AI——word2vector的原理、结构、训练过程

之前用word2vector模型，上网找原理，出现各种CSDN上的解答。看了一下，都是copy某个人写的东西，而且什么CBOW，什么Skip-Gram，什么哈夫曼树，层次softmax，概念很多，绕都给绕晕了。看了很多遍，只知道个大概，具体还是没看懂。今天重新整理关于word2v

【AI基础】特征工程（中）之特征表达

不再详述。下篇文章将是特征工程系列的最后一篇，届时会讨论特征评估的问题。感谢大家的阅读，对不足及错误之处，依然敬请指正。转自：大数据与人工智能

Failed resolution of: Lokhttp3/internal/Platform;

升级 logging-interceptor 版本 compile 'com.squareup.okhttp3:logging-interceptor:3.4.1'

K近邻算法简单介绍——机器学习【百变AI秀】

@TOC 悄悄介绍自己： 作者：神的孩子在跳舞 本人是大四的小白，在山西上学，学习的是python方面的知识，希望能找到一个适合自己的实习公司，哪位大佬看上我的可以留下联系方式我去找您，或者加我微信chenyunzhiLBP 一. 简介 简单理解：以你为起点找到最接近你的那个点

景区AI人流量统计功能的开发过程

我们之前开发的景区行人检测系统已经再景区稳定运行了一段时间，近期需要在现有系统中增加查看人流统计的功能，需要设计接口，接口定义有登录接口、token的失效期、获取游玩的景点、获取一天的人流量统计报告和人流量统计报告的下载；生成的pdf保存在服务器供用户下载。所有接口设计如下：

AIGC背后的技术分析 | 图像风格迁移

1、图像风格迁移 VGG模型是由Simonyan等人于2014年提出的图像分类模型，这一模型采用了简单粗暴的堆砌3×3卷积层的方式构建模型，并花费了大量的时间逐层训练，最终斩获了2014年ImageNet图像分类比赛的亚军。这一模型的优点是结构简单，容易理解，便于利用

Failed to connect to github.com port 443: Timed out

不一定成功，但请先试试

Vue 应用 main.js 里的源代码解析

源代码如下： import { createApp } from 'vue' import App from './App.vue' createApp(App).mount('#app') import 关键词用于在 JavaScript 文件中引入模块。 { createApp

ThinkPHP6.0处理前端请求跨域问题AllowCrossDomain

Domain; use app\middleware\AllowCrossDomainMiddleware; return [ // 不使用默认的跨域中间件 // AllowCrossDomain::class // 使用自定义跨域中间件 AllowCrossDomainMiddleware::class

AI诗歌创作，效果不错哦

完成了

华为云AI创作大赛

astral projection on the cosmic planes of infinity, Wadim Kashin, artgerm,  XF IQ4, f/1.4, ISO 200, 1/160s, 8K, RAW, featured in artstation,

make main文件出错

AI推理的可重现性

试了一下图片分类同一个图片，预测了多次它的分数（概率值）都是一样的这是不是说，结果还是可以重现的这样的话，再实际应用中，当出现问题时，一些现象还是可以重现的之前我还以为，分数会不一样，会有一些差别呢

广西AI+上传model 问题

我已经按照常见FAQ把model 上传obs,为何没有评分?6、如何将线下训练的模型提交到大赛？a. 方法一：以baseline代码为例，首先将训练代码产生的checkpoint放到model文件下面，然后打包成zip放到obs上，然后用开一个notebook解压那个obs文件，然后把解压的copy回obs。b

modelarts om initialize failure

按照这个官方例子来做，做到最后部署报错。cid:link_0错误截图如下：详细日志参见附件。obs里生成的model目录如下：

Atlas200AI加速模块

我怎么能把我电脑配置好的环境在设备上使用。(没有有线网连接设备，无法下载)

AI中的推荐系统

当你心理产生一个需求的时候，能通过这个工具顺利实现对这个需求的搜索，并获得符合心理预期的产品列表，这个工具我们就称之为——推荐系统。例如在现实生活中我们经常会用淘宝、京东、百度等产品，人们通常会基于目的（例如买洗面奶、洗发水、图书）的情况下去搜索想要的产品；或是在需求不明确的情况

当ai遇见甲骨文

过去，甲骨缀合是由数名甲骨文学者通过视觉评估和经验评估进行的。虽然为我们提供了很多很好的范本，但是效率缓慢，更何况有大量甲骨碎片散落世界各地。近期，随着人工智能的引入，这一挑战有了些许进展，但仍然是依照传统的字体、分类、同文、残字等线索进行缀合。甲骨碎片的轮廓曲线这一更为直观的线索，因为难以被人类视觉轻易捕捉而被忽视。

【众智】【AICPU】build报错

build的时候报这个错误导致没办法编译部署，请问如何解决

数据量促进AI发展

人们可能想问，既然人工神经网络的第一个实验在20世纪50年代就完成了，但为什么深度学习直到最近才被认为是关键技术。自20世纪90年代以来，深度学习就已经成功用于商业应用，但通常被视为是一种只有专家才可以使用的艺术而不是一种技术，这种观点一直持续到最近。确实，要从一个深度学习算法获