资源投诉 慕课网-全局视角系统学习《推荐系统》,实战中提升竞争力【完结】
慕课网-全局视角系统学习《推荐系统》,实战中提升竞争力【完结】
发布时间: 2024-12-07 00:06:49
文件大小: 共计 83 个文件 ,合计: 3.8GB
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慕课网-全局视角系统学习《推荐系统》,实战中提升竞争力【完结】 2.5GB
{8}--第8章【结语】前沿拓展 140.1MB
[8.3]--8-3前沿拓展之Wide&Cross模型(下)【】.mp4 30.3MB
[8.2]--8-2前沿拓展之Wide&Cross模型(上)【】.mp4 28.1MB
[8.1]--8-1拓展篇之强化学习【】.mp4 45.9MB
[8.4]--8-4回顾 结语【】.mp4 35.8MB
{7}--第7章【深入学习】工程中的实践问题探讨 389.1MB
[7.2]--7-2实践问题---如何解决冷启动(下)【】.mp4 41.0MB
[7.4]--7-4实践问题---如何增强系统实时性(下)【】.mp4 17.1MB
[7.3]--7-3实践问题---如何增强系统实时性(上)【】.mp4 25.1MB
[7.5]--7-5用Flink处理用户实时行为反馈(上)【】.mp4 62.0MB
(7.1)--7-9【拓展】Flink中的时间.pdf 87KB
[7.1]--7-1实践问题---如何解决冷启动(上)【】.mp4 24.6MB
[7.7]--7-7用Flink处理用户实时行为反馈(下)【】.mp4 108.5MB
[7.6]--7-6用Flink处理用户实时行为反馈(中)【】.mp4 110.7MB
{2}--第2章【基础架构】推荐系统架构&项目搭建 574.4MB
(2.4)--2-13【梳理】重难点概览.pdf 69KB
(2.3)--2-12【梳理】推荐系统常用特征.pdf 82KB
[2.7]--2-9后端服务框架搭建-排序与API服务【】.mp4 91.8MB
[2.5]--2-7后端服务框架搭建---召回服务(中)【】.mp4 96.5MB
[2.4]--2-6后端服务框架搭建---召回服务(上)【】.mp4 93.0MB
[2.8]--2-11课程项目前端页面搭建【】.mp4 23.0MB
(2.2)--2-5课程项目微服务API定义.pdf 97KB
(2.1)--2-3推荐系统架构--如何设计一个推荐系统.pdf 127KB
[2.6]--2-8后端服务框架搭建---召回服务(下)【】.mp4 59.3MB
[2.3]--2-4课程项目介绍和技术选型【】.mp4 62.4MB
[2.2]--2-2典型的推荐系统架构是什么样的(下)【】.mp4 51.9MB
[2.1]--2-1典型的推荐系统架构是什么样的(上)【】.mp4 96.2MB
课件 2.2MB
课件.exe 2.2MB
{6}--第6章【效果评估】衡量推荐结果的好坏 275.6MB
[6.2]--6-2如何衡量推荐系统的好坏(下)【】.mp4 30.9MB
(6.1)--6-7【梳理】推荐模型离线评估.pdf 83KB
[6.3]--6-4在线评价系统的方法:AB测试【】.mp4 33.1MB
[6.1]--6-1如何衡量推荐系统的好坏(上)【】.mp4 30.2MB
[6.5]--6-6代码实现AB测试功能(下)【】.mp4 88.8MB
[6.4]--6-5代码实现AB测试功能(上)【】.mp4 92.6MB
{1}--第1章【前言】初探推荐系统 91.4MB
[1.3]--1-3课程章节导览【】.mp4 18.8MB
[1.1]--1-1前言--关于这门课【】.mp4 36.2MB
[1.2]--1-2推荐系统是什么【】.mp4 36.4MB
{4}--第4章【召回】筛选出用户的心头好 549.4MB
[4.12]--4-14召回服务最终完善【】.mp4 114.0MB
[4.1]--4-1召回层---如何快速筛选出用户喜欢的物品(上)【】.mp4 N/A
[4.5]--4-5实现Item2Vec(上)【】.mp4 45.4MB
[4.11]--4-12用FAISS实现LSH【】.mp4 52.8MB
[4.10]--4-11最近邻查找算法---如何使用Embedding(下)【】.mp4 32.7MB
[4.6]--4-6实现Item2Vec(中)【】.mp4 54.5MB
[4.8]--4-9用Redis存储Embedding【】.mp4 44.6MB
[4.4]--4-4如何将Word2Vec用于推荐(下)【】.mp4 27.0MB
[4.9]--4-10最近邻查找算法---如何使用Embedding(上)【】.mp4 35.5MB
[4.7]--4-7实现Item2Vec(下)【】.mp4 95.7MB
(4.1)--4-15【梳理】重难点概览.pdf 220KB
[4.2]--4-2召回层---如何快速筛选出用户喜欢的物品(下)【】.mp4 24.7MB
[4.3]--4-3如何将Word2Vec用于推荐(上)【】.mp4 22.3MB
{3}--第3章【特征工程】为推荐系统准备数据 541.0MB
[3.3]--3-3如何做好特征工程(上)【】.mp4 70.2MB
[3.11]--3-13如何采集用户行为数据【】.mp4 48.0MB
(3.2)--3-17【梳理】特征处理方法.pdf 129KB
(3.3)--3-18【梳理】重难点概览.pdf 79KB
[3.5]--3-5如何做好特征工程(下)【】.mp4 41.1MB
[3.6]--3-7用pandas可视化数据(上)【】.mp4 42.4MB
[3.13]--3-15使用Kafka和Cassandra处理行为数据(下)【】.mp4 50.3MB
[3.10]--3-12用Spark处理特征(下)【】.mp4 62.2MB
[3.9]--3-11用Spark处理特征(上)【】.mp4 72.4MB
(3.1)--3-6数据爬虫的编订.pdf 102KB
[3.2]--3-2特征工程---为推荐系统准备食材(下)【】.mp4 67.0MB
[3.8]--3-10Spark---业界最流行的大数据框架【】.mp4 40.5MB
[3.7]--3-8用pandas可视化数据(下)【】.mp4 46.7MB
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