16 | 最近邻检索（下）：如何用乘积量化实现「拍照识花」功能？
随着AI发展，以图搜图、拍图识物等应用日益普及，其核心是高效图片检索技术。本文深入解析如何通过聚类算法（如K-Means）与乘积量化结合倒排索引，实现高维图像特征向量的快速近似最近邻搜索，在降低存储开销的同时提升检索效率，广泛应用于图像搜索、推荐系统等领域。
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。
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