1. Word2Vec（2013）

核心思想

Word2Vec 是由 Google 在 2013 年提出的词嵌入（word embedding）方法，旨在将词汇映射为低维稠密向量，使得语义相近的词在向量空间中距离更近。

支持向量机（SVM）、循环神经网络（RNN）和大语言模型（LLM）是自然语言处理（NLP）发展历程中三个具有代表性的技术范式，它们在建模思想、结构特点、适用任务和历史阶段上存在显著区别。下面从区别对比和历史演进两个角度进行简要介绍。

深度学习中的梯度消失与爆炸：从数学基础到现代解决方案

一、数学基础：梯度与反向传播

1.1 梯度的数学本质

在深度学习中，梯度是损失函数对参数的偏导数向量，表示了损失函数在参数空间中最陡峭的上升方向。对于神经网络中的参数 $\theta$，梯度定义为：

一、加载启动参数

1. 配置文件（Configuration file）

如果您提供了一个配置文件，那么配置文件中的设置将具有最高优先级。这意味着配置文件中的配置项将覆盖通过命令行标志和环境变量设置的所有配置。

为了使用cfssl工具自签发证书，并设置不同的有效期，你需要创建JSON配置文件来指定证书的属性，包括有效期。以下是生成根证书、服务端证书和客户端证书的具体命令和示例配置文件。