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，通过简化打分机制提升检索效率。重点讲解三种技术：基于静态质量得分排序截断、胜者表利用词频加速、分层索引两阶段查询。核心思想是将计算前移至离线阶段，在线仅做快速截断，结合精准排序形成召回+排序的两阶段架构，显著降低开销，广泛应用于搜索与推荐系统。
精准 Top K 检索：搜索结果是怎么进行打分排序的？
搜索引擎的核心是排序，Top K检索通过打分选出最相关的结果。本文介绍三种打分方法：经典TF-IDF衡量词频与逆文档频率；BM25算法在此基础上优化，引入文档长度和词频饱和机制；机器学习模型则融合数百因子自动学习权重，提升排序精度。为高效实现Top K检索，采用堆排序降低时间复杂度，显著提升大规模数据下的性能。
Chap01. 认识AI
本文介绍AI核心概念与大模型开发原理，涵盖人工智能发展历程及Transformer神经网络的关键作用。通过注意力机制，Transformer实现对文本、图像、音频的高效处理，成为GPT等大模型的基础。大语言模型（LLM）利用其持续生成能力，逐字预测输出，实现连贯对话。
第二章 基础算法
本文系统介绍了加密算法与排序算法的核心知识。涵盖对称加密（如AES、SM4）、非对称加密（如RSA、SM2）、哈希摘要（如SHA-2、SM3）、电子签名及密码存储方案；深入解析冒泡、选择、插入、快排、归并、堆排序等算法的原理、复杂度与优化策略，并对比其稳定性与适用场景；同时涉及字符串反转、正则匹配应用及二分查找、回溯算法等典型算法实践，内容全面，理论结合实际，适用于技术学习与面试准备。
推荐引擎：没有搜索词，「头条」怎么找到你感兴趣的文章？
本文深入解析资讯类App推荐引擎的检索技术，揭秘“下拉刷新”背后如何实现个性化内容推荐。重点讲解基于内容召回与协同过滤（用户/物品）两大核心算法，剖析其原理、优缺点及实际应用，并介绍多路召回与分层排序的混合推荐机制，展现推荐系统如何高效实现精准内容分发。
