file:35丨期末考试丨“深度学习推荐系统”100分试卷等你来挑战！【 微信号：itcodeba 】.pdf file:34丨结束语丨深度学习时代需要什么样的推荐工程师？【 微信号：itcodeba 】.pdf file:33丨技术权衡：解决方案这么多，哪个最合适？【 微信号：itcodeba 】.pdf file:32丨强化学习案例：美团是如何在推荐系统中落地强化学习的？【 微信号：itcodeba 】.pdf file:31丨模型迭代：阿里巴巴是如何迭代更新推荐模型的？【 微信号：itcodeba 】.pdf file:30丨流处理平台：Flink是如何快速识别用户兴趣，实现实时推荐的？【 微信号：itcodeba 】.pdf file:特别加餐丨TensorFlow的模型离线评估实践怎么做？【 微信号：itcodeba 】.pdf file:27丨评估体系：如何解决AB测试资源紧张的窘境？【 微信号：itcodeba 】.m4a file:26丨在线测试：如何在推荐服务器内部实现AB测试？【 微信号：itcodeba 】.pdf file:25丨评估指标：我们可以用哪些指标来衡量模型的好坏？【 微信号：itcodeba 】.pdf file:特别加餐 _ “银弹”不可靠，最优的模型结构该怎么找？【 微信号：itcodeba 】.html file:模型实战准备（一）丨 TensorFlow入门和环境配置【 微信号：itcodeba 】.pdf file:模型实战准备（二）丨模型特征、训练样本的处理【 微信号：itcodeba 】.m4a file:23丨实战：如何用深度学习模型实现SparrowRecSys的个性化推荐功能？【 微信号：itcodeba 】.m4a file:答疑丨 线上服务篇留言问题详解【 微信号：itcodeba 】.pdf file:14丨 融会贯通：SparrowRecSys中的电影相似推荐功能是如何实现的？【 微信号：itcodeba 】.pdf file:13丨 模型服务：怎样把你的离线模型部署到线上？【 微信号：itcodeba 】.pdf file:12丨 局部敏感哈希：如何在常数时间内搜索Embedding最近邻？【 微信号：itcodeba 】.pdf file:08｜Embedding实战：如何使用Spark生成Item2vec和GraphEmbedding？【 微信号：itcodeba 】.pdf file:06｜Embedding：所有人都在谈的Embedding技术到底是什么？【 微信号：itcodeba 】.pdf