- Pulsar Architecture Overview(架构概述)
swadian2008
ApachepulsarPulsar的组成部分Pulsar的架构概述Pulsar
目录1、Brokers代理服务器2、Clusters集群3、Metadatastore元数据存储4、Configurationstore配置存储5、Persistentstorage持久化存储(1)ApacheBookKeeper存储实体(2)Ledgers分类账(3)Journalstorage日志存储6、Pulsarproxy(代理)7、Servicediscovery服务发现从一个最高层级来
- 【论文笔记】OSDI04 MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters
qq_38420683
分布式mapreduce
overview论文地址google的经典论文。MapReduce是一种编程模型(类似于现在的框架),主要是将分布式算法进行了抽象,MP负责处理分布式中的容错、通信等,程序员只需要关注具体的业务实现,即Mapper和Reducer的逻辑。MPrunonGFS.整个模型的输入是key/value对集合,输出也是若干的key/value对集合,以文件的形式保存。用户需要自定义两个函数,map和redu
- sklearn.cluster.Kmeans解析
JimmyFun
sklearnkmeans人工智能
sklearn.cluster.KMeans(n_clusters=8,init='k-means++',n_init=10,max_iter=300,tol=0.0001,precompute_distances='auto',verbose=0,random_state=None,copy_x=True,n_jobs=1,algorithm='auto')n_clusters:生成类别数,in
- Nodes, Blocks, Clusters, and Nutanix Services
一个在高校打杂的
linux运维服务器
Nodes,Blocks,andClustersAnodeisanx86serverwithcomputeandstorageresources.Asingleclustercanhaveamaximumof32nodesforanAHVclusterand48nodesforanESXicluster.Differenthardwareplatformsareavailabletoaddress
- 10X单细胞(10X空间转录组)轨迹分析之绘图
单细胞空间交响乐
下面这张图,大家不陌生吧,一般是用Velocyto做出来的。图片.png今天我们借助别人的数据,用monocle的轨迹分析结果和Seurat的降维结果实现这张图,从而让轨迹分析在UMAP图上可视化。首先是Seurat的二维降维结果(这次我们作为范例啊,这个聚类结果,真的让我一口老血吐出来了,大家分析的时候可要认真分析啊)。MK_cell_clusters_UMAP.png包括二位聚类的坐标文件图片
- PatA1107 Social Clusters 社交团体 2020/9/9
da_ze
问题描述Whenregisteronasocialnetwork,youarealwaysaskedtospecifyyourhobbiesinordertofindsomepotentialfriendswiththesamehobbies.Asocialclusterisasetofpeoplewhohavesomeoftheirhobbiesincommon.Youaresupposedto
- 【学习笔记】CF1835C Twin Clusters
仰望星空的蚂蚁
构造题学习笔记
首先,区间不交的限制几乎可以不考虑,所以只要任意两个左右端点不重合,且异或和相等的区间即可。其次,可以发现异或这个东西也没啥用。问题的症结在于值域太大,因此考虑将值域拆成两个部分,即二进制的前kkk位和后kkk位。我们考虑找到若干对(i,j)(i,j)(i,j),使得只考虑二进制前kkk位时,其对应的异或前缀和相同。这样,我们至少能找到2k+12^k+12k+1组这样的数对(也就对应一段区间),显
- 人工智能_机器学习092_使用三维瑞士卷数据_利用分层聚类算法进行瑞士卷数据三维聚类---人工智能工作笔记0132
脑瓜凉
聚类支持向量机&爬虫机器学习人工智能瑞士卷数据分层聚类算法三维聚类展现
然后我们使用分层聚类算法来对我们导入的瑞士卷数据进行聚类agg=AgglomerativeClustering(n_clusters=6,linkage='ward')可以看到这里我们使用的,聚类距离计算用的是,ward这种,最小化簇内方差的形式,l进行聚类对吧可以看到这个linkage参数有好几个选择对吧,是之前我们讲过的可以看到对应的linkage的参数#linkage:{'ward','co
- 树莓派集群安装K9S
forrestsun
在树莓派上安装完成k3s后看到K9S可以快速解决K3S下的日常问题,而且可以UI展示,很有意思.查找资料后进行安装.一.在树莓派上安装K9S配置当前用户k3s的config文件首先确保当前用户下已经配置了.kube/config,如果没有创建采用下面的方法创建$sudocat/etc/rancher/k3s/k3s.yamlapiVersion:v1clusters:-cluster:certif
- 根据数据配置信息运用集成函数处理数据
qq_27390023
生物信息学tensorflowpython
集成函数处理蛋白质特征:sample_msa,make_masked_msa,nearest_neighbor_clusters,summarize_clusters,crop_extra_msa,delete_extra_msa,make_msa_feat,select_feat,random_crop_to_size,make_fixed_size,crop_templatesimportco
- 创建并连接mas特征
qq_27390023
生物信息学python
蛋白质extra_msa特征已经经过了nearest_neighbor_clusters,summarize_clusters等处理。通过make_msa_feat函数创建protein['msa_feat']以及protein['target_feat']特征。importtensorflowastfimportnumpyasnpdefdata_transforms_curry1(f): """
- 构建每个聚类的profile和deletion_mean特征
qq_27390023
python生物信息学
通过summarize_clusters函数构建每个聚类的protein['cluster_profile']和protein['cluster_deletion_mean']特征。目的是把extra_msa信息反映到msa中。集成函数数据处理流程:sample_msa->make_masked_msa->nearest_neighbor_clusters->summarize_clusters-
- 1107.Social Clusters
pickpickmeup
题目描述Whenregisteronasocialnetwork,youarealwaysaskedtospecifyyourhobbiesinordertofindsomepotentialfriendswiththesamehobbies.Asocialclusterisasetofpeoplewhohavesomeoftheirhobbiesincommon.Youaresupposedto
- 深度学习中聚类的“类”指的是什么
稻壳特筑
SLAM激光SLAM深度学习人工智能
在深度学习中的聚类中,“类”指的是数据点的一个集合,这些数据点根据某种相似性标准被归为同一组。在聚类的上下文中,这些类通常被称为“簇”(clusters)。每个簇是数据集中的一个子集,簇内的元素相互之间比与其他簇的元素更相似。聚类的关键概念:簇(Cluster):数据点的集合,这些点根据某种度量(如欧几里得距离、余弦相似性)彼此相似。簇的定义可以是基于密度(如在DBSCAN算法中),中心点(如在K
- LFS258-LAB-API Objects
xiao_b4b1
访问RESTfulAPI获取api服务地址student@ubuntu:/root$kubectlconfigviewapiVersion:v1clusters:-cluster:certificate-authority-data:DATA+OMITTEDserver:https://172.30.81.194:6443name:kubernetescontexts:-context:clust
- 对分过层后的类进行可视化
RobotsRuning
PCLPointXYZRGBviewer
变量是:std::vector::Ptr>clusters_k_upperstd::vector::Ptr>clusters_k_lowerstd::vector::Ptr>clusters_underk_upperstd::vector::Ptr>>clusters_underk_lower#变量填充1.直接使用(非函数)//创建一个PCLVisualizer对象pcl::visualizati
- K-Means聚类图像
赢勾喜欢海
kmeans聚类算法
使用K-Means聚类图像像素颜色importcv2importnumpyasnpfromsklearn.clusterimportKMeansimportmatplotlib.pyplotaspltdefkmeans_image_clustering(image_path,num_clusters=8):#读取图像img=cv2.imread(image_path)img=cv2.cvtColo
- 分布式架构常见概念
瑾兰
1、集群【clusters】个人理解:每台机器都做一模一样的事情。wiki:computerclustershaveeachnodesettoperformthesametask,controlledandscheduledbysoftware.translate:计算机集群使每个节点集执行相同的任务,由软件控制和调度。注:节点,可理解为一台物理机2、分布式【distributed】个人理解:一个
- Migrate your traditional VM-based clusters to containers
寺院的研究僧
imageArunGuptaexplainshowtomigrateatraditionalVM-basedclustertoacontainer-basedinfrastructure.You'lllearnthegotchasofDockerCloud,KubernetesonGoogle/Amazon,OpenShift,andMesos+Marathon.链接:https://pan.ba
- K-Means 算法详解
h52013141
算法kmeans机器学习
K-Means算法详解K-Means是一种流行的聚类算法,用于将数据划分为预定数量的簇(clusters)。K-Means算法的基本步骤1.初始化随机选择kkk个数据点作为初始质心(centroids)。2.分配数据点将每个数据点分配到最近的质心,形成kkk个簇。3.更新质心对于每个簇,计算所有数据点的均值,并将该均值作为新的质心。4.迭代重复步骤2和3直到满足停止条件(如质心不再显著变化或达到最
- Jupyter Notebook 使用教程
ppqppl
jupyterpythonide开发语言
JupyterNotebook使用教程基本操作顶部的三个选项卡顶部的3个选项卡是:Files(文件)、Running(运行)和Cluster(集群)Files(文件)显示当前notebook工作文件夹”中的所有文件和文件夹点击Running(运行)选项卡会列出所有正在运行的notebook,可以在该选项卡中管理这些notebookClusters一般不会用到,因为过去在Clusters(集群)中创
- 细分亚群后注释重命名
一只小脑斧
不想改ident....A5IIUDGMX5{A8)TPRAV@$O2.pnglibrary(readxl)#读入注释文件mac_inno<-read_excel("mac.inno.xls")View(mac_inno)mac_inno<-as.data.frame(mac_inno)colnames(mac_inno)
[email protected]$seurat_clusters
- 机器学习 聚类
K24B;
机器学习聚类机器学习算法
聚类在“无监督学习”任务中研究最多、应用最广。聚类目标:将数据集中的样本划分为若干个通常不相交的子集(“簇”,cluster):聚类既可以作为一个单独过程(用于找寻数据内在的分布结构),也可作为分类等其他学习任务的前驱过程一、聚类的目的聚类(Clustering)是一种发现数据中的相似群(聚类,clusters)的技术。聚类是一个将数据集中在某些方面相似的数据成员进行分类组织的过程。一个聚类就是一
- 电源控制系统架构(PCSA)之系统分区电源域
安全二次方security²
电源控制系统架构PCSAPowerManage低功耗ARM电源域PowerDomains
目录4.2电源域4.2.1电源模式4.2.2电源域的选择4.2.3系统逻辑4.2.4Always-On域4.2.5处理器Clusters4.2.6CoreSight逻辑4.2.7图像处理器4.2.8显示处理器4.2.9其他功能4.2.10电源域层次结构要求4.2.11SOC域示例4.2电源域电源域在这里被定义为在电压域中共享共同功率控制的设计元素的集合。电压域可以划分为一个或多个电源域。具体来说,
- 电源控制系统架构(PCSA)之系统分区电压域
安全二次方security²
电源控制系统架构PCSAPowerManage低功耗ARM电压域VoltageDomains
目录4.1电压域4.1.1系统逻辑4.1.2Always-On逻辑4.1.3处理器Clusters4.1.4图形处理器4.1.5其他功能4.1.6SoC分区示例本章描述基于Arm组件的SoC划分为电压域和电源域。所描述的选择并不详尽,只是可能性的一个子集。目的是描述基于Arm组件的SoC划分到这些域的重要因素和考虑因素,以及必须维护的关键关系。本章分为以下几节:•4.1电压域•4.2电源域注意:在
- 云原生之Istio初识
HelloNBA
云原生
Envoy是CNCF毕业的第三个项目Listeners(LDS)Routes(RDS)Clusters(CDS)Endpoints(EDS)以上俗称"XDS"在Envoy中它们四个怎么工作的请看Envoy的配置admin:access_log_path:/tmp/admin_access.logaddress:socket_address:protocol:TCPaddress:127.0.0.1
- 聚类算法(knn流程,评估方法,特征选择、主成分分析)总结
jialun0116
推荐系统机器学习聚类算法python机器学习
聚类算法聚类算法分类:粗聚类、细聚类一种典型的无监督学习算法,主要用于将相似的样本自动归到一个类别中计算样本和样本之间的相似性,一般使用欧式距离sklearn.cluster.KMeans(n_clusters=8)参数:n_clusters:开始的聚类中心数量k-means其实包含两层内容:k–选几个中心店means–均值计算流程随机设置K个特征空间内的点作为初始的聚类中心对于其他每个点计算到K
- 基于像素特征的kmeas聚类的图像分割方案
你好helloworld
人工智能聚类机器学习人工智能
kmeans聚类代码将像素进行聚类,得到每个像素的聚类标签,默认聚类簇数为3defseg_kmeans(img,clusters=3):img_flat=img.reshape((-1,3))#print(img_flat.shape)img_flat=np.float32(img_flat)criteria=(cv.TERM_CRITERIA_MAX_ITER+cv.TERM_CRITERIA_
- Scillus——提高scRNA-seq数据的处理和可视化(三)
denghb001
绘图1.降维图形绘制降维图可以通过plot_scdata()函数绘制:plot_scdata(scRNA_int,pal_setup=pal)UMAP绘图,按cluster着色plot_scdata()有三个可选参数:color_by,split_by,和pal_setup。至于color_by参数,默认情况下,这个函数会给不同的"seurat_clusters"上色,并且它可以被修改为metad
- ambari之api安装组件
人生匆匆
ambarikafka分布式hdfs
AmbariBlueprints是用来自动化安装hdp组件的配置文件,它告诉ambari:要安装什么service/component,安装在哪里。导出蓝图curl-H"X-Requested-By:ambari"--useradmin:admin-XGEThttp://localhost:8080/api/v1/clusters/BFD_test?format=blueprint>export_
- 数据采集高并发的架构应用
3golden
.net
问题的出发点:
最近公司为了发展需要,要扩大对用户的信息采集,每个用户的采集量估计约2W。如果用户量增加的话,将会大量照成采集量成3W倍的增长,但是又要满足日常业务需要,特别是指令要及时得到响应的频率次数远大于预期。
&n
- 不停止 MySQL 服务增加从库的两种方式
brotherlamp
linuxlinux视频linux资料linux教程linux自学
现在生产环境MySQL数据库是一主一从,由于业务量访问不断增大,故再增加一台从库。前提是不能影响线上业务使用,也就是说不能重启MySQL服务,为了避免出现其他情况,选择在网站访问量低峰期时间段操作。
一般在线增加从库有两种方式,一种是通过mysqldump备份主库,恢复到从库,mysqldump是逻辑备份,数据量大时,备份速度会很慢,锁表的时间也会很长。另一种是通过xtrabacku
- Quartz——SimpleTrigger触发器
eksliang
SimpleTriggerTriggerUtilsquartz
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2208166 一.概述
SimpleTrigger触发器,当且仅需触发一次或者以固定时间间隔周期触发执行;
二.SimpleTrigger的构造函数
SimpleTrigger(String name, String group):通过该构造函数指定Trigger所属组和名称;
Simpl
- Informatica应用(1)
18289753290
sqlworkflowlookup组件Informatica
1.如果要在workflow中调用shell脚本有一个command组件,在里面设置shell的路径;调度wf可以右键出现schedule,现在用的是HP的tidal调度wf的执行。
2.designer里面的router类似于SSIS中的broadcast(多播组件);Reset_Workflow_Var:参数重置 (比如说我这个参数初始是1在workflow跑得过程中变成了3我要在结束时还要
- python 获取图片验证码中文字
酷的飞上天空
python
根据现成的开源项目 http://code.google.com/p/pytesser/改写
在window上用easy_install安装不上 看了下源码发现代码很少 于是就想自己改写一下
添加支持网络图片的直接解析
#coding:utf-8
#import sys
#reload(sys)
#sys.s
- AJAX
永夜-极光
Ajax
1.AJAX功能:动态更新页面,减少流量消耗,减轻服务器负担
2.代码结构:
<html>
<head>
<script type="text/javascript">
function loadXMLDoc()
{
.... AJAX script goes here ...
- 创业OR读研
随便小屋
创业
现在研一,有种想创业的想法,不知道该不该去实施。因为对于的我情况这两者是矛盾的,可能就是鱼与熊掌不能兼得。
研一的生活刚刚过去两个月,我们学校主要的是
- 需求做得好与坏直接关系着程序员生活质量
aijuans
IT 生活
这个故事还得从去年换工作的事情说起,由于自己不太喜欢第一家公司的环境我选择了换一份工作。去年九月份我入职现在的这家公司,专门从事金融业内软件的开发。十一月份我们整个项目组前往北京做现场开发,从此苦逼的日子开始了。
系统背景:五月份就有同事前往甲方了解需求一直到6月份,后续几个月也完
- 如何定义和区分高级软件开发工程师
aoyouzi
在软件开发领域,高级开发工程师通常是指那些编写代码超过 3 年的人。这些人可能会被放到领导的位置,但经常会产生非常糟糕的结果。Matt Briggs 是一名高级开发工程师兼 Scrum 管理员。他认为,单纯使用年限来划分开发人员存在问题,两个同样具有 10 年开发经验的开发人员可能大不相同。近日,他发表了一篇博文,根据开发者所能发挥的作用划分软件开发工程师的成长阶段。
初
- Servlet的请求与响应
百合不是茶
servletget提交java处理post提交
Servlet是tomcat中的一个重要组成,也是负责客户端和服务端的中介
1,Http的请求方式(get ,post);
客户端的请求一般都会都是Servlet来接受的,在接收之前怎么来确定是那种方式提交的,以及如何反馈,Servlet中有相应的方法, http的get方式 servlet就是都doGet(
- web.xml配置详解之listener
bijian1013
javaweb.xmllistener
一.定义
<listener>
<listen-class>com.myapp.MyListener</listen-class>
</listener>
二.作用 该元素用来注册一个监听器类。可以收到事件什么时候发生以及用什么作为响
- Web页面性能优化(yahoo技术)
Bill_chen
JavaScriptAjaxWebcssYahoo
1.尽可能的减少HTTP请求数 content
2.使用CDN server
3.添加Expires头(或者 Cache-control) server
4.Gzip 组件 server
5.把CSS样式放在页面的上方。 css
6.将脚本放在底部(包括内联的) javascript
7.避免在CSS中使用Expressions css
8.将javascript和css独立成外部文
- 【MongoDB学习笔记八】MongoDB游标、分页查询、查询结果排序
bit1129
mongodb
游标
游标,简单的说就是一个查询结果的指针。游标作为数据库的一个对象,使用它是包括
声明
打开
循环抓去一定数目的文档直到结果集中的所有文档已经抓取完
关闭游标
游标的基本用法,类似于JDBC的ResultSet(hasNext判断是否抓去完,next移动游标到下一条文档),在获取一个文档集时,可以提供一个类似JDBC的FetchSize
- ORA-12514 TNS 监听程序当前无法识别连接描述符中请求服务 的解决方法
白糖_
ORA-12514
今天通过Oracle SQL*Plus连接远端服务器的时候提示“监听程序当前无法识别连接描述符中请求服务”,遂在网上找到了解决方案:
①打开Oracle服务器安装目录\NETWORK\ADMIN\listener.ora文件,你会看到如下信息:
# listener.ora Network Configuration File: D:\database\Oracle\net
- Eclipse 问题 A resource exists with a different case
bozch
eclipse
在使用Eclipse进行开发的时候,出现了如下的问题:
Description Resource Path Location TypeThe project was not built due to "A resource exists with a different case: '/SeenTaoImp_zhV2/bin/seentao'.&
- 编程之美-小飞的电梯调度算法
bylijinnan
编程之美
public class AptElevator {
/**
* 编程之美 小飞 电梯调度算法
* 在繁忙的时间,每次电梯从一层往上走时,我们只允许电梯停在其中的某一层。
* 所有乘客都从一楼上电梯,到达某层楼后,电梯听下来,所有乘客再从这里爬楼梯到自己的目的层。
* 在一楼时,每个乘客选择自己的目的层,电梯则自动计算出应停的楼层。
* 问:电梯停在哪
- SQL注入相关概念
chenbowen00
sqlWeb安全
SQL Injection:就是通过把SQL命令插入到Web表单递交或输入域名或页面请求的查询字符串,最终达到欺骗服务器执行恶意的SQL命令。
具体来说,它是利用现有应用程序,将(恶意)的SQL命令注入到后台数据库引擎执行的能力,它可以通过在Web表单中输入(恶意)SQL语句得到一个存在安全漏洞的网站上的数据库,而不是按照设计者意图去执行SQL语句。
首先让我们了解什么时候可能发生SQ
- [光与电]光子信号战防御原理
comsci
原理
无论是在战场上,还是在后方,敌人都有可能用光子信号对人体进行控制和攻击,那么采取什么样的防御方法,最简单,最有效呢?
我们这里有几个山寨的办法,可能有些作用,大家如果有兴趣可以去实验一下
根据光
- oracle 11g新特性:Pending Statistics
daizj
oracledbms_stats
oracle 11g新特性:Pending Statistics 转
从11g开始,表与索引的统计信息收集完毕后,可以选择收集的统信息立即发布,也可以选择使新收集的统计信息处于pending状态,待确定处于pending状态的统计信息是安全的,再使处于pending状态的统计信息发布,这样就会避免一些因为收集统计信息立即发布而导致SQL执行计划走错的灾难。
在 11g 之前的版本中,D
- 快速理解RequireJs
dengkane
jqueryrequirejs
RequireJs已经流行很久了,我们在项目中也打算使用它。它提供了以下功能:
声明不同js文件之间的依赖
可以按需、并行、延时载入js库
可以让我们的代码以模块化的方式组织
初看起来并不复杂。 在html中引入requirejs
在HTML中,添加这样的 <script> 标签:
<script src="/path/to
- C语言学习四流程控制if条件选择、for循环和强制类型转换
dcj3sjt126com
c
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int i, j;
scanf("%d %d", &i, &j);
if (i > j)
printf("i大于j\n");
else
printf("i小于j\n");
retu
- dictionary的使用要注意
dcj3sjt126com
IO
NSDictionary *dict = [NSDictionary dictionaryWithObjectsAndKeys:
user.user_id , @"id",
user.username , @"username",
- Android 中的资源访问(Resource)
finally_m
xmlandroidStringdrawablecolor
简单的说,Android中的资源是指非代码部分。例如,在我们的Android程序中要使用一些图片来设置界面,要使用一些音频文件来设置铃声,要使用一些动画来显示特效,要使用一些字符串来显示提示信息。那么,这些图片、音频、动画和字符串等叫做Android中的资源文件。
在Eclipse创建的工程中,我们可以看到res和assets两个文件夹,是用来保存资源文件的,在assets中保存的一般是原生
- Spring使用Cache、整合Ehcache
234390216
springcacheehcache@Cacheable
Spring使用Cache
从3.1开始,Spring引入了对Cache的支持。其使用方法和原理都类似于Spring对事务管理的支持。Spring Cache是作用在方法上的,其核心思想是这样的:当我们在调用一个缓存方法时会把该方法参数和返回结果作为一个键值对存放在缓存中,等到下次利用同样的
- 当druid遇上oracle blob(clob)
jackyrong
oracle
http://blog.csdn.net/renfufei/article/details/44887371
众所周知,Oracle有很多坑, 所以才有了去IOE。
在使用Druid做数据库连接池后,其实偶尔也会碰到小坑,这就是使用开源项目所必须去填平的。【如果使用不开源的产品,那就不是坑,而是陷阱了,你都不知道怎么去填坑】
用Druid连接池,通过JDBC往Oracle数据库的
- easyui datagrid pagination获得分页页码、总页数等信息
ldzyz007
var grid = $('#datagrid');
var options = grid.datagrid('getPager').data("pagination").options;
var curr = options.pageNumber;
var total = options.total;
var max =
- 浅析awk里的数组
nigelzeng
二维数组array数组awk
awk绝对是文本处理中的神器,它本身也是一门编程语言,还有许多功能本人没有使用到。这篇文章就单单针对awk里的数组来进行讨论,如何利用数组来帮助完成文本分析。
有这么一组数据:
abcd,91#31#2012-12-31 11:24:00
case_a,136#19#2012-12-31 11:24:00
case_a,136#23#2012-12-31 1
- 搭建 CentOS 6 服务器(6) - TigerVNC
rensanning
centos
安装GNOME桌面环境
# yum groupinstall "X Window System" "Desktop"
安装TigerVNC
# yum -y install tigervnc-server tigervnc
启动VNC服务
# /etc/init.d/vncserver restart
# vncser
- Spring 数据库连接整理
tomcat_oracle
springbeanjdbc
1、数据库连接jdbc.properties配置详解 jdbc.url=jdbc:hsqldb:hsql://localhost/xdb jdbc.username=sa jdbc.password= jdbc.driver=不同的数据库厂商驱动,此处不一一列举 接下来,详细配置代码如下:
Spring连接池  
- Dom4J解析使用xpath java.lang.NoClassDefFoundError: org/jaxen/JaxenException异常
xp9802
用Dom4J解析xml,以前没注意,今天使用dom4j包解析xml时在xpath使用处报错
异常栈:java.lang.NoClassDefFoundError: org/jaxen/JaxenException异常
导入包 jaxen-1.1-beta-6.jar 解决;
&nb