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Linux、Shell 和终端（Terminal）的关系 一、基本定义 Linux 操作系统内核：Linux 是开源的操作系统核心，负责直接管理硬件资源（CPU、内存、磁盘、网络等），并为上层软件提供

什么是 Linux？ Linux 是一个开源的操作系统内核，由 Linus Torvalds 于 1991 年首次发布。严格来说，“Linux”仅指内核部分，但人们通常用它代指基于该内核构建的完整操作

Linux 和 Shell 的关系与区别 一、基本定义 Linux 内核：Linux 是一个开源的操作系统内核，负责管理计算机硬件资源（如 CPU、内存、磁盘、网络等），并为上层软件提供基础服务。 操

在推荐系统中，Embedding（嵌入） 是一种将高维、稀疏的离散数据（如用户ID、物品ID、文本、类别标签等）转换为低维、稠密的连续向量（即向量化表示）的技术。这种向量化的方式能够捕捉数据中的潜在特

1. 特征交叉（Feature Crossing）的定义 特征交叉是指将两个或多个原始特征通过某种方式组合，生成新的合成特征的过程。 这种组合可以显式（人工设计）或隐式（模型自动学习），目的是捕捉特征

在数据分析和机器学习中，高维数据和稀疏数据是两个重要概念，尤其在推荐系统、自然语言处理（NLP）等领域中非常常见。以下通过通俗解释和示例帮助你理解这两个概念： 1. 高维数据（High-Dimensi

协同过滤算法与深度学习的双塔模型在推荐系统中各有特点，主要区别体现在以下几个方面： 1. 模型结构与复杂度 协同过滤： 基于用户-物品交互矩阵，通过简单矩阵分解（如SVD）或邻域方法（如KNN）建模。

推荐系统是一种通过分析用户的历史行为、兴趣偏好及物品特征等信息，为用户提供个性化内容或服务的智能系统。 其核心目标是解决信息过载问题，帮助用户高效发现符合需求的信息，同时提升平台的用户粘性和商业价值。

在双塔模型中，用户塔和商品塔的输出确实是Embedding，而Embedding的本质是一种低维稠密向量，用于将用户和商品映射到同一语义空间，使它们的相似度可以通过向量计算（如点积、余弦相似度）直接衡