本套课程来自全局视角系统学习《推荐系统》，实战中提升竞争力。
本套课程文件总计3.7G，附课程相关资料，文章底部附下载链接。
项目上云，已经是企业软件开发与部署的标配，云计算技术的普及和落地正处于高速增长期。但目前市面上大部分云计算课程或内容陈旧、或不成体系、或厂商锁定，且缺乏实战操作。本课程以一个项目贯穿，围绕“项目上云”的需求，结合主流的云计算平台，演示应用在不同层次云计算服务上的架构设计和最佳实践，帮助大家在实际项目上云时游刃有余，加速业务创新。
课程文件目录：
├──{1}–第1章【前言】初探推荐系统
| ├──[1.1]–1-1前言–关于这门课.mp4 36.24M
| ├──[1.2]–1-2推荐系统是什么.mp4 36.35M
| └──[1.3]–1-3课程章节导览.mp4 18.82M
├──{2}–第2章【基础架构】推荐系统架构&项目搭建
| ├──(2.1)–2-3推荐系统架构–如何设计一个推荐系统.pdf 126.50kb
| ├──(2.2)–2-5课程项目微服务API定义.pdf 96.71kb
| ├──(2.3)–2-12【梳理】推荐系统常用特征.pdf 82.11kb
| ├──(2.4)–2-13【梳理】重难点概览.pdf 68.92kb
| ├──[2.1]–2-1典型的推荐系统架构是什么样的（上）.mp4 96.21M
| ├──[2.2]–2-2典型的推荐系统架构是什么样的（下）.mp4 51.85M
| ├──[2.3]–2-4课程项目介绍和技术选型.mp4 62.42M
| ├──[2.4]–2-6后端服务框架搭建—召回服务（上）.mp4 92.96M
| ├──[2.5]–2-7后端服务框架搭建—召回服务（中）.mp4 96.52M
| ├──[2.6]–2-8后端服务框架搭建—召回服务（下）.mp4 59.25M
| ├──[2.7]–2-9后端服务框架搭建-排序与API服务.mp4 91.82M
| └──[2.8]–2-11课程项目前端页面搭建.mp4 22.99M
├──{3}–第3章【特征工程】为推荐系统准备数据
| ├──(3.1)–3-6数据爬虫的编订.pdf 102.18kb
| ├──(3.2)–3-17【梳理】特征处理方法.pdf 128.60kb
| ├──(3.3)–3-18【梳理】重难点概览.pdf 79.18kb
| ├──[3.10]–3-12用Spark处理特征（下）.mp4 62.20M
| ├──[3.11]–3-13如何采集用户行为数据.mp4 47.95M
| ├──[3.12]–3-14使用Kafka和Cassandra处理行为数据（上）.mp4 67.10M
| ├──[3.13]–3-15使用Kafka和Cassandra处理行为数据（下）.mp4 50.26M
| ├──[3.1]–3-1特征工程—为推荐系统准备食材（上）.mp4 44.86M
| ├──[3.2]–3-2特征工程—为推荐系统准备食材（下）.mp4 66.97M
| ├──[3.3]–3-3如何做好特征工程（上）.mp4 70.23M
| ├──[3.4]–3-4如何做好特征工程（中）.mp4 28.27M
| ├──[3.5]–3-5如何做好特征工程（下）.mp4 41.14M
| ├──[3.6]–3-7用pandas可视化数据（上）.mp4 42.40M
| ├──[3.7]–3-8用pandas可视化数据（下）.mp4 46.70M
| ├──[3.8]–3-10Spark—业界最流行的大数据框架.mp4 40.45M
| └──[3.9]–3-11用Spark处理特征（上）.mp4 72.37M
├──{4}–第4章【召回】筛选出用户的心头好
| ├──(4.1)–4-15【梳理】重难点概览.pdf 220.43kb
| ├──[4.10]–4-11最近邻查找算法—如何使用Embedding（下）.mp4 32.71M
| ├──[4.11]–4-12用FAISS实现LSH.mp4 52.83M
| ├──[4.12]–4-14召回服务最终完善.mp4 114.02M
| ├──[4.1]–4-1召回层—如何快速筛选出用户喜欢的物品（上）.mp4
| ├──[4.2]–4-2召回层—如何快速筛选出用户喜欢的物品（下）.mp4 24.71M
| ├──[4.3]–4-3如何将Word2Vec用于推荐（上）.mp4 22.25M
| ├──[4.4]–4-4如何将Word2Vec用于推荐（下）.mp4 27.03M
| ├──[4.5]–4-5实现Item2Vec（上）.mp4 45.37M
| ├──[4.6]–4-6实现Item2Vec（中）.mp4 54.52M
| ├──[4.7]–4-7实现Item2Vec（下）.mp4 95.70M
| ├──[4.8]–4-9用Redis存储Embedding.mp4 44.55M
| └──[4.9]–4-10最近邻查找算法—如何使用Embedding（上）.mp4 35.50M
├──{5}–第5章【排序】对推荐结果进行精确排序
| ├──(5.1)–5-22【梳理】重难点梳理.pdf 127.78kb
| ├──[5.10]–5-11深度学习需要的特征如何处理（下）.mp4 76.53M
| ├──[5.11]–5-12如何保存线上服务特征.mp4 65.36M
| ├──[5.12]–5-13搭建并训练MLP模型（上）.mp4 38.74M
| ├──[5.13]–5-14搭建并训练MLP模型（中）.mp4 96.46M
| ├──[5.14]–5-15搭建并训练MLP模型（下）.mp4 78.76M
| ├──[5.15]–5-16模型调优怎么做（1）.mp4 18.49M
| ├──[5.16]–5-17模型调优怎么做（2）.mp4 55.29M
| ├──[5.17]–5-18模型调优怎么做（3）.mp4 52.79M
| ├──[5.18]–5-19模型调优怎么做（4）.mp4
| ├──[5.19]–5-21利用深度学习模型完善排序服务.mp4 164.99M
| ├──[5.1]–5-1排序层—如何活动最精确的结果排序.mp4 22.23M
| ├──[5.2]–5-2协同过滤—最经典的排序算法.mp4 43.04M
| ├──[5.3]–5-3协同过滤算法实现.mp4 113.96M
| ├──[5.4]–5-5深度学习—革命性的机器学习模型.mp4 84.40M
| ├──[5.5]–5-6TensorFlow—业界最著名的深度学习框架.mp4
| ├──[5.6]–5-7用三个例子体验TensorFlow（上）.mp4 82.47M
| ├──[5.7]–5-8用三个例子体验TensorFlow（下）.mp4 44.07M
| ├──[5.8]–5-9MLP—最经典的深度学习模型.mp4 43.09M
| ├──[5.9]–5-10深度学习需要的特征如何处理（上）.mp4 78.23M
| └──[5.9]–5-10深度学习需要的特征如何处理（中）.mp4 6.55M
├──{6}–第6章【效果评估】衡量推荐结果的好坏
| ├──(6.1)–6-7【梳理】推荐模型离线评估.pdf 82.52kb
| ├──[6.1]–6-1如何衡量推荐系统的好坏（上）.mp4 30.17M
| ├──[6.1]–6-1如何衡量推荐系统的好坏（中）.mp4 6.55M
| ├──[6.2]–6-2如何衡量推荐系统的好坏（下）.mp4 30.87M
| ├──[6.3]–6-4在线评价系统的方法：AB测试.mp4 33.12M
| ├──[6.4]–6-5代码实现AB测试功能（上）.mp4 92.62M
| └──[6.5]–6-6代码实现AB测试功能（下）.mp4 88.78M
├──{7}–第7章【深入学习】工程中的实践问题探讨
| ├──(7.1)–7-9【拓展】Flink中的时间.pdf 86.82kb
| ├──[7.1]–7-1实践问题—如何解决冷启动（上）.mp4 24.60M
| ├──[7.2]–7-2实践问题—如何解决冷启动（下）.mp4 41.02M
| ├──[7.3]–7-3实践问题—如何增强系统实时性（上）.mp4 25.08M
| ├──[7.4]–7-4实践问题—如何增强系统实时性（下）.mp4 17.14M
| ├──[7.5]–7-5用Flink处理用户实时行为反馈（上）.mp4 61.99M
| ├──[7.6]–7-6用Flink处理用户实时行为反馈（中）.mp4 110.66M
| └──[7.7]–7-7用Flink处理用户实时行为反馈（下）.mp4 108.50M
├──{8}–第8章【结语】前沿拓展
| ├──[8.1]–8-1拓展篇之强化学习.mp4 45.88M
| ├──[8.2]–8-2前沿拓展之Wide&Cross模型（上）.mp4 28.12M
| ├──[8.3]–8-3前沿拓展之Wide&Cross模型（下）.mp4 30.33M
| └──[8.4]–8-4回顾+结语.mp4 35.78M
