请给出softmax函数和ind2vec函数的具体实现

softmax函数的具体实现如下：

import numpy as np

def softmax(x):
    """
    Compute the softmax of vector x
    
    Arguments:
    x -- A numpy array of shape (n,)
    
    Return:
    s -- A numpy array of shape (n,) containing the softmax of input vector x
    """
    e_x = np.exp(x - np.max(x))
    s = e_x / e_x.sum()
    return s

ind2vec函数的具体实现如下：

import numpy as np

def ind2vec(index, vocab_size):
    """
    Convert index to one-hot vector
    
    Arguments:
    index -- An integer representing the index of the word
    vocab_size -- An integer representing the size of the vocabulary
    
    Return:
    one_hot -- A numpy array of shape (vocab_size,) representing the one-hot vector of the input index
    """
    one_hot = np.zeros((vocab_size,))
    one_hot[index] = 1
    return one_hot

其中，softmax函数是一个常用的激活函数，用于将一个向量归一化为概率分布，ind2vec函数用于将一个单词的索引转化为一个one-hot向量，用于输入到神经网络中进行训练。注意，这里的实现仅供参考，具体实现可能会因为场景不同而有所差异。