再見過(guò)去，這些GitHub經(jīng)典項(xiàng)目終于開源！
Github孕育了無(wú)數(shù)優(yōu)秀開源項(xiàng)目，今天就給大家推薦一個(gè)經(jīng)典大數(shù)據(jù)項(xiàng)目，此外，還包括面試真題+論文！
作為一名程序員，當(dāng)你的職業(yè)出現(xiàn)以下特點(diǎn)：重復(fù)性高、復(fù)雜度低、專業(yè)性弱，隨時(shí)被替換的可能性就會(huì)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(shí)代的腳步，不斷提升自己的知識(shí)技能，才能避免遭遇移動(dòng)浪潮的洗牌，在職場(chǎng)中脫穎而出。
誠(chéng)然，一年一度的金九銀十即將來(lái)臨，很多同學(xué)全都在備戰(zhàn)此次跳槽漲薪進(jìn)大廠的機(jī)會(huì)，不過(guò)想要入職大廠可謂是千軍萬(wàn)馬過(guò)獨(dú)木橋，競(jìng)爭(zhēng)非常激烈啊！
面對(duì)激烈競(jìng)爭(zhēng)，如何用一技之長(zhǎng)在面試官眼中脫穎而出顯得尤為重要。
就此，我們?cè)谌W(wǎng)最新整理出一線大廠推薦系統(tǒng)實(shí)戰(zhàn)視頻，分享整體架構(gòu)最優(yōu)思路、流程，詳細(xì)分析lFM模型、FM、DSSM等源碼，在推薦系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)過(guò)程中，針對(duì)用戶和物品采用多策略方式，并對(duì)推薦模型深度融合和評(píng)估，實(shí)現(xiàn)多路召回以及權(quán)重動(dòng)態(tài)分配（附帶項(xiàng)目代碼），真正的提升推薦效果。
通過(guò)對(duì)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(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)案例貫穿，實(shí)現(xiàn)基于Hadoop的協(xié)同過(guò)濾和聚類，充分展示大數(shù)據(jù)中模型和Hadoop的結(jié)合。
同時(shí)，在原有基礎(chǔ)上橫向與縱向深度剖析分類問(wèn)題、離散特征、權(quán)重動(dòng)態(tài)分配、模型融合，模型的評(píng)價(jià)，以及多路召回融合的實(shí)施，循序漸進(jìn)的方式學(xué)習(xí)模型在實(shí)際工作中的使用優(yōu)化，打破進(jìn)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(gè)行業(yè)多年，再看這份教程的時(shí)候，仍然可以查漏補(bǔ)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(yàn)，這份學(xué)習(xí)資料，都值得你去認(rèn)真學(xué)習(xí)研究。
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相信通過(guò)本資料的學(xué)習(xí)，你一定會(huì)受益匪淺。知識(shí)改變命運(yùn)，技能改變生活！！
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