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时间的痕迹01
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背景最近再做项目的时候,里面有个AI检索的功能,其中一个点就是要实现以图搜图,也就是用户上传一张图,要找出相似度比较高的图,比如下面这样,第一张是原图,第二张是图中的一部分,用户上传第二张图,要能检索到第一张完整的图实现思路整个实现的核心就是用向量检索,也就是在运营端上传第一张图片的时候,先把整个图片转换为向量,存储到向量数据库中,然后用户在检索的时候,把第二张图再转换为向量,与第一张图的向量进行
- Mamba架构的模型 (内容由deepseek辅助汇总)
Jiang_Immortals
人工智能
基于Mamba架构的模型近年来在效率和性能上展现出显著突破,以下按架构类型分类列出当前表现最出色的代表模型及其核心特点:一、纯SSM架构模型FalconMamba-7B关键创新:首个通用大规模纯Mamba模型,由阿布扎比TII开发,基于Mamba-1改进,增加RMS归一化层提升训练稳定性13。性能表现:在综合基准(IFEval、BBH、MMLU-PRO等)平均得分15.04,超越Llama3.1-
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广州,这座繁华都市不仅以其独特的岭南文化闻名遐迩,更是凭借着强大的制造业实力成为了中国首屈一指的服装生产基地以及批发市场。在这里,琳琅满目的各式服装让人目不暇接,然而,令人意想不到的是,其中还隐藏着一些专门经营仿品牌服装的神秘角落。这些仿品牌服装批发市场犹如一个个充满诱惑的迷宫,吸引着众多寻求低价时尚的人们。尽管这些服装与那些知名的正品品牌有着惊人的相似度,无论是款式还是标志性的设计元素都能做到惟
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第一章:文本相似度与语义表示概述在深入sentence-transformers框架之前,我们首先需要对文本相似度计算及其背后的核心概念——语义表示,有一个清晰且全面的理解。这构成了后续所有讨论的基础。1.1什么是文本相似度?1.1.1定义与重要性文本相似度(TextSimilarity)是指衡量两段文本(可以是词、短语、句子、段落或整个文档)在意义或内容上相近程度的指标。这种相近可以是字面上的(
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原github:GitHub-guusvanderham/artificial-motion-artifacts-for-ct我转到了python方法,方便使用贴张模拟图1、读取、归一化,裁剪成patch#loadscan(asz,y,x)path="data"dcm_f=pydicom.read_file(path)dcm=dcm_f.pixel_array#normalizebetween0a
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在软件开发中,代码的迭代优化往往从提升可维护性、可追踪性入手。本文将详细解析新增的日志系统改进,以及这些改进如何提升系统的实用性和可调试性。一、代码整体背景代码实现了一个基于TF-IDF算法的问答系统,核心功能包括:加载训练数据(training_data.txt)构建问答库提取中英文关键词(支持GBK编码中文处理)通过精确匹配和TF-IDF相似度计算返回最佳答案支持基础交互命令(help/top
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核心概念理解这三种技术都是为了增强大模型能力的重要手段,但各有侧重点和应用场景。RAG(检索增强生成)RAG本质上是为大模型外接一个动态知识库。当模型需要回答问题时,先从知识库中检索相关信息,再结合检索结果生成答案。核心原理:将文档内容进行向量化存储(通常使用Embedding模型)用户提问时,将问题也向量化通过相似度计算(如欧氏距离、余弦相似度)找到最相关的文档片段将检索到的内容作为上下文传给大
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在钟表复刻与仿制领域,仿劳力士日志表因其经典设计与卓越品质一直备受追捧【重要提醒】文章最下面有联系方式在众多仿表厂家中,有十家以其精湛的工艺、高度还原的外观以及稳定的品质脱颖而出,成为消费者心中的优选。1.C厂C厂以其卓越的工艺和高度还原的劳力士日志表而闻名。其产品不仅在外观上达到了惊人的相似度,更在功能上与正品相媲美,深受钟表爱好者的喜爱。2.AR厂AR厂在仿劳力士日志表市场上享有极高的声誉。其
- RAG面试内容整理-3. 向量检索原理与常用库(ANN、FAISS、Milvus 等)
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向量检索利用向量空间的相似度来查找相关内容,是近年来兴起的检索技术核心。其基础是在语义嵌入(embedding)模型的支持下,将文本、图像等数据表示为高维向量,以便通过向量相似度(如余弦相似度或欧氏距离)找到内容上的邻近项。由于直接精确计算所有向量之间的距离在大规模下计算开销巨大,实际系统通常采用近似最近邻搜索(ApproximateNearestNeighbor,ANN)算法,在保证结果精度接近
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一、KNN算法(又称近邻算法)核心思想:若一个样本在特征空间中有k个相似的样本且其中大多数同属于某一类别,那么这个样本也属于该类别。大白话版:我在什么地方,问我附近邻居二、相似性的判断那么如何判断哪些算是近邻?我们采用距离指标来进行衡量。常见的距离指标有:欧氏距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离、闵可夫斯基距离。其中欧氏距离最为常用。①欧氏距离欧氏距离就是指两点空间上的距离,该方法的公式相信很多人都比较
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广州奢侈品顶级复刻工厂货源:10个值得收藏的渠道在奢侈品的世界里,复刻品以其高性价比和相似度极高的特点,逐渐成为了许多消费者的心头好。广州,作为中国的商业和制造业中心,自然也孕育了一批顶级的奢侈品复刻工厂。本文将为您揭秘广州奢侈品顶级复刻工厂的货源渠道,带您一探究竟。微信:8146751(下单赠送精美礼品)1.广州白云服装市场作为广州最大的服装批发市场之一,白云服装市场汇聚了众多复刻奢侈品的供应商
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前阵子做了个以图搜图特征编码模型啊。(详情看上一篇)但是由于图库数据较大(上亿数据),所以2048维的特征编码存储量太大,一个特征8KB,用户并发起来服务器也够呛,而且java那边相似度计算也慢。由于图库里面的图形都比较简单,老大觉得512够用了,要我修改网络输出到512维的特征编码。但是模型网络那边提供的预训练模型,Resnet50只有输出层是2048维的。我们也不想换Resnet18(可能会较
- 利用遥感和 Python 追踪休斯顿的绿化覆盖率(基于卫星 NDVI)
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变化常常以我们难以察觉的方式发生——除非我们退得足够远。在地球上空,卫星观测着城市的生长、变化和呼吸。得益于欧洲航天局的哨兵二号卫星和免费提供的哥白尼数据,我们现在可以逐像素地追踪城市绿化覆盖的细微变化。这篇文章探讨的是使用归一化植被指数(NDVI)观察休斯顿2021年植被状况时会发生什么。NDVI是光合作用的指标,提取自卫星图像中的红光和近红外波段。植物生长时会反射近红外光并吸收红光。NDVI将
- Python----大模型( RAG的向量化(embedding))
蹦蹦跳跳真可爱589
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一、向量化向量化是将非结构化数据(如文本、图像等)转化为数字表示的一种过程。在RAG中,通常会使用预训练的Transformer模型(如BERT、RoBERTa等)将文本表示为高维的向量。这些向量能够捕捉到数据的语义信息,从而在向量空间中表示相似性。两段相似的文本在向量空间中将非常接近。快速检索:向量化将文本转换为向量后,可以通过向量相似度算法(如余弦相似度)快速检索与查询相关的信息。语义理解:通
- 莆田高仿最好的在哪里买,推荐10个购买渠道给大家
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在当今的电商时代,莆田高仿产品因其价格优势和外观相似度高而受到不少消费者的青睐。然而,如何在众多购买渠道中找到最可靠、质量最好的莆田高仿产品,成为了许多消费者关心的问题。本文将为您推荐10个购买莆田高仿产品的渠道,帮助您在购买时做出明智的选择。▼更多详情请添加文章最下面微信号进行咨询▼1.淘宝淘宝作为中国最大的电商平台之一,拥有众多卖家提供莆田高仿产品。在淘宝上购买时,建议选择信誉度高、评价好的卖
- 神经网络——归一化层
DAWN_T17
机器学习神经网络人工智能深度学习pytorchjupyter机器学习
归一化层(NormalizationLayer)是深度学习中一种关键的技术,用于对神经网络某一层的输入进行标准化处理,从而改善模型的训练稳定性和收敛速度。核心思想神经网络在训练过程中,各层输入的分布可能随前层参数变化而剧烈波动(即内部协变量偏移),导致训练困难。归一化层通过将输入标准化,使数据分布更加稳定,从而:加速收敛:减少梯度消失/爆炸问题,允许使用更大学习率。提高泛化能力:缓解过拟合,降低对
- 基于Python根据两个字符串给出相似度/近似度_Python实现字符串语义相似度算法(附上多种实现算法)
袁袁袁袁满
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以下是几种基于语义的字符串相似度计算方法,每种方法都会返回0.0到1.0之间的相似度分数(保留一位小数)。文章目录方法1:计算Levenshtein距离(基于字符的相似度)方法2:使用Sentence-BERT预训练模型方法3:使用spaCy进行语义相似度比较方法4:使用spaCy和词向量方法5:使用UniversalSentenceEncoder(USE)方法6:使用BERT-as-Servic
- 机器学习数据预处理阶段为什么需要——归一化处理
参考:https://www.cnblogs.com/bjwu/p/8977141.html通常,在DataScience中,预处理数据有一个很关键的步骤就是数据的标准化。这里主要引用sklearn文档中的一些东西来说明,主要把各个标准化方法的应用场景以及优缺点总结概括,以来充当笔记。提升模型精度在机器学习算法的目标函数(例如SVM的RBF内核或线性模型的l1和l2正则化),许多学习算法中目标函数
- pytorch图像分类全流程(二)
前人栽树,后人乘凉
datawhalepytorchpytorch分类python
本次使用的是ImageNet1000类别信息,resnet18预训练模型。记录一些一坑和知识点。在传入图片或视频之前我们都会对其进行预处理,归纳下来为四个字母RCTN:缩放、裁剪、转Tensor、归一化,可以使用transforms.Compose()函数打包对应四个函数进行预处理,当然这里有个小坑,transforms.Compose()只接受pillow格式的图像,不能拿opencv传入图片。
- 综合十大顶级复刻手表最靠谱的商家
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在复刻手表行业中,涌现出了众多知名的靠谱商家,他们以精湛的工艺和高度还原的设计赢得了钟表爱好者的青睐微信:52226813(下单赠送精美礼品)以下便是目前市场上公认的10大顶级复刻手表最靠谱的商家。1.N厂N厂在复刻表行业中享有盛誉,尤其以制作高品质的复刻手表而闻名。其产品线广泛覆盖劳力士、欧米茄、万国等多个品牌,尤其是劳力士绿水鬼、黑水鬼等款式,备受消费者喜爱。N厂的产品不仅外观与原版相似度极高
- Sigmoid 函数在模式匹配中的应用及偏置项的作用
:1.问题背景:笔画多少导致的“不公平”比如识别数字时:数字1的笔画少(简单),匹配结果net数值小;数字8的笔画多(复杂),匹配结果net数值大。直接比较net会不公平(因为8天生更容易得分高)。2.Sigmoid的核心作用:把结果“归一化”到0~1Sigmoid函数的公式是:\sigma(net)=\frac{1}{1+e^{-net}}它能把任意大小的net(比如-100到+100)压缩到0
- 《从零构建大模型》系列(21):从头实现GPT模型——构建文本生成引擎
本文将带你从零构建类GPT模型:通过实现层归一化、前馈网络和Transformer块等核心组件,打造一个完整的文本生成模型架构,为后续训练奠定基础。目录一、GPT模型架构全景图1.1模型组件分解1.2GPT-2模型规格二、层归一化实现2.1为什么需要层归一化?2.2层归一化实现代码三、前馈神经网络实现3.1GPT中的前馈结构编辑3.2GELU激活函数3.3完整前馈网络实现四、Transformer
- 深度学习模块实践手册(第十一期)
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46、缩放点积注意力模块论文《AttentionIsAllYouNeed》1、作用:缩放点积注意力(ScaledDot-ProductAttention)是Transformer模型的核心组件,旨在解决序列建模中长距离依赖关系捕捉的问题。传统的循环神经网络(RNN)在处理长序列时存在梯度消失或爆炸的问题,且并行性较差。该模块通过计算查询(Query)、键(Key)和值(Value)之间的相似度,实
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- Python day15
@浙大疏锦行Pythonday15.内容:复习日本周主要的内容是一些常见的机器学习流程以及其中的部分内容标签编码以及连续特征的处理:归一化和正态化等。图像的绘制:热力图、Shap图等的绘制超参数优化算法:网格搜索、贝叶斯以及启发式算法模拟退火、遗传算法等不平衡数据集的处理:过采样以及欠采样。
- iOS http封装
374016526
ios服务器交互http网络请求
程序开发避免不了与服务器的交互,这里打包了一个自己写的http交互库。希望可以帮到大家。
内置一个basehttp,当我们创建自己的service可以继承实现。
KuroAppBaseHttp *baseHttp = [[KuroAppBaseHttp alloc] init];
[baseHttp setDelegate:self];
[baseHttp
- lolcat :一个在 Linux 终端中输出彩虹特效的命令行工具
brotherlamp
linuxlinux教程linux视频linux自学linux资料
那些相信 Linux 命令行是单调无聊且没有任何乐趣的人们,你们错了,这里有一些有关 Linux 的文章,它们展示着 Linux 是如何的有趣和“淘气” 。
在本文中,我将讨论一个名为“lolcat”的小工具 – 它可以在终端中生成彩虹般的颜色。
何为 lolcat ?
Lolcat 是一个针对 Linux,BSD 和 OSX 平台的工具,它类似于 cat 命令,并为 cat
- MongoDB索引管理(1)——[九]
eksliang
mongodbMongoDB管理索引
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2178427 一、概述
数据库的索引与书籍的索引类似,有了索引就不需要翻转整本书。数据库的索引跟这个原理一样,首先在索引中找,在索引中找到条目以后,就可以直接跳转到目标文档的位置,从而使查询速度提高几个数据量级。
不使用索引的查询称
- Informatica参数及变量
18289753290
Informatica参数变量
下面是本人通俗的理解,如有不对之处,希望指正 info参数的设置:在info中用到的参数都在server的专门的配置文件中(最好以parma)结尾 下面的GLOBAl就是全局的,$开头的是系统级变量,$$开头的变量是自定义变量。如果是在session中或者mapping中用到的变量就是局部变量,那就把global换成对应的session或者mapping名字。
[GLOBAL] $Par
- python 解析unicode字符串为utf8编码字符串
酷的飞上天空
unicode
php返回的json字符串如果包含中文,则会被转换成\uxx格式的unicode编码字符串返回。
在浏览器中能正常识别这种编码,但是后台程序却不能识别,直接输出显示的是\uxx的字符,并未进行转码。
转换方式如下
>>> import json
>>> q = '{"text":"\u4
- Hibernate的总结
永夜-极光
Hibernate
1.hibernate的作用,简化对数据库的编码,使开发人员不必再与复杂的sql语句打交道
做项目大部分都需要用JAVA来链接数据库,比如你要做一个会员注册的 页面,那么 获取到用户填写的 基本信后,你要把这些基本信息存入数据库对应的表中,不用hibernate还有mybatis之类的框架,都不用的话就得用JDBC,也就是JAVA自己的,用这个东西你要写很多的代码,比如保存注册信
- SyntaxError: Non-UTF-8 code starting with '\xc4'
随便小屋
python
刚开始看一下Python语言,传说听强大的,但我感觉还是没Java强吧!
写Hello World的时候就遇到一个问题,在Eclipse中写的,代码如下
'''
Created on 2014年10月27日
@author: Logic
'''
print("Hello World!");
运行结果
SyntaxError: Non-UTF-8
- 学会敬酒礼仪 不做酒席菜鸟
aijuans
菜鸟
俗话说,酒是越喝越厚,但在酒桌上也有很多学问讲究,以下总结了一些酒桌上的你不得不注意的小细节。
细节一:领导相互喝完才轮到自己敬酒。敬酒一定要站起来,双手举杯。
细节二:可以多人敬一人,决不可一人敬多人,除非你是领导。
细节三:自己敬别人,如果不碰杯,自己喝多少可视乎情况而定,比如对方酒量,对方喝酒态度,切不可比对方喝得少,要知道是自己敬人。
细节四:自己敬别人,如果碰杯,一
- 《创新者的基因》读书笔记
aoyouzi
读书笔记《创新者的基因》
创新者的基因
创新者的“基因”,即最具创意的企业家具备的五种“发现技能”:联想,观察,实验,发问,建立人脉。
第一部分破坏性创新,从你开始
第一章破坏性创新者的基因
如何获得启示:
发现以下的因素起到了催化剂的作用:(1) -个挑战现状的问题;(2)对某项技术、某个公司或顾客的观察;(3) -次尝试新鲜事物的经验或实验;(4)与某人进行了一次交谈,为他点醒
- 表单验证技术
百合不是茶
JavaScriptDOM对象String对象事件
js最主要的功能就是验证表单,下面是我对表单验证的一些理解,贴出来与大家交流交流 ,数显我们要知道表单验证需要的技术点, String对象,事件,函数
一:String对象;通常是对字符串的操作;
1,String的属性;
字符串.length;表示该字符串的长度;
var str= "java"
- web.xml配置详解之context-param
bijian1013
javaservletweb.xmlcontext-param
一.格式定义:
<context-param>
<param-name>contextConfigLocation</param-name>
<param-value>contextConfigLocationValue></param-value>
</context-param>
作用:该元
- Web系统常见编码漏洞(开发工程师知晓)
Bill_chen
sqlPHPWebfckeditor脚本
1.头号大敌:SQL Injection
原因:程序中对用户输入检查不严格,用户可以提交一段数据库查询代码,根据程序返回的结果,
获得某些他想得知的数据,这就是所谓的SQL Injection,即SQL注入。
本质:
对于输入检查不充分,导致SQL语句将用户提交的非法数据当作语句的一部分来执行。
示例:
String query = "SELECT id FROM users
- 【MongoDB学习笔记六】MongoDB修改器
bit1129
mongodb
本文首先介绍下MongoDB的基本的增删改查操作,然后,详细介绍MongoDB提供的修改器,以完成各种各样的文档更新操作 MongoDB的主要操作
show dbs 显示当前用户能看到哪些数据库
use foobar 将数据库切换到foobar
show collections 显示当前数据库有哪些集合
db.people.update,update不带参数,可
- 提高职业素养,做好人生规划
白糖_
人生
培训讲师是成都著名的企业培训讲师,他在讲课中提出的一些观点很新颖,在此我收录了一些分享一下。注:讲师的观点不代表本人的观点,这些东西大家自己揣摩。
1、什么是职业规划:职业规划并不完全代表你到什么阶段要当什么官要拿多少钱,这些都只是梦想。职业规划是清楚的认识自己现在缺什么,这个阶段该学习什么,下个阶段缺什么,又应该怎么去规划学习,这样才算是规划。
- 国外的网站你都到哪边看?
bozch
技术网站国外
学习软件开发技术,如果没有什么英文基础,最好还是看国内的一些技术网站,例如:开源OSchina,csdn,iteye,51cto等等。
个人感觉如果英语基础能力不错的话,可以浏览国外的网站来进行软件技术基础的学习,例如java开发中常用的到的网站有apache.org 里面有apache的很多Projects,springframework.org是spring相关的项目网站,还有几个感觉不错的
- 编程之美-光影切割问题
bylijinnan
编程之美
package a;
public class DisorderCount {
/**《编程之美》“光影切割问题”
* 主要是两个问题:
* 1.数学公式(设定没有三条以上的直线交于同一点):
* 两条直线最多一个交点,将平面分成了4个区域;
* 三条直线最多三个交点,将平面分成了7个区域;
* 可以推出:N条直线 M个交点,区域数为N+M+1。
- 关于Web跨站执行脚本概念
chenbowen00
Web安全跨站执行脚本
跨站脚本攻击(XSS)是web应用程序中最危险和最常见的安全漏洞之一。安全研究人员发现这个漏洞在最受欢迎的网站,包括谷歌、Facebook、亚马逊、PayPal,和许多其他网站。如果你看看bug赏金计划,大多数报告的问题属于 XSS。为了防止跨站脚本攻击,浏览器也有自己的过滤器,但安全研究人员总是想方设法绕过这些过滤器。这个漏洞是通常用于执行cookie窃取、恶意软件传播,会话劫持,恶意重定向。在
- [开源项目与投资]投资开源项目之前需要统计该项目已有的用户数
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开源项目
现在国内和国外,特别是美国那边,突然出现很多开源项目,但是这些项目的用户有多少,有多少忠诚的粉丝,对于投资者来讲,完全是一个未知数,那么要投资开源项目,我们投资者必须准确无误的知道该项目的全部情况,包括项目发起人的情况,项目的维持时间..项目的技术水平,项目的参与者的势力,项目投入产出的效益.....
- oracle alert log file(告警日志文件)
daizj
oracle告警日志文件alert log file
The alert log is a chronological log of messages and errors, and includes the following items:
All internal errors (ORA-00600), block corruption errors (ORA-01578), and deadlock errors (ORA-00060)
- 关于 CAS SSO 文章声明
denger
SSO
由于几年前写了几篇 CAS 系列的文章,之后陆续有人参照文章去实现,可都遇到了各种问题,同时经常或多或少的收到不少人的求助。现在这时特此说明几点:
1. 那些文章发表于好几年前了,CAS 已经更新几个很多版本了,由于近年已经没有做该领域方面的事情,所有文章也没有持续更新。
2. 文章只是提供思路,尽管 CAS 版本已经发生变化,但原理和流程仍然一致。最重要的是明白原理,然后
- 初二上学期难记单词
dcj3sjt126com
englishword
lesson 课
traffic 交通
matter 要紧;事物
happy 快乐的,幸福的
second 第二的
idea 主意;想法;意见
mean 意味着
important 重要的,重大的
never 从来,决不
afraid 害怕 的
fifth 第五的
hometown 故乡,家乡
discuss 讨论;议论
east 东方的
agree 同意;赞成
bo
- uicollectionview 纯代码布局, 添加头部视图
dcj3sjt126com
Collection
#import <UIKit/UIKit.h>
@interface myHeadView : UICollectionReusableView
{
UILabel *TitleLable;
}
-(void)setTextTitle;
@end
#import "myHeadView.h"
@implementation m
- N 位随机数字串的 JAVA 生成实现
FX夜归人
javaMath随机数Random
/**
* 功能描述 随机数工具类<br />
* @author FengXueYeGuiRen
* 创建时间 2014-7-25<br />
*/
public class RandomUtil {
// 随机数生成器
private static java.util.Random random = new java.util.R
- Ehcache(09)——缓存Web页面
234390216
ehcache页面缓存
页面缓存
目录
1 SimplePageCachingFilter
1.1 calculateKey
1.2 可配置的初始化参数
1.2.1 cach
- spring中少用的注解@primary解析
jackyrong
primary
这次看下spring中少见的注解@primary注解,例子
@Component
public class MetalSinger implements Singer{
@Override
public String sing(String lyrics) {
return "I am singing with DIO voice
- Java几款性能分析工具的对比
lbwahoo
java
Java几款性能分析工具的对比
摘自:http://my.oschina.net/liux/blog/51800
在给客户的应用程序维护的过程中,我注意到在高负载下的一些性能问题。理论上,增加对应用程序的负载会使性能等比率的下降。然而,我认为性能下降的比率远远高于负载的增加。我也发现,性能可以通过改变应用程序的逻辑来提升,甚至达到极限。为了更详细的了解这一点,我们需要做一些性能
- JVM参数配置大全
nickys
jvm应用服务器
JVM参数配置大全
/usr/local/jdk/bin/java -Dresin.home=/usr/local/resin -server -Xms1800M -Xmx1800M -Xmn300M -Xss512K -XX:PermSize=300M -XX:MaxPermSize=300M -XX:SurvivorRatio=8 -XX:MaxTenuringThreshold=5 -
- 搭建 CentOS 6 服务器(14) - squid、Varnish
rensanning
varnish
(一)squid
安装
# yum install httpd-tools -y
# htpasswd -c -b /etc/squid/passwords squiduser 123456
# yum install squid -y
设置
# cp /etc/squid/squid.conf /etc/squid/squid.conf.bak
# vi /etc/
- Spring缓存注解@Cache使用
tom_seed
spring
参考资料
http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-spring-cache/
http://swiftlet.net/archives/774
缓存注解有以下三个:
@Cacheable @CacheEvict @CachePut
- dom4j解析XML时出现"java.lang.noclassdeffounderror: org/jaxen/jaxenexception"错误
xp9802
java.lang.NoClassDefFoundError: org/jaxen/JaxenExc
关键字: java.lang.noclassdeffounderror: org/jaxen/jaxenexception
使用dom4j解析XML时,要快速获取某个节点的数据,使用XPath是个不错的方法,dom4j的快速手册里也建议使用这种方式
执行时却抛出以下异常:
Exceptio