接收输入：TextCNN接收词嵌入向量作为输入，这些向量通常是通过预训练的词嵌入模型（如Word2Vec或GloVe）得到的，它们将文本中的每个单词转换为固定维度的向量。：由两个卷积核大小为3的卷积层构成，执行卷积操作以提取更深层次的文本特征，使用ReLU激活函数，通过pre-activation直接连接，提高信息的流通性。C3层：利用16个5x5的卷积核组合S2层的特征图，生成10x10的特征图

扣子是新一代 AI 应用开发平台。无论你是否有编程基础，都可以在扣子上快速搭建基于大模型的各类 Bot，并将 Bot 发布到各个社交平台、通讯软件或部署到网站等其他渠道。

人们假设每个词语都有自己的上下文语境，那么我们就可以利用这一点来计算一条句子出现的概率有多大，例如给定前两个词的条件下第三个词出现的概率，再计算前三个词为条件时，第四个词出现的概率，如此算下去，最后将结果相乘，得分越高，就认为它就越像一条正常的，符合人类语言习惯的句子。举个简单的例子，如果一个模型的上下文长度是4，位置序列为0，1，2，3。通俗理解，在数学里，两个向量的点乘越大，代表它们两个向量的

这样的战略部署方式还可以让模型开发过程不再依托问题导向，可以整合利用及调动资源，进而大大提升模型开发和迭代速度，将模型本身的可变成本转化为固定成本，驱动业务突破单一行业的应用天花板，以高客单价、高毛利率的规模化扩张态势向银行、消金、保险、电商、汽车、物流、票务、能源和建筑等多个行业扩围。建设AI中台将可重复使用的AI模型、服务沉淀共享，快速组合、组装、产出满足个性化智能业务要求，AI 中台是用来构

FastAPI是一个现代、快速（高性能）的python web框架，基于标准的python类型提示，使用python3.6+构建的web框架。FastAPI的架构为RESTful风格，RESTful是一种网络应用程序的设计风格和开发方式，其特点为每一个URI代表一种资源，客户端通过GET、POST、PUT、DELETE等动作，对服务器端资源进行操作。

聚类分析是一种无监督学习的方法，用于将数据集中的对象分成不同的组或簇，使得同一组内的对象相似度较高，而不同组之间的相似度较低。总之，相关分析是一种重要的数据分析方法，它可以帮助我们深入了解变量之间的关系，为决策提供有力的支持。在进行相关分析时，我们需要注意数据的收集和整理，选择合适的相关系数进行计算，并结合其他分析方法进行综合分析。总之，方差分析是一种常用的统计方法，用于比较多个样本均值之间的差异

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