GitHub， YYDS！看了這些視頻，我直呼好家伙！！！

上次是誰要推薦Github項目，哥幫你找到了！

作為一名程序員，當你的職業(yè)有了以下特點：重復(fù)性高、復(fù)雜度低、專業(yè)性弱，隨時被替換的可能性就會大大增加隨著大數(shù)據(jù)的火爆發(fā)展，很多轉(zhuǎn)行人士直指大數(shù)據(jù)崗位。唯有跟上時代的腳步，不斷提升自己的知識技能，才能避免遭遇移動浪潮的洗牌，在職場中脫穎而出。

誠然，一年一度的金九銀十即將來臨，很多同學(xué)全都在備戰(zhàn)此次跳槽漲薪進大廠的機會，不過想要入職大廠可謂是千軍萬馬過獨木橋，競爭非常激烈啊！

如何能夠在面試官眼中脫穎而出顯得尤為重要。

就此，我們在全網(wǎng)最新整理出一線大廠推薦系統(tǒng)實戰(zhàn)視頻，分享整體架構(gòu)最優(yōu)思路、流程，詳細分析lFM模型、FM、DSSM等源碼，在推薦系統(tǒng)實現(xiàn)過程中，針對用戶和物品采用多策略方式，并對推薦模型深度融合和評估，實現(xiàn)多路召回以及權(quán)重動態(tài)分配（附帶項目代碼），真正的提升推薦效果。

通過對推薦系統(tǒng)架構(gòu)的整體規(guī)劃，深入了解推薦算法的整套原理，以項目實戰(zhàn)案例貫穿，實現(xiàn)基于Hadoop的協(xié)同過濾和聚類，充分展示大數(shù)據(jù)中模型和Hadoop的結(jié)合。

同時，在原有基礎(chǔ)上橫向與縱向深度剖析分類問題、離散特征、權(quán)重動態(tài)分配、模型融合，模型的評價，以及多路召回融合的實施，循序漸進的方式學(xué)習(xí)模型在實際工作中的使用優(yōu)化，打破進階屏障！

以及我還整理幾套大廠面試真題（含答案）+論文，也分享給大家，供大家參考！！

目前由于工作需要，這份教程我本人也在學(xué)習(xí)中，雖然已經(jīng)從事這個行業(yè)多年，再看這份教程的時候，仍然可以查漏補缺，收獲滿滿。我相信不管是大數(shù)據(jù)入門，還是已經(jīng)具備了一定的工作經(jīng)驗，這份學(xué)習(xí)資料，都值得你去認真學(xué)習(xí)研究。

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相信通過本資料的學(xué)習(xí)，你一定會受益匪淺。知識改變命運，技能改變生活！！

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