本文介绍了两种经典聚类算法：K-means和EM(期望最大化)。K-means采用"硬聚类"方式，将数据明确划分为K个簇，计算快速简单，适合球形数据分布。EM算法则是"软聚类"，给出数据属于各个簇的概率，能处理不规则形状的簇。K-means适合数据量大、需要快速处理的场景，EM则适用于数据分布复杂、需要概率输出的情况。两种算法都广泛应用于推荐系统、图像分析等

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Prompt 工程就是设计和编写指令（Prompt），让 AI 明白你的需求，然后给出准确、有用的回答。Prompt 就是你输入给 AI 的那几句话，比如“给我讲个笑话”或者“帮我写一篇作文”。但如果问得不好，AI 可能会跑偏，就像你跟朋友说“帮我拿点东西”，朋友却不知道拿什么。所以，Prompt 工程就像是给 AI 一张“任务清单”，告诉它该干什么。例子差的 Prompt：“写点东西。”（AI：

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本文将从向量、语义理解、向量之间的距离等方面入手，带你理解向量数据库的核心作用，并解释它在 AI 时代的重要性。传统的计算机理解文本是基于字符串匹配的，例如查找关键词 “苹果” 时，它只会寻找完全匹配的 “苹果”。但在实际应用中，向量的维度可能是 128、512，甚至 768 维，这样的高维向量能更精准地表示信息的特征。在 AI 时代，掌握向量和向量数据库的基本概念，将帮助我们更好地理解和应用大模