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蒙娜丽宁
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《PythonOpenCV从菜鸟到高手》带你进入图像处理与计算机视觉的大门!解锁Python编程的无限可能:《奇妙的Python》带你漫游代码世界本文深入探讨了人工智能大模型的进化历程及其对技术格局的深远影响。从早期神经网络到现代大模型的突破,文章分析了关键技术进步,如Transformer架构、预训练机制和分布式计算。结合数学公式和代码示例,详细阐述了大模型的训练原理、优化方法及实际应用场景。文
- 环境安装教程
万能小贤哥
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Python小白入门之环境安装全攻略在数字化浪潮中,Python以其简洁高效、应用广泛的特性,成为众多编程爱好者踏入代码世界的首选语言。对于新手小白而言,成功搭建Python开发环境,是开启编程之旅的关键第一步。下面就为大家详细介绍Python环境的安装与配置过程。一、前期准备1.系统要求:主流操作系统均可支持Python安装,Windows建议使用Windows10及以上版本;macOS需为ma
- Python 爬虫实战:爬取掘金平台文章(列表解析 + 技术领域分类统计)
Python核芯
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摘要:掘金平台汇聚了大量优质的编程技术和行业资讯文章。本文将深入讲解如何利用Python爬虫抓取掘金平台文章数据,解析文章列表信息,并进行技术领域分类统计,助力开发者了解技术热点和内容分布。一、引言掘金平台作为技术分享社区,专注于数字创业、编程技术和产品设计等领域。平台上的文章由开发者、创业者和设计者撰写,涵盖了从入门教程到前沿技术解析的丰富内容。通过爬取和分析这些文章数据,可以洞察当前技术领域的
- 一文看懂Python协程asyncio模块的演变及高级用法
大江狗
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网上很多关于Python协程asyncio模块的教程都是基于老版Python的,本文将以对比方式展示新老Python版本下协程的写法有什么不同并总结了asyncio的一些高级用法,包括如何获取协程任务执行结果,gather和wait方法的区别以及如何给任务添加回调函数。Python协程及asyncio基础知识协程(coroutine)也叫微线程,是实现多任务的另一种方式,是比线程更小的执行单元,一
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大型语言模型(LLMs)就像一台精密的预测机器,依靠输入的提示(prompt)生成令人惊叹的输出。然而,撰写一个高效的提示并非易事——它需要科学与艺术的结合。无论是要求模型生成代码、回答问题,还是创作故事,提示的设计决定了输出的质量。本文将深入探讨提示工程(PromptEngineering)的奥秘,带你从基础配置到高级技巧,揭示如何通过精心设计的提示,引导LLMs生成准确、有趣且实用的结果。准备
- 语言的钥匙:提示工程的艺术与驾驭AI的智慧
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当大型语言模型(LLM)如GPT-4展现出令人惊叹的通用能力,却又伴随着“幻觉”、“黑箱”和“不可控”等阴影时,一个核心问题变得无比迫切:人类如何有效地与这些庞然大物沟通,引导它们可靠、安全、精准地完成任务?答案并非在于重新训练这头计算巨兽(成本高昂且周期漫长),而在于掌握一门新兴的关键技艺——提示工程(PromptEngineering)。提示工程,简而言之,就是精心设计输入给模型的自然语言指令
- 如何将Webpack与React结合使用:深入的教程
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在人工智能的璀璨星空中,生成式AI智能体(GenAIAgents)无疑是最耀眼的星辰之一,正以前所未有的速度改变着我们与技术互动的方式。今天,我将分享GitHub上一个宝藏级的项目——“NirDiamant/GenAI_Agents”,这里汇聚了从基础到高级的各种GenAI智能体技术教程与实现案例,堪称一座智能体开发的知识宝库。1.适合初学者的智能体简单会话智能体概览通过集成语言模型、提示模板和历
- pytorch官方文档60分钟入门笔记
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- DeepSeek打破AI天花板:MoE架构+RL推理,效率提升5倍的底层逻辑
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基于改进扩散模型与注意力机制的影像到转基因数据预测系统1.项目概述本系统利用改进的扩散模型结合注意力机制,从医学影像中预测转基因数据。系统采用PyTorch框架实现,包含数据预处理、模型架构、训练流程和评估指标等完整模块。importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimporttorch.optimasoptimfromtorc
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- 深入剖析AI大模型:关于模型训练
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今天说的是模型训练,在AI模型里,它是点亮智慧星辰的关键引擎。今天将围绕开源预训练模型的使用、数据与模型的集成、模型的部署管理,以及大规模模型的可扩展性与效率提升展开,带大家开启一场深入浅出的模型训练实战之旅。一、使用开源预训练模型1、如何利用开源模型(如BERT、GPT)进行微调开源预训练模型就像是已经搭建好框架的摩天大楼,BERT、GPT等模型便是其中声名赫赫的标志性建筑。它们经过海量数据的“
- 微调 || RAG,项目落地怎么选?LLM应用选型指南,适用场景全解析
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基本定义微调:是指利用更小、更具针对性的数据集对经过预先训练的大语言模型进一步训练的过程。在这个过程中,模型基于新数据集修改权重和参数,学习特定于任务的模式,同时保留来自最初预训练模型的知识。RAG:即检索增强生成,是将检索大量外部知识的过程与文本生成结合在一起的一种方法。它会从大型外部数据库中检索与输入问题相关的信息,将这些信息作为上下文提供给大语言模型,辅助其生成回答。微调适用场景1.特定领域
- MapReduce01:基本原理和wordCount代码实现
冬至喵喵
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本篇文章中,笔者记录了自己对于MapReduce的肤浅理解,参考资料主要包括《大数据Hadoop3.X分布式处理实战》和网络视频课程。下文介绍了MapReduce的基本概念、运行逻辑以及在wordCount代码示例。一、MapReduce概述1.概述google为解决其搜索引擎中的大规模网页数据的并行化处理问题,设计了MapReduce,在发明MapReduce之后首先用其重新改写了搜索引擎中we
- 【深度学习:进阶篇】--4.2.词嵌入和NLP
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#深度学习深度学习自然语言处理人工智能
在RNN中词使用one_hot表示的问题假设有10000个词每个词的向量长度都为10000,整体大小太大没能表示出词与词之间的关系例如Apple与Orange会更近一些,Man与Woman会近一些,取任意两个向量计算内积都为0目录1.词嵌入1.1.特点1.3.word2vec介绍1.3.Word2Vec案例1.3.1.训练语料1.3.2.步骤1.3.3.代码2.测试代码1.词嵌入定义:指把一个维数
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卷积神经网络卷积神经网络(CNN)1.卷积神经网络的基本组成2.卷积操作3.激活函数(ReLU)4.池化操作5.全连接层6.卷积神经网络的完整实现项目示例项目目标1.加载数据2.卷积层:图像的特征探测器2.1第一个卷积层3.激活函数:增加非线性4.池化层:信息压缩器5.多层卷积和池化:逐层提取更高层次的特征6.全连接层:分类器7.模型训练和测试完整的项目示例代码总结卷积神经网络(CNN)卷积神经网
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别勉.
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Task:1.预训练的概念2.常见的分类预训练模型3.图像预训练模型的发展史4.预训练的策略5.预训练代码实战:resnet181.预训练的概念预训练(Pre-training)是指在大规模数据集上,先训练模型以学习通用的特征表示,然后将其用于特定任务的微调。这种方法可以显著提高模型在目标任务上的性能,减少训练时间和所需数据量。核心思想:在大规模、通用的数据(如ImageNet)上训练模型,学习丰
- Python Day42
别勉.
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Task:Grad-CAM与Hook函数1.回调函数2.lambda函数3.hook函数的模块钩子和张量钩子4.Grad-CAM的示例1.回调函数定义:回调函数是作为参数传入到其他函数中的函数,在特定事件发生时被调用。特点:便于扩展和自定义程序行为。常用于训练过程中的监控、日志记录、模型保存等场景。示例:defcallback_function():print("Epochcompleted!")
- WebGIS开发系列教程(5):Openlayers高级功能
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本系列教程为webgis二维开发入门openlayers零基础小白学习教程,本篇为第五篇。完整版可以查看文末链接下载。1.地图标注功能地图标注是将空间位置信息点与地图关联,通过图标、窗口等形式把相关的信息展现到地图上。地图标注也是WebGIS中比较重要的功能之一,在大众应用中较为常见。地图标注的基本原理:获取标注点的空间位置(X、Y逻辑坐标),在该位置上叠加显示图标(或包含信息的小图片),必要时以
- Python Day53
别勉.
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Task:1.对抗生成网络的思想:关注损失从何而来2.生成器、判别器3.nn.sequential容器:适合于按顺序运算的情况,简化前向传播写法4.leakyReLU介绍:避免relu的神经元失活现象1.对抗生成网络的思想:关注损失从何而来这是理解GANs的关键!传统的神经网络训练中,我们通常会直接定义一个损失函数(如均方误差MSE、交叉熵CE),然后通过反向传播来优化这个损失。这个损失的“来源”
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在自然语言处理(NLP)领域,文本生成任务广泛应用于问答系统、智能摘要、内容创作等方向。本文将带领读者使用GpuGeek平台,从注册、上传数据到实例部署与训练,完整构建一个基于GPT2模型的文本生成系统,实战掌握AI模型的云端开发流程。目录一、GpuGeek平台使用流程详解1.注册与登录2.数据上传3.创建训练实例4.启动与使用实例5.关闭实例(手动&自动)二、文本生成实战任务:微调GPT-21.
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ServerApi******#!/usr/bin/python--coding:UTF-8--importuvicornfromfastapiimportFastAPIfrombaseimportFaissEnginefromlangserve.serverimportadd_routesfromlangchain_core.promptsimportPromptTemplatefromlang
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2_大语言模型基础#2.2生成式预训练语言模型GPTgptlog4j语言模型人工智能自然语言处理算法
Instrct-GPT强化学习奖励模型Rewardmodeling的训练过程原理实例化详解一、批次处理的本质:共享上下文的比较对捆绑(1)为什么同一prompt的比较对必须捆绑?(2)InstructGPT的优化方案二、输入输出与损失函数的具体构造(1)输入输出示例(2)人工标注数据的处理(3)损失函数的计算过程(4)反向传播的核心逻辑三、为什么不需要人工标注分值?(1)排序数据的天然属性(2)避
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weixin_30945039
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原文:http://50vip.com/423.html分布式存储泛指存储存储和管理数据的系统,与无状态的应用服务器不同,如何处理各种故障以保证数据一致,数据不丢,数据持续可用,是分布式存储系统的核心问题,也是极具挑战的问题。本文总结了分布式存储领域的经典论文,供大家参考。TheGoogleFileSystem.SanjayGhemawat,HowardGobioff,andShun-TakLeu
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《[含文档+PPT+源码等]Django基于大数据技术实现的农产品销售系统》该项目含有源码、文档、PPT、配套开发软件、软件安装教程、包运行成功以及课程答疑与微信售后交流群、送查重系统不限次数免费查重等福利!数据库管理工具:phpstudy/Navicat或者phpstudy/sqlyog后台管理系统涉及技术:后台使用框架:Django前端使用技术:Vue,HTML5,CSS3、JavaScrip
- 【数据标注师】关键词标注
试着
数据标注师数据标注师关键词标注
目录一、**理解关键词标注的核心逻辑**1.**三大标注原则**2.**关键词类型体系**二、**四阶训练体系**▶**阶段1:基础规则内化**▶**阶段2:语义浓缩训练**▶**阶段3:场景化标注策略**▶**阶段4:工具效率提升**三、**五大高频错误防御指南**四、**复杂场景突破策略**1.**隐喻处理方案**2.**多义词消歧流程**3.**跨语言混合标注**五、**持续进阶体系**1.
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数据标注师数据标注师事件标注
目录一、**深入理解事件标注的核心架构**1.**事件五要素(标注核心对象)**2.**三大项目特性**二、**四阶段系统学习法**▶**阶段1:掌握标注指南(20%理论+80%案例)**▶**阶段2:触发词精准识别训练**▶**阶段3:要素抽取实战技巧**▶**阶段4:复杂场景突破三、**高效标注工具使用指南**1.**快捷键流操作(以主流工具为例)**2.**颜色编码法**四、**错误防御体系
- (论文总结)思维链激发LLM推理能力
靈镌sama
论文解读人工智能
研究背景&动机背景:扩大模型规模已被证实具有提升模型性能和模型效率的功效,但是LLM对于完成推理、算术任务仍有较大不足。动机:从之前的应用和研究中得知,可以用生成自然语言解释、使用神经符号等形式语言的方法来提高大模型的算术推理能力,当时采用了从头预训练和微调模型的方法,耗费的成本较多;而且大模型具有根据少量文本提示进行上下文少样本学习的能力,使用少量输入输出示例即可提高LLM的推理性能,而不必对单
- UE 有意思的功能教程链接笔记
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- 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