技术实践

神经架构搜索我没按教科书顺序做。

"把大海装进杯子，需要的"

这次做搜索系统改造，从数据库搜索到 Elasticsearch，再到向量搜索，。

如果只能用一句话说消息队列：先把失败复现出来。

从单模型苦熬到集成学习尝甜头，记录 Bagging、Boosting、Stacking 在电商预测与风控两个项目里的完整实践与踩坑。

AI时序分析相关的坑，多半出在边界条件上。

热点接口的 QPS 从几百涨到几千，最先顶不住的是数据库。

如果任何一个下游服务超时或失败，整个下单流程就卡住了。

108 种组合 × 2 小时一轮，算力账单比 deadline 先到。GridSearch 换 Bayesian 的折腾记录。

这次做 API 设计改造，从 REST 到 GraphQL，。