000.学习路线 1.DA层之大数据用户画像设计与实践 2.DecisionTree(决策树)算法 3.DMP用户画像系统实战 4.Dubbo深度剖析与实践 5.Elasticsearch深度剖析与实践 6.Excel商业数据分析实战 7.Flink从入门到精通 8.Flutter从入门到精通核心技术 9.GradientBoostingDecisonTree 10.Hive数仓工具企业实践和调优实战 11.HTML5和CSS3核心内容 12.Java多线程与并发深度剖析 13.Java硬技能之反射、泛型、注解 14.JS异步编程核心技术32讲 15.JVM深度剖析与实践 16.K-Means…...

本课程专为希望深入理解并应用深度学习推荐系统的学习者设计。课程内容从基础架构讲起,逐步深入到特征工程、线上服务、推荐模型、模型评估以及前沿拓展,涵盖了推荐系统的各个方面。通过本课程,学员不仅能够掌握推荐系统的核心算法和架构,还能学习到如何在实际业务中有效部署和优化推荐系统。适合具有一定编程基础和数据科学知识的专业人士,帮助他们提升在推荐系统领域的专业技能和实战能力。
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158-深度学习推荐系统实战727.38MB
01-开篇词 (1讲).zip14.3MB
02-基础架构篇 (3讲).zip71.78MB
03-国庆策划 (2讲).zip13.51MB
04-特征工程篇 (6讲).zip97.97MB
05-线上服务篇 (7讲).zip122.96MB
06-推荐模型篇 (12讲).zip201.8MB
07-模型评估篇 (5讲).zip77.64MB
08-前沿拓展篇 (6讲).zip107.8MB
09-结束语 (2讲).zip19.61MB
共9个文件,合计:727.38MB

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