windows 10 家庭版默认没有安装组策略，找到一个脚本可以安装。
随机投影背后的基本思想是使用随机投影矩阵将高维向量投影到低维空间中。它比原始向量具有更少的维度但仍保留了它们之间的相似性。
SimHash算法是一种用于快速计算文本或数据集相似度的算法。它基于哈希函数和位运算，能够将文本或数据集表示为固定长度的SimHash值，并通过比较SimHash值的汉明距离来估计它们之间的相似度。
MinHash算法的核心思想是通过随机选取哈希函数和利用最小值原则，将集合的相似度转化为MinHash签名的相等比例。MinHash算法的优势在于它可以在保持较高准确度的同时，大大减少了计算和存储的开销。
局部敏感哈希(Locality-Sensitive Hashing, LSH) 是一种解决在海量的高维数据集中查找与查询数据点（query data point）近似最相邻的某个或某些数据点的方法。