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• 开篇词 从0开始搭建一个深度学习推荐系统.mp3
• 开篇词 从0开始搭建一个深度学习推荐系统.pdf
• 01 深度学习推荐系统的经典技术架构长啥样？.mp3
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• 02 Sparrow RecSys：我们要实现什么样的推荐系统？.mp3
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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
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• 04 特征工程：推荐系统有哪些可供利用的特征？.mp3
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• 05 特征处理：如何利用Spark解决特征处理问题？.mp3
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• 06 Embedding：所有人都在谈的Embedding技术到底是什么？.mp3
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• 07 Embedding进阶：如何利用图结构数据生成Graph Embedding？.mp3
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• 08 Embedding实战：如何使用Spark生成Item2vec和Graph Embedding？.pdf
• 08.mp3
• 09 线上服务：如何在线上提供高并发的推荐服务？.mp3
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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
• 10 存储模块：如何用Redis解决推荐系统特征的存储问题？f.pdf
• 11 召回层：如何快速又准确地筛选掉不相关物品？.pdf
• 11｜召回层：如何快速又准确地筛选掉不相关物品？.mp3
• 12 局部敏感哈希：如何在常数时间内搜索Embedding最近邻？.mp3
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• 13 模型服务：怎样把你的离线模型部署到线上？.mp3
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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
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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
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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
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• 17 Embedding+MLP：如何用TensorFlow实现经典的深度学习模型？.pdf
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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
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• 19｜NeuralCF：如何用深度学习改造协同过滤？.mp3
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• 20 DeepFM：如何让你的模型更好地处理特征交叉？.mp3
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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
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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
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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
• 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
• 24 离线评估：常用的推荐系统离线评估方法有哪些？.pdf
• 24 离线评估：常用的推荐系统离线评估方法有哪些？.mp3
• 25 评估指标：我们可以用哪些指标来衡量模型的好坏？.pdf
• 25 评估指标：我们可以用哪些指标来衡量模型的好坏？.mp3
• 模型实战准备（二） 模型特征、训练样本的处理.mp3
• 模型实战准备（二） 模型特征、训练样本的处理.pdf
• 模型实战准备（一） TensorFlow入门和环境配置.pdf
• 模型实战准备（一） TensorFlow入门和环境配置.mp3
• 特别加餐｜TensorFlow的模型离线评估实践怎么做？.mp3
• 特别加餐｜TensorFlow的模型离线评估实践怎么做？.pdf