八斗大数据19期|2021年价值9980元|冲击百万年薪|完结无秘课程介绍(A000694)：
八斗大数据19期|2021年价值9980元|冲击百万年薪|完结无秘
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| 八斗大数据19期2021年价值9980元冲击百万年薪完结无秘 |
| │ ├─badouprojectdata |
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| │ │ project21 ; b ).rar |
| │ │ project3.rar |
| │ │ |
| │ ├─【19期-01】开学典礼+推荐系统架构 |
| │ │ ├─code |
| │ │ │ └─CF |
| │ │ │ ├─data |
| │ │ │ │ ua.base |
| │ │ │ │ |
| │ │ │ └─recallpath1 |
| │ │ │ base} . o F.py |
| │ │ │ loaddata.py |
| │ │ │ testcf.py |
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| │ │ │ |
| │n p r + ; 4 A 5 K │ ├─ppt |
| │ │ │ 01开学典礼.pdf |
| │ │e R 3 K O + p ( u │ 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8 y . Q y i * a K1.mp4 |
| │ │ │ 推H ^ c O T : * !荐系统架构04.mp4 |
| │ │ │ 推荐系统简介03w v i ] m &.mp4 |
| │ │ │ 课程概览2.mp4 |
| │ │ │ |
| │ │ └─课堂笔记 |
| │ │ draw.io-12.3.2-windows-no-installer.exe |
| │ │ 上午K \ [ u z j D d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.po t C 2 \ my |
| │ │ │ │ spyder.py |
| │ │ │ │ |
| │ │ │ └─CF |
| │ │ │ ├─data |
| │ │ │ │ ua.k 2 + R 8 [ kbase |
| │ │ │ │ |
| │ │ │ └─recallpath1 |
| │ │ │ baH V #se.py |
| │ │ │ loaddata.g + \ Bpy |
| │ │ │ 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-12f R #.3.2-windows-no-installer.exe |
| │H [ X $ E i 2 K │ │ |
| │ │ ├─笔记 |
| │ │ │ 上午笔记.txt |
| │ │ │ 下午笔记.txt |
| │ │ │ 绘图上午.drawio |
| │ │ │ 绘图下午.drawio |
| │ │ │ |
| │ │ └─视频 |
| │L o i Z 6 \ │ 03回顾+基于用户的协同过\ , w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.m) v ] Ap4 |
| │ │ 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 |
| │ │ │ │ baseUU + [serCF} f s F P S ! j.py |
| │ │ │` | r I ` + N v . │ scale.py |
| │ │ │ │ spyder.py |
| │ │ │ │ |
| │ │ │ ├─cluster |
| │ │ │ │ │ Canopy.py |
| │ │ │ │ │ canopykmeans.py |
| │ │ │ │ │ cQ v slustermetrics.py |
| │ │ │ │ │ kmeans.py |
| │ │ │ │ │ test.py |
| │ │ │ │ │ 聚类+标准化.py |
| │ │ │ │ │ |
| │ │ │ │ └─daJ & S B Dta |
| │ │ │ │ centers.txt |
| │ │ │ │ clusetrd& M Y & Y z a { \atat # ; v ?.csv |
| │ │ │ │ u{ t : X W Vserinfo.txt |
| │ │ │ │ |
| │ │ │ └─引入时间衰减 |
| │ │ │ BaseItemCFDemo.py |
| │ │ │ |
| │ │ ├─ppt |
| │ │ │ 01hadoop+hdfs.pptx |
| │ │ │ 02hadpop+MapReduce.pptx |
| │ │ │ 03yarn.pptx |
| │/ o 6 w ` = # a │ │ 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 |
| │u @ k % 5 m \ │ ├─code |
| │ │ │ │ MR.py |
| │ │ │ │ |
| │ │ │ └─hadoopbadou |
| │ │ │ │ hadoopbadou.iml |
| │ │ │ │ pom.xml |
| │ │ │ │ |
| │ │ │ ├─.ideS * N & 4 D v La |
| │ │ │ │ comp9 K a @iler.xml |
| │ │ │ │ misc.xml |
| │ │ │ │ uiDesigner.xml |
| │ │ │ │ works0 ! 4pace.xml |
| │ │ │ │ |
| │ │ │ └─target |
| │ │ │ hadoopbadou-1.0-SNAf n BPSHOT-jar-with-dependencies.jar |
| │ │ │ hadoopbadou-1.0-SNAPSHZ W N H {OT1 P ( d.jar |
| │ │ │ |
| │ │ ├─data |
| │ │ │ └/ \ g / u─hadooptest |
| │ │ │ │ userinfo.txt |
| │ │ │ │ |
| │ │ │ ├─avg |
| │ │ │ │ avg.txt |
| │ │ │ │ |
| │ │ │ ├─avro |
| │ │ │ │ avro.txt |
| │ │2 n p R H H _ │ │ |
| │ │ │ ├─cf |
| │ │ │ │ ua.base |
| │ │ │ │ |
| │ │ │ ├─combe 4 j X Q P M ` rine |
| │ │ │ │ wordCount.txt |
| │ │ │ │ |
| │ │ │ ├─dup |
| │ │ │ │ dup.txt |
| │ │ │ │ |
| │ │ │ ├─findFriend |
| │ │ │ │ friend.txt |
| │ │ │ │ |
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| │ │ │ │ |
| │ │ │ └─little* v t afile |
| │ │ │ 100day.txt |
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| │ │ │ 441day.txt |
| │ │ │ 442day.txt |
| │ │ │ 443day.txt |
| │ │ │ 444day.txt |
| │ │ │ 445day.txt |
| │ │ │ 446de 2 *ay.txt |
| │ │ │ 447day.txt |
| │ │ │ 448day.txt |
| │ │ │ 449day.txt |
| │ │ │ 44day.txy o T 9 { +t |
| │ │ │ 450day.txt |
| │ │ │ 451day.txt |
| │ │ │ 452day.tO m i O 6 Txt |
| │ │ │ 453day.txt |
| │ │ │ 454day.txt |
| │ │ │ 455day.txt |
| │ │ │ 456day.tx– c U i 7 1 zt |
| │ │ │ 457day.txt |
| │ │ │ 458day.txt |
| │ │ │ 459day.txt |
| │ │ │ 45day.txt |
| │ │ │ 460day.t: $ : z ? p g I Sxt |
| │ │ │ 461day.txt |
| │ │ │ 462day.txt |
| │ │ │ 46~ L !3day.txt |
| │ │ │ 464day.txt] & i Z H r |
| │ │ │ 465day.txt |
| │ │ │ 466day.txt |
| │ │ │ 467day.txt |
| │ │ │ 468day.txt |
| │ │ │ 469day.txt |
| │ │ │ 46day.txt |
| │ │ │ 470day.txt |
| │ │ │ 471day.txt |
| │ │ │ 472day.txt |
| │ │ │ 473day.txt |
| │ │ │ 474day.txt |
| │ │ │ 475day.txt |
| │ │ │ 476day.txt |
| │ │ │ 477day.txt |
| │ │ │ 478day.txt |
| │ │ │ 479day.txt |
| │ │ │ 47day.txt |
| │ │ │ 480day.txt |
| │ │ │ 481day.txt |
| │ │ │ 482day.txt |
| │ │ │ 483day.txt |
| │ │ │ 484day.txt |
| │ │ │ 485day.txt |
| │ │ │ 486day.txt |
| │ │ │ 487day.txt |
| │ │ │ 488day.txt |
| │ │ │ 489day.txt |
| │ │ │ 48day.txt |
| │ │ │ 490day.txt |
| │ │ │ 491day.txt |
| │ │ │ 492day.txe c pt |
| │ │ │ 493day.txt |
| │ │ │ 494day.txt |
| │ │ │ 495day.txt |
| │ │ │ 496day.txt |
| │ │ │ 497day.txt |
| │ │ │ 498day.txt |
| │ │ │ 499day.txt |
| │ │ │ 49day.txt |
| │ │ │ 4day.txt |
| │ │ │ 500day.txt |
| │ │ │ 501d{ N Z n c _ n 5ay.txt |
| │ │ │ 50day.txt |
| │ │ │ 51day.txt |
| │ │ │ 52day.txt |
| │ │ │ 53day.txt |
| │ │ │ 54day.txt |
| │ │ │ 55day.txt |
| │ │ │ 56day.txt |
| │ │ │ 57day.txt |
| │ │ │ 58daV 5 6 7 q N 1y.txt) _ j F ; : _ | { |
| │ │ │ 59day.txt |
| │ │ │ 5day.txt |
| │ │ │ 60day.txt |
| │ │ │ 61day.txt |
| │ │ │ 6c d S f2day.txt |
| │ │ │ 63day.txt |
| │ │ │ 64d{ 3 } + $ay.txt |
| │ │ │ 6x _ q W 25day.txt |
| │ │ │ 66day.txt |
| │ │ │ 67day.txt |
| │ │ │ 68day.txt |
| │ │ │ 69day.txt |
| │ │ │ 6day.txt |
| │ │ │ 70day.txt |
| │ │ │ 71day.txt |
| │ │ │ 72day.txt |
| │ │ │ 73day.txt |
| │ │ │ 74dax v yy.txt |
| │[ t $ w K p │ │ 75day.txt |
| │ │ │ 76day.txt |
| │ │ │ 77day.txt |
| │ │ │ 78day.txt |
| │ │ │ 79day.txt |
| │ │ │ 7day.txt |
| │ │ │ 80day.txt |
| │ │ │ 81day.txt |
| │ │ │ 82day.txt |
| │ │ │ 83day.txt |
| │ │ │ 84day.txt |
| │ │ │ 85day.txt9 a Z J t y A } |
| │ │ │ 86day.txt |
| │ │ │ 87day.txt |
| │ │ │ 88day.txt |
| │ │ │ 89day.txt |
| │ │ │ 8d– U 3 W e uay.txt |
| │ │ │ 90day.txt |
| │ │ │ 91day.txt |
| │ │ │ 92df N Y u C S u b +ay.txt |
| │ │ │ 93day.txt |
| │ │ │ 94day.txt |
| │ │ │ 95daa 8 r R [ M V b Zy.txt |
| │ │ │ 96day.txt |
| │ │ │ 97d} ( – ~ \ 2 ~ay.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8 9 g A C记.txt |
| │ │ │ 上午绘图.drU 8 | R G Zawio |
| │ │ │ 下午笔记.txt |
| │ │ │ 下午绘图.drawio |
| │ │ │ 作业.txt |
| │ │ │M 3 @ |
| │ │ └─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8 6 1 + _ w a 7及常用数据处理.pptx |
| │ │ │ |
| │ │ ├─作业 |
| │ │ │ 作业.txt |
| │ │ │ |
| │R e / H │ ├─笔记 |
| │ │ │ 上午S V p h Y w k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】hadoV v e D Fop结尾+hive |
| │ │ │ 笔录.txt |
| │ │ │ |
| │ │ ├─data |
| │ │ │ testsample.csv |
| │ │ │ trainsampl$ g Y t 2 \ *e.csX l 0 * 6 f v c Xv |
| │ │ │ |
| │ │ ├─ppt |
| │ │ │: ] a * ( m W 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 |
| │ │g U ] % F H │ 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 |
| │ │ 03( s 2 j ! V e X ,hive开端.mp4 |
| │ │ 04hive函数.mp4 |
| │ │ |
| │ ├─【19期-07c I K T n】hive作业+hive优化上 |
| │ │ ├─data |
| │ │ │ │ Hally.txt |
| │ │ │ │ json} F i 1 z J C.txt |
| │ │ │ │ |
| │ │ │ ├─littlefile |
| │ │ │ │ hiveD] 1 Q i ^ O 2 tata.ziQ p dp |
| │ │ │ │ initcoursv n \e.py |
| │ │ │ │ initstua 4 i p 3 W n 5dent.py |
| │ │ │ │ |
| │ │ │ ├─moviev F 6 V b W G 5s |
| │ │ │ │ test1.base |
| │ │ │ │ ua.base |
| │ │ │ │ |
| │ │ │ └─pT a Q 9r! m @oject1 |
| │ │ │ orderproductsprior.csv |
| │ │ │ orde9 } ~ x , trs.csv |
| │ │ │ |
| │ │ ├─ppt |
| │U p ^ 7 S ! J , L │ │ hive优化.pptx |
| │ │ │ hive大数据利器.pptx |
| │ │ │ |
| │ │ ├─作业 |
| │ │ │ 大作业.txt |
| │ │ │ 小作业.txt |
| │ │w + [ , │ |
| │ │ ├─笔c $ Y记 |
| │ │ │ 上午笔记.txt |
| │ │ │ 下午笔记.txt |
| │ │ │ 字符串解析.txt |
| │ │ │ |
| │ │ ├─绘a l s ! P u u图 |
| │ │ │ 上午绘图.drawio |
| │ │ │ 下午. 1 5 [绘图.drawio |
| │ │ │ |
| │ │l b m D B └─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 |
| │ │ ├─c_ 0 % D z 4 W fode |
| │ │ │ ├─hiO 5 y { 3veudf |
| │` C t . J │ │ │ hiveudf.iml |
| │ │ │ │ pom.xml |
| │ │ │ │ |
| │ │ │ └─sQ + ? x 1 # npai , nrkProject |
| │ │ │ pom.xml |
| │ │ │ ReadMe.txt |
| │ │ │ sparkProjec( _ _ 9 W i yt.iml |
| │ │ │ |
| │ │ ├─data |
| │ │ │ │ Hally.txt |
| │ │ │ │ json.txt |
| │ │ │ │ |
| │ │ │ ├─littlefile |
| │ │ │ │ hiveData.ziW i gp |
| │ │ │ │ initcourse.py |
| │ │ │ │ inZ 2 v . yit\ K estudent.\ 8 u R e [ Cpy |
| │ │ │ │ |
| │ │ │ ├─movies |
| │ │ │ │ test1.base |
| │ │ │ │ ua.base |
| │ │ │ │ |
| │ │ │ └─prP H B = F 2oject1 |
| │ │ │ ord) { C d o g Qerproductsprior.csv |
| │ │ │ orders.csv |
| │ │ │ |
| │ │ ├─ppt |
| │ │ │I D } A Y \ H hi7 l V % V _ o 1 4ve优化.pptx |
| │ │ │ hivr e [ u * q C r 6e大数据利器.s J p ^pptx |
| │ │ │ scala教程.pp2 ~ M @ \ g Otx |
| │ │ │ spark(1).pptx |
| │ │ │ spark.pptx |
| │ │ │ yarn.pptx |
| │ │ │ |
| │ │ ├─作业 |
| │ │ │ 作业(1).tx ! q 2 z n cxt |
| │ │ │ 作业.txt |
| │ │ │ |
| │ │ ├─笔记 |
| │ │ │ spark.txt |
| │ │o 5 # % m │ yarn.txt |
| │ │ │ 上午笔记.txt |
| │ │ │ 下午笔记.txt |
| │ │ │ |
| │ │ ├─绘图 |
| │ │ │ spark.drawio |
| │ │ │ yarn.drawio |
| │ │ │ |
| │ │ └─视e _ . f频 |
| │ │ 01hive优化.mp4 |
| │ │ 02hives V ` L % H C 8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tn Y K a yrans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v } m z /记.txt |
| │ │Q ; H ` q * # X │ 下午笔记.txt |
| │ │ │ |
| │ │ ├─绘图 |
| │ │ │ 上午绘图.V # e ^ M Ddrawit U M Q Mo |
| │ │ │ 下午绘图.drawio |
| │ │ │ |
| │ │ └─视频 |
| │ │ 01基于内Z : W 1 ! : r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.z A g q O e t I Tmp4 |
| │ │ |
| │ ├─【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% 8 ` G ]记+绘图 |
| │ │ │ 上午笔记.drawio |
| │ │ │ 下午笔记.drawio |
| │ │ │ |
| │ │j b ( O _ 8 └─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 |
| │ │ |
| │ ├─T + . L d V【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.$ S G D r ?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 |
| │ │ │ lrs q g+tf实战.drawio |
| │ │ │ 回顾加项目经验01.drawio |
| │ │) U Y k | v \ 2 │ |
| │ │ └─视频 |
| │ │ 01分类问题+lr.mp4 |
| │ │ 02逻辑回归实现\ Z s .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.r x G n w wmp4 |
| │ │. I f 7 |
| │ ├─【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.\ X 2py |
| │ │ │ │ |
| │ │ │ ├─.ipynbcheckpointst – B ( y + I |
| │ │ │ │ tfidf+word2vector-checkpoi] f 6 ^ G b 7 $ |nt.ipynb |
| │ │ │ │ |
| │ │ │ └─word2O P # k # [ /vector |
| │ │ │ dem@ ) V o L Xo.py |
| │ │ │ gensimword2vector.py |
| │ │ │ init.py |
| │ │ │ tfword2vector.py |
| │ │ │ |
| │ │P K l z q * \ I T ├─笔记绘图 |
| │ │ │ 01回顾召回通路.drawio |
| │ │G % ^ │ 02Word2vector.drawio |
| │ │ │ 03第二天 word2vector.drawio |
| │ │ │ 04item2vectorm , S ^ R E 9.drawio |
| │ │ │ |
| │ │ └─视频 |
| │ │ 1.word2vector01.mp4 |
| │ │ 2.k 0 p ; % Bword2vector02.mp4 |
| │ │ 3.word2vector03代码分析! Q a Q !.mp4 |
| │ │ 4.如何根据用户行为生成物品的it0 ( r c ~ :em2vector.mp4 |
| │ │ |
| │ ├─【19期-14】召回项目05召回融合+数据格式 |
| │ │ ├─code |
| │ │ │ │ lfm+hnsw.ipynb |
| │ │ │ │ lr.py |
| │ │ │ │ tfidf+word2vect# K { 4 [ ^ b Lor.ipynb |
| │ │ │ │ tfidfDemp.scala |
| │ │ │ │ |
| │ │ │ └─.ipynbcheckpoints |
| │ │ │ lfm+hnsw-checkpoint.ipynb |
| │ │ │ tfidf+word2vector-chu m n a E i 6eckpoint.ipynb |
| │ │ │ |
| │ │ ├─作业感受lr的训练 |
| │ │ │ hnsw_ F Q s 1 Y a d安装笔记.txt |
| │ │D 6 L 8 Z : 2 │ 作业1排序.txt |
| │ │ │ 作业2召回.txt |
| │ │ │ 作业3召回融合._ & I d itxt |
| │ │ │ |
| │ │ ├─绘图 |
| │ │ │ 上午绘图.drawio |
| │ │ │ 召回融合01下午.drawio |
| │ │ │ 模型数据格式02[ & – y N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.– v Z ^ _py |
| │ │ │ │ tfidf+word2vector.ip\ V 0ynb |
| │ │ │ │ tfidfDemp.scala |
| │ │ │h M V + y | ! │ 负采$ Q G R样demo.py |
| │ │ │ │ |
| │ │ │ └─.ipynbcheckpoints |
| │ │ │ lfm+hnsw-checkpoint.ipynb |
| │ │ │ tfO % Z R `idf+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2W t # $ = h V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7 P #回融合.drY n Q [ uawio |
| │ │ │ 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m @ * : 7 u算方式.py |
| │ │ │ fm+auc.py |
| │# Z v 2 @ X T j A │ │ |
| │ │ ├─code |
| │ │ │ │ lfm+hnswa B e G ^ W i *.ipw g 6 ` E Yynb |
| │ │ │ │ lr.p3 I N . 1 ^y |
| │ │ │ │ tfidf+word2vector.ipyP e e 8 9 D / E ~nb |
| │ │ │ │ tfidfDemp.scala |
| │ │ │ │ 负采样j \ – } @ v # z \de7 X Z N q & g y Emo.py |
| │ │ │ │ |
| │ │ │ ├─.ipynbchg a @ 5eckpoints |
| │ │ │ │ lfm+hnsw-checkpoint.ipynb |
| │ │ │ │ tx ) 3 bfidf+word2vector-checkpoint.ipynb |
| │ │ │ │ |
| │ │ │ └─rank |
| │ │ │ init.py |
| │ │ │ |
| │ │ ├─fm作业 |
| │ │ │c 7 Z g Q b 作业.txt |
| │ │ │ |
| │ │ ├─绘图 |
| │ │k ? F W │ FMH t / ( –.drawio |
| │ │ │ model.d6 – ? Drawio |
| │ │ │ 模型数据格式02下午.drawio? w U @ a i |
| │ │ │ 评价指标以及多路召回R o H融合.H R . y a X 9 rdrawio |
| │ │_ } ^ P ; 8 │ 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 Lear^ N 2 I ;ning tR d . 1he 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 |
| │~ o ) 5 u 6 │ Entire SpaT = n 9 \ }ce 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 Predic8 4 V Etive Analytics.pdf |
| │ │ Product-based Neural Networks for User Response Prediction.pdf |
| │ │ wide? J R K y g /&amh R n \p;deep.pdf |
| │ │ |
| │ ├─【19期-17】召h B c % 3 u [ H %回fm+youtubenet+gbdt+wide+deeg [ +p |
| │ │ ├─绘图 |
| │ │ │ FM.drawio |
| │ │ │ fm召回.d^ 8 0 3 *rawio |
| │ │ │ model.drawio |
| │ │r ~ n l g t / B @ │ youtubenet.drawio |
| │ │ │ 树算法.drawio |
| │ │ │ |
| │ │ └─视频 |
| │ │ 01fm召回.mp4 |
| │ │ 02fm召回源码分析+youtube理论.mp4 |
| │ │j Y v 1 z M @ 8 03youbutu理论q J m K+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.V @ o O Vdrawio |
| │ │ │ |
| │ │ └─视频 |
| │ │ 01推荐流程回归+决策树模型.mp4 |
| │ │ 02决策树+gdbt.mH / ] Xp4 |
| │ │ 03如何用gdbt来做特征+gbdt+l: @ r 1 # q _r.mpV g O 0 J V4 |
| │ │ 04gbdt+xgb.mp4 |
| │ │ |
| │ ├─【19期-19】transformer+wiZ z , \ Qde+deep |
| │ │ ├─绘图 |
| │ │ │ ty N 1 ^ H 6 ; X Mransformer.dra_ q 3wio |
| │ │ │ transformer源码分析.drawio |
| │ │ │ 排序模型开端.drawio |
| │ │ │ |
| │ │ └─视频 |
| │ │ 01排序前= s * * w N y J [奏.mp4 |
| │ │ 02transfo+ H A W H trmer理论.mp4 |
| │ │ 03transformer源码分析之encode} U = k v .r.mp4 |
| │ │ 04trq } G Kansformer源码分析之decoder.mp4 |
| │ │ |
| │ ├─【19期-20】deepfm+din+flume+z D $ e 8 ukafka+hbase |
| │ │ ├─code |
| │ │ │ │ wide&deep.py |
| │ │ │ │ |
| │ │ │ └─ran_ B b S f {k= / x z r |
| │ │ │ init.py |
| │ │ │ |
| │ │ ├─ppw b ~ ) f bt |
| │ │ │ 01Flume.pdf |
| │ │ │ 02Kafka.pdf |
| │ │ │ 03Hbase.pdf |
| │ │ │ 05数据采集业务.pdf |
| │ │ │ 08Spark Streaming.J 0 $ F v F Z 3pdf |
| │ │ │ |
| │ │Z x m + y ├─绘图笔记 |
| │ │ │ flumec 5 N ` L z – N ^.drawio |
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