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1. 蓝绿部署（Blue-Green Deployment）

蓝绿部署是零宕机发布的经典模式。维护两套完全相同的环境：蓝色（当前生产环境）和绿色（新版本环境）。发布时：将流量从蓝色切换到绿色，切换操作是瞬间完成的（修改负载均衡器路由）。回滚同理：切回蓝色即可。蓝绿部署优点：零宕机部署、快速回滚（秒级）、环境隔离（新版本在独立环境中测试）。缺点：资源消耗翻倍（需要两套环境）、数据库变更复杂（需前向兼容）。适用场景：关键业务系统升级、需要严格回滚保障的场景。

2. 金丝雀发布（Canary Release）

金丝雀发布逐步将新版本流量从少量用户开始，逐渐扩大，直到全量。名称源自"矿井中的金丝雀"——用小部分用户先"探路"。流程：部署新版本→1%流量→监控指标→5%→监控→10%→观察→逐步扩大→100%。回滚：仅需降低金丝雀流量到0，用户无感知。优点：风险可控（问题只影响小部分用户）、真实用户验证（比测试环境更准确）、平滑迁移。缺点：部署流程复杂、需要完善的监控和自动回滚能力、需要支持流量路由（如Istio、Nginx）。

3. 策略选择与实践建议

蓝绿部署适合：快速切换的应用（无状态）、需要严格回滚保障、不希望处理版本共存的复杂性。金丝雀发布适合：微服务架构（可精细控制流量）、需要验证新版本稳定性、用户对体验敏感、有完善监控能力。实践中两者可结合：先用金丝雀验证稳定性，再用蓝绿切换。工具：Kubernetes Deployment + Service（蓝绿）、Istio/Argo Rollouts（金丝雀）。数据库迁移是发布最大挑战，建议采用"前向兼容"策略（新代码兼容新旧数据模型），分阶段变更。

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1. 词向量的基本概念

词向量（Word Embedding）是将词汇映射到低维稠密向量空间的技术，让计算机理解词之间的语义关系。传统方法（One-hot编码）向量维度等于词表大小，无法表达词间相似性。词向量让语义相似的词在向量空间中距离近（如"国王"和"皇帝"），通过向量运算实现类比推理（"国王-男人+女人≈女王"）。词向量是NLP的基础表示学习，是大语言模型（LLM）的底层技术。

2. 经典词向量模型

Word2Vec（2013）是里程碑，两种架构：CBOW根据上下文预测中心词，适合小数据集；Skip-gram根据中心词预测上下文，适合大数据集。负采样（Negative Sampling）大幅提升训练效率。GloVe（2014）结合词共现矩阵和Word2Vec，训练快且效果好。FastText（2016）增加子词（Subword）信息，处理生僻词和形态变化更优。这些模型将词映射为固定长度向量（如300维），是传统NLP任务的标准特征。局限性：无法处理一词多义，静态向量（同一词在不同上下文中向量不变）。

3. 上下文相关的嵌入

ELMo（2018）使用双向LSTM生成上下文相关的词向量，同一词在不同句子中向量不同，解决了一词多义问题。BERT（2018）使用Transformer和掩码语言模型预训练，生成深度双向的上下文表示，在下游任务中表现卓越。现代LLM（GPT系列）将词嵌入作为输入层的一部分，在预训练中自动学习上下文相关的表示。Embedding技术的发展代表了NLP的演进：从静态词向量到动态上下文表示，从单语言到多语言（mBERT、XLM-R），从文本到多模态（CLIP）。选择词向量技术取决于任务类型和计算资源，对于现代应用直接使用预训练LLM的嵌入是最高效的方式。

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