前言这篇文章是CS224N课程的第一个大作业， 主要是对词向量做了一个探索， 并直观的感受了一下词嵌入或者词向量的效果。这里简单的记录一下我探索的一个过程。 这一下几篇文章基于这次作业的笔记理论：cs224n学习笔记 01: Introduction and word vectors.cs224n学习笔记 02:Word Vectors and Word Senses.cs224n学习笔记 03:

MCP 作为「模型上下文协议」，可以看成专门为 AI 模型设计生态系统服务，它通过一个标准化的协议来管理和交换 AI 模型所需的各种信息，从而实现与各种外部服务和数据源的无缝集成。

YOLO是一种非常流行且高效的图像识别和物体检测算法。YOLO的核心思想是将目标检测问题转化为回归问题，在一个神经网络中同时预测图像中的物体类别和其边界框位置。与传统的目标检测方法（如R-CNN系列）不同，YOLO一次性地完成图像的分析，而不需要在图像中进行多次扫描，因此它在速度和实时性方面具有显著优势。

MCP 作为「模型上下文协议」，可以看成专门为 AI 模型设计生态系统服务，它通过一个标准化的协议来管理和交换 AI 模型所需的各种信息，从而实现与各种外部服务和数据源的无缝集成。

YOLO是一种非常流行且高效的图像识别和物体检测算法。YOLO的核心思想是将目标检测问题转化为回归问题，在一个神经网络中同时预测图像中的物体类别和其边界框位置。与传统的目标检测方法（如R-CNN系列）不同，YOLO一次性地完成图像的分析，而不需要在图像中进行多次扫描，因此它在速度和实时性方面具有显著优势。