Python机器学习及实践 weixin_39805119 python清华大学出版社答案
第1章机器学习的基础知识1.1何谓机器学习1.1.1传感器和海量数据1.1.2机器学习的重要性1.1.3机器学习的表现1.1.4机器学习的主要任务1.1.5选择合适的算法1.1.6机器学习程序的步骤1.2综合分类1.3推荐系统和深度学习1.3.1推荐系统1.3.2深度学习1.4何为Python1.4.1使用Python软件的由来1.4.2为什么使用Python1.4.3Python设计定位1.4.
UNDERSTANDING HTML WITH LARGE LANGUAGE MODELS liferecords LLM 语言模型人工智能自然语言处理
UNDERSTANDINGHTMLWITHLARGELANGUAGEMODELS相关链接：arXiv关键字：大型语言模型、HTML理解、Web自动化、自然语言处理、机器学习摘要大型语言模型（LLMs）在各种自然语言任务上表现出色。然而，它们在HTML理解方面的能力——即解析网页的原始HTML，对于自动化基于Web的任务、爬取和浏览器辅助检索等应用——尚未被充分探索。我们为HTML理解模型（经过微调
macOS安装mongoDB（homebrew） lx741602698 macos mongodb 数据库
使用HomebrewHomebrew是macOS的一个包管理器，可以非常方便地安装MongoDB和其他软件。如果你还没有安装Homebrew，可以从它的官网上找到安装指令。已安装Homebrew的话，先更新一下homebrewbrewupdate你可以使用下面的命令来安装MongoDB的社区版：brewtapmongodb/brewbrewinstallmongodb-community安装完成后
OpenCV（一个C++人工智能领域重要开源基础库）简介愚梦者 OpenCV 人工智能人工智能 opencv c++图像处理计算机视觉开源
返回：OpenCV系列文章目录（持续更新中......）上一篇：OpenCV4.9.0配置选项参考下一篇：OpenCV4.9.0开源计算机视觉库安装概述引言：OpenCV（全称OpenSourceComputerVisionLibrary）是一个基于开放源代码发行的跨平台计算机视觉库，可以用来进行图像处理、计算机视觉和机器学习等领域的开发。该库由英特尔公司于1999年开始开发，最初是为了加速处理器
零基础机器学习(5)之线性回归模型的性能评估一只特立独行猪机器学习机器学习线性回归人工智能
文章目录线性回归模型的性能评估1.举例1-单一特征2.举例2-多特征线性回归模型的性能评估评估线性回归模型时，首先要建立评估的测试数据集（测试集不能与训练集相同），然后选择合适的评估方法，实现对线性回归模型的评估。回归任务中最常用的评估方法有均方误差、均方根误差和预测准确率（确定系数）。1.举例1-单一特征分别对两个模型进行评估，输入的测试集如表所示。面积/（m2）售价/（万元）面积/（m2）售价
2022-05-14 败者食尘_40a0
本文结构速览：一、SQL题二、机器学习&概率论三、开放性问题01SQL题面试真题：现有一张用户签到表（user_sign_d）,标记用户每日是否签到，表结构如下sign_date:日期user_id:用户IDif_sign:当日是否签到,1表示签到，0表示未签到问题①：请计算截止到当前每个用户已经连续签到的天数（输出表仅包含当天签到的所有用户，计算其连续签到的天数）输出表结构如下：user_id:
Android 实现照片抠出人像。 No Promises﹉ android
谢谢阅览、关注！！一、各平台的实现方式：1.Android实现方式：使用图像处理库（如OpenCV）：集成OpenCV库，利用其图像处理功能进行边缘检测和图像分割；使用机器学习模型（如TensorFlowLite）：集成TensorFlowLite和预训练的人像分割模型；使用第三方API服务：利用如百度AI、腾讯AI等提供的在线API进行图像处理。步骤：集成必要的库或API、加载和处理图像、应用抠
Linux编辑器-vim使用腾扬集团驻吉吉国大使 linux 编辑器 vim
vi/vim的区别简单点来说，它们都是多模式编辑器，不同的是vim是vi的升级版本，它不仅兼容vi的所有指令，而且还有一些新的特性在里面。例如语法加亮，可视化操作不仅可以在终端运行，也可以运行于xwindow、macos、windows。1.vim的基本概念vim的三种模式,分别是命令模式（commandmode)、插入模式（Insertmode）和底行模式（lastlinemode），各模式的功
Python机器学习笔记：CART算法实战战争热诚
完整代码及其数据，请移步小编的GitHub传送门：请点击我如果点击有误：https://github.com/LeBron-Jian/MachineLearningNote前言在python机器学习笔记：深入学习决策树算法原理一文中我们提到了决策树里的ID3算法，C4.5算法，并且大概的了
mpyboard开发板使用REPL 原子星 python micropython 物联网开发单片机嵌入式硬件 python
文章目录WindowsMacOSXLinux使用REPL提示符重启开发板REPL是指交互式解释器（ReadEvaluatePrintLoop），就是一种命令输入交互模式，可以使用命令行的方式与pyboard进行交互。REPL是测试代码和运行命令最简单的方式之一，也可以使用REPL编写main.py的代码。要使用REPL必须先把pyboard连接到电脑USB，不同的操作系统操作会略有区别。Windo
机器学习是什么三花学编程机器学习
机器学习是什么？机器学习，这一词汇在当今的科技领域中可谓炙手可热，其影响深远，不仅改变了科学研究的方式，也推动了社会的快速发展。那么，机器学习到底是什么呢？机器学习，顾名思义，是机器（通常指计算机）进行学习的过程。这个过程模仿了人类的学习方式，通过经验积累，不断优化自身性能，最终能够在没有人类直接干预的情况下，进行决策或预测。简单来说，机器学习就是让计算机具备从数据中学习并自动改进的能力。机器学习
MAC电脑运行windows程序或者游戏怎么办，crossover介绍，山外有山a macos 游戏
CrossOver是一款特别为Mac设计的应用程序，它基于Wine项目，可以直接在macOS上运行许多Windows应用程序，而无需安装完整的Windows操作系统。是一款由CodeWeavers公司开发的商业软件，它基于开源项目Wine，并对其进行了深度优化和增强。该软件的主要目的是让非Windows操作系统的用户能够在MacOSX、Linux以及ChromeOS等平台上运行Windows应用程
最新ChatGPT支持下的PyTorch机器学习与深度学习 zkzhzy ChatGPT 机器学习 python 机器学习深度学习 pytorch chatgpt 数据分析人工智能
近年来，随着AlphaGo、无人驾驶汽车、医学影像智慧辅助诊疗、ImageNet竞赛等热点事件的发生，人工智能迎来了新一轮的发展浪潮。尤其是深度学习技术，在许多行业都取得了颠覆性的成果。另外，近年来，Pytorch深度学习框架受到越来越多科研人员的关注和喜爱。郁磊（副教授）主要从事AI人工智能、大语言模型及软件开发、生理系统建模与仿真、生物医学信号处理，具有丰富的科研经验，主编《MATLAB智能算
神奇的微积分科学的N次方人工智能人工智能 ai
微积分在人工智能（AI）领域扮演着至关重要的角色，以下是其主要作用：优化算法：•梯度下降法：微积分中的导数被用来计算损失函数相对于模型参数的梯度，这是许多机器学习和深度学习优化算法的核心。梯度指出了函数值增加最快的方向，通过沿着负梯度方向更新权重，可以最小化损失函数并优化模型。•反向传播：在神经网络训练中，微积分的链式法则用于计算整个网络中每个参数对于最终损失函数的影响（偏导数），这一过程就是反向
机器学习简介 Dayueban
@我的博客：有味写在前面在年前将要进行靶向代谢组学测定的样品送去公司，随之想想，还有一个半月的时间数据才会回来，那么这段时间是不是可以先学习下分类数据如何分析呢（PS:因为数据是属于分类性质的），所以不久前买的一本书——《机器学习与R语言》稍微系统学一遍，该书为美国的BrettLantz所著，翻译工作由我国学者李洪成、许金炜、李舰完成。学习本书的主要目的是了解机器学习的思想，以及所应用的领域，当然
regression机器学习回归预测模型参考学习后自我总结饮啦冰美式机器学习回归学习
简单来说，就是将样本的特征矩阵映射到样本标签空间。回归分析帮助我们理解在改变一个或多个自变量时，因变量的数值会如何变化。线性模型线性回归用于建立因变量和一个或多个自变量之间的线性关系模型。在线性回归中，假设因变量（被预测变量）与自变量（预测变量）之间存在着线性关系，也就是说，因变量的数值可以通过自变量的线性组合来预测。普通最小二乘线性回归。通过最小化实际观测值与模型预测值之间的误差平方和，可以找到
线性回归和逻辑回归对比学习-含代码和数据 M.D 线性回归逻辑回归学习
线性回归和逻辑回归是两种常见的机器学习算法，它们在一些方面相似，但在其他方面则有明显的不同。以下是它们的对比以及您提供的代码示例：线性回归(LinearRegression)线性回归用于预测连续的数值。这种模型假设自变量和因变量之间存在线性关系。fromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionimportmatplotlib.pyplotaspltimp
【Conda】详细讲解程序员不想敲代码啊 conda
Conda1.前言2.关键特点3.Conda命令1.前言Conda是一个流行的包管理器和环境管理器，主要用于Python编程语言，但也可以用来安装、运行和更新包和环境中的任何语言，如R、Ruby、Lua、Scala、Java等。Conda主要是为了方便数据科学、机器学习和类似应用的需要而设计的，但它对任何类型的软件都是适用的。下面，我将概述Conda的几个关键特点和常用命令：2.关键特点环境管理：
机器学习常用框架碧落&凡尘机器学习人工智能
机器学习是人工智能的一个重要分支，它通过让计算机系统利用数据自我学习来改进任务执行的能力。在机器学习领域，有许多成熟的框架被广泛使用，这些框架提供了构建和训练机器学习模型的工具。以下是一些常用的机器学习框架：TensorFlow：由Google开发，是一个开源的软件库，用于数据流编程，广泛应用于各类机器学习任务。它支持分布式计算，能够在大规模数据集上训练复杂的模型。PyTorch：由Faceboo
TensorFlow的介绍和简单案例科学的N次方人工智能 tensorflow 人工智能 python
TensorFlow是一个开源的机器学习框架，由Google开发和维护。它旨在使构建和训练机器学习模型变得更加容易，同时提供高度灵活性和可扩展性。TensorFlow基于数据流图的概念。数据流图是一个由节点和边组成的有向图，其中节点表示操作，边表示数据的流动。TensorFlow通过在数据流图中定义操作和变量来表示机器学习模型，并使用图的计算能力进行训练和推理。TensorFlow支持多种机器学习
解决MacOS catalina 升级后Vmware黑屏的问题 Morgan7
重启Mac按住Command+R进入恢复模式打开Terminal#关闭csrutildisable再次重启mac回到正常模式启动打开终端输入tccutilresetAllcom.vmware.fusionsudosqlite3"/Library/ApplicationSupport/com.apple.TCC/TCC.db"'insertintoaccessvalues("kTCCServiceS
基于Python和OpenCV的产品码识别与验证案例 GT开发算法工程师 python opencv 开发语言人工智能计算机视觉
引言：本案例展示了如何使用Python结合OpenCV库来实现产品码的识别与验证。首先，通过图像预处理技术（如灰度化、二值化、降噪等）优化产品码图像，然后利用OpenCV中的模板匹配或机器学习算法（如SVM、神经网络等）来定位并识别产品码。目录原理：代码部分：注意：原理：产品码识别与验证的核心在于图像处理与模式识别技术。首先，通过图像处理技术提取出产品码区域，去除背景干扰，增强产品码的可识别性。然
基于Node.js 和 FFmpeg构建自动化脚本用来转码视频接着奏乐接着舞。工作经验总结 node.js ffmpeg 自动化
这个脚本将监控一个特定的目录，自动转码新添加的视频文件，并将转码后的视频保存到指定目录。准备环境安装Node.js:访问Node.js官网，下载并安装适合你操作系统的Node.js版本。安装FFmpeg(不清楚的可以看我的上篇博客里有详细的安装步骤):对于Windows用户，可以从FFmpeg官方网站下载预编译的二进制文件，解压，并将bin目录添加到系统的环境变量中。macOS用户可以使用Home
Rust教程：How to Rust-从开始之前到Hello World Cat Bayi How to Rust rust 后端开源
本文为第0篇专栏简介本专栏是优质Rust技术专栏，推荐精通一门技术栈的蟹友，不建议基础的同学（无基础学Rust也是牛人[手动捂脸]）感谢Rust圣经开源社区的同学，为后来者提供了非常优秀的Rust学习资源本文使用：操作系统macOSSonoma14/AppleM1编译器：Rustc&Cargo感谢一路相伴的朋友们，感谢你们的支持^ _ ^Rust教程：HowtoRust-在开始之前到HelloWo
机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点刘小董学习心得机器学习
K-均值聚类算法是一种常用的无监督学习算法，用于将样本数据划分为K个不同的簇。其基本思想是通过迭代去优化簇的中心位置，使得每个样本点到所属簇的中心点的距离最小。算法步骤如下：初始化K个簇的中心点，可以随机选择K个样本点作为初始中心点。对于每个样本点，计算其与各个簇中心点的距离，并将其划分到距离最近的簇中。更新每个簇的中心点，将其设为该簇中所有样本点的均值。重复步骤2和步骤3，直到达到停止条件（例如
Clearview X for mac v3.5.0 电子书阅读器兼容 M1/M2/M3 mac毒 macos 电子书阅读电子书 mac软件 mac电子书 Epub pdf
应用介绍ClearviewX是macOS上的一款简洁易用且美观大方的电子书阅读器。直观好用的图书管理功能，支持PDF,Epub,MOBI,CHM,FB2,CBR,CBZ等流行的电子书格式，可以方便地添加注解，插入书签，及迅速的搜索查找。支持在不同Mac之间同步注解/笔记，书签和选集。Clearview有哪些与众不同？•易用的图书管理功能。只需把存放图书文件的文件夹从Finder中拖拽到Clearv
挑战杯机器学习股票大数据量化分析与预测系统 - python 挑战杯 laafeer python
文章目录0前言1课题背景2实现效果UI界面设计web预测界面RSRS选股界面3软件架构4工具介绍Flask框架MySQL数据库LSTM5最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是机器学习股票大数据量化分析与预测系统该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数：3分工作量：3分创新点：3分更多资料,项目分享：https://gitee.com
在windows和macos安装multipass LogicLancer windows macos
安装Multipass是一个相对直接的过程，无论是在Windows还是macOS。Multipass是一个轻量级的VM管理器，允许你在几秒钟内启动和管理Ubuntu虚拟机。以下是在Windows和macOS上安装Multipass的详细步骤：在Windows上安装Multipass系统要求确保你的Windows版本至少为Windows10Pro或Enterprise版，因为Multipass依赖于
Mac 可设置环境变量的位置、查看和添加PATH环境变量我是哈斯
Mac启动加载文件****位置（****可设置****环境变量****）（1）首先要知道你使用的MacOSX是什么样的Shell，使用命令echo$SHELL如果输出的是：csh或者是tcsh，那么你用的就是CShell。如果输出的是：bash，sh，zsh，那么你的用的可能就是BourneShell的一个变种。MacOSX10.2之前默认的是CShell。MacOSX10.3之后默认的是Bour
java封装继承多态等麦田的设计者 java eclipse jvm c encapsulatopn
最近一段时间看了很多的视频却忘记总结了，现在只能想到什么写什么了，希望能起到一个回忆巩固的作用。 1、final关键字译为：最终的 &
F5与集群的区别 bijian1013 weblogic 集群 F5
http请求配置不是通过集群，而是F5；集群是weblogic容器的，如果是ejb接口是通过集群。 F5同集群的差别，主要还是会话复制的问题，F5一把是分发http请求用的，因为http都是无状态的服务，无需关注会话问题，类似
LeetCode[Math] - #7 Reverse Integer Cwind java 题解 Math LeetCode Algorithm
原题链接：#7 Reverse Integer 要求：按位反转输入的数字例1：输入 x = 123, 返回 321 例2：输入 x = -123, 返回 -321 难度：简单分析：对于一般情况，首先保存输入数字的符号，然后每次取输入的末位（x%10）作为输出的高位（result = result*10 + x%10）即可。但
BufferedOutputStream 周凡杨
首先说一下这个大批量，是指有上千万的数据量。例子：有一张短信历史表，其数据有上千万条数据，要进行数据备份到文本文件，就是执行如下SQL然后将结果集写入到文件中！ select t.msisd
linux下模拟按键输入和鼠标被触发 linux
查看/dev/input/eventX是什么类型的事件， cat /proc/bus/input/devices 设备有着自己特殊的按键键码，我需要将一些标准的按键，比如0－9，X－Z等模拟成标准按键，比如KEY_0,KEY-Z等，所以需要用到按键模拟，具体方法就是操作/dev/input/event1文件，向它写入个input_event结构体就可以模拟按键的输入了。 linux/in
ContentProvider初体验肆无忌惮_ ContentProvider
ContentProvider在安卓开发中非常重要。与Activity，Service，BroadcastReceiver并称安卓组件四大天王。在android中的作用是用来对外共享数据。因为安卓程序的数据库文件存放在data/data/packagename里面，这里面的文件默认都是私有的，别的程序无法访问。如果QQ游戏想访问手机QQ的帐号信息一键登录，那么就需要使用内容提供者COnte
关于Spring MVC项目（maven）中通过fileupload上传文件 843977358 mybatis spring mvc 修改头像上传文件 upload
Spring MVC 中通过fileupload上传文件，其中项目使用maven管理。 1.上传文件首先需要的是导入相关支持jar包：commons-fileupload.jar,commons-io.jar 因为我是用的maven管理项目，所以要在pom文件中配置（每个人的jar包位置根据实际情况定） <!-- 文件上传 start by zhangyd-c --&g
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对比浏览器，casperjs，httpclient的Header信息 alleni123 爬虫 crawler header
@Override protected void doGet(HttpServletRequest req, HttpServletResponse res) throws ServletException, IOException { String type=req.getParameter("type"); Enumeration es=re
java.io操作 DataInputStream和DataOutputStream基本数据流百合不是茶 java 流
1，java中如果不保存整个对象，只保存类中的属性，那么我们可以使用本篇文章中的方法，如果要保存整个对象先将类实例化后面的文章将详细写到 2，DataInputStream 是java.io包中一个数据输入流允许应用程序以与机器无关方式从底层输入流中读取基本 Java 数据类型。应用程序可以使用数据输出流写入稍后由数据输入流读取的数据。
车辆保险理赔案例 bijian1013 车险
理赔案例：一货运车，运输公司为车辆购买了机动车商业险和交强险，也买了安全生产责任险，运输一车烟花爆竹，在行驶途中发生爆炸，出现车毁、货损、司机亡、炸死一路人、炸毁一间民宅等惨剧，针对这几种情况，该如何赔付。赔付建议和方案：客户所买交强险在这里不起作用，因为交强险的赔付前提是：“机动车发生道路交通意外事故”；如果是交通意外事故引发的爆炸，则优先适用交强险条款进行赔付，不足的部分由商业
学习Spring必学的Java基础知识(5)—注解 bijian1013 java spring
文章来源：http://www.iteye.com/topic/1123823，整理在我的博客有两个目的：一个是原文确实很不错，通俗易懂，督促自已将博主的这一系列关于Spring文章都学完；另一个原因是为免原文被博主删除，在此记录，方便以后查找阅读。有必要对
【Struts2一】Struts2 Hello World bit1129 Hello world
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【Avro二】Avro RPC框架 bit1129 rpc
1. Avro RPC简介 1.1. RPC RPC逻辑上分为二层，一是传输层，负责网络通信；二是协议层，将数据按照一定协议格式打包和解包从序列化方式来看，Apache Thrift 和Google的Protocol Buffers和Avro应该是属于同一个级别的框架，都能跨语言，性能优秀，数据精简，但是Avro的动态模式（不用生成代码，而且性能很好）这个特点让人非常喜欢，比较适合R
lua　set get cookie ronin47 lua cookie
lua: local access_token = ngx.var.cookie_SGAccessToken if access_token then ngx.header["Set-Cookie"] = "SGAccessToken="..access_token.."; path=/;Max-Age=3000" end
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今天在看Spring 3.0.0.RELEASE的源码，发现PropertyPlaceholderHelper的一个bug 当时觉得奇怪，上网一搜，果然是个bug，不过早就有人发现了，且已经修复：详见： http://forum.spring.io/forum/spring-projects/container/88107-propertyplaceholderhelper-bug
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如果我们已经在一个工作流的节点中嵌入了可以进行逻辑推理的代码,那么成百上千个这样的节点如果组成一个拓扑网络,而这个网络是可以自动遍历的,非线性的拓扑计算模型和节点内部的布尔逻辑处理的结合,会产生什么样的结果呢? 是否可以形成一种新的模糊语言识别和处理模型呢? 大家有兴趣可以试试,用软件搞这些有个好处,就是花钱比较少,就算不成
ITEYE 都换百度推广了 cuisuqiang Google AdSense 百度推广广告外快
以前ITEYE的广告都是谷歌的Google AdSense，现在都换成百度推广了。为什么个人博客设置里面还是Google AdSense呢？都知道Google AdSense不好申请，这在ITEYE上也不是讨论了一两天了，强烈建议ITEYE换掉Google AdSense。至少，用一个好申请的吧。什么时候能从ITEYE上来点外快，哪怕少点
新浪微博技术架构分析 dalan_123 新浪微博架构
新浪微博在短短一年时间内从零发展到五千万用户，我们的基层架构也发展了几个版本。第一版就是是非常快的，我们可以非常快的实现我们的模块。我们看一下技术特点，微博这个产品从架构上来分析，它需要解决的是发表和订阅的问题。我们第一版采用的是推的消息模式，假如说我们一个明星用户他有10万个粉丝，那就是说用户发表一条微博的时候，我们把这个微博消息攒成10万份，这样就是很简单了，第一版的架构实际上就是这两行字。第
玩转ARP攻击 dcj3sjt126com r
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最近项目用到oracle_ADF 从SAP/BO 上调用水晶报表，资料比较少，我做一个简单的分享，给和我一样的新手提供更多的便利。首先，我是尝试用JAVA JSP 去访问的。官方API：http://devlibrary.businessobjects.com/BusinessObjectsxi/en/en/BOE_SDK/boesdk_ja
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假如目前的系统有100台机器，能够支撑每天1亿的点击量（这个就简单比喻一下），然后系统流量剧变了要，我如何应对，系统有那些策略可以处理，这里总结了一下之前的一些做法。 1、水平扩展这个最容易理解，加机器，这样的话对于系统刚刚开始的伸缩性设计要求比较高，能够非常灵活的添加机器，来应对流量的变化。 2、系统分组假如系统服务的业务不同，有优先级高的，有优先级低的，那就让不同的业务调用提前分组
BitTorrent DHT 协议中文翻译 justjavac bit
前言做了一个磁力链接和BT种子的搜索引擎 {Magnet & Torrent}，因此把 DHT 协议重新看了一遍。 BEP: 5Title: DHT ProtocolVersion: 3dec52cb3ae103ce22358e3894b31cad47a6f22bLast-Modified: Tue Apr 2 16:51:45 2013 -070
Ubuntu下Java环境的搭建 macroli java 工作 ubuntu
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Spring 5.0将在2016年发布。Spring5.0将支持JDK 9。 Spring 5.0的特性计划还在工作中，请保持关注，所以作者希望从使用者得到关于Spring 5.0系统需求方面的反馈。

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