文章目录 1. 前言2.初步设计1.需求3.单机的实现4. 高可用的实现 3.详细设计1. 数据库设计2.manager设计1.manager接口1. 注册接口2.上传向量接口3.向量生效接口4.server通知开始加载向量接口5.server通知完成加载接口6.server通知完成切换接口7.向量详情接口 3. server端设计1. 项目启动的加载2. 定时任务 1.

答案参考：推荐系统中，双塔模型用于粗排和用于召回的区别有哪些? - 知乎 召回和粗排在不同阶段面临样本不一样，对双塔来说样本分布差异会使召回和粗排采取不一样的方式。召回打分空间是全部item空间，曝光只有很少一部分，同时双塔召回只是多路召回的一种，因此双塔会从几个方面优化： 召回负样本选择，会采用一些策略进行负样本采样。 粗排打分空间已经变小，曝光样本和打分样本差异相对较小，曝光对粗

前期融合：先对所有特征做concat，再输入DNN，一般常见于精排模型 特点：线上推理代价大，若有n个候选item需要做n次模型计算 后期融合：把用户和物品特征分别输入不同的神经网络，不对用户和物品做融合，常见于召回双塔 特点：线上计算量小，用户塔只需要做一次线上推理，计算用户表征a，物品表征b事先存储在向量数据库，物品塔在线上不做推理；预估准确性不如精排模型。 粗排模型：一般介于

课程特点：系统、清晰、实用，原理和落地经验兼具 b站：https://www.bilibili.com/video/BV1HZ421U77y/?spm_id_from=333.337.search-card.all.click&vd_source=b60d8ab7e659b10ea6ea743ede0c5b48 讲义：https://github.com/wangshusen/Recommende

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作者：cmathx 原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/195548025 编辑：深度传送门 看到三篇干货满满&&很实用的相关性优化paper，先上论文大餐。 https://arxiv.org/pdf/2002.03932.pdf Google的paper（How to pretrain？），主要是讲怎么样更好的设计pretrain任务，用

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