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Hot100 算法系统复习专题 1：哈希
力扣 Hot100 系统复习（二）：哈希
整理哈希三题：两数之和、字母异位词分组、最长连续序列的思路、Java 实现与复杂度。
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力扣 Hot100 系统复习（一）：题目目录
按学习仓库原文整理力扣 Hot100 的 16 类题目目录，从已经完成的哈希三题开始复习。
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文本向量化演进：从 Word2Vec 到现代 Embedding 模型
文本向量化是搜索、推荐与 RAG 共同的地基。本文快速回顾 one-hot、TF-IDF、Word2Vec 等经典方案的思路与局限，重点拆解现代 Embedding 模型的三大支柱：BERT 上下文表示、Sentence-BERT 句向量专用化与对比学习训练范式，并盘点 BGE、GTE、E5、OpenAI text-embedding-3 等主流模型与 MRL、指令前缀等关键技术。
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TF-IDF 原理与应用：搜索打分与文本向量化的起点
TF-IDF 用「词频 × 稀缺度」给词打分，是信息检索绕不开的经典。本文快速讲透它的核心原理，重点展开两大应用：搜索系统里的相关性打分，以及把文本变成稀疏向量后的分类、相似度与关键词提取。
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RRF 倒数排名融合：混合检索里的"排名仲裁者"
向量语义召回与 BM25 关键词召回的分数天然不可比，混合检索需要一个仲裁者。本文以混合检索为例讲解 RRF（Reciprocal Rank Fusion）算法的公式与 k 常数的数学直觉，并横向对比分数级融合、名次级融合与学习排序三类融合策略的取舍。
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向量数据库全景：AI 系统的记忆中枢与主流方案横向对比
从 RAG 知识库到 Agent 长期记忆，从语义搜索到多模态检索，向量数据库已经成为 AI 应用的标准基础设施。本文从一次 RAG 选型经历出发，梳理向量数据库在现有 AI 系统中的六大典型角色，并客观对比 Milvus、Qdrant、Weaviate、Pinecone、Chroma、pgvector、Elasticsearch 等主流方案的定位与适用场景。
