价值1900元

12-20 09:51

价值1900元推荐系统算法工程师-从入门到就业视频教程

《推荐系统算法工程师-从入门到就业视频教程》算法是编程的核心，没有算法，程序就是一堆零散的代码。有了算法程序才算有了一个核心，有了一个目标，有了一个高效的逻辑实现。本套课程从入门到就业全方位打造卓越的java算法工程师。 1_深度学习在推荐系统中的应用.mp4 2_推荐系统的深度学习应用之IMDb解析.mp4 3_推荐引擎-实现基础工程（1）.mp4 4_推荐引擎-实现基础工程（2）.mp4 5_推荐引擎-实现基础工程（3）.mp4 6_推荐引擎-实现基础工程（4）.mp4 7_推荐引擎-实现基本的实时处理（1）.mp4 8_推荐引擎-实现基本的实时处理（2）.mp4 9_推荐引擎-实现简单的实时推荐算法（1）.mp4 10_推荐引擎-实现简单的实时推荐算法（2）.mp4 11_推荐引擎-实现简单的实时推荐算法（3）.mp4 12_推荐引擎-实现简单的实时推荐算法（4）.mp4 13_推荐引擎 – 实现符合业务场景的推荐算法（1）.mp4 14_推荐引擎 – 实现符合业务场景的推荐算法（2）.mp4 15_推荐引擎 – 实现符合业务场景的推荐算法（3）.mp4 16_推荐引擎 – 实现符合业务场景的推荐算法（4）.mp4 17_推荐引擎 – 实践课（1）.mp4 18_推荐引擎 – 实践课（2）.mp4 19_推荐算法 -实现基础规则算法（1）.mp4 20_推荐算法 -实现基础规则算法（2）.mp4% Q% Z4 L& I0 D- ? 21_推荐算法 -实现基础规则算法（3）.mp4( \ @6 |6 |/ p4 D) \5 S9 @ 22_推荐算法 -实现基础规则算法（4）.mp48 X( U3 w& J( }4 e 23_推荐算法 -实现协同过滤UCF（1）.mp4 24_推荐算法 -实现协同过滤UCF（2）.mp4# q” p- j5 l1 S6 U9 c% k( y 25_推荐算法 -实现协同过滤UCF（3）.mp4! Y: ]” Q& o. B+ w5 u 26_推荐算法 -实现协同过滤UCF（4）.mp4 27_推荐算法 – 实现协同过滤icf（1）.mp4 28_推荐算法 – 实现协同过滤icf（2）.mp4$ l3 E/ O4 x7 h4 q5 D6 D5 d) f 29_推荐算法 – 实现协同过滤icf（1）.mp48 G2 j2 Q- S& f 30_推荐算法 – 实现协同过滤icf（2）.mp4; I5 l% ?! b0 |5 L* ~) g2 g0 i/ r 31_推荐算法 – 实践课（1）.mp4 32_推荐算法 – 实践课（2）.mp4, y6 r* Q$ H2 U( C! n# f’ B 33_推荐算法 – 实践课（3）.mp4– _% a, B; i9 @% \: F 34_推荐算法 – 实践课（4）.mp4 35_推荐算法 – 实现关联规则（1）.mp4 36_推荐算法 – 实现关联规则（2）.mp4 37_推荐算法 – 实现关联规则（3）.mp4 38_推荐算法 – 实现关联规则（4）.mp4 39_推荐算法 – 实现关联规则（5）.mp4‘ g4 \8 q4 j: q% O D- ^( s 40_推荐算法 – 实现关联规则（6）.mp49 N- Z7 y) ], Z* | m* t” I 41_推荐算法 – 推荐综合（1）.mp44 ~8 ^8 j- y! |2 y- k% k 42_推荐算法 – 推荐综合（2）.mp4 43_拼装推荐结果（1）.mp4 44_拼装推荐结果（2）.mp4 45_推荐环境 – TensorFlow（1）.mp4 46_推荐环境 – TensorFlow（2）.mp4) G2 H* d( x& [9 ~% V” @7 d9 E5 m 47_推荐环境 – TensorFlow（3）.mp46 g/ A: @) j p4 N& w. I 48_推荐环境 – TensorFlow（4）.mp4# S; X) N0 W+ Z9 n9 [ 49_推荐环境 – TensorFlow（5）.mp4! i* o” i, Y- {+ e2 i0 j 50_推荐环境 – TensorFlow（6）.mp4 51_推荐环境 – TensorFlow（7）.mp47 C7 r( U$ P” f6 z, K I 52_推荐环境 – TensorFlow（8）.mp4 53_推荐环境 – TensorFlow（9）.mp4 54_推荐环境 – TensorFlow（10）.mp49 _0 X, _5 p s: M 课程目录.txt 资料: e, ^; \( M9 y8 U+ c# n 代码.zip 推荐算法_概览.pdf$ l5 _$ q# g1 M’ p 推荐算法_第一课.pdf 推荐算法_第二课.pptx( Q; z% p( @* c+ {: A 推荐算法_第三课.pdf5 A# i0 V4 Y- T$ u8 S; `4 s 推荐算法_第五课.pdf. e9 w- W7 i* i) t 推荐引擎.pdf& I- i( r8 O’ ^5 L 推荐引擎_实时处理.pdf5 e7 ~: @+ }: L: H! }8 t. P7 P 推荐环境.pptx8 l! l- k* l& W3 A0 D9 _ 推荐算法_关联规则.pdf 推荐算法_协同过滤及实现.pdf 推荐算法_实现协同过滤UCF.pdf” s+ e+ B) b) o7 _7

647