ES6框架
本文详解ES6开发环境搭建（Webpack+Rollup）、模块化演进、class与构造函数区别、Promise原理实现及async/await等核心特性，深入剖析箭头函数与普通函数的8大差异，涵盖Proxy响应式原理、数组方法及ES Module规范，助力掌握现代JavaScript开发精髓。（239字）
最近邻检索（下）：如何用乘积量化实现「拍照识花」功能？
AI时代，图片检索依赖高效向量相似性计算。通过CNN提取图像特征后，需解决高维向量的快速检索与存储问题。聚类算法（如K-Means）比局部敏感哈希更精准，能保留语义相似性；乘积量化则大幅压缩向量存储空间。结合聚类、乘积量化与倒排索引，可实现海量图片的高效近似最近邻搜索，广泛应用于以图搜图、商品识别、推荐系统等场景。
存储系统：从检索技术角度剖析 LevelDB 的架构设计思想
LevelDB是Google开源的高性能键值存储系统，基于LSM树优化，通过跳表、读写分离、SSTable分层与Compaction等机制，高效管理内存与磁盘数据。结合BloomFilter、索引分离和LRU缓存，显著提升读写与检索性能，广泛应用于工业级系统。（239字）
索引更新：刚发布的文章就能被搜到，这是怎么做到的？
本文介绍工业界倒排索引的高效更新机制。针对小规模内存索引，采用Double Buffer实现无锁读写；对于大规模数据，则使用“全量+增量”索引结合方案，配合删除列表处理删改操作，并通过滚动合并法减少冗余IO，提升系统性能与可扩展性。（238字）
索引构建：搜索引擎如何为万亿级别网站生成索引？
针对超大规模数据，可通过分治与多路归并生成内存外倒排索引。先将文档分批在内存建索引，再写入有序临时文件，最后合并为全局索引。检索时结合内存哈希表、B+树及分层加载技术，高效处理词典与 posting list 的磁盘访问，提升查询性能。
测一测丨检索算法基础，你掌握了多少？
本题库涵盖数组、链表、二叉检索树、跳表、哈希表、位图、布隆过滤器及倒排索引等数据结构的查询效率、空间代价与应用场景，深入解析各类结构在有序/无序、平衡/非平衡状态下的时间复杂度与适用场景，对比不同索引机制的优劣，帮助理解数据存储与检索的核心原理。
特别加餐 | 高性能检索系统中的设计漫谈
本文系统梳理了高性能检索系统中的四大核心设计思想：索引与数据分离、减少磁盘IO、读写分离和分层处理。通过典型案例对比与深入分析，揭示其本质与通用经验，帮助开发者在实际场景中权衡利弊，构建高效、稳定的系统架构，提升整体性能。
非精准 Top K 检索：如何给检索结果的排序过程装上加速器？
本文介绍了非精准 Top K 检索的优化思路与实现方法，旨在通过简化打分过程提升检索性能。重点讲解了三种加速策略：基于静态质量得分排序截断、利用词频构建胜者表、以及分层索引设计。这些方法将计算前置到离线阶段，在线仅做快速截断，大幅降低开销。结合精准排序的两阶段架构（召回+排序），可在保证结果质量的同时显著提升效率，广泛应用于搜索与推荐系统中。
