深度之眼 CV项目实战班 推荐系统1V多项目小班

0_Part01：推荐系统基础课

0_课程资料.html 278B

10_3.1.2深度推荐算法上-1.mp4 89.74MB

11_3.2.1深度学习推荐算法(下).mp4 52.35MB

12_3.2.2深度学习推荐算法(下)1.mp4 95.18MB

13_4.1embedding技术.mp4 49.78MB

14_4.2word2vec.mp4 63.14MB

15_4.3item2vec_graph.mp4 111.66MB

16_5.1特征工程.mp4 149.14MB

17_5.2模型与特征实时性.mp4 26MB

18_5.3策略与优化目标设定.mp4 29.09MB

19_6.1冷启动问题概述.mp4 35.77MB

1_1.1推荐系统的起源与应用.mp4 35.24MB

20_6.2汤普森&UCB.mp4 69.38MB

21_6.3Lin_UCB.mp4 48.64MB

22_7.1推荐系统的工程实现.mp4 125.36MB

23_7.2推荐系统的评估.mp4 81.32MB

24_8.1国外推荐系统前沿实践.mp4 142.3MB

25_8.2国内推荐系统前沿实践.mp4 93.98MB

26_9.1课程总结.mp4 105.79MB

27_9.2职业发展.mp4 25.14MB

2_1.2推荐系统的架构.mp4 54.35MB

3_2.1.1倒排索引.mp4 30.52MB

4_2.1.2用户协同过滤.mp4 34.58MB

5_2.1.3物品协同过滤.mp4 29.59MB

6_2.1.4隐语义模型.mp4 39.72MB

7_2.2.1基础推荐算法下-0.mp4 83.44MB

8_2.2.2基础推荐算法下-1.mp4 84.44MB

9_3.1.1深度推荐算法上-0.mp4 53.45MB

0_推荐系统1v多课件资料汇总.html 259B

1_Part02：入门实战

0_第3节：matrixCF在资讯场景中召回和排序的应用（下）.mp4 230.85MB

1_第2节：matrixCF在资讯场景中召回和排序的应用(上）.mp4 211.54MB

2_第1节：推荐系统的整体架构.mp4 217.78MB

1_推荐系统1v多会议沟通（1）-9.25.mp4 51.45MB

2_Part03：进阶实战

0_第4节：电商场景中深度学习模型在召回和排序中的应用（下）.mp4 159.15MB

1_第3节：电商场景中深度学习模型在召回和排序中的应用（上）.mp4 157.34MB

2_第2节：电商场景中FM算法的应用（下）.mp4 175.4MB

3_第1节：电商场景中FM算法的应用（上）.mp4 169.19MB

2_推荐系统1v多会议沟通（2）-10.9.mp4 193.86MB

3_Part05：拓展：一、深度模型在招聘业务中的应用

0_第4节：tensorflow工程化实践.mp4 185.27MB

1_第3节：编码实训课.mp4 164.64MB

2_第2节：基于注意力的推荐模型.mp4 127.47MB

3_第1节：基于CNN和RNN计算词权重.mp4 113.41MB

3_推荐系统1v多会议沟通（3）-10.16.mp4 81.2MB

4_Part04：高阶实战

0_第4节：基于多目标模型mmoe的电商场景排序应用（下）.mp4 179.36MB

1_第3节：基于多目标模型mmoe的电商场景排序应用（上）.mp4 104.08MB

2_第2节：基于DCN的广告场景在排序中的应用（下）.mp4 138.93MB

3_第1节：基于DCN的广告场景在排序中的应用（上）.mp4 99.56MB

4_推荐系统1v多会议沟通（4）-10.23.mp4 122MB

5_推荐系统1v多会议沟通（5）-10.29.mp4 57.19MB

6_推荐系统1v多会议沟通（6）-11.6.mp4 91.69MB

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