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01 深度学习推荐系统的经典技术架构长啥样？.mp3 | 2022-10-15 20:37:20 | 15.64MB | |
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01 深度学习推荐系统的经典技术架构长啥样？.pdf | 2022-10-15 20:37:20 | 3.62MB | |
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02 Sparrow RecSys：我们要实现什么样的推荐系统？.mp3 | 2022-10-15 20:37:20 | 11.78MB | |
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02 Sparrow RecSys：我们要实现什么样的推荐系统？.pdf | 2022-10-15 20:37:20 | 5.38MB | |
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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 | 2022-10-15 20:37:20 | 14.83MB | |
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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 | 2022-10-15 20:37:20 | 3.09MB | |
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04 特征工程：推荐系统有哪些可供利用的特征？.mp3 | 2022-10-15 20:37:20 | 14.49MB | |
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04 特征工程：推荐系统有哪些可供利用的特征？.pdf | 2022-10-15 20:37:20 | 3.46MB | |
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05 特征处理：如何利用Spark解决特征处理问题？.mp3 | 2022-10-15 20:37:20 | 13.85MB | |
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05 特征处理：如何利用Spark解决特征处理问题？.pdf | 2022-10-15 20:37:20 | 3.00MB | |
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06 Embedding：所有人都在谈的Embedding技术到底是什么？.mp3 | 2022-10-15 20:37:20 | 15.28MB | |
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06 Embedding：所有人都在谈的Embedding技术到底是什么？.pdf | 2022-10-15 20:37:20 | 3.17MB | |
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07 Embedding进阶：如何利用图结构数据生成Graph Embedding？.mp3 | 2022-10-15 20:37:20 | 15.67MB | |
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07 Embedding进阶：如何利用图结构数据生成Graph Embedding？.pdf | 2022-10-15 20:37:20 | 3.22MB | |
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08 Embedding实战：如何使用Spark生成Item2vec和Graph Embedding？.pdf | 2022-10-15 20:37:20 | 3.21MB | |
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08.mp3 | 2022-10-15 20:37:20 | 10.63MB | |
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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 | 2022-10-15 20:37:20 | 12.49MB | |
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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 | 2022-10-15 20:37:20 | 2.35MB | |
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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 | 2022-10-15 20:37:20 | 12.26MB | |
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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 | 2022-10-15 20:37:20 | 2.85MB | |
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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 | 2022-10-15 20:37:20 | 2.36MB | |
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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 | 2022-10-15 20:37:20 | 10.89MB | |
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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 | 2022-10-15 20:37:20 | 14.49MB | |
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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 | 2022-10-15 20:37:20 | 2.86MB | |
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13 模型服务：怎样把你的离线模型部署到线上？.mp3 | 2022-10-15 20:37:20 | 14.70MB | |
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13 模型服务：怎样把你的离线模型部署到线上？.pdf | 2022-10-15 20:37:20 | 2.62MB | |
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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 | 2022-10-15 20:37:20 | 3.18MB | |
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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 | 2022-10-15 20:37:20 | 13.96MB | |
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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 | 2022-10-15 20:37:20 | 12.80MB | |
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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 | 2022-10-15 20:37:20 | 3.13MB | |
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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 | 2022-10-15 20:37:20 | 13.52MB | |
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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 | 2022-10-15 20:37:20 | 3.13MB | |
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17 Embedding+MLP：如何用TensorFlow实现经典的深度学习模型？.pdf | 2022-10-15 20:37:20 | 3.32MB | |
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17 Embedding+MLP：如何用TensorFlow实现经典的深度学习模型？.mp3 | 2022-10-15 20:37:20 | 14.08MB | |
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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 | 2022-10-15 20:37:20 | 11.73MB | |
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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 | 2022-10-15 20:37:20 | 2.67MB | |
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19｜NeuralCF：如何用深度学习改造协同过滤？.mp3 | 2022-10-15 20:37:20 | 11.15MB | |
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19｜NeuralCF：如何用深度学习改造协同过滤？.pdf | 2022-10-15 20:37:20 | 2.52MB | |
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20 DeepFM：如何让你的模型更好地处理特征交叉？.mp3 | 2022-10-15 20:37:20 | 11.63MB | |
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20 DeepFM：如何让你的模型更好地处理特征交叉？.pdf | 2022-10-15 20:37:20 | 2.84MB | |
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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 | 2022-10-15 20:37:20 | 14.49MB | |
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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 | 2022-10-15 20:37:20 | 2.81MB | |
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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 | 2022-10-15 20:37:20 | 3.31MB | |
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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 | 2022-10-15 20:37:20 | 13.40MB | |
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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 | 2022-10-15 20:37:20 | 3.33MB | |
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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 | 2022-10-15 20:37:20 | 2.29MB | |
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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 | 2022-10-15 20:37:20 | 11.72MB | |
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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 | 2022-10-15 20:37:20 | 2.91MB | |
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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 | 2022-10-15 20:37:20 | 17.99MB | |
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开篇词 从0开始搭建一个深度学习推荐系统.mp3 | 2022-10-15 20:37:20 | 12.23MB | |
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开篇词 从0开始搭建一个深度学习推荐系统.pdf | 2022-10-15 20:37:20 | 2.48MB | |
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模型实战准备（二） 模型特征、训练样本的处理.mp3 | 2022-10-15 20:37:20 | 13.04MB | |
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模型实战准备（二） 模型特征、训练样本的处理.pdf | 2022-10-15 20:37:20 | 2.79MB | |
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模型实战准备（一） TensorFlow入门和环境配置.pdf | 2022-10-15 20:37:20 | 3.27MB | |
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模型实战准备（一） TensorFlow入门和环境配置.mp3 | 2022-10-15 20:37:20 | 12.34MB | |
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特别加餐｜TensorFlow的模型离线评估实践怎么做？.mp3 | 2022-10-15 20:37:20 | 8.51MB | |
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特别加餐｜TensorFlow的模型离线评估实践怎么做？.pdf | 2022-10-15 20:37:20 | 1.79MB |