2019黑马python面试资料_2019最新Python黑马头条推荐系统项目

『课程目录』:├─黑马头条推荐第一天) L) P$ Q$ }7 U│ ├─01_视频

│ │ 01_黑马头条推荐架构与业务流

│ │ 02_开发环境介绍( k# }! [2 n8 S$ }│ │ 03_业务数据介绍7 g' T5 i1 U$ I. M' [│ │ 04_数据库迁移介绍– x2 r9 K8 M" T│ │ 05_数据库迁移案例

│ │ 06_迁移脚本定时运行6 {0 \9 `7 J, `│ │ 07_用户行为收集介绍/ {1 _5 ~2 F5 B/ u/ x5 \│ │ 08_supervisor管理$ D. @7 l# c- ]( K, k" e" q│ │ 09_进程管理添加0 m6 W/ W$ S- u& U│ │ 10_用户行为收集结果. G" M! v0 v4 g7 M9 A9 L' T│ │ 11_离线画像构建

│ │ 12_文章数据合并

│ │ 13_文章数据合并2

│ │ 14_tfidf结果计算) Y! d% m) }, o% U+ x3 ]( e│ │ 15_结果解析) w; E7 K' a, L) r H8 g│ │ 16_texrank计算9 V& O% s. J% u* G│ │ 17_总结5 g& }! C( C# H│' i, u9 M! Z6 J) K5 P* f├─黑马头条推荐第二天

│ ├─01_视频0 }# \& j% c: Q. a) E) H& G1 K│ │ 01_复习_aVhf3

│ │ 02_离线文章画像：文章关键词主题词计算

│ │ 03_离线文章画像：定时文章更新添加设置

│ │ 04_离线文章：supervisor管理' Z4 M5 N- K$ a4 g$ a│ │ 05_离线文章相似：词向量

│ │ 06_离线文章相似：文章向量计算3 I# a# Y/ r' @: @6 J$ A│ │ 07_离线文章相似：LSH介绍

│ │ 08_离线文章相似：历史相似文章介绍) i/ @$ [- u" T+ m' Q│ │ 09_离线文章相似：相似文章结果存储

│ │ 10_离线文章相似：定时更新文章相似添加

│ │ 11_mind总结

│' M+ ]& X/ [; P' d2 { p Q├─黑马头条推荐第三天+ S1 x G* s G. n4 s4 `1 Q% E│ ├─01_视频

│ │ 01_复习_15JSI' W" ?. W# v( R* B│ │ 02_用户画像更新：用户画像逻辑与行为日志处理. I' y$ ?$ f, B5 i* y3 B! o( @: o│ │ 03_用户画像更新：用户行为处理合并

│ │ 04_用户画像更新：用户画像存储介绍

│ │ 05_用户画像更新：用户操作的文章主题词合并

│ │ 06_用户画像更新：用户关键词以及权重计算和存储

│ │ 07_用户画像更新：用户的其他信息更新存储+ N: w, S+ j% u│ │ 08_用户画像更新：用户画像定时更新添加5 J1 O1 N% S" c- O│ │ 09_用户召回更新：离线召回排序介绍

│ │ 10_用户召回更新：离线ALS召回的数据处理

│ │ 11_用户召回更新：离线ALS推荐以及结果处理

│ │ 12_用户召回更新：用户召回结果存储介绍: b6 I' @: h. A) r( x│ │ 13_用户召回更新：用户召回结果显示

│ │ 14_用户召回更新：用户召回结果存储代码– U' b8 k! f% a G" O! m│ │ 15_用户召回更新：用户点击文章相似文章获取存储

│ │ 16_用户召回更新：相似文章获取处理测试

│ │ 17_用户召回更新：定时用户召回更新添加: Z/ r3 V( K; L' b) [% y1 j│ │ 18_每日总结' p& Z5 O0 v. n3 E1 k│

└─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

│ 05_离线LR模型训练：特征合并以及模型训练+ c i4 b1 q3 t! M: ^4 O" a│ 06_离线LR模型训练：预测结果解析; ^4 F) e1 f$ Z+ x* T│ 07_离线特征中心构造：用户、文章特征计算存储

│ 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

│ 10_实时计算：在线内容召回程序添加* k& ^- G+ t9 I5 n" c) P│ 11_总结_U0xTD+ t4 n. V7 `- p. U3 s: H8 _; t3 U│$ j+ z9 b5 d: |7 Y├─黑马头条推荐第五天: f. @3 c, E. i. }0 z2 a& v/ }│ ├─01_视频

│ │ 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

│ │ 04_在线计算：新文章召回以及在线计算实时添加supervisor) \7 \1 ]! R. m; V1 R* I: F│ │ 05_实时推荐：实时推荐业务逻辑介绍

│ │ 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

│ │ 03_推荐中心召回测试

│ │ 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

│ │ 06_在线排序的代码逻辑测试' B5 S3 f1 J& ^│ │ 07_预测结果分析2 w. ]$ s3 K9 I6 s│ │ 08_supervisor实时排序添加5 r+ |( G' @ {2 P│) i! @. l3 X0 z├─黑马头条推荐第七天& j* p; Q& R+ T" |: ?│ ├─01_视频

│ │ 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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