Cursor 是基于 VS Code 内核的，会自动读取系统的 SSH 配置，所以终端能免密后，Cursor 直接就可以免密登录了。，逻辑上更清晰，先建目录再追加公钥，适合 Linux/Mac 系统，或者想分步确认每一步是否成功的情况。（只有你自己能读写 / 进入）。保存后，重启 Cursor，重新连接服务器，就不会再弹密码输入框了。连接成功后，你就可以像本地一样打开服务器里的项目、编辑文件了。，

Cursor 是基于 VS Code 内核的，会自动读取系统的 SSH 配置，所以终端能免密后，Cursor 直接就可以免密登录了。，逻辑上更清晰，先建目录再追加公钥，适合 Linux/Mac 系统，或者想分步确认每一步是否成功的情况。（只有你自己能读写 / 进入）。保存后，重启 Cursor，重新连接服务器，就不会再弹密码输入框了。连接成功后，你就可以像本地一样打开服务器里的项目、编辑文件了。，

装公私钥不会删掉你原来的密码，两套登录方式并存。想彻底不怕服务器泄露，就配好密钥后，关掉密码登录。公钥是锁（放服务器随便看），私钥是钥匙（只在你手里绝不外传）。

装公私钥不会删掉你原来的密码，两套登录方式并存。想彻底不怕服务器泄露，就配好密钥后，关掉密码登录。公钥是锁（放服务器随便看），私钥是钥匙（只在你手里绝不外传）。

大语言模型（LLMs）虽然在复杂推理任务上表现很好，但是它们内部参数中存储的知识（parametric knowledge）是静态的（static）不完整的（incomplete）。检索增强生成（RAG）通过引入外部知识缓解了这一问题，但现有 RAG 在知识密集型任务中表现不佳，原因是信息碎片化、知识结构建模能力弱。图是建模知识间关联的天然方式，但 LLM 天生是无结构的，无法有效对图结构数据进行

研究背景：社交推荐是缓解推荐系统数据稀疏的有效手段，但现有模型存在两大核心问题 —— 无法准确捕捉含噪社交环境中的用户偏好演化、对辅助信息的融合处理粗糙易引入噪声。核心方法：提出新型模型 RGCML，以去噪社交关系和用户全局意图为双辅助信息源，通过三步核心设计解决上述问题：①观点动力学模拟含噪社交下的偏好演化；②多语义信息融合模块实现个性化辅助信息融合；③全局 - 局部对比学习解耦用户偏好与全局意

传统推荐系统（协同过滤、序列模型等）主要处理的数据（如用户ID、物品ID、评分、点击时间）。它们像是优秀的“模式识别器”，但不理解数据背后的。传统推荐系统主要利用用户和物品的ID、数值特征、类别特征等，而LLM-based推荐系统则利用LLM对文本信息的强大理解能力，将用户历史行为（如点击、购买等）和物品的文本信息（如标题、描述）作为输入，通过LLM来理解用户偏好和物品特性，从而进行推荐。

普遍性：所有现代计算机均包含 GPU 单元（集成或独立），这是图形显示的物理基础。性能分层集成 GPU满足基础显示需求（UI、视频播放）。独立 GPU提供工业级算力，是人工智能、高性能计算（HPC）及高端图形渲染的必备硬件。角色转变：GPU 已从单一的“图形加速器”演变为“通用并行计算引擎”。在 AI 时代，算力即权力，而 GPU 正是这一权力的核心载体。软件生态：通过CUDA（底层驱动/语言）和

普遍性：所有现代计算机均包含 GPU 单元（集成或独立），这是图形显示的物理基础。性能分层集成 GPU满足基础显示需求（UI、视频播放）。独立 GPU提供工业级算力，是人工智能、高性能计算（HPC）及高端图形渲染的必备硬件。角色转变：GPU 已从单一的“图形加速器”演变为“通用并行计算引擎”。在 AI 时代，算力即权力，而 GPU 正是这一权力的核心载体。软件生态：通过CUDA（底层驱动/语言）和

例如：1,"['3186', '1270', '1721', '1022', '2340', '1836', '3408', '2804', '1207', '1193']","[1, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 1]",720,0,978300760。all_data.json：系统提供20个推荐选项，但是数据很多，可能有50多万条。，不是分析用户不喜欢的电影。ratings