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30-推荐系统三十六式 171.7MB
06-尾声与参考阅读 (2讲) 11.2MB
推荐系统的参考阅读.pdf 1.3MB
推荐系统的参考阅读.mp3 955KB
推荐系统的参考阅读.html 1.0MB
【尾声】遇“荐”之后，江湖再见.pdf 3.5MB
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05-第4章 产品篇 (3讲) 21.8MB
【团队篇】组建推荐团队及工程师的学习路径.pdf 1.2MB
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【产品篇】推荐系统在互联网产品商业链条中的地位.pdf 1.2MB
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【产品篇】说说信息流的前世今生.pdf 1.5MB
【产品篇】说说信息流的前世今生.mp3 5.5MB
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04-第3章 工程篇 (10讲) 97.5MB
【效果保证】推荐系统的测试方法及常用指标介绍.pdf 1.3MB
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【效果保证】道高一尺魔高一丈：推荐系统的攻防.pdf 1.4MB
【效果保证】道高一尺魔高一丈：推荐系统的攻防.mp3 7.7MB
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【开源工具】和推荐系统有关的开源工具及框架介绍.pdf 3.5MB
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【关键模块】让数据驱动落地，你需要一个实验平台.pdf 2.1MB
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【关键模块】让你的推荐系统反应更快：实时推荐.pdf 2.0MB
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【关键模块】巧妇难为无米之炊：数据采集关键要素.pdf 2.1MB
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【关键模块】 推荐系统服务化、存储选型及API设计.pdf 2.4MB
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【常见架构】总览推荐架构和搜索、广告的关系.pdf 2.2MB
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【常见架构】典型的信息流架构是什么样的.pdf 1.6MB
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【常见架构】Netflix个性化推荐架构.pdf 2.2MB
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03-第2章 原理篇 (20讲) 41.2MB
【深度学习】用RNN构建个性化音乐播单.pdf 1.9MB
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【深度学习】深度学习在推荐系统中的应用有哪些.pdf 2.1MB
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【其他应用算法】推荐候选池的去重策略.pdf 1.9MB
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【其他应用算法】实用的加权采样算法.pdf 1.4MB
【其他应用算法】实用的加权采样算法.mp3 3.4MB
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【其他应用算法】构建一个科学的排行榜体系.pdf 1.5MB
【其他应用算法】构建一个科学的排行榜体系.mp3 5.4MB
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