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人工智能、AI架构、搜索系统、推荐系统、广告系统技术资料整理。这篇文章意图是收集市面上质量不错的AI架构、搜索、 推荐、 广告引擎技术资料，内容来源包括开源项目官网（Lucene、Solr、Elastic）、综合技术网站（AIQ 、infoQ、Stackoverflow、github 等、国内外知名互联网公司技术博客（阿里中间件团队博客、美团技术博客等）、知名技术牛人公众号博客等。
以下整理的内容大致根据来源进行分类。
整理不易，辛苦收藏～！
@AIQ-人工智能社区
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资源已分享到Github： AI_Tutorial
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开源相关
Lucene
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Lucene 官网
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Lucene 7.6.0源码
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Lucene Wiki
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索引结构 -Lucene6.6.0
Solr
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Solr 官网
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Solr Wiki
Elastic
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Elastic 官网
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Elastic Blog
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Elastic Formus
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Elasticsearch: 权威指南 - 中文版
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Elastic 中文社区
LucidWorks
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LucidWorks
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LucidWorks Blog
中文分词
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ansj 分词
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HanLP 分词
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ES-Analysis-IK
大公司
阿里
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天猫推荐算法团队的那些事儿 - 20140401 - infoQ
本文以访谈的方式呈现，对搜索和推荐算法进行了简单的比较，提到了 AB 测试和离线测试，主要对推荐算法团队的工作方式、工作考评、任务分配、招聘等进行了介绍。 -
天猫 11.11：搜索引擎实时秒级更新 - 20141111 - infoQ
文章简单介绍了阿里搜索引擎架构，提到了以下内容：1）为提高数据实时性（库存、价格等），去掉应用层和业务层的缓存，重点提升引擎层的服务能力。2）排序链，根据业务场景定制排序链。3）sku 搜索，搜索结果和属性导航联动（标类产品）。 -
阿里搜索离线技术团队负责人谈 Hadoop：阿里离线平台、YARN 和 iStream
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基于 Apache Flink 的实时计算引擎 Blink 在阿里搜索中的应用 - 20170216 - infoQ
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阿里开源深度学习框架 XDL，面向广告、推荐、搜索场景 - 20181128 - AIQ
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阿里巴巴搜索引擎平台 Ha3 揭秘 - 201811 - AIQ
阿里搜索事业部技术团队
阿里集团搜索、推荐、图像技术的大本营，大数据时代的创新主场。
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阿里搜索事业部技术团队
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OpenSearch：轻松构建大数据搜索服务 - 20160222
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搜索双链路实时计算体系 @双 11 实战 - 20160111
阿里中间件团队博客
2012 年期间，阿里中间件博客记录了 20 多篇 Lucene、Solr 相关博文，主要记录了一些在项目开发过程中遇到的问题，以及部分源码解读。内容丰富、实用，但不是很系统。
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阿里中间件团队博客
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Solr 调优参考 - 20120521
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Solr Lucene 优劣势分析 - 20120626
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SolrQuery 性能压测参考 - 20120731
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NumericField NumericRangeQuery 原理分析 - 20120731
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Solr schema 编写指导 - 20120731
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关于搜索挖掘所想 - 20120731
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SolrQuery 挖掘 – 单维度聚合分析 - 20120920
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我感受到的排序机制参考 - 20120920
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垂直搜索新问题 - 20120920
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Solr 平台化搜索实战必知场景 - 20120921
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Solr Schema 配置小细节大问题 - 20121015
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Solr DisjunctionMax 注解 - 20121015
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Sql Support within Solr- 类 Sql 的 solr 搜索实现 (1) - 20121015
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Sql Support within Solr- 类 Sql 的 solr 搜索实现 (2) - 20121015
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关于 TrieField 的全面认识、理解、运用 - 20121015
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Solr Facet 引发思考 on the road - 20121029
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查询问题 —queryparse 深入理解 - 20121029
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TermRangeQuery 源码解析 - 20121106
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Solr 之缓存篇 - 20121106
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搜索的测试话题 - 20121113
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关于搜索夜话 ---- 作为阶段序列的告别 - 20121113
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solr 长文本搜索问题 - 20121210
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SolrCore2.9.1 源码分析备忘 - 20121210
百度
- 百度万亿量级数据库 Tera 架构应用、设计与实践全攻略 - 20170526 - infoQ
京东
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京东 618：揭秘大促销背后的个性化推荐 - 20150618 - infoQ
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京东 11.11：商品搜索系统架构设计 - 20151111 - infoQ
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京东 618：机器学习与商品数据挖掘和知识抽取 - 20170618 - infoQ
美团点评
美团点评技术团队博客
在国内互联网公司中，个人认为“美团点评技术团队博客”是最持之以恒的，而且非常干货。
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美团点评技术团队
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美团 O2O 排序解决方案——线下篇 - 20151207
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美团O2O排序解决方案——线上篇 - 2015-11-16 17:00
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美团点评旅游搜索召回策略的演进 - 20170616 - AIQ
携程
- 携程技术中心
去哪儿
- 去哪儿网机票搜索系统的高并发架构设计 20170421 - AIQ
搜狗
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搜狗搜索广告检索系统 - 弹性架构演进之路 - 20160111 - infoQ
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深度学习在搜狗无线搜索广告中的应用 - 20160808 - infoQ
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以搜狗为例，谈语音输入如何影响你的生活 - 20161208 - infoQ
一号店
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1 号店 11.11：分布式搜索引擎的架构实践 - 20151112 - infoQ
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1 号店 11.11：机器排序学习在电商搜索中的实战 - 20161111 - AIQ
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机器学习在 1 号店商品匹配中的实践 - 20170506 - 携程技术中心
待分类
国内
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当当 11.11：促销系统与交易系统的重构实践 - 20151113 - infoQ
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苏宁易购 11.11：商品详情系统架构设计 - 20151227 - infoQ
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达观数据 点击模型：提升算法精度的利器 - 20160315 - infoQ
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达观数据 一个可供参考的搜索引擎排序架构实践案例 - 20160830 - infoQ
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达观数据 “搜你所想” 之用户搜索意图识别 - 20170608 - AIQ
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链家网 数据驱动在搜索优化与推荐策略中的实践 - 20170406 - infoQ
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深度学习在 Airbnb 大规模搜索排名上的实战经验 - 20181118 - AIQ
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51 信用卡的个性化推荐体系 - 2018 - AIQ
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苏宁 11.11：搜索引擎 Solr 在苏宁易购商品评价系统中的应用 - 20181105 - AIQ
国外 -
Twitter 实时检索 6700 亿条推文，细谈 Twitter 搜索引擎的演进历程 - 20160330 - infoQ
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Yelp 是如何用数据驱动搜索过滤器的？ - 20151209 - infoQ
开发应用
理论基础
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我爱自然语言处理 推荐
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漫话中文自动分词和语义识别
源码解读
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刘超觉先 详细分析了 Lucene3.x 的源码，推荐。
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Anatomy of an Elasticsearch Cluster: Part I
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Anatomy of an Elasticsearch Cluster: Part II
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Anatomy of an Elasticsearch Cluster: Part III
常见问题
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Stackoverflow - Lucene
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Stackoverflow - Solr
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Stackoverflow - Elastic
其他
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对话 Kibana 之父：如果需要，你应该自己动手编写工具 - 20170111 - infoQ
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配置高性能 Elasticsearch 集群的 9 个小贴士 - 20170104 - infoQ
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基于 ElasticStack 的数据探索与分析 - 20161018 - infoQ
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使用 Akka、Kafka 和 ElasticSearch 等构建分析引擎 - 20160825 - infoQ
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万亿级日志与行为数据存储查询技术剖析 - 20170222 - infoQ
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谷歌的自然语言部门是啥样的？ - 20160118 - infoQ
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通过 Baratine 将 Lucene 库暴露为微服务 - 20160225 - infoQ
人工智能领域文集
- 理解计算机视觉中的损失函数
- 项目管理软件这么多，为什么我只推荐它？
- 知识图谱辅助的个性化推荐系统
- 从阿里的 User Interest Center 看模型线上实时 serving 方法
- 深度学习在省钱快报推荐排序中的应用与实践
- 百度凤巢算法面经
- 你们都在用什么项目管理软件?
- 广告算法在阿里文娱用户增长中的实践
- 【超详细讲解】深入理解 GBDT 二分类算法
- 搜索系统中的纠错问题
- 【算法面经系列】百度、寒武纪、科大讯飞、追一科技、腾讯、作业帮算法面经
- 【算法面经系列】头条 + 腾讯 算法工程师面经（NLP 实习）
- 如何做好项目管理，做好人人都是项目经理
- 微软小冰：如何构建人格化的对话系统
- 【论文笔记】TEM: 结合 GBDT 叶节点嵌入的可解释推荐模型
- 图解 Reformer：一种高效的 Transformer
- Flink 如何支持特征工程、在线学习、在线预测等 AI 场景？
- 算法在岗一年的经验总结
- 项目经理必备的项目管理工具——CORNERSTONE
- Flink Checkpoint 原理流程以及常见失败原因分析
- 58 同城智能语音质检系统架构实践
- 淘系高级技术专家的十年 | 既往不恋，纵情向前！
- 关系图谱在贝壳的构建和应用
- NLP.TM[28] | 浅谈 NLP 算法工程师的核心竞争力
- 机器学习的可解释性：因果推理和稳定学习
- 远程办公 | 适应时代的工作模式
- 在阿里，新人如何快速上手项目管理？
- 图解自监督学习，人工智能蛋糕中最大的一块
- 让 AI“读懂”短视频，爱奇艺内容标签技术解析
- 字节跳动自研万亿级图数据库 & 图计算实践
- 墨刀 - 在线 Markdown 编辑器
- 如何扩充知识图谱中的同义词
- 万字长文梳理 CTR 预估模型发展过程与关系图谱
- BERT 的嵌入层是如何实现的？看完你就明白了
- 浅谈流式模型训练体系
- “人工智能”初创公司所面临的问题
- 汽车之家推荐系统排序算法迭代之路
- “云开工”成主流，远程办公需求暴涨 663%
- 疫情之下 | 教你远程办公高效又安全
- 阿里 B 类电商用户增长实践
- 二部图表示学习 | Graph Convolutional Matrix Completion
- 为什么机器学习项目非常难管理？
- 不要犯战略性的失误——如何合理制定推荐系统的优化目标？
- 工作效率低? 这个锅远程办公不背
- 关于使用 pytorch 能否对 SE ResNext 进行预训练
- 项目经理: 在家远程办公如何提高工作效率?
- BERT, ELMo, & GPT-2: 这些上下文相关的表示到底有多上下文化？
- 一些 NLP 的面试问题
- 停班不停工，远程办公助力击穿疫情下企业困局
- 自然语言理解（NLU）难在哪儿？
- 视频 | 信息流推荐技术在凤凰网的业务实践
- Elasticsearch 高级调优方法论之——根治慢查询！
- LinkedIn 招聘推荐系统中的机器学习的威力
- 为什么我们选择 LambdaMART 作为我们的酒店排序模型
- 如何（以及为什么需要）创建一个好的验证集
- 美团一站式机器学习平台建设实践
- 携程实时智能检测平台实践
- HMM 模型在贝壳对话系统中的应用
- NLP 中文分词知识梳理
- 阿里 B2B：融合 Matching 与 Ranking 的个性化 CTR 预估模型
- 部署基于嵌入的机器学习模型的通用模式
- 视频 | 阿里文娱搜索算法实践和思考
- 从算法到应用：滴滴端到端语音 AI 技术实践
- 深入 Lucene 搜索引擎原理
- 掌握它才说明你真正懂 Elasticsearch
- 如何增强推荐系统模型更新的实时性？
- 深度学习在花椒直播中的应用——排序算法篇
- 35 岁技术人如何转型做管理？阿里高级算法专家公开 10 大思考
- 知识图谱基本概念 & 工程落地常见问题
- 2020 “跳槽”还是“卧槽”，你想好了吗？
- 敏捷开发实践之 Scrum 方法运用
- 机器学习在马蜂窝酒店聚合中的应用初探
- 项目管理软件的应用现状与发展趋势
- 亚马逊畅销书的 NLP 分析——推荐系统、评论分类和主题建模
- 推荐系统 pipeline 的构建过程和总体架构描述。
- 做机器学习项目的 checklist
- 敏捷实践经验分享，企业如何在敏捷开发中实施 DoD
- 推荐系统论文回顾：神经协同过滤理解与实现
- 阿里淘外商业化广告工程架构实践
- 腾讯万亿级 Elasticsearch 技术解密
- 新一代海量数据搜索引擎 TurboSearch 来了！
- 机器学习在微博 O 系列广告中的应用
- 不仅仅用 CTR：通过人工评估得到更好的推荐
- 搜索，推荐，广告系统架构及算法技术资料大合集吐血整理——2019 年终分享
- 毕业 10 年才懂，解决问题的能力原来这么重要
- 跨境电商 Etsy 如何使用交互行为类型进行可解释推荐
- 机器学习模型的可解释性
- 个性化海报在爱奇艺视频推荐场景中的实践
- 华为招聘
- 华为人才招聘
- Query 理解和语义召回在知乎搜索中的应用
- 推荐系统技术演进趋势：从召回到排序再到重排
- 程序员必知必会的零拷贝技术
- 推荐系统的发展与简单回顾
- 沟通的重要工具——乔哈里视窗
- NLP 技术在微博 feed 流中的应用
- 机器学习 - 一文理解 GBDT 的原理 -20171001
- LR+FTRL 算法原理以及工程化实现
- 推荐场景中召回模型的演化过程
- 读《影响力》这本书
- 系统重构的道与术
- CTO 被裁，离职前给组了的高级开发们 8 个建议。
- 记录：tf.saved_model 模块的简单使用（TensorFlow 模型存储与恢复）
- 淘宝如何拥抱短视频时代？视频推荐算法实战
- 解密淘宝推荐实战，打造 “比你还懂你” 的个性化 APP
- 风控特征—时间滑窗统计特征体系
- 解密商业化广告投放平台技术架构
- 深入理解 AQS 之 Condition 源码
- IJCAI 2019 | 为推荐系统生成高质量的文本解释：基于互注意力机制的多任务学习模型
- Hi, xiaolongnk
- Learning to rank 基本算法小结
- 知识结构化在阿里小蜜中的应用
- 万字长文！推荐系统算法岗校招面试经验 & 学习心得
- 标签平滑 & 深度学习：Google Brain 解释了为什么标签平滑有用以及什么时候使用它 (SOTA tips)
- 经验：一个秒杀系统的设计思考
- 视频：美图个性化 push AI 探索之路
- 优酷 DSP 广告投放系统架构实践
- 浅谈微视推荐系统中的特征工程
- 知识图谱的自动构建
- 美团点评效果广告实验配置平台的设计与实现
- 腾讯信息流内容理解技术实践
- 深度 |58 商业流量排序策略优化实践
- 美团点评 Kubernetes 集群管理实践
- 张一鸣：如何应对公司变大之后的管理挑战
- 如何提升「会议效率」
- 【有赞】数据资产，赞之治理
- 搜索引擎中的 Web 数据挖掘
- 几十亿数据查询 3 秒返回，ES 性能优化实战！
- 基于多视角学习和个性化注意力机制的新闻推荐
- Walrus- 一个轻量级 olap 查询框架
- 微服务高可用利器——Hystrix 熔断降级原理 & 实践总结
- 【推荐实践】微博在线机器学习和深度学习实践
- 马蜂窝推荐排序算法模型是如何实现快速迭代的
- 在线学习在爱奇艺信息流推荐业务中的探索与实践
- 【58 同城】如何从 0 到 1 构建个性化推荐？
- 机器学习在 58 二手车估价系统实践
- 萌新想请教一下 特征选择 的问题
- 实时计算引擎在贝壳的应用与实践
- 今日头条在消息服务平台和容灾体系建设方面的实践与思考
- 推荐系统中模型训练及使用流程的标准化
- 知识图谱与语义分析技术介绍（附前沿论文解读）
- 网络图模型知识点综述
- 360 展示广告召回系统的演进
- Tensorflow 的 checkpoint 教程
- 陈曦：性能与稳定并存 Elasticsearch 调优实践
- 3000 台服务器不宕机，微博广告系统全景运维大法
- 由 Finalizer 和 SocksSocketImpl 引起的 Fullgc 问题盘点
- 爱奇艺效果广告的个性化探索与实践
- 深度学习技术在美图个性化推荐的应用实践
- UC 信息流推荐模型在多目标和模型优化方面的进展
- Facebook 面向个性化推荐系统的深度学习推荐模型
- 美团配送交付时间轻量级预估实践
- 58 招聘推荐排序算法实战与探索
- 阿里如何实现秒级百万 TPS？搜索离线大数据平台架构解读
- 会向业务“砍需求”的技术同学，该具备哪 6 点能力？
- UC 国际信息流推荐中的多语言内容理解
- 10 年 +，阿里沉淀出怎样的搜索引擎？
- Hi, 2019_nickname
- 老大难的 GC 原理及调优，这下全说清楚了
- 以 YouTube 论文学习如何在推荐场景应用强化学习
- 深度度量学习中的损失函数
- UC 信息流视频标签识别技术
- 常用学习算法
- 阿里妈妈：品牌广告中的 NLP 算法实践
- OCPC 广告算法在凤凰新媒体的实践探索
- 降低软件复杂性的一般原则和方法
- 基于 Elastic Stack 的海量日志分析平台实践
- 支付系统高可用架构设计实战，可用性高达 99.999！
- 推荐系统应该如何保障推荐的多样性？
- 浅谈 UC 国际信息流推荐
- 我在亚马逊学到的三样东西，为我的机器学习职业之路做好了准备
- 关于数据驱动的重新思考
- 头条，美团，滴滴，京东及其它公司面试经验分享！
- CCKS 2019 | 百度 CTO 王海峰详解知识图谱与语义理解
- 模型评估指标 AUC 和 ROC，这是我看到的最透彻的讲解
- GitHub 标星 8k+，最后还有什么想问的么？对面试官的灵魂 50 问！
- Andrew Ng(吴恩达) 关于机器学习职业生涯以及阅读论文的一些建议
- A/B 测试中我们都会犯的十个常见错误
- AI 在爱奇艺视频广告中的探索
- 快看漫画个性化推荐探索与实践
- 微博广告策略工程架构体系演进
- 请问 example oracle 和后面那个红框的分布是什么意思？
- 构建可解释的推荐系统
- 解读：滴滴“猜你去哪儿”功能的算法实现
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- 电商推荐那点事
- 风控建模流程：以京东群体感知项目为例
- 每天超 50 亿推广流量、3 亿商品展现，阿里妈妈的推荐技术有多牛？
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- 阿里妈妈深度树检索技术（TDM）及应用框架的探索实践
- 推荐系统工程难题：如何做好深度学习 CTR 模型线上 Serving
- 360 搜索的百亿级网页搜索引擎架构实现
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- 学习数据代码
- 深度学习在 360 搜索广告 NLP 任务中的应用
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- 消息中间件—RocketMQ 消息存储（一）
- 消息中间件—RocketMQ 消息消费（三）（消息消费重试）
- 消息中间件—RocketMQ 消息消费（二）（push 模式实现）
- 消息中间件—RocketMQ 消息消费（一）
- 消息中间件—RocketMQ 消息发送
- 消息中间件—RocketMQ 的 RPC 通信（二）
- 消息中间件—RocketMQ 的 RPC 通信（一）
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- 独家解读 | 滴滴机器学习平台架构演进之路
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- 一直播千万量级用户推荐系统设计之路
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- 如何强化数据集中某个特征的影响？
- 强化学习系列二——应用 AlphaGo Zero 思路优化搜索排序
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- 一图胜千言: 解读阿里的 Deep Image CTR Model
- 推荐系统召回四模型之二：沉重的 FFM 模型
- Embedding 从入门到专家必读的十篇论文
- 深度 CTR 预估模型中的特征自动组合机制演化简史
- 详解 Airbnb 之深度学习在搜索业务的探索
- 万字长文带你解读 NLP 深度学习的各类模型
- 基于深度强化学习的新闻推荐模型 DRN
- 基于 Tensorflow 高阶 API 构建大规模分布式深度学习模型系列: 开篇
- 【贝壳网】贝壳搜索平台实时流总体架构设计
- 【贝壳网】贝壳搜索为什么能知道你想住哪？
- 百度中文纠错技术
- 版本控制工具——Git 常用操作
- 【贝壳网】ElasticSearch 相关性计算原理及实践
- 【贝壳网】Elasticsearch 在贝壳搜索的部署实践
- 【贝壳网】读“懂”用户找房需求：贝壳语义解析技术实践
- 【贝壳网】两种简单有效的标签选择方法
- 回顾 Facebook 经典 CTR 预估模型
- 主流 CTR 预估模型的演化及对比
- 推荐系统召回四模型之：全能的 FM 模型
- 自然语言处理基础：上下文词表征入门解读
- 为什么已有 Elasticsearch，我们还要重造实时分析引擎 AresDB？
- NLP 新秀 : BERT 的优雅解读
- 详解 Embeddings at Alibaba(KDD 2018)
- 前员工揭内幕：10 年了，为何谷歌还搞不定知识图谱？
- 人机交互式机器翻译研究与应用
- 独家揭秘：微博深度学习平台如何支撑 4 亿用户愉快吃瓜？
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- 深度长文：中文分词的十年回顾
- 机器学习中如何处理不平衡数据？
- 【58 同城】语言模型及其应用
- 测试机器学习降维之线性判别模型 (LDA)
- GBDT+LR 算法解析及 Python 实现
- 网易杭研 分享 图数据库基础
- 用 Flink 取代 Spark Streaming，知乎实时数仓架构演进
- 国美 11·11：大促场景下的国美智能推荐系统演进之路
- 58 精准推送实践
- 《美团机器学习实践》—— 思维导图
- 「回顾」强化学习：原理与应用
- 详解 GAN 的谱归一化（Spectral Normalization）
- 「回顾」机器学习在反欺诈中应用
- 滴滴出行基于 RocketMQ 构建企业级消息队列服务的实践
- 一文让你彻底理解准确率，精准率，召回率，真正率，假正率，ROC/AUC
- HBase 写吞吐场景资源消耗量化分析及优化
- Flink 在有赞实时计算的实践
- 语义分割江湖的那些事儿——从旷视说起
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