深度学习推荐系统实战-含特征工程篇、线上服务篇等_831.71MB

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文件名称：	深度学习推荐系统实战-含特征工程篇、线上服务篇等827_共：831.71MB
文件总数量：	131条
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文件创建时间：	2023-06-07 13:01:23

目录：【04-特征工程篇(6讲)】
    08｜Embedding实战：如何使用Spark生成Item2vec和GraphEmbedding？.pdf　[3.90MB]
    06｜Embedding：所有人都在谈的Embedding技术到底是什么？.html　[6.18MB]
    05｜特征处理：如何利用Spark解决特征处理问题？.m4a　[10.93MB]
    答疑丨基础架构篇+特征工程篇常见问题解答.m4a　[9.62MB]
    04｜特征工程：推荐系统有哪些可供利用的特征？.m4a　[11.09MB]
    04｜特征工程：推荐系统有哪些可供利用的特征？.pdf　[2.88MB]
    06｜Embedding：所有人都在谈的Embedding技术到底是什么？.pdf　[3.62MB]
    答疑丨基础架构篇+特征工程篇常见问题解答.html　[2.11MB]
    08｜Embedding实战：如何使用Spark生成Item2vec和GraphEmbedding？.html　[6.06MB]
    05｜特征处理：如何利用Spark解决特征处理问题？.pdf　[2.45MB]
    06｜Embedding：所有人都在谈的Embedding技术到底是什么？.m4a　[11.96MB]
    07｜Embedding进阶：如何利用图结构数据生成GraphEmbedding？.m4a　[12.18MB]
    07｜Embedding进阶：如何利用图结构数据生成GraphEmbedding？.pdf　[4.18MB]
    05｜特征处理：如何利用Spark解决特征处理问题？.html　[3.93MB]
    04｜特征工程：推荐系统有哪些可供利用的特征？.html　[4.59MB]
    08｜Embedding实战：如何使用Spark生成Item2vec和GraphEmbedding？.m4a　[8.39MB]
    07｜Embedding进阶：如何利用图结构数据生成GraphEmbedding？.html　[6.43MB]
    答疑丨基础架构篇+特征工程篇常见问题解答.pdf　[1.14MB]

目录：【08-前沿拓展篇(6讲)】
    32丨强化学习案例：美团是如何在推荐系统中落地强化学习的？.pdf　[2.76MB]
    29丨图神经网络：Pinterest是如何应用图神经网络的？.m4a　[10.74MB]
    32丨强化学习案例：美团是如何在推荐系统中落地强化学习的？.html　[3.72MB]
    28丨业界经典：油管深度学习推荐系统的经典架构长什么样？.html　[4.61MB]
    30丨流处理平台：Flink是如何快速识别用户兴趣，实现实时推荐的？.m4a　[9.17MB]
    30丨流处理平台：Flink是如何快速识别用户兴趣，实现实时推荐的？.html　[4.51MB]
    30丨流处理平台：Flink是如何快速识别用户兴趣，实现实时推荐的？.pdf　[3.27MB]
    33丨技术权衡：解决方案这么多，哪个最合适？.m4a　[11.52MB]
    28丨业界经典：油管深度学习推荐系统的经典架构长什么样？.m4a　[12.21MB]
    32丨强化学习案例：美团是如何在推荐系统中落地强化学习的？.m4a　[9.58MB]
    28丨业界经典：油管深度学习推荐系统的经典架构长什么样？.pdf　[3.13MB]
    29丨图神经网络：Pinterest是如何应用图神经网络的？.html　[8.13MB]
    29丨图神经网络：Pinterest是如何应用图神经网络的？.pdf　[6.33MB]
    33丨技术权衡：解决方案这么多，哪个最合适？.pdf　[3.67MB]
    31丨模型迭代：阿里巴巴是如何迭代更新推荐模型的？.html　[9.10MB]
    31丨模型迭代：阿里巴巴是如何迭代更新推荐模型的？.pdf　[5.67MB]
    33丨技术权衡：解决方案这么多，哪个最合适？.html　[5.83MB]
    31丨模型迭代：阿里巴巴是如何迭代更新推荐模型的？.m4a　[9.42MB]

目录：【03-国庆策划(2讲)】
    国庆策划丨深度学习推荐系统基础，你掌握了多少？.html　[2.20MB]
    国庆策划丨关于深度学习推荐系统，我有这些资料想推荐给你.html　[3.73MB]
    国庆策划丨关于深度学习推荐系统，我有这些资料想推荐给你.m4a　[5.81MB]
    国庆策划丨关于深度学习推荐系统，我有这些资料想推荐给你.pdf　[2.47MB]
    国庆策划丨深度学习推荐系统基础，你掌握了多少？.m4a　[590.33KB]
    国庆策划丨深度学习推荐系统基础，你掌握了多少？.pdf　[1.15MB]

目录：【05-线上服务篇(7讲)】
    13丨模型服务：怎样把你的离线模型部署到线上？.m4a　[11.78MB]
    10｜存储模块：如何用Redis解决推荐系统特征的存储问题？.html　[5.60MB]
    14丨融会贯通：SparrowRecSys中的电影相似推荐功能是如何实现的？.m4a　[11.04MB]
    11｜召回层：如何快速又准确地筛选掉不相关物品？.pdf　[2.54MB]
    答疑丨线上服务篇留言问题详解.m4a　[9.64MB]
    答疑丨线上服务篇留言问题详解.pdf　[3.68MB]
    09｜线上服务：如何在线上提供高并发的推荐服务？.pdf　[2.34MB]
    11｜召回层：如何快速又准确地筛选掉不相关物品？.m4a　[8.46MB]
    13丨模型服务：怎样把你的离线模型部署到线上？.pdf　[3.76MB]
    10｜存储模块：如何用Redis解决推荐系统特征的存储问题？.pdf　[3.62MB]
    答疑丨线上服务篇留言问题详解.html　[3.77MB]
    09｜线上服务：如何在线上提供高并发的推荐服务？.html　[3.78MB]
    09｜线上服务：如何在线上提供高并发的推荐服务？.m4a　[9.88MB]
    12丨局部敏感哈希：如何在常数时间内搜索Embedding最近邻？.m4a　[11.46MB]
    10｜存储模块：如何用Redis解决推荐系统特征的存储问题？.m4a　[9.69MB]
    12丨局部敏感哈希：如何在常数时间内搜索Embedding最近邻？.html　[5.38MB]
    12丨局部敏感哈希：如何在常数时间内搜索Embedding最近邻？.pdf　[3.66MB]
    14丨融会贯通：SparrowRecSys中的电影相似推荐功能是如何实现的？.html　[13.51MB]
    14丨融会贯通：SparrowRecSys中的电影相似推荐功能是如何实现的？.pdf　[10.03MB]
    13丨模型服务：怎样把你的离线模型部署到线上？.html　[5.27MB]
    11｜召回层：如何快速又准确地筛选掉不相关物品？.html　[3.53MB]

目录：【01-开篇词(1讲)】
    开篇词｜从0开始搭建一个深度学习推荐系统.pdf　[2.78MB]
    开篇词｜从0开始搭建一个深度学习推荐系统.m4a　[9.65MB]
    开篇词｜从0开始搭建一个深度学习推荐系统.html　[3.48MB]

目录：【09-结束语(2讲)】
    34丨结束语丨深度学习时代需要什么样的推荐工程师？.m4a　[10.73MB]
    35丨期末考试丨“深度学习推荐系统”100分试卷等你来挑战！.pdf　[1.39MB]
    35丨期末考试丨“深度学习推荐系统”100分试卷等你来挑战！.html　[2.41MB]
    34丨结束语丨深度学习时代需要什么样的推荐工程师？.pdf　[3.63MB]
    34丨结束语丨深度学习时代需要什么样的推荐工程师？.html　[5.20MB]

目录：【07-模型评估篇(5讲)】
    24丨离线评估：常用的推荐系统离线评估方法有哪些？.pdf　[2.24MB]
    27丨评估体系：如何解决AB测试资源紧张的窘境？.html　[5.64MB]
    24丨离线评估：常用的推荐系统离线评估方法有哪些？.m4a　[9.22MB]
    25丨评估指标：我们可以用哪些指标来衡量模型的好坏？.pdf　[3.14MB]
    27丨评估体系：如何解决AB测试资源紧张的窘境？.m4a　[10.99MB]
    26丨在线测试：如何在推荐服务器内部实现AB测试？.html　[3.97MB]
    特别加餐丨TensorFlow的模型离线评估实践怎么做？.pdf　[1.97MB]
    24丨离线评估：常用的推荐系统离线评估方法有哪些？.html　[3.27MB]
    25丨评估指标：我们可以用哪些指标来衡量模型的好坏？.m4a　[14.23MB]
    25丨评估指标：我们可以用哪些指标来衡量模型的好坏？.html　[4.54MB]
    特别加餐丨TensorFlow的模型离线评估实践怎么做？.html　[3.61MB]
    特别加餐丨TensorFlow的模型离线评估实践怎么做？.m4a　[6.71MB]
    26丨在线测试：如何在推荐服务器内部实现AB测试？.pdf　[2.69MB]
    26丨在线测试：如何在推荐服务器内部实现AB测试？.m4a　[10.99MB]
    27丨评估体系：如何解决AB测试资源紧张的窘境？.pdf　[4.27MB]

目录：【02-基础架构篇(3讲)】
    01｜深度学习推荐系统的经典技术架构长啥样？.m4a　[11.67MB]
    03｜深度学习基础：你打牢深度学习知识的地基了吗？.html　[3.94MB]
    02｜SparrowRecSys：我们要实现什么样的推荐系统？.m4a　[9.09MB]
    03｜深度学习基础：你打牢深度学习知识的地基了吗？.pdf　[2.57MB]
    01｜深度学习推荐系统的经典技术架构长啥样？.pdf　[3.80MB]
    02｜SparrowRecSys：我们要实现什么样的推荐系统？.html　[17.04MB]
    02｜SparrowRecSys：我们要实现什么样的推荐系统？.pdf　[17.25MB]
    01｜深度学习推荐系统的经典技术架构长啥样？.html　[4.58MB]
    03｜深度学习基础：你打牢深度学习知识的地基了吗？.m4a　[11.50MB]

目录：【06-推荐模型篇(12讲)】
    模型实战准备（二）_模型特征、训练样本的处理.html　[6.93MB]
    模型实战准备（二）丨模型特征、训练样本的处理.m4a　[10.30MB]
    18丨Wide&Deep：怎样让你的模型既有想象力又有记忆力？.m4a　[9.27MB]
    特别加餐_“银弹”不可靠，最优的模型结构该怎么找？.html　[2.16MB]
    21｜注意力机制、兴趣演化：推荐系统如何抓住用户的心？.pdf　[3.79MB]