#召回

该项目系统地介绍搜索引擎核心技术，包括基础概念、相关性评估、查询处理、召回策略和排序算法。内容涵盖BERT模型在相关性判断中的应用，以及查询词处理和推荐系统的优化方法。项目详细讲解了倒排索引、向量召回、BERT模型应用等关键技术，并探讨了查询词分词、意图识别、排序模型训练等实际问题。通过幻灯片和视频资源，为开发者和研究人员提供搜索引擎技术的深入学习材料，这些内容对于理解和实现现代搜索引擎至关重要。

Based是一种创新的语言模型架构,结合短窗口注意力和全局线性注意力,实现次二次复杂度的高效依赖建模。该模型在多项基准测试中表现优异,尤其擅长需要长程记忆的任务。项目提供预训练模型、训练评估代码和合成数据实验,展示了其在召回与吞吐量平衡方面的优势。研究人员可利用这些资源深入探索和优化这一新型语言模型架构。

本项目系统介绍工业级推荐系统的理论知识，包括召回、排序、特征交叉和用户行为序列建模等核心环节。内容涵盖基于TensorFlow2的模型训练，以及高性能、高并发、高可用的Golang推理微服务实现。同时提供Scikit-learn和TensorFlow编程基础，为推荐系统学习者提供全面的知识体系和实践指导。