简介
该仓库收录并整理了来自 80+ 家公司的 300 多个机器学习系统设计案例，覆盖推荐、搜索、在线学习、异常检测、召回、A/B 测试与部署等常见生产问题。内容以可读的表格与笔记形式呈现，便于工程师在设计系统时参考成熟实践与架构决策。该资源适合希望从实战案例中快速吸收工程经验的研发与产品团队。
主要特性
- 广泛覆盖：包含多行业、多场景的真实系统设计案例，信息来源于官方技术博客与论文。
- 可检索的汇总表：按公司、年份与应用场景整理，便于快速定位相关案例。
- 可扩展性强：以笔记本与链接列表为主，便于持续补充与社区贡献。
使用场景
- 学习与复盘：作为工程师学习生产级 ML 架构与权衡决策的实务教材。
- 方案对比：在选择技术栈或架构方案时，作为参考案例库进行权衡。
- 团队培训：作为内部分享与培训材料，帮助团队建立系统化的设计视角。
技术特点
- 内容以 Markdown/表格与链接为主，易于阅读与抓取。
- 侧重工程实现与架构考量，避免大量易过时的代码示例。
- 便于与知识检索、文献管理工具集成，用于构建内部知识库。