后端架构、AI架构、搜索系统和 推荐系统技术资料整理。这篇文章意图是收集市面上质量不错的后端架构、AI架构、搜索、 推荐、 广告引擎技术资料，内容来源包括开源项目官网（Lucene、Solr、Elastic）、综合技术网站（AIQ 、infoQ、Stackoverflow、github 等、国内外知名互联网公司技术博客（阿里中间件团队博客、美团技术博客等）、知名技术牛人公众号博客等。 以下整理的内容大致根据来源进行分类。
github地址：https://github.com/cbamls/full_stack_coder 欢迎各位Star fork
个人视角有限，还望各位大佬进行PR补充、丰富，谢谢。
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天猫推荐算法团队的那些事儿 - 20140401 - infoQ 本文以访谈的方式呈现，对搜索和推荐算法进行了简单的比较，提到了 AB 测试和离线测试，主要对推荐算法团队的工作方式、工作考评、任务分配、招聘等进行了介绍。
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天猫 11.11：搜索引擎实时秒级更新 - 20141111 - infoQ 文章简单介绍了阿里搜索引擎架构，提到了以下内容：1）为提高数据实时性（库存、价格等），去掉应用层和业务层的缓存，重点提升引擎层的服务能力。2）排序链，根据业务场景定制排序链。3）sku 搜索，搜索结果和属性导航联动（标类产品）。
阿里搜索事业部技术团队 阿里集团搜索、推荐、图像技术的大本营，大数据时代的创新主场。
阿里中间件团队博客 2012 年期间，阿里中间件博客记录了 20 多篇 Lucene、Solr 相关博文，主要记录了一些在项目开发过程中遇到的问题，以及部分源码解读。内容丰富、实用，但不是很系统。
美团点评技术团队博客 在国内互联网公司中，个人认为“美团点评技术团队博客”是最持之以恒的，而且非常干货。
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