『課程目錄』:
1_深度學習在推薦系統中的應用
2_推薦系統的深度學習應用之imdb解析
3_推薦引擎-實現基礎工程（1）
4_推薦引擎-實現基礎工程 （2）
5_推薦引擎-實現基礎工程（3）
6_推薦引擎-實現基礎工程（4）
7_推薦引擎-實現基本的實時處理（1）
8_推薦引擎-實現基本的實時處理（2）
9_推薦引擎-實現簡單的實時推薦演算法（1）
10_推薦引擎-實現簡單的實時推薦演算法（2）
11_推薦引擎-實現簡單的實時推薦演算法（3）
12_推薦引擎-實現簡單的實時推薦演算法（4）
13_推薦引擎 - 實現符合業務場景的推薦演算法（1）
14_推薦引擎 - 實現符合業務場景的推薦演算法（2）
15_推薦引擎 - 實現符合業務場景的推薦演算法（3）
16_推薦引擎 - 實現符合業務場景的推薦演算法（4）
17_推薦引擎 - 實踐課（1）
18_推薦引擎 - 實踐課（2）
19_推薦演算法 -實現基礎規則演算法（1）
20_推薦演算法 -實現基礎規則演算法（2）
21_推薦演算法 -實現基礎規則演算法（3）
22_推薦演算法 -實現基礎規則演算法（4）
23_推薦演算法 -實現協同過濾ucf（1）
24_推薦演算法 -實現協同過濾ucf（2）
25_推薦演算法 -實現協同過濾ucf（3）
26_推薦演算法 -實現協同過濾ucf（4）
27_推薦演算法 - 實現協同過濾icf（1）
28_推薦演算法 - 實現協同過濾icf（2）
29_推薦演算法 - 實現協同過濾icf（1）
30_推薦演算法 - 實現協同過濾icf（2）
31_推薦演算法 - 實踐課（1）
32_推薦演算法 - 實踐課（2）
33_推薦演算法 - 實踐課（3）
34_推薦演算法 - 實踐課（4）
35_推薦演算法 - 實現關聯規則（1）
36_推薦演算法 - 實現關聯規則（2）
37_推薦演算法 - 實現關聯規則（3）
38_推薦演算法 - 實現關聯規則（4）
39_推薦演算法 - 實現關聯規則（5）
40_推薦演算法 - 實現關聯規則（6）
41_推薦演算法 - 推薦綜合（1）
42_推薦演算法 - 推薦綜合（2）
43_拼裝推薦結果（1）
44_拼裝推薦結果（2）
45_推薦環境 - tensorflow（1）
46_推薦環境 - tensorflow（2）
47_推薦環境 - tensorflow（3）
48_推薦環境 - tensorflow（4）
49_推薦環境 - tensorflow（5）
50_推薦環境 - tensorflow（6）
51_推薦環境 - tensorflow（7）
52_推薦環境 - tensorflow（8）
53_推薦環境 - tensorflow（9）
54_推薦環境 - tensorflow（10）
資料.rar
推薦系統常用演算法 推薦系統演算法工程師養成計畫
由於近些年深度學習技術的飛速發展，大力加速推動了ai在網際網路以及傳統各個行業的商業化落地，其中，推薦系統 計算廣告等領域彰顯的尤為明顯。由於推薦系統與提公升使用者量以及商業化變現有著密不可分的聯絡，各大公司都放出了眾多推薦系統相關職位，且薪水不菲，目前發展勢頭很猛。但是，這裡存在幾個問題，很多欲從...
iOS開發工程師，從騰訊到位元組跳動，我喜歡後者！
不一樣的風格 工作強度 工作量適中，很多事項的排期都預留了一些buffer。偶爾也需要加班，看專案情況。做事方式 同事關係 基礎建設 薪酬福利 位元組跳動 工作強度 工作量較多，無論是業務需求，還是技術優化，推進的都比較激進一些。總的來說是想做的事情太多，但人力不足 大小周，隔週的週日上班，1.2倍...
演算法工程師修仙之路 推薦系統實踐（一）
推薦演算法的本質是通過一定的方式將使用者和物品聯絡起來，而不同的推薦系統利用了不同的方式。從netflix的推薦理由來看，它們的演算法和亞馬遜的演算法類似，也是基於物品的推薦演算法，即給使用者推薦和他們曾經喜歡的電影相似的電影。社交網路 facebook最寶貴的資料有兩個，乙個是使用者之間的社交網路...