深度与广度学习框架（Deep and Wide Learning，简称DWL）是一种结合宽线性模型和深神经网络的框架，旨在提升深度学习模型的准确性和计算效率。该框架特别适用于处理稀疏输入数据，通过协同学习数据内部和数据间的表征，显著改善推荐系统、分类和回归任务的性能。DWL最初由Google研究团队提出，主要用于推荐系统，如YouTube视频推荐，结合了宽线性模型的记忆能力和深神经网络的泛化能力。
HLLM（Hierarchical Large Language Models）是由字节跳动提出的分层大语言模型架构，旨在通过分层结构提升推荐系统的性能。它由Item LLM和User LLM组成，分别处理物品特征提取和用户兴趣预测。该方法结合了生成式和判别式训练方式，通过实验证明其有效性，尤其在处理大规模数据集时表现出色。线上AB测试验证了其在真实推荐场景中的实用性。
sqlite-vss是一个基于Faiss的SQLite扩展，专门用于高效的向量搜索。它能够无缝集成到SQLite数据库中，支持高维向量的索引和搜索，并允许在SQL查询中直接执行向量相似性搜索。
XAIgraph是一个专为图神经网络设计的开源框架，为开发者提供构建图数据模型的工具，支持复杂关系数据的处理与分析，适用于网络研究与预测任务。它通过优化图神经网络架构，帮助用户高效处理大规模图数据，并提供强大的推理与预测功能。
FAISS是一个高效的开源库，专注于相似性搜索和聚类，广泛应用于向量数据库和大规模数据检索。它支持多种索引类型和内存优化，能够在内存受限的环境下高效运行。FAISS完全开源，支持社区贡献和定制化开发，广泛应用于推荐系统、图像搜索、自然语言处理等领域。
PyKEEN是一个用于训练和评估知识图谱嵌入（KGE）模型的Python库，支持多种SOTA算法，广泛应用于知识图谱补全、推荐系统和语义搜索等领域。它提供了丰富的API，支持大模型训练、评估和可视化，适用于学术研究和工业应用。
DeepCTR是一个易于使用、模块化且可扩展的深度学习点击率（CTR）模型库。它提供了简洁的接口，支持多种基于深度学习的CTR模型，并能够与TensorFlow和PyTorch等主流深度学习框架无缝集成。其模块化设计允许用户灵活定制模型，同时其可扩展架构支持新模型和功能的添加，适用于推荐系统中的点击率预测任务。
Ray是一个由UC Berkeley开源的分布式计算框架，专注于简化大规模机器学习模型的训练与部署。它提供灵活的任务调度和资源管理，支持高效的资源利用和成本节约，让开发者能轻松扩展计算能力，处理复杂模型训练任务。Ray还具备弹性伸缩、异构调度和容错机制等特点，确保计算稳定性和效率。
推荐系统入门指南，全面介绍了工业级推荐系统的理论知识，如何基于TensorFlow2训练模型，如何实现高性能、高并发、高可用的Golang推理微服务。
VSAG是一个用于相似性搜索的向量索引库，支持大尺寸向量集的搜索，并能够自动生成基于向量维度和数据规模的参数，用户无需深入了解算法原理即可轻松使用。
Zilliz Cloud是基于流行的开源Milvus构建的向量数据库平台，能够存储、索引和搜索数十亿个嵌入向量，为企业级的相似性搜索、推荐系统、异常检测等提供支持。
SemaDB是一个完全托管的向量搜索和数据库解决方案，专为AI应用设计，提供了简单易用的界面和低廉的成本，适合各种规模的项目。
Hyper-Space是一种混合搜索数据库，结合了Elasticsearch和先进的向量数据库，旨在提高搜索查询的效率和准确性，特别适合大规模数据集的快速搜索需求。它利用云原生的管理数据库，提供无限的可扩展性，并以较低的成本维持高性能。
PromptBoom是一个集成了多个先进AI模型和10多个AI工具的全能平台，用户只需一个账户和一个订阅计划即可访问所有工具，提供更高的性价比，免去管理多个服务和订阅的麻烦。
Qdrant是一个用Rust编写的开源向量数据库和向量搜索引擎，提供快速、可扩展的向量相似性搜索服务，并拥有便捷的API。
TensorFlow Similarity是一个专注于快速简化相似度学习的Python包，旨在促进相似度和度量学习的开发与应用。
Recrooit是一个允许用户通过将朋友和同事推荐给工作机会来赚取佣金的平台。用户可以免费注册，连接有才华的个人与合适的工作岗位，并在成功推荐后获得现金奖励。用户在获得批准后，可以浏览仪表板上的可用职位，选择合适的职位进行推荐。通过分享提供的独特推荐链接，用户可以将潜在候选人推荐给招聘方。如果被推荐的候选人被录用，用户将获得现金奖励，这些奖励可以随时通过PayPal或直接转账提取。
Jina AI 提供强大的多模态AI解决方案，旨在让每个用户、开发者和企业都能轻松访问AI生成的创造力和创新潜力。我们致力于 democratize 让AI技术普及，帮助个人和企业实现他们的目标。
Shimmer是一个基于Mixpeek的人工智能项目，允许用户上传图片、描述或两者的组合，以帮助他们找到无法舍弃的物品。Shimmer通过深度理解用户的需求，提供更加精准的搜索体验。
整理了AI工程师相关知识和面试题列表，涵盖深度学习、机器学习、自然语言处理、推荐系统、搜索系统等相关知识内容，内容非常详细且图文并茂，方便在线阅读。
本书的主要内容为自然语言处理相关的算法，包括相应的机器学习技术，重点介绍搜索引擎、推荐系统、对话系统等几个系统，并探讨对人工智能的一些看法。
该项目记录了学习推荐系统过程中的知识产出，主要对经典推荐算法的原理进行解析，并提供代码实现示例。它支持多种推荐算法，易于扩展和修改，非常适合学习和研究推荐系统。
这是一个用于向量相似性搜索的性能库，利用本地自适应向量量化和高度优化的索引与搜索算法，实现了在数十亿个高维向量上进行高精度和极快速度的搜索，同时比替代品占用更少内存。
AI-RecommenderSystem项目旨在整理和实现推荐系统领域的一些经典算法模型，提供多种推荐算法的实现，支持个性化推荐，并具备良好的可扩展性，方便用户添加新算法。同时，该系统还提供数据集的处理和分析工具，配备用户友好的接口，方便用户使用。
AwaDB 是一款针对嵌入向量存储与处理的AI原生数据库，支持高效的相似性搜索和实时数据更新，能够与大型语言模型（LLM）应用无缝集成，灵活的查询接口使得用户可以方便地进行数据操作。
smoc.ai 是一个数字销售代理平台，旨在通过自动化工具提升销售效率，帮助企业捕获潜在客户、转化销售、赢回客户、增加销售额，并进行调查和推荐。
SvectorDB是一个无服务器向量数据库，用户只需几行代码即可在120秒内快速创建和管理数据库。它支持按请求计费，并提供CloudFormation支持，适用于聊天机器人、文档搜索和推荐系统等多种用例。
FalkorDB是一款从零开始构建的图数据库，专为不愿在性能上妥协和不想牺牲数据建模的应用程序而设计。它是获取知识的最快方式。
ai2006是一个提供AI和机器学习解决方案的网站，用户可以通过注册账号访问多种AI工具和资源。
WolongAI是一个基于create-react-app构建的网站，专注于提供与人工智能相关的解决方案和服务。用户可以通过访问网站，探索其多种功能和特性。
