某斗大数据VIP课程（精选版）-涵盖从基础到进阶以及项目实战等_46.25GB
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文件创建时间：2023-10-27 03:36:54
目录：【【03】大数据推荐系统-高阶篇/代码/all_path_for_recall/iterm_profile】
load_data.py
tf_idf.py
目录：【【07】大数据-绘图工具】
draw.io-12.3.2-windows-no-installer.exe
目录：【【03】大数据推荐系统-高阶篇/代码/all_path_for_recall/LR/data】
data.csv
目录：【【03】大数据推荐系统-高阶篇/代码/all_path_for_recall/LR】
LR1.py
目录：【【03】大数据推荐系统-高阶篇/代码/all_path_for_recall/u2i/fm_model】
FM_model.py
目录：【【03】大数据推荐系统-高阶篇/代码/all_path_for_recall/u2i/__pycache__】
preprocess.cpython-36.pyc
目录：【【06】大数据分析-项目实战/01-车车智能营销分析项目/视频】
01-车车智能营销分析项目.mp4
02-车车智能营销分析项目.mp4
目录：【【03】大数据推荐系统-高阶篇/代码/all_path_for_recall/iterm_profile/__pycache__】
load_data.cpython-36.pyc
目录：【【06】大数据分析-项目实战/01-车车智能营销分析项目/课件+笔记】
用车数据ER实体模型.eddx
用车智能营销数据分析系统-设计文档.docx
系统表结构设计
用车数据ER实体模型截图.pdf
用车智能营销数据分析系统-设计文档.pdf
目录：【【06】大数据分析-项目实战/01-车车智能营销分析项目/数据】
服务类型数据.csv
手机号加密数据.csv
订单来源-自营数据.csv
order_taken_type_data.sql
order_source_type_data.sql
车型维度表数据.csv
Excel经典数据项目.xlsx
goods_upper_and_lower_data.sql
order_class_data.sql
用户订单基础数据.csv
order_basic_data.sql
接单类型-自营数据.csv
city_data.sql
城市信息数据.csv
下单设备平台数据.csv
order_channel_data.sql
order_service_type_data.sql
分层数据.csv
订单分类数据.csv
car_type_data.sql
user_layer_data.sql
商品上下线智能化管理数据.csv
用户基础数据.csv
目录：【【09】大数据-互联网D厂优质面试模版】
大数据开发简历6.doc
【大数据_Hadoop开发工程师】.pdf
【大数据开发工程师】E.pdf
大数据开发简历1.pdf
【大数据研发工程师】H.pdf
【高级研发工程师】F.pdf
大数据开发+数仓简历4.docx
【Java高级研发工程师】(1).pdf
【大数据开发工程师】B.pdf
大数据开发简历2.pdf
【大数据平台工程师】D.pdf
大数据实习简历.pdf
【大数据开发工程师A.pdf
大数据开发+算法简历5.docx
目录：【【03】大数据推荐系统-高阶篇/视频】
Word2vector01.mp4
回顾+协同过滤理论.mp4
如何根据用户行为生成物品的item2vector.mp4
推荐系统简介.mp4
推荐系统架构.mp4
深度模型的dssm召回.mp4
问题解答.mp4
协同过滤业界问题+代码.mp4
Word2vector03代码分析.mp4
Word2vector02.mp4
目录：【【03】大数据推荐系统-高阶篇/代码/all_path_for_recall/u2i】
run_dssm_negsampling.py
test.py
run_油管dnn.py
preprocess.py
movielens_sample.txt
run_fm.py
目录：【【03】大数据推荐系统-高阶篇/代码/all_path_for_recall/data】
ua.base
目录：【【03】大数据推荐系统-高阶篇/代码/all_path_for_recall/NCF】
NCF_input.py
main.py
tf_data_demo.py
metrics.py
NCF.py
目录：【【01】大数据-基础课】
【04】Hadoop集群搭建-2.mp4
【01】LinuxAn装.mp4
【02】环境准备nat配置.mp4
【05】Python初步.mp4
【03】Hadoop集群搭建-1.mp4
目录：【【03】大数据推荐系统-高阶篇/代码】
基于lfm的推荐流程.py
目录：【【03】大数据推荐系统-高阶篇/代码/all_path_for_recall/MF】
BiasSvd.py
__init__.py
lfm.py
目录：【【06】大数据分析-项目实战/02-双11电商网站用户行为分析项目/数据】
user_beha_res_data.csv
user_beha_data.csv
目录：【【03】大数据推荐系统-高阶篇/代码/all_path_for_recall/u2i/metrics】
NDCG.py
mertics.py
MAP.py
AUC.py
HR.py
AUC_test.py
MRR.py
目录：【【06】大数据分析-项目实战/02-双11电商网站用户行为分析项目/代码】
用户行为漏斗模型.pbix
user_behavior_analysis.ipynb
目录：【【06】大数据分析-项目实战/01-车车智能营销分析项目/代码】
02-品牌上下线管理_
03-用户画像标签建立
mysql建表语句
import_to_mysql.sh
01-用车智能营销数据分析系统_
04-用车消费能力
目录：【【03】大数据推荐系统-高阶篇/代码/all_path_for_recall/i2i/deepwalker/graph_data】
user_graph.txt
目录：【【03】大数据推荐系统-高阶篇/代码/all_path_for_recall/u2i/fm_model/data】
ua.test
ua.base
目录：【【02】大数据-进阶篇/课件】
03-hadoop案例分析.pptx
07-hive优化.pptx
04-yarn.pptx
02-hadpop+MapReduce.pptx
01-hadoop+hdfs.pptx
05-数据类型以及常用数据处理.pptx
06-hive大数据利器.pptx
目录：【【01】大数据-基础课/python初步-代码】
python_test.tgz
目录：【【03】大数据推荐系统-高阶篇/代码/all_path_for_recall/i2i/data】
ua.base
cut_ua.base
目录：【【03】大数据推荐系统-高阶篇/课件】
03-推荐算法_协同过滤_kmenas聚类.pdf
01-推荐系统.pdf
02-推荐系统架构.pdf
目录：【【05】大数据分析-可视化/视频】
04-描述统计分析.mp4
01-描述统计分析.mp4
02-描述统计分析.mp4
Excel02-高阶.mp4
Excel04-高阶.mp4
Excel03-高阶.mp4
Excel01-初阶.mp4
03-描述统计分析.mp4
目录：【【10】大数据-扩展书籍（英文书籍）】
linucb.pdf
Product-basedNeuralNetworksforUserResponsePrediction.pdf
deepfm.pdf
attentionisallyouneed.pdf
Deep&CrossNetworkforAdClickPredictions.pdf
MLR.pdf
Deepinterestnetwork.pdf
DeepReinforcementLearningforList-wiseRecommendation.pdf
wide&deep.pdf
EntireSpaceMulti-TaskModelAnEectiveApproachforEstimatingPost-ClickConversionRate.pdf
facebook-GBDT-LR.pdf
DRNADeepReinforcementLearningFrameworkforNewsRecommendation.pdf
NeuralFactorizationMachinesforSparsePredictiveAnalytics.pdf
AttentionalFactorizationMachinesLearningtheWeightofFeatureInteractionsviaAttentionNetworks.pdf
目录：【【06】大数据分析-项目实战/02-双11电商网站用户行为分析项目/视频】
双11电商网站用户行为分析-项目实战.mp4
目录：【【05】大数据分析-可视化/数据】
导入文本数据.txt
Excel数据透视表和可视化.xlsx
Excel函数使用.xlsx
Excel基本使用.xlsx
目录：【【08】大数据-互联网D厂面试真题附含答案】
D厂面试02.pdf
面试真题目录.docx
D厂面试03.pdf
D厂面试01.pdf
高频面试题.pdf
目录：【【03】大数据推荐系统-高阶篇/代码/all_path_for_recall/iterm_profile/data】
tags.csv
movies.csv
目录：【【05】大数据分析-可视化/课件】
数据全栈分析.pdf
目录：【【04】大数据-项目实战】
项目案例04.mp4
项目案例03.mp4
项目案例01.mp4
项目案例02.mp4
目录：【【06】大数据分析-项目实战/02-双11电商网站用户行为分析项目/课件+笔记】
双11电商网站用户行为分析项目.pdf
课堂笔记.sql
目录：【【02】大数据-进阶篇/视频】
基于模型的推荐系统复习+机器学初识.mp4
FM的优化逻辑.mp4
Hadoop+hdfs.mp4
Item2vector.mp4
Kmeans聚类算法+聚类推荐.mp4
逻辑回归实现的两种方式tf+sklearn.mp4
用户物品矩阵分解原理.mp4
Hive开端.mp4
Hadoop+mapreduce.mp4
Tfidf+item2vector+hnsw实现极速召回.mp4
LR处理离散特征onehot+onehotmap.mp4
知识回顾+基于物品的协同过滤.mp4
Hadoop实现k-means.mp4
引入用户物品偏执的lfm模型.mp4
Hive函数.mp4
DNN+线X不可分+tf实现dnn.mp4
基于物品的协同过滤+业界应用.mp4
Hadoop完结.mp4
Dssm源码分析.mp4
聚类算法详解.mp4
算法前的数据格式说明.mp4
Embedding设计以及fm源码解析.mp4
回顾+标准化_归一化.mp4
多路召回融合+权重动态分配.mp4
代码解析spark+python.mp4
Hadoop+mapreduce深度分析.avi
分类问题+lr.mp4
Auc的二种计算方式以及fm.mp4
回顾+基于用户的协同过滤.mp4
模型评价指标.mp4
Auc细讲.mp4
Combiner.mp4
目录：【【03】大数据推荐系统-高阶篇/代码/all_path_for_recall/i2i/item2vector】
sd.py
tfidf+word2vector.ipynb
目录：【【11】大数据-相关文档】
MySQL_5.5中文参考手册.pdf
Python3.10官方文档中文版.pdf
Pandas官方文档中文版.pdf
NumPy学习指南（第2版）.pdf
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