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          GitHub, YYDS!看了這些視頻,我直呼好家伙?。?!

          共 950字,需瀏覽 2分鐘

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          2021-07-31 22:16

          大家好,我是二哥呀。


          次是誰推薦Github項目,二哥幫你找到了!


          作為一名程序員,當(dāng)你的職業(yè)有了以下特點(diǎn):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,一年一度的九銀十即將來臨,很多學(xué)全都在備戰(zhàn)此次跳槽漲薪進(jìn)大廠的機(jī)會,不過想要入職大廠可謂是千軍萬馬過獨(dú)木橋,競爭非常激烈??!


          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(xì)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(jìn)的方式學(xué)習(xí)模型在實際工作中的使用優(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?。?/span>

          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(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,這份學(xué)習(xí)資料,都值得你去認(rèn)真學(xué)習(xí)研究。

          所有以上相關(guān)的的內(nèi)容全部都已經(jīng)打包好了,匯總成了一份百度云的鏈接,小貼心之處是怕有的兄弟下載起來賊慢,我特意為大家準(zhǔn)備能用2MB+/S的速度下載工具。


          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(yùn),技能改變生活??!


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