课程介绍(A000694)：
八斗大数据19期|2021年价值9980元|冲击百万年薪|完结无秘
文件目录：
| 八斗大数据19期2021年价值9980元冲击百万年薪完结无秘 |
| │ ├─badouprojectdata |
| │ │ project1.rar |
| │ │ project2.rar |
| │ │ project3.rar |
| │ │ |
| │ ├─【19期-01】开学典礼+推荐系统架构 |
| │ │ ├─code |
| │ │ │ └─CF |
| │ │ │ ├─data |
| │ │ │ │ ua.base |
| │ │ │ │ |
| │ │ │ └─recallpath1 |
| │ │ │ base.py |
| │ │ │ loaddata.py |
| │ │ │ testcf.py |
| │ │ │ usercf.py |
| │ │ │ |
| │ │ ├─ppt |
| │ │ │ 01开学典礼.pdf |
| │ │ │ 02推荐系统.pdf |
| │ │ │ 03推荐系统架构.pdf |
| │ │ │ 04推荐算法协同过滤kmenas聚类.pdf |
| │ │ │ |
| │ │ ├─视频 |
| │ │ │ 开学典礼1.mp4 |
| │ │ │ 推荐系统架构04.mp4 |
| │ │ │ 推荐系统简介03.mp4 |
| │ │ │ 课程概览2.mp4 |
| │ │ │ |
| │ │ └─课堂笔记 |
| │ │ draw.io-12.3.2-windows-no-installer.exe |
| │ │ 上午笔记.txt |
| │ │ 下午架构图.drawio |
| │ │ 下午笔记.txt |
| │ │ |
| │ ├─【19期-02】基于物品的协同过滤+kmenas |
| │ │ ├─code |
| │ │ │ │ baseItemCf.py |
| │ │ │ │ baseUserCF.py |
| │ │ │ │ spyder.py |
| │ │ │ │ |
| │ │ │ └─CF |
| │ │ │ ├─data |
| │ │ │ │ ua.base |
| │ │ │ │ |
| │ │ │ └─recallpath1 |
| │ │ │ base.py |
| │ │ │ loaddata.py |
| │ │ │ testcf.py |
| │ │ │ usercf.py |
| │ │ │ |
| │ │ ├─ppt |
| │ │ │ 01开学典礼.pdf |
| │ │ │ 02推荐系统.pdf |
| │ │ │ 03推荐系统架构.pdf |
| │ │ │ 04推荐算法协同过滤kmenas聚类.pdf |
| │ │ │ draw.io-12.3.2-windows-no-installer.exe |
| │ │ │ |
| │ │ ├─笔记 |
| │ │ │ 上午笔记.txt |
| │ │ │ 下午笔记.txt |
| │ │ │ 绘图上午.drawio |
| │ │ │ 绘图下午.drawio |
| │ │ │ |
| │ │ └─视频 |
| │ │ 03回顾+基于用户的协同过滤.mp4 |
| │ │ 04基于物品的协同过滤+业界应用.mp4 |
| │ │ 1回顾+协同过滤理论.mp4 |
| │ │ 2协同过滤业界问题+代码.mp4 |
| │ │ |
| │ ├─【19期-03】基于聚类kmenas+MR |
| │ │ ├─code |
| │ │ │ ├─CF+课堂笔记 |
| │ │ │ │ baseItemCf.py |
| │ │ │ │ baseUserCF.py |
| │ │ │ │ scale.py |
| │ │ │ │ spyder.py |
| │ │ │ │ |
| │ │ │ ├─cluster |
| │ │ │ │ │ Canopy.py |
| │ │ │ │ │ canopykmeans.py |
| │ │ │ │ │ clustermetrics.py |
| │ │ │ │ │ kmeans.py |
| │ │ │ │ │ test.py |
| │ │ │ │ │ 聚类+标准化.py |
| │ │ │ │ │ |
| │ │ │ │ └─data |
| │ │ │ │ centers.txt |
| │ │ │ │ clusetrdata.csv |
| │ │ │ │ userinfo.txt |
| │ │ │ │ |
| │ │ │ └─引入时间衰减 |
| │ │ │ BaseItemCFDemo.py |
| │ │ │ |
| │ │ ├─ppt |
| │ │ │ 01hadoop+hdfs.pptx |
| │ │ │ 02hadpop+MapReduce.pptx |
| │ │ │ 03yarn.pptx |
| │ │ │ 04hadoop案例分析.pptx |
| │ │ │ 05数据类型以及常用数据处理.pptx |
| │ │ │ |
| │ │ ├─笔记 |
| │ │ │ 上午笔记.txt |
| │ │ │ 下午笔记.txt |
| │ │ │ |
| │ │ └─视频 |
| │ │ 01知识回顾+基于物品的协同过滤.mp4 |
| │ │ 02kmeans聚类算法+聚类推荐.mp4 |
| │ │ 03回顾+标准化归一化.mp4 |
| │ │ 04聚类算法详解.mp4 |
| │ │ |
| │ ├─【19期-04】hadoop+HDFS+MR |
| │ │ ├─code |
| │ │ │ │ MR.py |
| │ │ │ │ |
| │ │ │ └─hadoopbadou |
| │ │ │ │ hadoopbadou.iml |
| │ │ │ │ pom.xml |
| │ │ │ │ |
| │ │ │ ├─.idea |
| │ │ │ │ compiler.xml |
| │ │ │ │ misc.xml |
| │ │ │ │ uiDesigner.xml |
| │ │ │ │ workspace.xml |
| │ │ │ │ |
| │ │ │ └─target |
| │ │ │ hadoopbadou-1.0-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar |
| │ │ │ hadoopbadou-1.0-SNAPSHOT.jar |
| │ │ │ |
| │ │ ├─data |
| │ │ │ └─hadooptest |
| │ │ │ │ userinfo.txt |
| │ │ │ │ |
| │ │ │ ├─avg |
| │ │ │ │ avg.txt |
| │ │ │ │ |
| │ │ │ ├─avro |
| │ │ │ │ avro.txt |
| │ │ │ │ |
| │ │ │ ├─cf |
| │ │ │ │ ua.base |
| │ │ │ │ |
| │ │ │ ├─combine |
| │ │ │ │ wordCount.txt |
| │ │ │ │ |
| │ │ │ ├─dup |
| │ │ │ │ dup.txt |
| │ │ │ │ |
| │ │ │ ├─findFriend |
| │ │ │ │ friend.txt |
| │ │ │ │ |
| │ │ │ ├─kmeans |
| │ │ │ │ userinfo.txt |
| │ │ │ │ |
| │ │ │ └─littlefile |
| │ │ │ 100day.txt |
| │ │ │ 101day.txt |
| │ │ │ 102day.txt |
| │ │ │ 103day.txt |
| │ │ │ 104day.txt |
| │ │ │ 105day.txt |
| │ │ │ 106day.txt |
| │ │ │ 107day.txt |
| │ │ │ 108day.txt |
| │ │ │ 109day.txt |
| │ │ │ 10day.txt |
| │ │ │ 110day.txt |
| │ │ │ 111day.txt |
| │ │ │ 112day.txt |
| │ │ │ 113day.txt |
| │ │ │ 114day.txt |
| │ │ │ 115day.txt |
| │ │ │ 116day.txt |
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| │ │ │ 118day.txt |
| │ │ │ 119day.txt |
| │ │ │ 11day.txt |
| │ │ │ 120day.txt |
| │ │ │ 121day.txt |
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| │ │ │ 195day.txt |
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| │ │ │ 494day.txt |
| │ │ │ 495day.txt |
| │ │ │ 496day.txt |
| │ │ │ 497day.txt |
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| │ │ │ 50day.txt |
| │ │ │ 51day.txt |
| │ │ │ 52day.txt |
| │ │ │ 53day.txt |
| │ │ │ 54day.txt |
| │ │ │ 55day.txt |
| │ │ │ 56day.txt |
| │ │ │ 57day.txt |
| │ │ │ 58day.txt |
| │ │ │ 59day.txt |
| │ │ │ 5day.txt |
| │ │ │ 60day.txt |
| │ │ │ 61day.txt |
| │ │ │ 62day.txt |
| │ │ │ 63day.txt |
| │ │ │ 64day.txt |
| │ │ │ 65day.txt |
| │ │ │ 66day.txt |
| │ │ │ 67day.txt |
| │ │ │ 68day.txt |
| │ │ │ 69day.txt |
| │ │ │ 6day.txt |
| │ │ │ 70day.txt |
| │ │ │ 71day.txt |
| │ │ │ 72day.txt |
| │ │ │ 73day.txt |
| │ │ │ 74day.txt |
| │ │ │ 75day.txt |
| │ │ │ 76day.txt |
| │ │ │ 77day.txt |
| │ │ │ 78day.txt |
| │ │ │ 79day.txt |
| │ │ │ 7day.txt |
| │ │ │ 80day.txt |
| │ │ │ 81day.txt |
| │ │ │ 82day.txt |
| │ │ │ 83day.txt |
| │ │ │ 84day.txt |
| │ │ │ 85day.txt |
| │ │ │ 86day.txt |
| │ │ │ 87day.txt |
| │ │ │ 88day.txt |
| │ │ │ 89day.txt |
| │ │ │ 8day.txt |
| │ │ │ 90day.txt |
| │ │ │ 91day.txt |
| │ │ │ 92day.txt |
| │ │ │ 93day.txt |
| │ │ │ 94day.txt |
| │ │ │ 95day.txt |
| │ │ │ 96day.txt |
| │ │ │ 97day.txt |
| │ │ │ 98day.txt |
| │ │ │ 99day.txt |
| │ │ │ |
| │ │ ├─ppt |
| │ │ │ 01hadoop+hdfs.pptx |
| │ │ │ 02hadpop+MapReduce.pptx |
| │ │ │ 03yarn.pptx |
| │ │ │ 04hadoop案例分析.pptx |
| │ │ │ 05数据类型以及常用数据处理.pptx |
| │ │ │ |
| │ │ ├─笔记 |
| │ │ │ 上午笔记.txt |
| │ │ │ 上午绘图.drawio |
| │ │ │ 下午笔记.txt |
| │ │ │ 下午绘图.drawio |
| │ │ │ 作业.txt |
| │ │ │ |
| │ │ └─视频 |
| │ │ 01hadoop+hdfs.mp4 |
| │ │ 02hadoop+mapreduce.mp4 |
| │ │ 03hadoop+mapreduce深度分析.avi |
| │ │ 03hadoop+mapreduce深度分析.mp4 |
| │ │ 04combiner.mp4 |
| │ │ |
| │ ├─【19期-05】hadoop实战 |
| │ │ ├─ppt |
| │ │ │ 01hadoop+hdfs.pptx |
| │ │ │ 02hadpop+MapReduce.pptx |
| │ │ │ 03yarn.pptx |
| │ │ │ 04hadoop案例分析.pptx |
| │ │ │ 05数据类型以及常用数据处理.pptx |
| │ │ │ |
| │ │ ├─作业 |
| │ │ │ 作业.txt |
| │ │ │ |
| │ │ ├─笔记 |
| │ │ │ 上午笔记.txt |
| │ │ │ 下午笔记.txt |
| │ │ │ |
| │ │ ├─绘图 |
| │ │ │ 上午绘图.drawio |
| │ │ │ 下午绘图.drawio |
| │ │ │ |
| │ │ └─视频 |
| │ │ 案例01.mp4 |
| │ │ 案例02.mp4 |
| │ │ 案例03.mp4 |
| │ │ 案例04.mp4 |
| │ │ |
| │ ├─【19期-06】hadoop结尾+hive |
| │ │ │ 笔录.txt |
| │ │ │ |
| │ │ ├─data |
| │ │ │ testsample.csv |
| │ │ │ trainsample.csv |
| │ │ │ |
| │ │ ├─ppt |
| │ │ │ hive优化.pptx |
| │ │ │ hive大数据利器.pptx |
| │ │ │ |
| │ │ ├─作业 |
| │ │ │ 大作业.txt |
| │ │ │ 小作业.txt |
| │ │ │ |
| │ │ ├─笔记 |
| │ │ │ 上午笔记.txt |
| │ │ │ 下午笔记.txt |
| │ │ │ 大作业.txt |
| │ │ │ 小作业.txt |
| │ │ │ |
| │ │ └─视频 |
| │ │ 01Hadoop实现k-means.mp4 |
| │ │ 02hadoop完结.mp4 |
| │ │ 03hive开端.mp4 |
| │ │ 04hive函数.mp4 |
| │ │ |
| │ ├─【19期-07】hive作业+hive优化上 |
| │ │ ├─data |
| │ │ │ │ Hally.txt |
| │ │ │ │ json.txt |
| │ │ │ │ |
| │ │ │ ├─littlefile |
| │ │ │ │ hiveData.zip |
| │ │ │ │ initcourse.py |
| │ │ │ │ initstudent.py |
| │ │ │ │ |
| │ │ │ ├─movies |
| │ │ │ │ test1.base |
| │ │ │ │ ua.base |
| │ │ │ │ |
| │ │ │ └─project1 |
| │ │ │ orderproductsprior.csv |
| │ │ │ orders.csv |
| │ │ │ |
| │ │ ├─ppt |
| │ │ │ hive优化.pptx |
| │ │ │ hive大数据利器.pptx |
| │ │ │ |
| │ │ ├─作业 |
| │ │ │ 大作业.txt |
| │ │ │ 小作业.txt |
| │ │ │ |
| │ │ ├─笔记 |
| │ │ │ 上午笔记.txt |
| │ │ │ 下午笔记.txt |
| │ │ │ 字符串解析.txt |
| │ │ │ |
| │ │ ├─绘图 |
| │ │ │ 上午绘图.drawio |
| │ │ │ 下午绘图.drawio |
| │ │ │ |
| │ │ └─视频 |
| │ │ hive优化案例上04.mp4 |
| │ │ hive作业01.mp4 |
| │ │ hive作业02.mp4 |
| │ │ hive分区表03.mp4 |
| │ │ |
| │ ├─【19期-08】hive优化下+spark开端 |
| │ │ ├─code |
| │ │ │ ├─hiveudf |
| │ │ │ │ hiveudf.iml |
| │ │ │ │ pom.xml |
| │ │ │ │ |
| │ │ │ └─sparkProject |
| │ │ │ pom.xml |
| │ │ │ ReadMe.txt |
| │ │ │ sparkProject.iml |
| │ │ │ |
| │ │ ├─data |
| │ │ │ │ Hally.txt |
| │ │ │ │ json.txt |
| │ │ │ │ |
| │ │ │ ├─littlefile |
| │ │ │ │ hiveData.zip |
| │ │ │ │ initcourse.py |
| │ │ │ │ initstudent.py |
| │ │ │ │ |
| │ │ │ ├─movies |
| │ │ │ │ test1.base |
| │ │ │ │ ua.base |
| │ │ │ │ |
| │ │ │ └─project1 |
| │ │ │ orderproductsprior.csv |
| │ │ │ orders.csv |
| │ │ │ |
| │ │ ├─ppt |
| │ │ │ hive优化.pptx |
| │ │ │ hive大数据利器.pptx |
| │ │ │ scala教程.pptx |
| │ │ │ spark(1).pptx |
| │ │ │ spark.pptx |
| │ │ │ yarn.pptx |
| │ │ │ |
| │ │ ├─作业 |
| │ │ │ 作业(1).txt |
| │ │ │ 作业.txt |
| │ │ │ |
| │ │ ├─笔记 |
| │ │ │ spark.txt |
| │ │ │ yarn.txt |
| │ │ │ 上午笔记.txt |
| │ │ │ 下午笔记.txt |
| │ │ │ |
| │ │ ├─绘图 |
| │ │ │ spark.drawio |
| │ │ │ yarn.drawio |
| │ │ │ |
| │ │ └─视频 |
| │ │ 01hive优化.mp4 |
| │ │ 02hive优化.mp4 |
| │ │ 03hiveudf.mp4 |
| │ │ 04yarn+spark内部运行逻辑.mp4 |
| │ │ |
| │ ├─【19期-09】spark基础+spark优化+召回项目 |
| │ │ │ 【19期-09day】spark基础+spark优化+召回项目.zip |
| │ │ │ |
| │ │ └─视频 |
| │ │ 01spark原理上.mp4 |
| │ │ 02spark原理下宽窄依赖.mp4 |
| │ │ 03spark-scala案例学习.mp4 |
| │ │ 04spark常用trans算子和action孙子.mp4 |
| │ │ |
| │ ├─【19期-10】召回项目01 |
| │ │ ├─code |
| │ │ │ └─recommand |
| │ │ │ pom.xml |
| │ │ │ ReadMe.txt |
| │ │ │ |
| │ │ ├─笔记 |
| │ │ │ 上午笔记.txt |
| │ │ │ 下午笔记.txt |
| │ │ │ |
| │ │ ├─绘图 |
| │ │ │ 上午绘图.drawio |
| │ │ │ 下午绘图.drawio |
| │ │ │ |
| │ │ └─视频 |
| │ │ 01基于内容的召回逻辑.mp4 |
| │ │ 02基于用户协同过滤的召回.mp4 |
| │ │ 03spark基于物品和基于用户的召回.mp4 |
| │ │ 04基于矩阵分解的召回模式.mp4 |
| │ │ |
| │ ├─【19期-11】召回项目02基于模型的召回 |
| │ │ ├─代码 |
| │ │ │ 基于lfm的推荐流程.py |
| │ │ │ |
| │ │ ├─笔记+绘图 |
| │ │ │ 上午笔记.drawio |
| │ │ │ 下午笔记.drawio |
| │ │ │ |
| │ │ └─视频 |
| │ │ 01基于模型的推荐系统复习+机器学初识.mp4 |
| │ │ 02用户物品矩阵分解原理.mp4 |
| │ │ 03引入用户物品偏执的lfm模型.mp4 |
| │ │ 04代码解析spark+python.mp4 |
| │ │ |
| │ ├─【19期-12】召回项目03基于i2i的召回模式 |
| │ │ ├─code |
| │ │ │ dnn+tf.py |
| │ │ │ lr+离散特征+sklearn.py |
| │ │ │ lr离散+onehotmap+tf.py |
| │ │ │ lr连续特征建模.py |
| │ │ │ lr连续特征建模tf版本.py |
| │ │ │ |
| │ │ ├─笔记+绘图 |
| │ │ │ lr+tf+dnn.drawio |
| │ │ │ lr+tf实战.drawio |
| │ │ │ 回顾加项目经验01.drawio |
| │ │ │ |
| │ │ └─视频 |
| │ │ 01分类问题+lr.mp4 |
| │ │ 02逻辑回归实现的两种方式tf+sklearn.mp4 |
| │ │ 03lr处理离散特征onehot+onehotmap.mp4 |
| │ │ 04dnn+线性不可分+tf实现dnn.mp4 |
| │ │ |
| │ ├─【19期-13】召回项目04基于i2i的深度召回模型 |
| │ │ ├─code |
| │ │ │ │ tfidf+word2vector.ipynb |
| │ │ │ │ word2vector源码.py |
| │ │ │ │ |
| │ │ │ ├─.ipynbcheckpoints |
| │ │ │ │ tfidf+word2vector-checkpoint.ipynb |
| │ │ │ │ |
| │ │ │ └─word2vector |
| │ │ │ demo.py |
| │ │ │ gensimword2vector.py |
| │ │ │ init.py |
| │ │ │ tfword2vector.py |
| │ │ │ |
| │ │ ├─笔记绘图 |
| │ │ │ 01回顾召回通路.drawio |
| │ │ │ 02Word2vector.drawio |
| │ │ │ 03第二天 word2vector.drawio |
| │ │ │ 04item2vector.drawio |
| │ │ │ |
| │ │ └─视频 |
| │ │ 1.word2vector01.mp4 |
| │ │ 2.word2vector02.mp4 |
| │ │ 3.word2vector03代码分析.mp4 |
| │ │ 4.如何根据用户行为生成物品的item2vector.mp4 |
| │ │ |
| │ ├─【19期-14】召回项目05召回融合+数据格式 |
| │ │ ├─code |
| │ │ │ │ lfm+hnsw.ipynb |
| │ │ │ │ lr.py |
| │ │ │ │ tfidf+word2vector.ipynb |
| │ │ │ │ tfidfDemp.scala |
| │ │ │ │ |
| │ │ │ └─.ipynbcheckpoints |
| │ │ │ lfm+hnsw-checkpoint.ipynb |
| │ │ │ tfidf+word2vector-checkpoint.ipynb |
| │ │ │ |
| │ │ ├─作业感受lr的训练 |
| │ │ │ hnsw安装笔记.txt |
| │ │ │ 作业1排序.txt |
| │ │ │ 作业2召回.txt |
| │ │ │ 作业3召回融合.txt |
| │ │ │ |
| │ │ ├─绘图 |
| │ │ │ 上午绘图.drawio |
| │ │ │ 召回融合01下午.drawio |
| │ │ │ 模型数据格式02下午.drawio |
| │ │ │ |
| │ │ └─视频 |
| │ │ 01回顾item2vector.mp4 |
| │ │ 02tfidf+item2vector+hnsw实现极速召回.mp4 |
| │ │ 03多路召回融合+权重动态分配.mp4 |
| │ │ 04算法前的数据格式说明.mp4 |
| │ │ |
| │ ├─【19期-15】召回项目06深度融合+评价指标 |
| │ │ ├─code |
| │ │ │ │ lfm+hnsw.ipynb |
| │ │ │ │ lr.py |
| │ │ │ │ tfidf+word2vector.ipynb |
| │ │ │ │ tfidfDemp.scala |
| │ │ │ │ 负采样demo.py |
| │ │ │ │ |
| │ │ │ └─.ipynbcheckpoints |
| │ │ │ lfm+hnsw-checkpoint.ipynb |
| │ │ │ tfidf+word2vector-checkpoint.ipynb |
| │ │ │ |
| │ │ ├─作业感受lr的训练 |
| │ │ │ hnsw安装笔记.txt |
| │ │ │ 作业1排序.txt |
| │ │ │ 作业2召回.txt |
| │ │ │ 作业3召回融合.txt |
| │ │ │ |
| │ │ ├─绘图 |
| │ │ │ dssm.drawio |
| │ │ │ model.drawio |
| │ │ │ 基于深度模型的dssm.drawio |
| │ │ │ 模型数据格式02下午.drawio |
| │ │ │ 绘图1 |
| │ │ │ 评价指标以及多路召回融合.drawio |
| │ │ │ 问题解答.drawio |
| │ │ │ |
| │ │ └─视频 |
| │ │ 03dssm源码分析.mp4 |
| │ │ 04模型评价指标.mp4 |
| │ │ 1问题解答.mp4 |
| │ │ 2.深度模型的dssm召回.mp4 |
| │ │ |
| │ ├─【19期-16】召回项目07牛逼的fm |
| │ │ │ auc两种计算方式.py |
| │ │ │ fm+auc.py |
| │ │ │ |
| │ │ ├─code |
| │ │ │ │ lfm+hnsw.ipynb |
| │ │ │ │ lr.py |
| │ │ │ │ tfidf+word2vector.ipynb |
| │ │ │ │ tfidfDemp.scala |
| │ │ │ │ 负采样demo.py |
| │ │ │ │ |
| │ │ │ ├─.ipynbcheckpoints |
| │ │ │ │ lfm+hnsw-checkpoint.ipynb |
| │ │ │ │ tfidf+word2vector-checkpoint.ipynb |
| │ │ │ │ |
| │ │ │ └─rank |
| │ │ │ init.py |
| │ │ │ |
| │ │ ├─fm作业 |
| │ │ │ 作业.txt |
| │ │ │ |
| │ │ ├─绘图 |
| │ │ │ FM.drawio |
| │ │ │ model.drawio |
| │ │ │ 模型数据格式02下午.drawio |
| │ │ │ 评价指标以及多路召回融合.drawio |
| │ │ │ 评价指标以及多路召回融合（接上周）.drawio |
| │ │ │ |
| │ │ ├─视频 |
| │ │ │ 01auc细讲.mp4 |
| │ │ │ 02auc的二种计算方式以及fm.mp4 |
| │ │ │ 03fm的优化逻辑.mp4 |
| │ │ │ 04embedding设计以及fm源码解析.mp4 |
| │ │ │ |
| │ │ └─论文 |
| │ │ attention is all you need.pdf |
| │ │ Attentional Factorization Machines Learning the Weight of Feature Interactions via Attention Networks.pdf |
| │ │ Deep & Cross Network for Ad Click Predictions.pdf |
| │ │ Deep interest network.pdf |
| │ │ Deep Reinforcement Learning for List-wise Recommendation.pdf |
| │ │ deepfm.pdf |
| │ │ DRN A Deep Reinforcement Learning Framework for News Recommendation.pdf |
| │ │ Entire Space Multi-Task Model An E ective Approach for Estimating Post-Click Conversion Rate.pdf |
| │ │ facebook-GBDT-LR.pdf |
| │ │ linucb.pdf |
| │ │ MLR.pdf |
| │ │ Neural Factorization Machines for Sparse Predictive Analytics.pdf |
| │ │ Product-based Neural Networks for User Response Prediction.pdf |
| │ │ wide&deep.pdf |
| │ │ |
| │ ├─【19期-17】召回fm+youtubenet+gbdt+wide+deep |
| │ │ ├─绘图 |
| │ │ │ FM.drawio |
| │ │ │ fm召回.drawio |
| │ │ │ model.drawio |
| │ │ │ youtubenet.drawio |
| │ │ │ 树算法.drawio |
| │ │ │ |
| │ │ └─视频 |
| │ │ 01fm召回.mp4 |
| │ │ 02fm召回源码分析+youtube理论.mp4 |
| │ │ 03youbutu理论+源码解读.mp4 |
| │ │ 04决策树开始.mp4 |
| │ │ |
| │ ├─【19期-18】排序+树模型+gbdt+wide+deep |
| │ │ │ 作业.txt |
| │ │ │ |
| │ │ ├─code |
| │ │ │ └─rank |
| │ │ │ init.py |
| │ │ │ |
| │ │ ├─绘图 |
| │ │ │ model.drawio |
| │ │ │ 树算法.drawio |
| │ │ │ |
| │ │ └─视频 |
| │ │ 01推荐流程回归+决策树模型.mp4 |
| │ │ 02决策树+gdbt.mp4 |
| │ │ 03如何用gdbt来做特征+gbdt+lr.mp4 |
| │ │ 04gbdt+xgb.mp4 |
| │ │ |
| │ ├─【19期-19】transformer+wide+deep |
| │ │ ├─绘图 |
| │ │ │ transformer.drawio |
| │ │ │ transformer源码分析.drawio |
| │ │ │ 排序模型开端.drawio |
| │ │ │ |
| │ │ └─视频 |
| │ │ 01排序前奏.mp4 |
| │ │ 02transformer理论.mp4 |
| │ │ 03transformer源码分析之encoder.mp4 |
| │ │ 04transformer源码分析之decoder.mp4 |
| │ │ |
| │ ├─【19期-20】deepfm+din+flume+kafka+hbase |
| │ │ ├─code |
| │ │ │ │ wide&deep.py |
| │ │ │ │ |
| │ │ │ └─rank |
| │ │ │ init.py |
| │ │ │ |
| │ │ ├─ppt |
| │ │ │ 01Flume.pdf |
| │ │ │ 02Kafka.pdf |
| │ │ │ 03Hbase.pdf |
| │ │ │ 05数据采集业务.pdf |
| │ │ │ 08Spark Streaming.pdf |
| │ │ │ |
| │ │ ├─绘图笔记 |
| │ │ │ flume.drawio |
| │ │ │ Hbase.drawio |
| │ │ │ wide&deep+deepfm+din.drawio |
| │ │ │ 如何组织数据+以及业界数据量、资源的说明.drawio |
| │ │ │ 笔记.txt |
| │ │ │ |
| │ │ └─视频 |
| │ │ 上午01数据整个流程.mp4 |
| │ │ 上午02widedeep.mp4 |
| │ │ 下午03flume+hbase+din.mp4 |
| │ │ |
| │ └─【19期-21】kafka+sparkstreaming+简历辅导 |
| │ ├─code |
| │ │ └─sparkStreaming |
| │ │ derby.log |
| │ │ pom.xml |
| │ │ sparkStreaming.iml |
| │ │ |
| │ ├─ppt |
| │ │ 01Flume.pdf |
| │ │ 02Kafka.pdf |
| │ │ 03Hbase.pdf |
| │ │ 05数据采集业务.pdf |
| │ │ 08Spark Streaming.pdf |
| │ │ |
| │ ├─简历如何写 |
| │ │ 简历.txt |
| │ │ |
| │ ├─绘图 |
| │ │ kafka.drawio |
| │ │ sparkstreaming的两种消费kafka的方式.drawio |
| │ │ 冷启动+flume+kafka.drawio |
| │ │ |
| │ └─视频 |
| │ 01kafka.mp4 |
| │ 02sparkstreaming上.mp4 |
| │ 03sparkstreaming消费kafka两种方式.mp4 |
| │ spark完结+简历如何写.mp4 |
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