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rubyw
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- 《深度揭秘LDA:开启人工智能降维与分类优化的大门》
前端人工智能算法
在当今人工智能蓬勃发展的时代,数据成为了驱动技术进步的核心要素。随着数据采集和存储技术的飞速发展,我们所面临的数据量不仅日益庞大,其维度也愈发复杂。高维数据虽然蕴含着丰富的信息,但却给机器学习算法带来了一系列严峻的挑战,这便是著名的“维度诅咒”。在众多应对这一难题的技术中,线性判别分析(LDA)脱颖而出,作为一种强大的监督学习降维方法,它在提升分类性能方面发挥着关键作用。一、LDA:核心原理大起底
- 自然语言处理-词嵌入 (Word Embeddings)
纠结哥_Shrek
自然语言处理人工智能
词嵌入(WordEmbedding)是一种将单词或短语映射到高维向量空间的技术,使其能够以数学方式表示单词之间的关系。词嵌入能够捕捉语义信息,使得相似的词在向量空间中具有相近的表示。常见词嵌入方法基于矩阵分解的方法LatentSemanticAnalysis(LSA)LatentDirichletAllocation(LDA)非负矩阵分解(NMF)基于神经网络的方法Word2Vec(Google提
- 潜在狄利克雷分配(Latent Dirichlet Allocation,LDA)—无监督学习方法、概率模型、生成模型、线性模型、非参数化模型、贝叶斯学习、批量学习
剑海风云
ArtificialIntelligence人工智能机器学习潜在狄利克雷分配LDA
定义输入:单词集合W={ω1,⋯ ,ωv,⋯ ,ωV},其中ωv是第v个单词,v=1,2,⋯ ,V,V是单词第个数。单词集合W=\{\omega_1,\cdots,\omega_v,\cdots,\omega_V\},其中\omega_v是第v个单词,v=1,2,\cdots,V,V是单词第个数。单词集合W={ω1,⋯,ωv,⋯,ωV},其中ωv是第v个单词,v=1,2,⋯,V,V是单词第个数。文
- 线性判别分析 (Linear Discriminant Analysis, LDA)
ALGORITHM LOL
人工智能机器学习算法
线性判别分析(LinearDiscriminantAnalysis,LDA)通俗易懂算法线性判别分析(LinearDiscriminantAnalysis,LDA)是一种用于分类和降维的技术。其主要目的是找到一个线性变换,将数据投影到一个低维空间,使得在这个新空间中,不同类别的数据能够更好地分离。线性判别分析的核心思想LDA的基本思路是最大化类间方差(between-classvariance)与
- 机器学习实战笔记5——线性判别分析
绍少阿
机器学习笔记可视化机器学习python人工智能
任务安排1、机器学习导论8、核方法2、KNN及其实现9、稀疏表示3、K-means聚类10、高斯混合模型4、主成分分析11、嵌入学习5、线性判别分析12、强化学习6、贝叶斯方法13、PageRank7、逻辑回归14、深度学习线性判别分析(LDA)Ⅰ核心思想对于同样一件事,站在不同的角度,我们往往会有不同的看法,而降维思想,亦是如此。同上节课一样,我们还是学习降维的算法,只是提供了一种新的角度,由上
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陈敬雷-充电了么-CEO兼CTO
人工智能大数据算法算法自然语言处理聚类AIGCaigcchatgpt大数据
注:此文章内容均节选自充电了么创始人,CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《自然语言处理原理与实战》(人工智能科学与技术丛书)【陈敬雷编著】【清华大学出版社】文章目录自然语言处理系列五十五文本聚类算法》LDA主题词-潜在狄利克雷分布模型算法原理LDA主题词-潜在狄利克雷分布模型代码实战总结自然语言处理系列五十五文本聚类算法》LDA主题词-潜在狄利克雷分布模型算法原理LDA是潜在狄利克雷分布模型的简称,也
- 基于 LDA SS-NMF 的文本主题分析可视化分析系统 毕业设计 附完整代码
程序员奇奇
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摘要在机器学习和自然语言处理领域中,主题模型(TopicModel)是在一系列文档中发现抽象主题的一种统计模型,并被广泛地应用于文本文档集合的分析。近年来,各种主题建模技术,特别是概率图建模技术,取得了显著的进展,其中隐含狄利克雷分布(LDA)等最先进的技术已经成功地应用于可视化文本分析。然而,大多数基于概率模型的方法在多次运行的一致性和经验收敛性方面存在缺陷。此外,由于公式和算法的复杂性,LDA
- 深入理解LDA主题模型及其在文本分析中的应用
小高要坚强
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深入理解LDA主题模型及其在文本分析中的应用在自然语言处理领域,主题模型是一种强大的工具,能够自动发现文档集中的潜在主题。在大规模文本数据分析中,LatentDirichletAllocation(LDA)是最受欢迎的主题模型之一。LDA的核心目标是从文档集中提取不同的主题,并确定每篇文档属于这些主题的概率分布。本文将详细介绍LDA主题模型的原理、如何使用Python实现LDA,并演示如何将其应用
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一.原理部分1.TF/IDF原理https://blog.csdn.net/asialee_bird/article/details/814867002.TextRank原理https://blog.csdn.net/qq_41664845/article/details/828695963.LSI原理https://blog.csdn.net/qq_16633405/article/detail
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NineData
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本文面向使用OpenLDAP管理人员账户信息的企业,提供将OpenLDAP接入单点登录(SSO)的最佳实践指南,以实现统一认证和授权管理。通过集成OpenLDAP、phpLDAPadmin、Keycloak,您可以轻松通过SSO功能登录NineData。1.背景信息OpenLDAP(OpenLightweightDirectoryAccessProtocol)是一个开源的轻量级目录访问协议(LDA
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LDA主题分析LDA主题分析是一种提取出文本数据核心主题的模型,其可将整份数据文档的信息提取成几个主题,并且标题出主题与关键词之间的权重情况,用于识别主题的具体实际意义,除此之外,LDA主题分析涉及到可视化展示和图形交互等,接下来将具体进行说明。进行LDA主题分析时,首先需要确定主题个数(理论上有确定主题个数的方式,但实际研究分析时,通常是研究者结合实际意义情况来确定主题个数,通常主题个数介于2~
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降维意味着我们在不丢失太多信息的情况下减少数据集中的特征数量,降维算法属于无监督学习的范畴,用未标记的数据训练算法。尽管降维方法种类繁多,但它们都可以归为两大类:线性和非线性。线性方法将数据从高维空间线性投影到低维空间(因此称为线性投影)。例子包括PCA和LDA。非线性方法提供了一种执行非线性降维(NLDR)的方法。我们经常使用NLDR来发现原始数据的非线性结构。当原始数据不可线性分离时,NLDR
- vgg19-dcbb9e9d.pth文件网盘下载
Sherry_Yue
pytorchVGG
VGG19pth文件网盘链接官网下载地址(特别慢):https://download.pytorch.org/models/vgg19-dcbb9e9d.pth网盘下载地址:链接:https://pan.baidu.com/s/1Z0H1E9vv3aL5u4BHUw5LdA提取码:bwma
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Longlongaaago
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博主介绍:✌全网粉丝10W+,前互联网大厂软件研发、集结硕博英豪成立工作室。专注于计算机相关专业毕业设计项目实战6年之久,选择我们就是选择放心、选择安心毕业✌感兴趣的可以先收藏起来,点赞、关注不迷路✌毕业设计:2023-2024年计算机毕业设计1000套(建议收藏)毕业设计:2023-2024年最新最全计算机专业毕业设计选题汇总1、项目介绍项目技术说明:python语言、Flask框架、MySQL
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Gensim=“GenerateSimilar”一、安装二、文本预处理2.1中文语料处理2.2英文语料处理2.3BOW语料建立三、模型使用3.1word2vecThealgorithmsinGensim,suchasWord2Vec,FastText,LatentSemanticIndexing(LSI,LSA,LsiModel),LatentDirichletAllocation(LDA,Lda
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- 【机器学习与自然语言处理】预训练 Pre-Training 各种经典方法的概念汇总
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【科研】机器学习自然语言处理人工智能
【NLP概念合集:一】预训练Pre-Training,微调Fine-Tuning及其方法的概念区别前言请看此正文预训练Pre-Training无监督学习unsupervisedlearning概念:标签PCA主成分分析(PrincipalComponentAnalysis)降维算法LSA潜在语义分析(LatentSemanticAnalysis)降维算法LDA隐含狄利克雷分布(LatentDiri
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文章目录算法介绍实验分析算法介绍核化线性降维是一种使用核方法(KernelMethods)来进行降维的技术。在传统的线性降维方法中,例如主成分分析(PCA)和线性判别分析(LDA),数据被映射到一个低维线性子空间中。而核化线性降维则通过使用核技巧,将数据映射到一个非线性的低维空间中。核技巧的核心思想是通过一个非线性映射将原始数据转换到一个高维的特征空间,然后在该特征空间中应用线性降维方法。这种映射
- 白铁时代 —— (监督学习)原理推导
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来自李航《统计学习方法》文章目录-1指标相似度0概论1优化类1.1朴素贝叶斯1.2k近邻-kNN1.3线性判别分析二分类LDA多分类LDA流程LDA和PCA的区别和联系1.4逻辑回归模型&最大熵模型逻辑回归最大熵模型最优化1.5感知机&SVM感知机SVM线性可分SVM线性不可分SVM对偶优化问题&非线性SVM序列最小优化算法SMO1.7概率图模型EM算法EM算法的导出和流程应用举例:高斯混合模型(
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大家好,我是八块腹肌的小胖下面我们针对主题“中国文化”相关的微博数据进行爬取使用LDA、情感分析、情感演化、词云等可视化操作进行相关的展示1、导包第一步我们开始导包工作下面这段代码,首先,pandas被请来了,因为它是处理数据的高手,能把数据弄得井井有条。然后,gensim也加入了,它擅长于自然语言处理,就像是让数据说话的魔术师。接着,咱们用了simple_preprocess,这个就像是个文本切
- C languange DGEQRF 示例,link liblapack.a
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1.示例源码#includeintmin(intm,intn){returnm
- 基于大数据的B站数据分析系统的设计与实现
叫我:松哥
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摘要:随着B站(哔哩哔哩网)在国内视频分享平台的崛起,用户规模和数据量不断增加。为了更好地理解和利用这些海量的B站数据,设计并实现了一套基于Python的B站数据分析系统。该系统采用了layui作为前端框架、Flask作为后端框架,以及Echarts作为可视化工具,数据库选择MySQL,使用gensim库进行LDA主题建模。在系统设计方面,前端使用layui框架进行开发,提供了用户友好的界面,支持
- Fisher线性判别分析
Sanchez·J
美赛算法机器学习人工智能
Fisher线性判别分析原理LDA(LinearDiscriminantAnalysis)是一种经典的线性判别方法,又称Fisher判别分析。该方法思想比较简单:给定训练集样例,设法将样例投影到一维的直线上,使得同类样例的投影点尽可能接近和密集,异类投影点尽可能远离。Fisher线性判别分析主要包括两个目标:最大化类间方差(MaximizeBetween-ClassVariance):通过找到一个
- RuntimeError: CUDA error: CUBLAS_STATUS_INVALID_VALUE when calling `cublasGemmEx报错
sh1186
linux
解决方案:unsetLD_LIBRARY_PATH之前还出现错误:RuntimeError:CUDAerror:CUBLAS_STATUS_INVALID_VALUEwhencalling`cublasSgemm(handle,opa,opb,m,n,k,&alpha,a,lda,b,ldb,&beta,c,ldc)`在进行上述解决方案后,也没有报这个错误,两者应该是同一个原因造成的
- CUBLAS_STATUS_EXECUTION_FAILED when calling cublasSgemm 解决方法
han_mj
pytorch深度学习pytorch神经网络
问题描述在运行pytorch项目的时候遇到了这个问题RuntimeError:CUDAerror:CUBLAS_STATUS_EXECUTION_FAILEDwhencallingcublasSgemm(handle,opa,opb,m,n,k,&alpha,a,lda,b,ldb,&beta,c,ldc)简单描述一下我遇到的情况:在运行Bert的SelfAttention操作时出错,定位在一个n
- RuntimeError: CUDA error: CUBLAS_STATUS_EXECUTION_FAILED when calling `cublasSgemm( handle, opa, opb
woshicaiji12138
深度学习常见错误pytorch深度学习python
今天跑一个项目时遇到了如下问题:RuntimeError:CUDAerror:CUBLAS_STATUS_EXECUTION_FAILEDwhencallingcublasSgemm(handle,opa,opb,m,n,k,&alpha,a,lda,b,ldb,&beta,c,ldc)简单查了一下,有说:1不同模块对device设置不同的;2cuda和pytorch版本不匹配;3shape维度不
- 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