推荐系统实战
课程目录：├──01-开篇词 (1讲)
| ├──开篇词｜从0开始搭建一个深度学习推荐系统.m4a9.65M
| └──开篇词｜从0开始搭建一个深度学习推荐系统.pdf2.78M
├──02-基础架构篇 (3讲)
| ├──01｜深度学习推荐系统的经典技术架构长啥样？.m4a11.68M
| ├──01｜深度学习推荐系统的经典技术架构长啥样？.pdf3.90M
| ├──02｜SparrowRecSys：我们要实现什么样的推荐系统？.m4a9.09M
| ├──02｜SparrowRecSys：我们要实现什么样的推荐系统？.pdf17.36M
| ├──03｜深度学习基础：你打牢深度学习知识的地基了吗？.m4a11.50M
| └──03｜深度学习基础：你打牢深度学习知识的地基了吗？.pdf2.64M
├──03-国庆策划 (2讲)
| ├──国庆策划丨关于深度学习推荐系统，我有这些资料想推荐给你.m4a5.82M
| ├──国庆策划丨关于深度学习推荐系统，我有这些资料想推荐给你.pdf2.54M
| ├──国庆策划丨深度学习推荐系统基础，你掌握了多少？.m4a590.34kb
| └──国庆策划丨深度学习推荐系统基础，你掌握了多少？.pdf1.20M
├──04-特征工程篇 (6讲)
| ├──04｜特征工程：推荐系统有哪些可供利用的特征？.m4a11.10M
| ├──04｜特征工程：推荐系统有哪些可供利用的特征？.pdf2.97M
| ├──05｜特征处理：如何利用Spark解决特征处理问题？.m4a10.94M
| ├──05｜特征处理：如何利用Spark解决特征处理问题？.pdf2.55M
| ├──06｜Embedding：所有人都在谈的Embedding技术到底是什么？.m4a11.96M
| ├──06｜Embedding：所有人都在谈的Embedding技术到底是什么？.pdf3.72M
| ├──07｜Embedding进阶：如何利用图结构数据生成GraphEmbedding？.m4a12.18M
| ├──07｜Embedding进阶：如何利用图结构数据生成GraphEmbedding？.pdf4.25M
| ├──08｜Embedding实战：如何使用Spark生成Item2vec和GraphEmbedding？.m4a8.39M
| ├──08｜Embedding实战：如何使用Spark生成Item2vec和GraphEmbedding？.pdf4.02M
| ├──答疑丨基础架构篇+特征工程篇常见问题解答.m4a9.63M
| └──答疑丨基础架构篇+特征工程篇常见问题解答.pdf1.15M
├──05-线上服务篇 (7讲)
| ├──09｜线上服务：如何在线上提供高并发的推荐服务？.m4a9.88M
| ├──09｜线上服务：如何在线上提供高并发的推荐服务？.pdf2.42M
| ├──10｜存储模块：如何用Redis解决推荐系统特征的存储问题？.m4a9.70M
| ├──10｜存储模块：如何用Redis解决推荐系统特征的存储问题？.pdf3.69M
| ├──11｜召回层：如何快速又准确地筛选掉不相关物品？.m4a8.46M
| ├──11｜召回层：如何快速又准确地筛选掉不相关物品？.pdf2.61M
| ├──12丨 局部敏感哈希：如何在常数时间内搜索Embedding最近邻？.m4a11.47M
| ├──12丨 局部敏感哈希：如何在常数时间内搜索Embedding最近邻？.pdf3.75M
| ├──13丨 模型服务：怎样把你的离线模型部署到线上？.m4a11.78M
| ├──13丨 模型服务：怎样把你的离线模型部署到线上？.pdf3.83M
| ├──14丨 融会贯通：SparrowRecSys中的电影相似推荐功能是如何实现的？.m4a11.04M
| ├──14丨 融会贯通：SparrowRecSys中的电影相似推荐功能是如何实现的？.pdf10.10M
| └──答疑丨 线上服务篇留言问题详解.m4a9.64M
├──06-推荐模型篇 (12讲)
| ├──15丨 协同过滤：最经典的推荐模型，我们应该掌握什么？.m4a9.96M
| ├──15丨 协同过滤：最经典的推荐模型，我们应该掌握什么？.pdf3.52M
| ├──16丨 深度学习革命：深度学习推荐模型发展的整体脉络是怎样的？.m4a10.87M
| ├──16丨 深度学习革命：深度学习推荐模型发展的整体脉络是怎样的？.pdf4.16M
| ├──17 _ Embedding+MLP：如何用TensorFlow实现经典的深度学习模型？.pdf3.51M
| ├──17丨Embedding+MLP：如何用TensorFlow实现经典的深度学习模型？.m4a11.14M
| ├──18｜Wide&Deep：怎样让你的模型既有想象力又有记忆力？.pdf2.43M
| ├──18丨Wide&Deep：怎样让你的模型既有想象力又有记忆力？.m4a9.28M
| ├──19｜NeuralCF：如何用深度学习改造协同过滤？.pdf2.88M
| ├──19丨NeuralCF：如何用深度学习改造协同过滤？.m4a8.67M
| ├──20 _ DeepFM：如何让你的模型更好地处理特征交叉？.pdf3.26M
| ├──20丨DeepFM：如何让你的模型更好地处理特征交叉？.m4a9.21M
| ├──21｜注意力机制、兴趣演化：推荐系统如何抓住用户的心？.pdf3.88M
| ├──21丨注意力机制、兴趣演化：推荐系统如何抓住用户的心？.m4a11.50M
| ├──22｜强化学习：让推荐系统像智能机器人一样自主学习.pdf4.49M
| ├──22丨强化学习：让推荐系统像智能机器人一样自主学习.m4a11.05M
| ├──23｜ 实战：如何用深度学习模型实现Sparrow RecSys的个性化推荐功能？.pdf8.26M
| ├──23丨实战：如何用深度学习模型实现SparrowRecSys的个性化推荐功能？.m4a10.38M
| ├──模型实战准备（二） _ 模型特征、训练样本的处理.pdf4.85M
| ├──模型实战准备（二）丨模型特征、训练样本的处理.m4a10.30M
| ├──模型实战准备（一）丨 TensorFlow入门和环境配置.m4a9.86M
| ├──模型实战准备（一）丨 TensorFlow入门和环境配置.pdf3.62M
| ├──特别加餐 _ “银弹”不可靠，最优的模型结构该怎么找？.pdf1.26M
| └──特别加餐丨“银弹”不可靠，最优的模型结构该怎么找？.m4a9.74M
├──07-模型评估篇 (5讲)
| ├──24丨离线评估：常用的推荐系统离线评估方法有哪些？.m4a9.22M
| ├──24丨离线评估：常用的推荐系统离线评估方法有哪些？.pdf2.31M
| ├──25丨评估指标：我们可以用哪些指标来衡量模型的好坏？.m4a14.23M
| ├──25丨评估指标：我们可以用哪些指标来衡量模型的好坏？.pdf3.22M
| ├──26丨在线测试：如何在推荐服务器内部实现AB测试？.m4a10.99M
| ├──26丨在线测试：如何在推荐服务器内部实现AB测试？.pdf2.76M
| ├──27丨评估体系：如何解决AB测试资源紧张的窘境？.m4a11.00M
| ├──27丨评估体系：如何解决AB测试资源紧张的窘境？.pdf4.33M
| ├──特别加餐丨TensorFlow的模型离线评估实践怎么做？.m4a6.71M
| └──特别加餐丨TensorFlow的模型离线评估实践怎么做？.pdf2.03M
├──08-前沿拓展篇 (6讲)
| ├──28丨业界经典：YouTube深度学习推荐系统的经典架构长什么样？.m4a12.21M
| ├──28丨业界经典：YouTube深度学习推荐系统的经典架构长什么样？.pdf3.19M
| ├──29丨图神经网络：Pinterest是如何应用图神经网络的？.m4a10.74M
| ├──29丨图神经网络：Pinterest是如何应用图神经网络的？.pdf6.39M
| ├──30丨流处理平台：Flink是如何快速识别用户兴趣，实现实时推荐的？.m4a9.17M
| ├──30丨流处理平台：Flink是如何快速识别用户兴趣，实现实时推荐的？.pdf3.33M
| ├──31丨模型迭代：阿里巴巴是如何迭代更新推荐模型的？.m4a9.43M
| ├──31丨模型迭代：阿里巴巴是如何迭代更新推荐模型的？.pdf5.73M
| ├──32丨强化学习案例：美团是如何在推荐系统中落地强化学习的？.m4a9.59M
| ├──32丨强化学习案例：美团是如何在推荐系统中落地强化学习的？.pdf2.82M
| ├──33丨技术权衡：解决方案这么多，哪个最合适？.m4a11.53M
| └──33丨技术权衡：解决方案这么多，哪个最合适？.pdf3.72M
└──09-结束语 (2讲)
| ├──34丨结束语丨深度学习时代需要什么样的推荐工程师？.m4a10.73M
| ├──34丨结束语丨深度学习时代需要什么样的推荐工程师？.pdf3.72M
| └──35丨期末考试丨“深度学习推荐系统”100分试卷等你来挑战！.pdf1.44M
**** Hidden Message ***** 来offer 全栈开发项目 [修改]
高级模式
ganxie fewnx 推荐系统实战 [复制链接]
好东西，谢谢 推荐系统实战 666666666666666666 楼主辛苦了 感谢分享:D