在海量图片检索场景中，单纯的向量检索常面临“搜不准”的困境，而传统标签搜索又难以维护。本文通过 SmartVision 项目，展示了如何利用 Elasticsearch 8 实现 HNSW 向量与 BM25 文本 的深度融合。同时，文章深入探讨了在 Spring Boot 体系下，如何通过 异步编排 与 OSS 动态预处理 技术，突破大文件上传的 I/O 瓶颈并显著降低 AI 推理成本，验证了 Java 在 AI 中台建设中的工程优势。
最近学到一个新词, 叫做”妈人旷”，许多名校毕业生和大厂员工辞职后，喊出了“妈妈人生是旷野”的口号，倡导一种更自由、松弛的生活方式。但有趣的是，他们在个人简介里依然保留着“名校毕业”、“前大厂员工”这样的标签。这背后其实藏着一个有意思的矛盾：他们一边说要摆脱标签，另一边却紧紧抓住这些标签不放。
前言
本文是指标体系的首篇，主要讲解业务系统中的高频指标，期望能够建立数据的基本认知，方便后面内容的展开。互联网的发展以及人口红利的消失，在企业的管理过程中数据变得越来越重要，需要更加精细化的运营。同时对员工以及公司的管理者都提出了新的要求，如何利用数据，进行指标分析，并进一步通过数据分析从而发现问题及增长点，指导公司的运营，是接下公司发展的趋势。
接下来将从数据和业务指标这两个方面来讲解一下。
数字化时代，数据已成为企业决策和发展的核心驱动力。而埋点体系作为获取用户行为数据的重要手段，对于企业深入了解用户需求、优化产品体验、制定精准营销策略具有不可替代的作用。本文将详细介绍埋点体系的相关知识，包括其定义、作用、采集技术以及技术方案的选择等内容.
这世上有如此多的“流行语”和“最佳实践”，但是让我们把注意力转向更基础的方面。即——开发人员在浏览代码时所感受到的“困惑程度”。
困惑是以时间和金钱为代价的。困惑是由高认知负荷造成的。这不是什么花哨的抽象概念，而是一种人类的基本限制因素。
由于我们花在阅读和理解代码上的时间远远多于编写代码的时间，所以我们应该不断地问自己，我们是否在代码中嵌入了过多会给人带来认知负荷的内容。
从认知科学的角度来看，大脑的特性对学习有着深远影响。其奖励系统倾向于即时利益，使得人们在面对长远目标的学习任务时，容易缺乏动力。同时，大脑处理信息的方式也决定了学习效率，例如频繁切换任务会损耗认知资源，影响学习效果。此外，学习环境、个人心态以及学习方法的合理性等因素，都在不同程度上左右着学习的成效。
在当今高并发的互联网环境中,限流系统扮演着至关重要的角色。请设计一个可靠、高效的限流系统,能够有效控制API的访问频率,防止系统被滥用或过载。你的设计应该能够适应不同的限流策略,并在分布式环境中保持一致性。此外,考虑如何处理突发流量,以及如何与现有的API网关无缝集成。
假设系统需要每秒处理10万次请求,并支持多种限流粒度(如按用户、IP或API端点)。请在你的设计中解释如何实现这些需求,并讨论可能面临的挑战及其解决方案。
在探讨长期焦虑的人为何容易陷入虚无主义或者享乐主义之前，我们先来理解一下焦虑本身。焦虑是一种对未来不确定性的担忧和不安，它可能源于生活中的各种压力，如工作、学业、人际关系等。当这种焦虑持续存在且得不到有效缓解时，就可能对人的心理状态产生深远的影响。
本文为极客时间《检索技术核心20讲》课程第四章的总结笔记,第四章聚焦于多种检索系统，全面深入地剖析了LevelDB、搜索引擎、广告系统和推荐引擎的架构设计、工作原理、优化策略以及它们在不同场景下的应用。
本文为极客时间《检索技术核心20讲》课程第三章的总结笔记，第三章围绕检索技术在多场景下的应用展开，详细介绍多种检索数据结构、算法及优化方案等