包括分词、句法分析、情感分析、机器翻译、对话系统、信息抽取、语言模型等。包括算法偏见、隐私保护、可解释性、安全对齐（alignment）等。包括图像分类、目标检测、语义分割、人脸识别、姿态估计、视频分析等。AI整合感知（视觉、雷达）、定位、规划与控制，实现车辆自主决策。研究AI系统在安全性、透明性、公平性、可控性方面的约束与风险。包括知识图谱、符号逻辑、规则推理、语义网络、自动定理证明。涵盖自动规

包括分词、句法分析、情感分析、机器翻译、对话系统、信息抽取、语言模型等。包括算法偏见、隐私保护、可解释性、安全对齐（alignment）等。包括图像分类、目标检测、语义分割、人脸识别、姿态估计、视频分析等。AI整合感知（视觉、雷达）、定位、规划与控制，实现车辆自主决策。研究AI系统在安全性、透明性、公平性、可控性方面的约束与风险。包括知识图谱、符号逻辑、规则推理、语义网络、自动定理证明。涵盖自动规

人工智能研究主要分为七大流派：符号主义学派认为智能是符号操作的结果，逻辑推理精确但难以处理复杂现实；连接主义学派强调神经元连接模式，擅长数据学习但缺乏解释性；行为主义学派主张智能源于环境交互，鲁棒性强但抽象能力不足；进化主义学派通过模拟自然选择产生智能，可探索未知结构但效率低下；贝叶斯学派将智能视为概率推断，能处理不确定性但计算复杂；混合学派综合多种方法，如神经符号AI；具身认知学派认为智能是身体

人工智能研究主要分为七大流派：符号主义学派认为智能是符号操作的结果，逻辑推理精确但难以处理复杂现实；连接主义学派强调神经元连接模式，擅长数据学习但缺乏解释性；行为主义学派主张智能源于环境交互，鲁棒性强但抽象能力不足；进化主义学派通过模拟自然选择产生智能，可探索未知结构但效率低下；贝叶斯学派将智能视为概率推断，能处理不确定性但计算复杂；混合学派综合多种方法，如神经符号AI；具身认知学派认为智能是身体

3D CNN是一种专为视频理解设计的深度学习模型，通过在时空域同时建模，有效捕捉视频中的动态特征。相比2D CNN仅处理单帧图像，3D CNN的卷积核扩展至时间维度，能识别帧间的动作依赖关系。典型模型包括C3D、I3D等，广泛应用于动作识别、视频检索等领域。尽管存在计算成本高、数据需求大等缺点，但通过轻量化改进和与其他架构结合，3D CNN仍是视频分析的重要工具，为从静态图像到动态视频的AI应用提

一、错误原因没有配置hdfs-site.xml隔离机制方法(栅栏方法）二、解决方式在hdfs-site.xml文件中加入下面代码<property><name>dfs.ha.fencing.methods</name><value>sshfence</value></property>...

按照0轴\1轴求和[15.]]))softmaxXijexp⁡Xij∑kexp⁡XiksoftmaxXij​∑k​expXik​expXij​​return X_exp / partition # 这里应用了广播机制对于任何随机输入，[我们将每个元素变成一个非负数。此外，依据概率原理，每行总和为1# 定义了输入如何通过网络映射到输出实现交叉熵损失函数下面，我们[创建一个数据样本y_hat。

前向传播（forward propagation或forward pass）指的是：按顺序（从输入层到输出层）计算和存储神经网络中每层的结果。为了简单起见，我们假设输入样本是x∈Rd，并且我们的隐藏层不包括偏置项。zW1x其中W1∈Rh×d是隐藏层的权重参数。将中间变量z∈Rh通过激活函数ϕ后，我们得到长度为hhϕz隐藏变量h也是一个中间变量。假设输出层的参数只有权重W2∈Rq×h我们可以得到输出

还可以自己写 Jinja2 模板，让生成的 Markdown 符合你的风格（比如专门生成适合 Hugo 或者 Hexo 博客系统的格式）。文件，同时图片（比如 matplotlib 绘图）会被导出到一个单独的文件夹，Markdown 会用相对路径引用它们。这样可以灵活处理，比如把图片单独上传到图床，或者自动清理掉输出。这会导出只包含文本和输出结果的 Markdown，不包括代码块。甚至可以设置成

一、错误原因没有配置hdfs-site.xml隔离机制方法(栅栏方法）二、解决方式在hdfs-site.xml文件中加入下面代码<property><name>dfs.ha.fencing.methods</name><value>sshfence</value></property>...