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└─黑马头条推荐第四天

├─01_视频* s7 Z, w4 \9 I0 F│      01_复习_nYsAW

│      02_离线LR模型训练:模型排序方案业务介绍

│      03_离线LR模型训练:点击样本获取与用户画像合并& |' }! U8 x9 G: p( Y1 `1 p│      04_离线LR模型训练:文章特征合并计算

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│      08_实时计算:实时计算业务介绍以及日志行为收集9 x: C+ z0 e8 q│      09_实时计算:spark streaming配置以及kafka配置

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│  │      01_复习与内容召回结果演示

│  │      02_在线计算:热门文章召回

│  │      03_在线计算:热门文章召回结果演示

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│  │      06_实时推荐:黑马头条grpc接口对接实现

│  │      07_实时推荐:abtest实现分流; v! k* i" J- i7 A  o4 [" T│  │      08_实时推荐:推荐中心介绍

│  │      09_实时推荐:推荐中心实现

│  │      10_实时推荐:推荐中心时间戳逻辑测试0 N( c; N) q: `: w# {0 ^│

├─黑马头条推荐第六天

│  ├─01_视频$ u6 O- n  b0 y; R' m- Z│  │      01_召回服务读取工具介绍. d' m) Z1 P+ d- G" a- p│  │      02_推荐中心读取召回过滤实现

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│  │      04_推荐中心加入缓存4 I! S6 I7 k8 t6 Q: r│  │      05_排序模型在线测试

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│  │      01_复习4 R, O0 A" C: y" z6 v: A# t/ y! Z│  │      02_推荐系统与深度学习介绍7 K. U: c  \: y) I' }$ C* ^│  │      03_tf2.0API使用介绍

│  │      04_estimator使用介绍

│  │      05_案例:estimator进行收入类别预测

│  │      06_tf.data与tf.feature_column介绍1 E; ?  m, ]& p1 t: x* l│  │      07_词向量word2vec原理

│  │      08_文本分类案例: u6 G7 Y9 y/ V1 ]* B4 s│  │      09_文本分类效果显示

│  │      10_tensorboard结果显示

│  │      11_总结! k9 X) M/ T5 {& R/ Q7 L) _1 L" V│

├─黑马头条推荐第八天

│  │  黑马头条推荐系统课件V2.0.zip' e6 g- Q9 T" p0 H│  │6 @( J% Y( t! r/ D  T0 i1 o│  ├─01_视频0 H8 \5 A3 B8 q# z1 V1 i│  │      01_复习_3lK870 Z1 Z0 L+ G/ D% S" P│  │      02_TFRecords文件存储# M( Z3 X* y/ J" p( s/ i4 P% s│  │      03_深度学习与推荐算法-特征交叉

│  │      04_FTRL原理与使用

│  │      05_黑马推荐FTRL实现

│  │      06_黑马推荐FTRL实现2

│  │      07_wide&deep模型原理与黑马排序模型训练

│  │      08_WDL的模型导出与TF serving部署2 o3 l9 \5 r. o! n0 U4 \7 ]( O5 s│  │      09_在线预测模型调用" f+ l5 ^) \7 k│  │      10_项目总结9 d/ D. K5 s+ |& J% {$ S│  │      11_简历面试题

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