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000更多精品课程介绍.jpg | 2022-09-03 10:36:23 | 442.65 KB | |
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01 深度学习推荐系统的经典技术架构长啥样？.mp3 | 2022-09-03 10:36:23 | 15.64 MB | |
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01 深度学习推荐系统的经典技术架构长啥样？.pdf | 2022-09-03 10:36:23 | 3.62 MB | |
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02 Sparrow RecSys：我们要实现什么样的推荐系统？.mp3 | 2022-09-03 10:36:23 | 11.78 MB | |
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02 Sparrow RecSys：我们要实现什么样的推荐系统？.pdf | 2022-09-03 10:36:23 | 5.38 MB | |
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03 深度学习基础：你打牢深度学习知识的地基了吗？.mp3 | 2022-09-03 10:36:23 | 14.83 MB | |
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03 深度学习基础：你打牢深度学习知识的地基了吗？.pdf | 2022-09-03 10:36:23 | 3.09 MB | |
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04 特征工程：推荐系统有哪些可供利用的特征？.mp3 | 2022-09-03 10:36:23 | 14.49 MB | |
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04 特征工程：推荐系统有哪些可供利用的特征？.pdf | 2022-09-03 10:36:23 | 3.46 MB | |
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05 特征处理：如何利用Spark解决特征处理问题？.mp3 | 2022-09-03 10:36:23 | 13.85 MB | |
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05 特征处理：如何利用Spark解决特征处理问题？.pdf | 2022-09-03 10:36:23 | 3 MB | |
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06 Embedding：所有人都在谈的Embedding技术到底是什么？.mp3 | 2022-09-03 10:36:23 | 15.28 MB | |
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06 Embedding：所有人都在谈的Embedding技术到底是什么？.pdf | 2022-09-03 10:36:23 | 3.17 MB | |
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07 Embedding进阶：如何利用图结构数据生成Graph Embedding？.mp3 | 2022-09-03 10:36:23 | 15.67 MB | |
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07 Embedding进阶：如何利用图结构数据生成Graph Embedding？.pdf | 2022-09-03 10:36:23 | 3.22 MB | |
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08 Embedding实战：如何使用Spark生成Item2vec和Graph Embedding？.pdf | 2022-09-03 10:36:23 | 3.21 MB | |
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08.mp3 | 2022-09-03 10:36:23 | 10.63 MB | |
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09 线上服务：如何在线上提供高并发的推荐服务？.mp3 | 2022-09-03 10:36:23 | 12.49 MB | |
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09 线上服务：如何在线上提供高并发的推荐服务？.pdf | 2022-09-03 10:36:23 | 2.35 MB | |
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10 存储模块：如何用Redis解决推荐系统特征的存储问题？.mp3 | 2022-09-03 10:36:23 | 12.26 MB | |
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10 存储模块：如何用Redis解决推荐系统特征的存储问题？f.pdf | 2022-09-03 10:36:23 | 2.85 MB | |
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11 召回层：如何快速又准确地筛选掉不相关物品？.pdf | 2022-09-03 10:36:23 | 2.36 MB | |
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11｜召回层：如何快速又准确地筛选掉不相关物品？.mp3 | 2022-09-03 10:36:23 | 10.89 MB | |
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12 局部敏感哈希：如何在常数时间内搜索Embedding最近邻？.mp3 | 2022-09-03 10:36:23 | 14.49 MB | |
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12 局部敏感哈希：如何在常数时间内搜索Embedding最近邻？.pdf | 2022-09-03 10:36:23 | 2.86 MB | |
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13 模型服务：怎样把你的离线模型部署到线上？.mp3 | 2022-09-03 10:36:23 | 14.7 MB | |
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13 模型服务：怎样把你的离线模型部署到线上？.pdf | 2022-09-03 10:36:23 | 2.62 MB | |
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14 融会贯通：SparrowRecSys中的电影相似推荐功能是如何实现的？.pdf | 2022-09-03 10:36:23 | 3.18 MB | |
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14 融会贯通：SparrowRecSys中的电影相似推荐功能是如何实现的？.mp3 | 2022-09-03 10:36:23 | 13.96 MB | |
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15 协同过滤：最经典的推荐模型，我们应该掌握什么？.mp3 | 2022-09-03 10:36:23 | 12.8 MB | |
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15 协同过滤：最经典的推荐模型，我们应该掌握什么？.pdf | 2022-09-03 10:36:23 | 3.13 MB | |
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16 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？.mp3 | 2022-09-03 10:36:23 | 13.52 MB | |
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16 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？.pdf | 2022-09-03 10:36:23 | 3.13 MB | |
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17 Embedding+MLP：如何用TensorFlow实现经典的深度学习模型？.pdf | 2022-09-03 10:36:23 | 3.32 MB | |
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17 Embedding+MLP：如何用TensorFlow实现经典的深度学习模型？.mp3 | 2022-09-03 10:36:23 | 14.08 MB | |
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18｜Wide&Deep：怎样让你的模型既有想象力又有记忆力？.mp3 | 2022-09-03 10:36:23 | 11.73 MB | |
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18｜Wide&Deep：怎样让你的模型既有想象力又有记忆力？.pdf | 2022-09-03 10:36:23 | 2.67 MB | |
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19｜NeuralCF：如何用深度学习改造协同过滤？.mp3 | 2022-09-03 10:36:23 | 11.15 MB | |
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19｜NeuralCF：如何用深度学习改造协同过滤？.pdf | 2022-09-03 10:36:23 | 2.52 MB | |
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20 DeepFM：如何让你的模型更好地处理特征交叉？.mp3 | 2022-09-03 10:36:23 | 11.63 MB | |
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20 DeepFM：如何让你的模型更好地处理特征交叉？.pdf | 2022-09-03 10:36:23 | 2.84 MB | |
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21｜注意力机制、兴趣演化：推荐系统如何抓住用户的心？.mp3 | 2022-09-03 10:36:23 | 14.49 MB | |
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21｜注意力机制、兴趣演化：推荐系统如何抓住用户的心？.pdf | 2022-09-03 10:36:23 | 2.81 MB | |
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22｜强化学习：让推荐系统像智能机器人一样自主学习.mp3 | 2022-09-03 10:36:23 | 14.49 MB | |
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22｜强化学习：让推荐系统像智能机器人一样自主学习.pdf | 2022-09-03 10:36:23 | 3.31 MB | |
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23｜ 实战：如何用深度学习模型实现Sparrow RecSys的个性化推荐功能？.mp3 | 2022-09-03 10:36:23 | 13.4 MB | |
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23｜ 实战：如何用深度学习模型实现Sparrow RecSys的个性化推荐功能？.pdf | 2022-09-03 10:36:23 | 3.33 MB | |
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24 离线评估：常用的推荐系统离线评估方法有哪些？.pdf | 2022-09-03 10:36:23 | 2.29 MB | |
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24 离线评估：常用的推荐系统离线评估方法有哪些？.mp3 | 2022-09-03 10:36:23 | 11.72 MB | |
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25 评估指标：我们可以用哪些指标来衡量模型的好坏？.pdf | 2022-09-03 10:36:23 | 2.91 MB | |
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25 评估指标：我们可以用哪些指标来衡量模型的好坏？.mp3 | 2022-09-03 10:36:23 | 17.99 MB | |
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开篇词 从0开始搭建一个深度学习推荐系统.mp3 | 2022-09-03 10:36:23 | 12.23 MB | |
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开篇词 从0开始搭建一个深度学习推荐系统.pdf | 2022-09-03 10:36:23 | 2.48 MB | |
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模型实战准备（一） TensorFlow入门和环境配置.pdf | 2022-09-03 10:36:23 | 3.27 MB | |
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模型实战准备（一） TensorFlow入门和环境配置.mp3 | 2022-09-03 10:36:23 | 12.34 MB | |
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模型实战准备（二） 模型特征、训练样本的处理.mp3 | 2022-09-03 10:36:23 | 13.04 MB | |
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模型实战准备（二） 模型特征、训练样本的处理.pdf | 2022-09-03 10:36:23 | 2.79 MB | |
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特别加餐｜TensorFlow的模型离线评估实践怎么做？.mp3 | 2022-09-03 10:36:23 | 8.51 MB | |
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特别加餐｜TensorFlow的模型离线评估实践怎么做？.pdf | 2022-09-03 10:36:23 | 1.79 MB |