
AI 编程 · 个人文档索引 桌面备忘 · 2026-07-03
Personal Tech Notes
从 2021 年 11 月 写到现在,记录后端、中间件排查、搜推算法、产品与管理类读书笔记。
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本文是 ES 存储引擎系列的进阶篇,深入剖析相关度评分:从 BM25 算法的
k1/b参数,到分布式 IDF 问题,再到 Function Score 的各类函数(weight、field_value_factor、decay、random_score、script_score)实战。

本文梳理线上 OOM 问题的完整排查链路:从获取 Heap Dump,到用 JProfiler 定位内存大户,再到沿引用链追溯 GC Root,最后结合业务代码确认根因。

本文是 ES 存储引擎系列的第二篇,承接上一篇关于段、提交点、Translog 的介绍,详细拆解”写入确认→Refresh→Flush→段合并”的完整生命周期,并解释为什么 ES 需要同时支持”近实时搜索”和”实时 CRUD”两套机制。

本文梳理 RocketMQ 源码学习笔记,涵盖源码结构、NameServer 路由中心、消息发送机制等核心内容。

本文是 搜推算法笔记 第 3 篇。索引见 搜推算法 · 知识索引。
上一篇:Query 理解与多路召回 · 下一篇:精排与评价指标
语义召回解决字面匹配的盲区——用户搜「纯奶」,标题写「纯牛奶」,BM25 可能漏召,但向量空间距离很近。BM25 与向量是互补关系:前者保精确(专名、型号),后者补语义(同义、描述性 Query)。本文讲解 Embedding 原理、相似度度量、ANN 算法选型与工程部署。

AI 编程 · 个人文档索引 桌面备忘 · 2026-07-03

搜推算法 · 知识索引 搜索与推荐系统的通用算法笔记,覆盖漏斗架构、Query 理解、多路召回、向量检索、LTR 精排、评价指标与工程实践。面向算法原理与工业界常见做法,不绑定特定业务场景。

本文是 ES 存储引擎系列的延伸篇,承接段、提交点与 Translog 和近实时搜索与实时 CRUD。理解了 Segment 的不可变性后,就能真正理解 PIT 是如何”冻结视图”实现一致性深度分页的。

本文是 搜推算法笔记 第 7 篇。索引见 搜推算法 · 知识索引。 上一篇:Python 搜推技术栈 Elasticsearch 是工业界最常用的全文检索引擎,擅长倒排检索、BM25 打分与组合过滤。本文从搜推工程视角介绍 ES 的用法,与 ES 存储引擎系列(引擎原理)互补。

我的 AI 模型选型对比 个人使用备忘 · 感受来自日常开发,不一定完全准确配合《我的AI编程工作流》· 索引见《AI编程-个人文档索引》最后更新:2026-07-03

本篇涵盖第十一、十二章:在混乱中管理,以及管理者的自我修炼。这是本系列最后一篇。

IPD(集成产品开发)是集成业界最佳实践的研发管理体系,强调”把强大研发能力建在超越研发部的组织上”,实现”让成功从偶然到必然”。本文梳理 IPD 的核心理念、流程与跨部门团队机制。

本文是 搜推算法笔记 第 5 篇。索引见 搜推算法 · 知识索引。 上一篇:精排与评价指标 · 下一篇:Python 搜推技术栈 离线 NDCG 涨了 0.02,能直接全量吗?不能。线上还有真实用户决策、展示位置、系统延迟、长期生态——没有 AB 的「感觉上线」,不是可运营系统。 这篇是算法笔记的「最后一公里」:Query、召回、精排、指标的理论最终都要通过 AB 实验在线上验证。