springBoot 2.5.0对应 spring security 哪一个版本

根据Spring Boot 2.5.0的官方文档，该版本与Spring Security 5.5.0兼容。因此，如果你使用Spring Boot 2.5.0，可以选择使用Spring Security 5.5.0版本或更低版本。请注意，这是根据官方文档提供的信息进行推断，因此在实际使用时，建议查看官方文档以获取确切的兼容性信息。

相关问题

基于SpringBoot2.5.0搭建SpringCloudAlibaba分布架构

搭建SpringCloudAlibaba分布式架构需要以下几个步骤：

1. 创建SpringBoot项目
首先，需要在IDE中创建一个SpringBoot项目。在创建项目时，需要选择Spring Cloud Alibaba依赖，可以在pom.xml文件中添加以下依赖：

<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-alibaba-dependencies</artifactId>
    <version>2.2.1.RELEASE</version> 
    <type>pom</type>
    <scope>import</scope>
</dependency>

2. 配置Nacos注册中心
Nacos是一个非常好用的服务注册中心和配置中心，可以在这里进行服务注册和配置管理。需要在pom.xml文件中添加以下依赖：

<dependency>
    <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-nacos-discovery</artifactId>
    <version>2.2.1.RELEASE</version>
</dependency>

在application.yml文件中配置Nacos注册中心的地址：

spring:
  cloud:
    nacos:
      discovery:
        server-addr: localhost:8848

3. 配置Feign客户端
Feign是一个轻量级的HTTP客户端，用于服务间的调用。需要在pom.xml文件中添加以下依赖：

<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-openfeign</artifactId>
    <version>3.0.2</version>
</dependency>

在启动类上添加@EnableFeignClients注解，开启Feign客户端功能。在Feign客户端的接口上添加@FeignClient注解，指定调用的服务名。

@FeignClient(name = "service-provider")
public interface HelloFeignClient {
    @GetMapping("/hello")
    String hello();
}

4. 配置Gateway网关
Gateway是一个高效的API网关，可以进行路由转发和过滤等功能。需要在pom.xml文件中添加以下依赖：

<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-gateway</artifactId>
    <version>3.0.2</version>
</dependency>

在application.yml文件中配置Gateway网关的路由规则：

spring:
  cloud:
    gateway:
      routes:
        - id: service-provider-route
          uri: lb://service-provider
          predicates:
            - Path=/service/**

5. 配置Sentinel限流熔断
Sentinel是一个流量控制和熔断框架，可以对服务进行限流和熔断保护。需要在pom.xml文件中添加以下依赖：

<dependency>
    <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId>
    <version>2.2.1.RELEASE</version>
</dependency>

在启动类上添加@EnableSentinel注解，开启Sentinel限流熔断功能。在需要进行限流和熔断保护的方法上添加@SentinelResource注解，指定资源名称和限流熔断规则等。

@GetMapping("/hello")
@SentinelResource(value = "hello", blockHandler = "helloBlockHandler")
public String hello() {
    return "Hello, Spring Cloud Alibaba!";
}

public String helloBlockHandler(BlockException ex) {
    return "请求被限流或熔断了！";
}

以上就是搭建SpringCloudAlibaba分布式架构的主要步骤。需要注意的是，还需要在Nacos注册中心中注册服务和配置路由等信息。

tensorflow2.5.0对应numpy版本

Tensor 2.5.0 官方文档中建议使用 numpy 1.19.3 版本。具体来说，官方文档中给出的依赖关系如下：

tensorflow-2.5.0
|
+- absl-py (0.13.0)
|
+- astunparse (1.6.3)
|
+- flatbuffers (2.0)
|
+- gast (0.4.0)
|
+- google-auth (1.31.0)
|   |
|   +- cachetools (4.2.2)
|   |
|   +- pyasn1-modules (0.2.8)
|   |   |
|   |   +- pyasn1 (0.4.8)
|   |   
|   +- rsa (4.7.2)
|   |
|   +- setuptools (57.0.0)
|
+- google-auth-oauthlib (0.4.4)
|   |
|   +- google-auth (1.31.0)
|   
+- google-pasta (0.2.0)
|
+- grpcio (1.38.0)
|
+- h5py (3.1.0)
|
+- keras-nightly (2.5.0.dev2021032900)
|   |
|   +- keras-preprocessing (1.1.2)
|   |
|   +- numpy (1.19.3)
|   |
|   +- scipy (1.4.1)
|
+- keras-preprocessing (1.1.2)
|
+- markdown (3.3.4)
|
+- numpy (1.19.3)
|
+- oauthlib (3.1.1)
|
+- opt-einsum (3.3.0)
|
+- protobuf (3.17.2)
|
+- pyasn1 (0.4.8)
|
+- requests (2.25.1)
|   |
|   +- certifi (2020.12.5)
|   |
|   +- chardet (4.0.0)
|   |
|   +- idna (2.10)
|   |
|   +- urllib3 (1.26.4)
|
+- requests-oauthlib (1.3.0)
|   |
|   +- oauthlib (3.1.1)
|
+- rsa (4.7.2)
|
+- scipy (1.4.1)
|
+- six (1.15.0)
|
+- tensorboard (2.5.0)
|   |
|   +- absl-py (0.13.0)
|   |
|   +- grpcio (1.38.0)
|   |
|   +- markdown (3.3.4)
|   |
|   +- numpy (1.19.3)
|   |
|   +- protobuf (3.17.2)
|   |
|   +- setuptools (57.0.0)
|   |
|   +- tensorboard-data-server (0.6.1)
|   |
|   +- tensorboard-plugin-wit (1.8.0)
|   |
|   +- werkzeug (1.0.1)
|
+- tensorflow (2.5.0)
|
+- tensorflow-estimator (2.5.0)
|
+- termcolor (1.1.0)
|
+- typing-extensions (3.7.4.3)
|
+- urllib3 (1.26.4)
|
+- werkzeug (1.0.1)

注意，这只是官方文档中的建议，实际上 TensorFlow 2.5.0 可以兼容其他版本的 numpy。如果你已经安装了其他版本的 numpy，可以尝试直接使用，如果出现问题再考虑升级或降级 numpy 版本。