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  • 文章介绍
  • 课程目录:

    ├──大数据进阶版(视频)
    | | ├──Auc的二种计算方式以及fm.mp4 1.18G
    | | ├──Auc细讲.mp4 950.24M
    | | ├──Combiner.mp4 814.70M
    | | ├──DNN+线性不可分+tf实现dnn.mp4 621.35M
    | | ├──Dssm源码分析.mp4 1.59G
    | | ├──Embedding设计以及fm源码解析.mp4 729.70M
    | | ├──FM的优化逻辑.mp4 692.51M
    | | ├──Hadoop+hdfs.mp4 627.45M
    | | ├──Hadoop+mapreduce.mp4 1.12G
    | | ├──Hadoop+mapreduce深度分析.avi 781.93M
    | | ├──Hadoop实现k-means.mp4 2.21G
    | | ├──Hadoop完结.mp4 842.63M
    | | ├──Hive函数.mp4 702.75M
    | | ├──Hive开端.mp4 793.37M
    | | ├──Item2vector.mp4 753.38M
    | | ├──Kmeans聚类算法+聚类推荐.mp4 942.12M
    | | ├──LR处理离散特征onehot+onehotmap.mp4 919.05M
    | | ├──Tfidf+item2vector+hnsw实现极速召回.mp4 1.46G
    | | ├──代码解析spark+python.mp4 1.49G
    | | ├──多路召回融合+权重动态分配.mp4 866.17M
    | | ├──分类问题+lr.mp4 923.28M
    | | ├──回顾+标准化_归一化.mp4 933.82M
    | | ├──回顾+基于用户的协同过滤.mp4 921.35M
    | | ├──基于模型的推荐系统复习+机器学初识.mp4 891.71M
    | | ├──基于物品的协同过滤+业界应用.mp4 993.29M
    | | ├──聚类算法详解.mp4 1.32G
    | | ├──逻辑回归实现的两种方式tf+sklearn.mp4 961.16M
    | | ├──模型评价指标.mp4 912.12M
    | | ├──算法前的数据格式说明.mp4 784.53M
    | | ├──引入用户物品偏执的lfm模型.mp4 871.82M
    | | ├──用户物品矩阵分解原理.mp4 995.42M
    | | └──知识回顾+基于物品的协同过滤.mp4 1.17G
    | ├──课件
    | | ├──01-hadoop+hdfs.pptx 1.54M
    | | ├──02-hadpop+MapReduce.pptx 2.28M
    | | ├──03-hadoop案例分析.pptx 1.21M
    | | ├──04-yarn.pptx 3.37M
    | | ├──05-数据类型以及常用数据处理.pptx 1.63M
    | | ├──06-hive大数据利器.pptx 1.98M
    | | └──07-hive优化.pptx 1.56M
    ├──大数据商业实战项目
    | ├──01-车车智能营销分析sql项目
    | | ├──代码
    | | | ├──01-用车智能营销数据分析系统 0.84kb
    | | | ├──02-品牌上下线管理 1.71kb
    | | | ├──03-用户画像标签建立 2.25kb
    | | | ├──04-用车消费能力 2.70kb
    | | | ├──import_to_mysql.sh 0.21kb
    | | | └──mysql建表语句 7.49kb
    | | ├──课件+笔记
    | | | ├──系统表结构设计 8.09kb
    | | | ├──用车数据ER实体模型.eddx 25.53kb
    | | | ├──用车数据ER实体模型截图.pdf 231.55kb
    | | | ├──用车智能营销数据分析系统-设计文档.docx 555.97kb
    | | | └──用车智能营销数据分析系统-设计文档.pdf 784.55kb
    | | ├──视频
    | | | ├──01-车车智能营销分析项目.mp4 207.60M
    | | | └──02-车车智能营销分析项目.mp4 875.74M
    | | └──数据
    | | | ├──car_type_data.sql 2.68kb
    | | | ├──city_data.sql 27.57kb
    | | | ├──Excel经典数据项目.xlsx 52.48kb
    | | | ├──goods_upper_and_lower_data.sql 145.18kb
    | | | ├──order_basic_data.sql 25.55M
    | | | ├──order_channel_data.sql 0.39kb
    | | | ├──order_class_data.sql 0.37kb
    | | | ├──order_service_type_data.sql 2.16kb
    | | | ├──order_source_type_data.sql 0.72kb
    | | | ├──order_taken_type_data.sql 1.27kb
    | | | ├──user_layer_data.sql 357.32kb
    | | | ├──车型维度表数据.csv 0.70kb
    | | | ├──城市信息数据.csv 32.96kb
    | | | ├──订单分类数据.csv 0.14kb
    | | | ├──订单来源-自营数据.csv 0.19kb
    | | | ├──分层数据.csv 1.41M
    | | | ├──服务类型数据.csv 0.82kb
    | | | ├──接单类型-自营数据.csv 0.47kb
    | | | ├──商品上下线智能化管理数据.csv 249.70kb
    | | | ├──手机号加密数据.csv 11.73kb
    | | | ├──下单设备平台数据.csv 0.09kb
    | | | ├──用户订单基础数据.csv 4.02M
    | | | └──用户基础数据.csv 2.42M
    | └──02-双11电商网站用户行为分析项目
    | | ├──代码
    | | | ├──user_behavior_analysis.ipynb 2.43kb
    | | | └──用户行为漏斗模型.pbix 28.74kb
    | | ├──课件+笔记
    | | | ├──课堂笔记.sql 5.98kb
    | | | └──双11电商网站用户行为分析项目.pdf 466.78kb
    | | ├──视频
    | | | └──双11电商网站用户行为分析-项目实战.mp4 466.57M
    | | └──数据
    | | | ├──user_beha_data.csv 17.45M
    | | | └──user_beha_res_data.csv 21.57M
    ├──绘图相关工具
    | └──draw.io-12.3.2-windows-no-installer.exe 58.07M
    ├──求职面试真题含答案
    | ├──大厂面试01.pdf 530.48kb
    | ├──大厂面试02.pdf 304.55kb
    | ├──大厂面试03.pdf 1.70M
    | ├──高频面试题.pdf 2.65M
    | └──面试真题目录.docx 3.56M
    ├──求职优质简历模版案例
    | ├──【Java高级研发工程师】(1).pdf 162.63kb
    | ├──【大数据_Hadoop开发工程师】.pdf 137.78kb
    | ├──【大数据开发工程师A.pdf 97.99kb
    | ├──【大数据开发工程师】B.pdf 102.22kb
    | ├──【大数据开发工程师】E.pdf 120.46kb
    | ├──【大数据平台工程师】D.pdf 246.03kb
    | ├──【大数据研发工程师】H.pdf 279.42kb
    | ├──【高级研发工程师】F.pdf 176.91kb
    | ├──大数据开发+数仓简历4.docx 39.55kb
    | ├──大数据开发+算法简历5.docx 16.50kb
    | ├──大数据开发简历1.pdf 69.91kb
    | ├──大数据开发简历2.pdf 161.54kb
    | ├──大数据开发简历6.doc 36.00kb
    | └──大数据实习简历.pdf 100.03kb
    ├──手把手教你-基础视频
    | ├──python初步-代码
    | | └──python_test.tgz 1.54kb
    | ├──【01】Linux安装.mp4 59.70M
    | ├──【02】环境准备nat配置.mp4 64.20M
    | ├──【03】Hadoop集群搭建-1.mp4 100.79M
    | ├──【04】Hadoop集群搭建-2.mp4 72.55M
    | └──【05】Python初步.mp4 120.27M
    ├──数据可视化(涵盖数据)
    | ├──课件
    | | └──数据全栈分析.pdf 1.93M
    | ├──视频
    | | ├──01-描述统计分析.mp4 70.24M
    | | ├──02-描述统计分析.mp4 64.11M
    | | ├──03-描述统计分析.mp4 67.76M
    | | ├──04-描述统计分析.mp4 37.94M
    | | ├──Excel01-初阶.mp4 223.56M
    | | ├──Excel02-高阶.mp4 69.47M
    | | ├──Excel03-高阶.mp4 199.34M
    | | └──Excel04-高阶.mp4 4.38M
    | └──数据
    | | ├──Excel函数使用.xlsx 95.05kb
    | | ├──Excel基本使用.xlsx 195.79kb
    | | ├──Excel数据透视表和可视化.xlsx 68.29kb
    | | └──导入文本数据.txt 0.69kb
    ├──数据扩展相关书籍(英文版)
    | ├──attention is all you need.pdf 2.10M
    | ├──Attentional Factorization Machines Learning the Weight of Feature Interactions via Attention Networks.pdf 987.42kb
    | ├──Deep & Cross Network for Ad Click Predictions.pdf 231.94kb
    | ├──Deep interest network.pdf 5.38M
    | ├──Deep Reinforcement Learning for List-wise Recommendation.pdf 959.12kb
    | ├──deepfm.pdf 1.14M
    | ├──DRN A Deep Reinforcement Learning Framework for News Recommendation.pdf 2.30M
    | ├──Entire Space Multi-Task Model An E ective Approach for Estimating Post-Click Conversion Rate.pdf 707.32kb
    | ├──facebook-GBDT-LR.pdf 773.88kb
    | ├──linucb.pdf 298.94kb
    | ├──MLR.pdf 2.05M
    | ├──Neural Factorization Machines for Sparse Predictive Analytics.pdf 3.49M
    | ├──Product-based Neural Networks for User Response Prediction.pdf 470.29kb
    | └──wide&deep.pdf 400.36kb
    ├──算法高阶版(视频含代码)
    | ├──笔记
    | | ├──transformer-02.drawio 2.27M
    | | ├──transformer-笔记01.drawio 2.21M
    | | ├──word2-笔记01.drawio 383.71kb
    | | ├──word2-笔记02.drawio 266.61kb
    | | ├──基于模型召回-01.drawio 305.00kb
    | | ├──基于模型召回-02.drawio 370.66kb
    | | ├──双塔模型-01.drawio 303.28kb
    | | ├──双塔模型-02.drawio 469.03kb
    | | ├──特征工程-01.drawio 10.26kb
    | | ├──特征工程-02.drawio 11.53kb
    | | ├──协同过滤-01.drawio 98.86kb
    | | ├──协同过滤-02.drawio 8.72kb
    | | ├──召回-01.drawio 137.89kb
    | | └──召回-02.drawio 27.20kb
    | ├──代码
    | | ├──all_path_for_recall
    | | | ├──data
    | | | ├──i2i
    | | | ├──i2i【2】
    | | | ├──iterm_profile
    | | | ├──iterm_profile【2】
    | | | ├──LR
    | | | ├──LR【2】
    | | | ├──MF
    | | | ├──NCF
    | | | └──u2i
    | | └──基于lfm的推荐流程.py 3.04kb
    | ├──课件
    | | ├──01-推荐系统.pdf 1.45M
    | | ├──02-推荐系统架构.pdf 815.19kb
    | | └──03-推荐算法_协同过滤_kmenas聚类.pdf 2.60M
    | └──视频
    | | ├──Word2vector01.mp4 777.96M
    | | ├──Word2vector02.mp4 718.11M
    | | ├──Word2vector03代码分析.mp4 1.11G
    | | ├──回顾+协同过滤理论.mp4 840.92M
    | | ├──如何根据用户行为生成物品的item2vector.mp4 435.67M
    | | ├──深度模型的dssm召回.mp4 1.34G
    | | ├──推荐系统架构.mp4 1.71G
    | | ├──推荐系统简介.mp4 804.21M
    | | ├──问题解答.mp4 610.12M
    | | └──协同过滤业界问题+代码.mp4 1.06G
    ├──算法经典书籍(中文版)
    | ├──MySQL_5.5中文参考手册.pdf 13.63M
    | ├──NumPy学习指南(第2版).pdf 5.82M
    | ├──Pandas官方文档中文版.pdf 2.88M
    | ├──Python3.10官方文档中文版.pdf 40.32M
    | ├──Python进阶资料.zip 224.70M
    | ├──Spark高级数据分析.第2版.pdf 8.76M
    | ├──干净的数据:数据清洗入门与实践.pdf 14.12M
    | ├──机器人建模和控制.pdf 104.41M
    | ├──数据分析实战.pdf 16.60M
    | ├──数据科学入门.pdf 12.43M
    | ├──数据科学实战.pdf 64.59M
    | ├──算法新解-刘新宇.pdf 5.90M
    | ├──天猫推荐算法.pdf 2.34M
    | ├──推荐系统实践.pdf 13.27M
    | ├──鲜活的数据:数据可视化指南.pdf 29.61M
    | └──项亮-推荐系统实践.pdf 13.27M
    ├──算法商业配套项目
    | ├──项目案例01.mp4 750.88M
    | ├──项目案例02.mp4 722.77M
    | ├──项目案例03.mp4 612.99M
    | └──项目案例04.mp4 730.96M

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