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Word2Vec是一种自然语言处理技术，用于将单词转换为数值向量，从而捕捉单词之间的语义关系。该技术包括两种主要模型：连续词袋模型和跳跃式n-gram模型。这些模型通过训练可以有效地表示词汇之间的相似度和上下文关系，进而应用于各种NLP任务中。具体分析如下： 连续词袋模型： CBOW模型基于一个简单而强大的想法：它使用一个单词的上下文来预测该单词本身。模型由输入层、投影层和输出层组成。在输入层，模型接收一组One-Hot编码的向量，每个向量代表一个上下文单词。这些向量被用来与权重矩阵相乘，结果是一个单一的向量，这个向量是所有上下文向量的累加或者平均值。这个综合向量随后被用来计算在输出层每个单词的概率，最大概率的单词被视为预测目标单词。 这种模型的关键在于它迫使模型关注整个上下文，而不是单个单词，以此来预测目标单词。这种方法有效地假设了上下文中的所有单词都对预测目标单词有贡献，从而捕获了单词之间的语义关系。

猫抓(cat-catch) 资源嗅探扩展，能够帮助你筛选列出当前页面的资源。提供嗅探 缓存捕捉 视频录制等各种工具帮助抓取资源。可以在设置内添加想要抓取的资源类型，包括图片等资源。 猫抓插件以其独特的“所见即所得”功能，能够捕获网页上几乎所有的媒体资源。无论是在线音乐、视频教程还是网络直播，只要网页上能播放的，猫抓都能帮你轻松下载。 安装步骤： 1、下载并解压到本地目录中。 2、打开开发者模式：在Chrome浏览器中，打开扩展程序管理页面，点击右上角的“开发者模式”开关。 3、加载扩展程序：点击“加载已解压的扩展程序”，然后选择你刚才解压的猫抓插件目录。 4、完成安装：插件将被加载到Chrome浏览器中，你可以在扩展程序管理页面看到它。

Spring Boot 集成 Elasticsearch

本设计旨在实现一个基于 51 单片机的蓝牙电子秤，能够精确测量物体的重量，并通过蓝牙模块将重量数据传输到手机或其他蓝牙设备上进行显示和处理。 其功能性、稳定性测试为下图： （1）分别测量不同重量的物体，检查电子秤的测量结果是否准确。 测试蓝牙通信功能，确保数据能够正确传输到手机等设备上。 （2）长时间运行电子秤，观察其测量结果是否稳定，有无异常波动。 以下是部分示例代码：

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屏幕截图Chrome插件

包含train和test，其中train数据集数目为6w， test数据集数目为1w，按文件夹分类，文件夹的名字即为数字的标签。例如名字为5的文件夹下保存了手写数字为5的图片

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