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Spring Boot 2.2.0 RC1 发布

Spring Boot 2.2.0 的第一个候选版本发布了,可从里程碑仓库获取。 新版本带来大量更新,摘取部分如下: 新特性 支持新的 Micrometer NewRelicConfig 事件类型属性#18472 添加打开构造函数绑定所需的注释#18469 在响应式 OAuth2 客户端自动配置中配置 oauth2client#18385 添加自动配置以实现 RSocket 安全#18356 删除 Spring 插件的依赖管理#18318 支持基于块的图像横幅像素#18301 为 RSocket 端口添加 @LocalRSocketServerPort 支持#18287 使用 Reactor 的新的 Schedulers.boundedElastic()#18269 改进对 WebFluxTag 中非标准状态代码的处理#18267 添加对 TransactionalOperator 的自动配置支持#18265 添加对 ResourceBanner 的 Ansi 256 色支持#18264 改善嵌入式 Tomcat 的 Graal 兼容性#18262 …… 完整更新列表可查看更新说明。

spaCy 2.2 发布,NLP 自然语言文本处理库

spaCy 是一个 Python 和 CPython 的 NLP 自然语言文本处理库。spaCy 2.2 自然语言处理库更精简,更干净,更方便用户使用,除了用于培训、评估和序列化的新模型包和特性之外,还进行了大量的 bug 修复,改进了调试和错误处理,并大大减少了磁盘上库的大小。 新模型与数据增强 spaCy v2.2 提供了经过再培训的统计模型,其中包括修复错误和改进大小写文本的性能。与其他统计模型一样,spaCy 的模型可能对培训数据和正在处理的数据之间的差异非常敏感。 用于训练的新 CLI 功能 spaCy v2.2 包括对培训和数据开发工作流的几个可用性改进,特别是对于文本分类。改进了错误消息,更新了文档,并使评估指标更加详细。例如,评估现在默认提供每一实体类型和每文本类别的准确性统计信息。最有用的改进之一是在 spaCytrain 命令行接口中集成了对文本分类器的支持。现在可以编写如下命令,就像在训练解析器、实体识别器或标记器时一样: $ python -m spacy train en /output /train /dev --pipeline textcat --...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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