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召回是从大量候选物品中筛选出一小部分潜在感兴趣的物品的过程。它在推荐系统中扮演着至关重要的角色，因为它在某种程度上决定了整个推荐的上限。

直接下载（1）访问（2）点击绿色的"Code"按钮，然后选择"Download ZIP"（1）先找到文件所在的文件夹（通常在 dify 目录下的 docker 文件夹中）进入这个命令会启动在中定义的所有服务。

LLM（Large Language Model，大型语言模型）是指基于大规模数据和参数量的语言模型。Transformer 架构：大模型 LLM 常使用 Transformer 架构，它是一种基于自注意力机制的序列模型Transformer 架构由多个编码器层和解码器层组成，每个层都包含多头自注意力机制和前馈神经网络。这种架构可以捕捉长距离的依赖关系和语言结构，适用于处理大规模语言数据。自注意力机制（Self-Attention）：自注意力机制是 Transformer 架构的核心组件之一。

用户分类：根据用户的角色和职责划分用户类型，例如管理员、开发者和普通用户。角色创建：为不同的用户或服务创建特定的角色，这些角色具有不同的访问权限。例如，开发者角色可以管理函数代码，但不能删除函数。

使用特殊符号（如箭头）代替 NoOp 节点，直接在节点之间表示数据流向，减少节点数量，使图更清晰。例如，使用向上的箭头表示节点有一个输出指向 NoOp，使用向下的箭头表示节点有一个输入来自 NoOp。节点聚类和边缘捆绑： 根据命名空间和节点类型对节点进行聚类，并将同一层级的节点之间的多条边捆绑成一条边。将同一层且只有一个输出、没有输入且指向相同目标节点的常量节点合并成一个节点，减少节点数量，简化图的结构。简化图结构： 常量节点通常数量众多，且功能单一，将其聚合可以显著减少图中的节点数量，使图更简洁易懂。

编码器（下采样部分）和解码器（上采样部分）。编码器（Contracting Path）功能：提取特征并降低图像分辨率。结构：由一系列卷积层和池化层组成。每个卷积块通常包含两个卷积层，后跟一个最大池化层。通过这种方式，网络逐渐增加特征图的深度，减少空间维度。例如：在最开始的层中，输入图像通过一系列的卷积操作，得到更多的特征信息，再通过池化层减小尺寸。瓶颈层功能：连接编码器和解码器部分，通常是卷积操作，进一步提取特征。解码器（Expanding Path）功能。

Python 常用于数据分析、机器学习和 Web 开发，Java 则常用于企业应用和 Android 开发。我比较喜欢 Python，因为它的语法简单易读，而且社区支持非常强大，适合快速开发。O(n * W)： 在处理背包问题时，W 表示背包的容量，n 表示物品的数量，表示存储所有可能状态所需的空间。请详细说明你在 Python 和 Java 中的项目经验。O(log n)： 空间需求与输入规模成对数关系，通常出现在二分查找的递归实现中。O(1)： 算法在运行时只需要常数级别的空间，与输入规模无关。

留余数法：简单易用，适合整数，但对数组大小选择敏感。折叠法：适合处理长键，具有较好的分布性，但实现较复杂。乘法哈希：能够生成更均匀的哈希值，适用性广，但实现相对复杂。