嵌入的大小在机器学习模型的准确性和效率方面都起着重要作用。虽然较小的嵌入可以在内存和计算资源方面更有效，但它们可能无法捕获尽可能多的详细信息，这可能会导致准确性降低。 较小的嵌入: 较小的嵌入计算速度更快，占用的存储空间更少，但它们可能无

嵌入通过将复杂数据 (如单词、图像或产品) 转换为连续密集空间中的向量来工作，其中相似的数据点由彼此更接近的向量表示。该过程通常涉及训练诸如神经网络之类的模型，以通过捕获数据中的潜在模式和关系的方式来学习这些向量。 例如，在像Word2V

数据流中的“精确一次处理”指的是一种模型，其中每条数据都被处理一次，确保在处理过程中不会产生重复数据，也不会丢失任何数据。这在涉及从传感器、数据库或用户交互等来源进行数据摄取的系统中尤为重要，因为在这些情况下，保持数据的完整性和准确性至关重