18 | 搜索引擎：输入搜索词以后，搜索引擎是怎么工作的？
本文介绍了搜索引擎的核心架构与工作原理，重点解析了爬虫、索引和检索三大系统。通过分词、纠错、推荐等查询分析技术，结合倒排索引与位置信息索引法，搜索引擎能精准理解用户意图并高效返回相关结果。特别地，以“极客时间”为例，深入讲解了短语检索中最小窗口排序与多关键词相关性判断机制，揭示了搜索背后的技术逻辑。（238字）
04 | 状态检索：如何快速判断一个用户是否存在？
本文探讨高效判断对象是否存在的技术方案，对比有序数组、二叉树、哈希表的查询性能，引出位图与布隆过滤器。位图利用bit级存储，节省空间；布隆过滤器通过多哈希函数压缩数组长度，实现O(1)查询，适用于允许误判的场景，如用户注册、网页抓取去重。二者在时间与空间效率上优于传统结构，广泛应用于缓存、搜索引擎等系统中。
04 | 状态检索：如何快速判断一个用户是否存在？
本文探讨了高效判断对象是否存在的技术方案，对比有序数组、二叉搜索树和哈希表后，重点介绍位图与布隆过滤器。位图利用bit节省空间，实现O(1)查询；布隆过滤器通过多哈希函数进一步压缩空间，适用于允许误判的快速存在性检测场景，广泛用于缓存、爬虫等系统中。
测一测丨检索算法基础，你掌握了多少？
本文解析了多种数据结构的查询效率与适用场景，涵盖无序/有序数组、链表、二叉检索树、跳表、哈希表、位图及布隆过滤器等。重点比较了它们在插入、查找、遍历等操作的时间空间代价，并探讨了倒排索引的设计原理与应用，如搜索引擎中的高效检索策略。同时指出各类结构的优缺点：如哈希表查询快但空间开销大，有序数组紧凑但插入慢，二叉搜索树性能依赖平衡性等。还澄清了常见误区，例如二分查找不适用于链表，开放寻址法中不能用二分查找解决冲突等。最后通过布隆过滤器和倒排索引的实际案例，说明如何根据业务需求选择合适的数据结构以优化系统性能。
阿里云基础设施 AI Tech Day｜AI Infra建设方案及最佳实践沙龙圆满结束
在AI迈向业务刚需的今天，阿里云AI Tech Day聚焦“智驱未来 云网随行”主题，携手VIVO、TCL、金蝶等数十家企业，共探AI基础设施（AI Infra）建设路径。活动深入解析算力、网络、存储三大核心能力，分享训练推理优化、数据高效流转等最佳实践，并通过分组讨论直击企业落地痛点，推动产研协同，共建高效、弹性、稳定的AI底座，助力企业智能化跃迁。
大型企业如何规划数据治理？从系统搭建到中台应用全流程解读
在数字经济时代，数据治理成为企业数字化转型的核心。本文深度盘点瓴羊Dataphin、腾讯WeData、华为DataArts Studio等10款主流数据治理与中台平台，涵盖其定位、优势及适用场景，并解答分阶段推进、平台选型、成效评估等关键问题，助力企业构建“治理为基、中台为桥、价值为本”的数据资产体系。
测一测丨检索算法基础，你掌握了多少？
本文解析了多种数据结构的查询效率与适用场景，涵盖无序与有序数据的查找代价、二叉搜索树与跳表的平衡性、哈希表冲突处理、位图与布隆过滤器特性，以及倒排索引的设计原理，系统比较了各结构在时间、空间与功能上的优劣。
