19 | 广告系统：广告引擎如何做到在 0.1s 内返回广告信息
广告系统是互联网核心营收支柱，支撑Google、Facebook等巨头超80%收入。它需在0.1秒内完成百万级广告实时检索，属高并发、低延迟典型。本文以展示广告为例，解析其引擎架构：通过标签构建倒排索引，结合树形分片、向量检索与非精准打分预筛，优化召回效率；再用深度学习精准排序，提升匹配度。同时，在索引构建时前置过滤无效广告，压缩检索空间，并依赖全量+增量机制实现实时更新。整体设计兼顾性能与效果，实现千人千面的高效投放。
新手必看！零基础数据分析工具推荐，数据治理工具哪家好
本文盘点10款主流BI工具，涵盖瓴羊Quick BI、Tableau、Power BI等，从核心优势、适用场景到新手常见问题全面解析，助力企业及个人根据使用人群、数据规模、生态兼容与预算选择合适工具，实现低门槛、高效能的数据驱动决策。
16 | 最近邻检索（下）：如何用乘积量化实现「拍照识花」功能？
本文深入浅出地讲解了AI时代图片检索的核心技术：从特征提取、聚类算法（如K-Means）与局部敏感哈希的对比，到乘积量化压缩向量、结合倒排索引提升效率。重点剖析了如何通过聚类划分空间、用乘积量化大幅降低存储开销，并实现高效近似最近邻搜索。这些技术广泛应用于以图搜图、拍照识物、推荐系统等场景，是现代高维向量检索的基石。
阁下AI平台的模型可以自定义吗？
在评估一个AI工具平台时，我们通常关心其灵活性和定制能力。阁下AI平台在这方面的实现路径，与传统意义上的“模型微调”或“模型训练”有所不同，它更侧重于应用层的配置与编排。
