八斗大数据19期|2021年价值9980元|冲击百万年薪|完结无秘百度网盘下载

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八斗大数据19期2021年价值9980元冲击百万年薪完结无秘

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│ │ │ 推荐系统简介03w v i ] m &.mp4

│ │ │ 课程概览2.mp4

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│ ├─【19期-02】基于物品的协同过滤+kmenas

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│ │ ├─笔记

│ │ │ 上午笔记.txt

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│ │ │ 绘图上午.drawio

│ │ │ 绘图下午.drawio

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│ ├─【19期-03】基于聚类kmenas+MR

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│ │ │ ├─CF+课堂笔记

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│ │ │ └─引入时间衰减

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│ │ │ 02hadpop+MapReduce.pptx

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│/ o 6 w ` = # a │ │ 04hadoop案例分析.pptx

│ │ │ 05数据类型以及常用数据处理.pptx

│ │ │

│ │ ├─笔记

│ │ │ 上午笔记.txt

│ │ │ 下午笔记.txt

│ │ │

│ │ └─视频

│ │ 01知识回顾+基于物品的协同过滤.mp4

│ │ 02kmeans聚类算法+聚类推荐.mp4

│ │ 03回顾+标准化归一化.mp4

│ │ 04聚类算法详解.mp4

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│ ├─【19期-04】hadoop+HDFS+MR

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│ │ │ 60day.txt

│ │ │ 61day.txt

│ │ │ 6c d S f2day.txt

│ │ │ 63day.txt

│ │ │ 64d{ 3 } + $ay.txt

│ │ │ 6x _ q W 25day.txt

│ │ │ 66day.txt

│ │ │ 67day.txt

│ │ │ 68day.txt

│ │ │ 69day.txt

│ │ │ 6day.txt

│ │ │ 70day.txt

│ │ │ 71day.txt

│ │ │ 72day.txt

│ │ │ 73day.txt

│ │ │ 74dax v yy.txt

│[ t $ w K p │ │ 75day.txt

│ │ │ 76day.txt

│ │ │ 77day.txt

│ │ │ 78day.txt

│ │ │ 79day.txt

│ │ │ 7day.txt

│ │ │ 80day.txt

│ │ │ 81day.txt

│ │ │ 82day.txt

│ │ │ 83day.txt

│ │ │ 84day.txt

│ │ │ 85day.txt9 a Z J t y A }

│ │ │ 86day.txt

│ │ │ 87day.txt

│ │ │ 88day.txt

│ │ │ 89day.txt

│ │ │ 8d– U 3 W e uay.txt

│ │ │ 90day.txt

│ │ │ 91day.txt

│ │ │ 92df N Y u C S u b +ay.txt

│ │ │ 93day.txt

│ │ │ 94day.txt

│ │ │ 95daa 8 r R [ M V b Zy.txt

│ │ │ 96day.txt

│ │ │ 97d} ( – ~ \ 2 ~ay.txt

│ │ │ 98day.txt

│ │ │ 99day.txt

│ │ │

│ │ ├─ppt

│ │ │ 01hadoop+hdfs.pptx

│ │ │ 02hadpop+MapReduce.pptx

│ │ │ 03yarn.pptx

│ │ │ 04hadoop案例分析.pptx

│ │ │ 05数据类型以及常用数据处理.pptx

│ │ │

│ │ ├─笔记

│ │ │ 上午笔8 9 g A C记.txt

│ │ │ 上午绘图.drU 8 | R G Zawio

│ │ │ 下午笔记.txt

│ │ │ 下午绘图.drawio

│ │ │ 作业.txt

│ │ │M 3 @

│ │ └─视频

│ │ 01hadoop+hdfs.mp4

│ │ 02hadoop+mapreduce.mp4

│ │ 03hadoop+mapreduce深度分析.avi

│ │ 03hadoop+mapreduce深度分析.mp4

│ │ 04combiner.mp4

│ │

│ ├─【19期-05】hadoop实战

│ │ ├─ppt

│ │ │ 01hadoop+hdfs.pptx

│ │ │ 02hadpop+MapReduce.pptx

│ │ │ 03yarn.pptx

│ │ │ 04hadoop案例分析.pptx

│ │ │ 05数据类型以8 6 1 + _ w a 7及常用数据处理.pptx

│ │ │

│ │ ├─作业

│ │ │ 作业.txt

│ │ │

│R e / H │ ├─笔记

│ │ │ 上午S V p h Y w k笔记.txt

│ │ │ 下午笔记.txt

│ │ │

│ │ ├─绘图

│ │ │ 上午绘图.drawio

│ │ │ 下午绘图.drawio

│ │ │

│ │ └─视频

│ │ 案例01.mp4

│ │ 案例02.mp4

│ │ 案例03.mp4

│ │ 案例04.mp4

│ │

│ ├─【19期-06】hadoV v e D Fop结尾+hive

│ │ │ 笔录.txt

│ │ │

│ │ ├─data

│ │ │ testsample.csv

│ │ │ trainsampl$ g Y t 2 \ *e.csX l 0 * 6 f v c Xv

│ │ │

│ │ ├─ppt

│ │ │: ] a * ( m W hive优化.pptx

│ │ │ hive大数据利器.pptx

│ │ │

│ │ ├─作业

│ │ │ 大作业.txt

│ │ │ 小作业.txt

│ │ │

│ │ ├─笔记

│ │ │ 上午笔记.txt

│ │g U ] % F H │ 下午笔记.txt

│ │ │ 大作业.txt

│ │ │ 小作业.txt

│ │ │

│ │ └─视频

│ │ 01Hadoop实现k-means.mp4

│ │ 02hadoop完结.mp4

│ │ 03( s 2 j ! V e X ,hive开端.mp4

│ │ 04hive函数.mp4

│ │

│ ├─【19期-07c I K T n】hive作业+hive优化上

│ │ ├─data

│ │ │ │ Hally.txt

│ │ │ │ json} F i 1 z J C.txt

│ │ │ │

│ │ │ ├─littlefile

│ │ │ │ hiveD] 1 Q i ^ O 2 tata.ziQ p dp

│ │ │ │ initcoursv n \e.py

│ │ │ │ initstua 4 i p 3 W n 5dent.py

│ │ │ │

│ │ │ ├─moviev F 6 V b W G 5s

│ │ │ │ test1.base

│ │ │ │ ua.base

│ │ │ │

│ │ │ └─pT a Q 9r! m @oject1

│ │ │ orderproductsprior.csv

│ │ │ orde9 } ~ x , trs.csv

│ │ │

│ │ ├─ppt

│U p ^ 7 S ! J , L │ │ hive优化.pptx

│ │ │ hive大数据利器.pptx

│ │ │

│ │ ├─作业

│ │ │ 大作业.txt

│ │ │ 小作业.txt

│ │w + [ , │

│ │ ├─笔c $ Y记

│ │ │ 上午笔记.txt

│ │ │ 下午笔记.txt

│ │ │ 字符串解析.txt

│ │ │

│ │ ├─绘a l s ! P u u图

│ │ │ 上午绘图.drawio

│ │ │ 下午. 1 5 [绘图.drawio

│ │ │

│ │l b m D B └─视频

│ │ hive优化案例上04.mp4

│ │ hive作业01.mp4

│ │ hive作业02.mp4

│ │ hive分区表03.mp4

│ │

│ ├─【19期-08】hive优化下+spark开端

│ │ ├─c_ 0 % D z 4 W fode

│ │ │ ├─hiO 5 y { 3veudf

│` C t . J │ │ │ hiveudf.iml

│ │ │ │ pom.xml

│ │ │ │

│ │ │ └─sQ + ? x 1 # npai , nrkProject

│ │ │ pom.xml

│ │ │ ReadMe.txt

│ │ │ sparkProjec( _ _ 9 W i yt.iml

│ │ │

│ │ ├─data

│ │ │ │ Hally.txt

│ │ │ │ json.txt

│ │ │ │

│ │ │ ├─littlefile

│ │ │ │ hiveData.ziW i gp

│ │ │ │ initcourse.py

│ │ │ │ inZ 2 v . yit\ K estudent.\ 8 u R e [ Cpy

│ │ │ │

│ │ │ ├─movies

│ │ │ │ test1.base

│ │ │ │ ua.base

│ │ │ │

│ │ │ └─prP H B = F 2oject1

│ │ │ ord) { C d o g Qerproductsprior.csv

│ │ │ orders.csv

│ │ │

│ │ ├─ppt

│ │ │I D } A Y \ H hi7 l V % V _ o 1 4ve优化.pptx

│ │ │ hivr e [ u * q C r 6e大数据利器.s J p ^pptx

│ │ │ scala教程.pp2 ~ M @ \ g Otx

│ │ │ spark(1).pptx

│ │ │ spark.pptx

│ │ │ yarn.pptx

│ │ │

│ │ ├─作业

│ │ │ 作业(1).tx ! q 2 z n cxt

│ │ │ 作业.txt

│ │ │

│ │ ├─笔记

│ │ │ spark.txt

│ │o 5 # % m │ yarn.txt

│ │ │ 上午笔记.txt

│ │ │ 下午笔记.txt

│ │ │

│ │ ├─绘图

│ │ │ spark.drawio

│ │ │ yarn.drawio

│ │ │

│ │ └─视e _ . f频

│ │ 01hive优化.mp4

│ │ 02hives V ` L % H C 8优化.mp4

│ │ 03hiveudf.mp4

│ │ 04yarn+spark内部运行逻辑.mp4

│ │

│ ├─【19期-09】spark基础+spark优化+召回项目

│ │ │ 【19期-09day】spark基础+spark优化+召回项目.zip

│ │ │

│ │ └─视频

│ │ 01spark原理上.mp4

│ │ 02spark原理下宽窄依赖.mp4

│ │ 03spark-scala案例学习.mp4

│ │ 04spark常用tn Y K a yrans算子和action孙子.mp4

│ │

│ ├─【19期-10】召回项目01

│ │ ├─code

│ │ │ └─recommand

│ │ │ pom.xml

│ │ │ ReadMe.txt

│ │ │

│ │ ├─笔记

│ │ │ 上午笔v } m z /记.txt

│ │Q ; H ` q * # X │ 下午笔记.txt

│ │ │

│ │ ├─绘图

│ │ │ 上午绘图.V # e ^ M Ddrawit U M Q Mo

│ │ │ 下午绘图.drawio

│ │ │

│ │ └─视频

│ │ 01基于内Z : W 1 ! : r容的召回逻辑.mp4

│ │ 02基于用户协同过滤的召回.mp4

│ │ 03spark基于物品和基于用户的召回.mp4

│ │ 04基于矩阵分解的召回模式.z A g q O e t I Tmp4

│ │

│ ├─【19期-11】召回项目02基于模型的召回

│ │ ├─代码

│ │ │ 基于lfm的推荐流程.py

│ │ │

│ │ ├─笔% 8 ` G ]记+绘图

│ │ │ 上午笔记.drawio

│ │ │ 下午笔记.drawio

│ │ │

│ │j b ( O _ 8 └─视频

│ │ 01基于模型的推荐系统复习+机器学初识.mp4

│ │ 02用户物品矩阵分解原理.mp4

│ │ 03引入用户物品偏执的lfm模型.mp4

│ │ 04代码解析spark+python.mp4

│ │

│ ├─T + . L d V【19期-12】召回项目03基于i2i的召回模式

│ │ ├─code

│ │ │ dnn+tf.py

│ │ │ lr+离散特征+sklearn.$ S G D r ?py

│ │ │ lr离散+onehotmap+tf.py

│ │ │ lr连续特征建模.py

│ │ │ lr连续特征建模tf版本.py

│ │ │

│ │ ├─笔记+绘图

│ │ │ lr+tf+dnn.drawio

│ │ │ lrs q g+tf实战.drawio

│ │ │ 回顾加项目经验01.drawio

│ │) U Y k | v \ 2 │

│ │ └─视频

│ │ 01分类问题+lr.mp4

│ │ 02逻辑回归实现\ Z s .的两种方式tf+sklearn.mp4

│ │ 03lr处理离散特征onehot+onehotmap.mp4

│ │ 04dnn+线性不可分+tf实现dnn.r x G n w wmp4

│ │. I f 7

│ ├─【19期-13】召回项目04基于i2i的深度召回模型

│ │ ├─code

│ │ │ │ tfidf+word2vector.ipynb

│ │ │ │ word2vector源码.\ X 2py

│ │ │ │

│ │ │ ├─.ipynbcheckpointst – B ( y + I

│ │ │ │ tfidf+word2vector-checkpoi] f 6 ^ G b 7 $ |nt.ipynb

│ │ │ │

│ │ │ └─word2O P # k # [ /vector

│ │ │ dem@ ) V o L Xo.py

│ │ │ gensimword2vector.py

│ │ │ init.py

│ │ │ tfword2vector.py

│ │ │

│ │P K l z q * \ I T ├─笔记绘图

│ │ │ 01回顾召回通路.drawio

│ │G % ^ │ 02Word2vector.drawio

│ │ │ 03第二天 word2vector.drawio

│ │ │ 04item2vectorm , S ^ R E 9.drawio

│ │ │

│ │ └─视频

│ │ 1.word2vector01.mp4

│ │ 2.k 0 p ; % Bword2vector02.mp4

│ │ 3.word2vector03代码分析! Q a Q !.mp4

│ │ 4.如何根据用户行为生成物品的it0 ( r c ~ :em2vector.mp4

│ │

│ ├─【19期-14】召回项目05召回融合+数据格式

│ │ ├─code

│ │ │ │ lfm+hnsw.ipynb

│ │ │ │ lr.py

│ │ │ │ tfidf+word2vect# K { 4 [ ^ b Lor.ipynb

│ │ │ │ tfidfDemp.scala

│ │ │ │

│ │ │ └─.ipynbcheckpoints

│ │ │ lfm+hnsw-checkpoint.ipynb

│ │ │ tfidf+word2vector-chu m n a E i 6eckpoint.ipynb

│ │ │

│ │ ├─作业感受lr的训练

│ │ │ hnsw_ F Q s 1 Y a d安装笔记.txt

│ │D 6 L 8 Z : 2 │ 作业1排序.txt

│ │ │ 作业2召回.txt

│ │ │ 作业3召回融合._ & I d itxt

│ │ │

│ │ ├─绘图

│ │ │ 上午绘图.drawio

│ │ │ 召回融合01下午.drawio

│ │ │ 模型数据格式02[ & – y N下午.drawio

│ │ │

│ │ └─视频

│ │ 01回顾item2vector.mp4

│ │ 02tfidf+item2vector+hnsw实现极速召回.mp4

│ │ 03多路召回融合+权重动态分配.mp4

│ │ 04算法前的数据格式说明.mp4

│ │

│ ├─【19期-15】召回项目06深度融合+评价指标

│ │ ├─code

│ │ │ │ lfm+hnsw.ipynb

│ │ │ │ lr.– v Z ^ _py

│ │ │ │ tfidf+word2vector.ip\ V 0ynb

│ │ │ │ tfidfDemp.scala

│ │ │h M V + y | ! │ 负采$ Q G R样demo.py

│ │ │ │

│ │ │ └─.ipynbcheckpoints

│ │ │ lfm+hnsw-checkpoint.ipynb

│ │ │ tfO % Z R `idf+word2vector-checkpoint.ipynb

│ │ │

│ │ ├─作业感受lr的训练

│ │ │ hnsw安装笔记.txt

│ │ │ 作业1排序.txt

│ │ │ 作业2W t # $ = h V召回.txt

│ │ │ 作业3召回融合.txt

│ │ │

│ │ ├─绘图

│ │ │ dssm.drawio

│ │ │ model.drawio

│ │ │ 基于深度模型的dssm.drawio

│ │ │ 模型数据格式02下午.drawio

│ │ │ 绘图1

│ │ │ 评价指标以及多路召7 P #回融合.drY n Q [ uawio

│ │ │ 问题解答.drawio

│ │ │

│ │ └─视频

│ │ 03dssm源码分析.mp4

│ │ 04模型评价指标.mp4

│ │ 1问题解答.mp4

│ │ 2.深度模型的dssm召回.mp4

│ │

│ ├─【19期-16】召回项目07牛逼的fm

│ │ │ auc两种计m @ * : 7 u算方式.py

│ │ │ fm+auc.py

│# Z v 2 @ X T j A │ │

│ │ ├─code

│ │ │ │ lfm+hnswa B e G ^ W i *.ipw g 6 ` E Yynb

│ │ │ │ lr.p3 I N . 1 ^y

│ │ │ │ tfidf+word2vector.ipyP e e 8 9 D / E ~nb

│ │ │ │ tfidfDemp.scala

│ │ │ │ 负采样j \ – } @ v # z \de7 X Z N q & g y Emo.py

│ │ │ │

│ │ │ ├─.ipynbchg a @ 5eckpoints

│ │ │ │ lfm+hnsw-checkpoint.ipynb

│ │ │ │ tx ) 3 bfidf+word2vector-checkpoint.ipynb

│ │ │ │

│ │ │ └─rank

│ │ │ init.py

│ │ │

│ │ ├─fm作业

│ │ │c 7 Z g Q b 作业.txt

│ │ │

│ │ ├─绘图

│ │k ? F W │ FMH t / ( –.drawio

│ │ │ model.d6 – ? Drawio

│ │ │ 模型数据格式02下午.drawio? w U @ a i

│ │ │ 评价指标以及多路召回R o H融合.H R . y a X 9 rdrawio

│ │_ } ^ P ; 8 │ 评价指标以及多路召回融合（接上周）.drawio

│ │ │

│ │ ├─视频

│ │ │ 01auc细讲.mp4

│ │ │ 02auc的二种计算方式以及fm.mp4

│ │ │ 03fm的优化逻辑.mp4

│ │ │ 04embedding设计以及fm源码解析.mp4

│ │ │

│ │ └─论文

│ │ attention is all you need.pdf

│ │ Attentional Factorization Machines Lear^ N 2 I ;ning tR d . 1he Weight of Feature Interactions via Attention Networks.pdf

│ │ Deep & Cross Network for Ad Click Predictions.pdf

│ │ Deep interest network.pdf

│ │ Deep Reinforcement Learning for List-wise Recommendation.pdf

│ │ deepfm.pdf

│ │ DRN A Deep Reinforcement Learning Framework for News Recommendation.pdf

│~ o ) 5 u 6 │ Entire SpaT = n 9 \ }ce Multi-Task Model An E ective Approach for Estimating Post-Click Conversion Rate.pdf

│ │ facebook-GBDT-LR.pdf

│ │ linucb.pdf

│ │ MLR.pdf

│ │ Neural Factorization Machines for Sparse Predic8 4 V Etive Analytics.pdf

│ │ Product-based Neural Networks for User Response Prediction.pdf

│ │ wide? J R K y g /&amh R n \p;deep.pdf

│ │

│ ├─【19期-17】召h B c % 3 u [ H %回fm+youtubenet+gbdt+wide+deeg [ +p

│ │ ├─绘图

│ │ │ FM.drawio

│ │ │ fm召回.d^ 8 0 3 *rawio

│ │ │ model.drawio

│ │r ~ n l g t / B @ │ youtubenet.drawio

│ │ │ 树算法.drawio

│ │ │

│ │ └─视频

│ │ 01fm召回.mp4

│ │ 02fm召回源码分析+youtube理论.mp4

│ │j Y v 1 z M @ 8 03youbutu理论q J m K+源码解读.mp4

│ │ 04决策树开始.mp4

│ │

│ ├─【19期-18】排序+树模型+gbdt+wide+deep

│ │ │ 作业.txt

│ │ │

│ │ ├─code

│ │ │ └─rank

│ │ │ init.py

│ │ │

│ │ ├─绘图

│ │ │ model.drawio

│ │ │ 树算法.V @ o O Vdrawio

│ │ │

│ │ └─视频

│ │ 01推荐流程回归+决策树模型.mp4

│ │ 02决策树+gdbt.mH / ] Xp4

│ │ 03如何用gdbt来做特征+gbdt+l: @ r 1 # q _r.mpV g O 0 J V4

│ │ 04gbdt+xgb.mp4

│ │

│ ├─【19期-19】transformer+wiZ z , \ Qde+deep

│ │ ├─绘图

│ │ │ ty N 1 ^ H 6 ; X Mransformer.dra_ q 3wio

│ │ │ transformer源码分析.drawio

│ │ │ 排序模型开端.drawio

│ │ │

│ │ └─视频

│ │ 01排序前= s * * w N y J [奏.mp4

│ │ 02transfo+ H A W H trmer理论.mp4

│ │ 03transformer源码分析之encode} U = k v .r.mp4

│ │ 04trq } G Kansformer源码分析之decoder.mp4

│ │

│ ├─【19期-20】deepfm+din+flume+z D $ e 8 ukafka+hbase

│ │ ├─code

│ │ │ │ wide&deep.py

│ │ │ │

│ │ │ └─ran_ B b S f {k= / x z r

│ │ │ init.py

│ │ │

│ │ ├─ppw b ~ ) f bt

│ │ │ 01Flume.pdf

│ │ │ 02Kafka.pdf

│ │ │ 03Hbase.pdf

│ │ │ 05数据采集业务.pdf

│ │ │ 08Spark Streaming.J 0 $ F v F Z 3pdf

│ │ │

│ │Z x m + y ├─绘图笔记

│ │ │ flumec 5 N ` L z – N ^.drawio

│ │ │ Hbase.drawio

│ │ │ wideG u 1 % 5 E X&deep+deepfm$ J m M e c+din.drawio

│ │ │ 如何组织数据+以及业界数据量、资源的说明.drawio

│ │ │ 笔记.@ – : 2 d u {txt

│ │ │

│ │ └─视频

│ │ 上午01数据整个流程.mp4

│ │ 上午02widedeep.mp4

│ │ 下M P C Z 8 [ o午03flume+hbase+din.mp4

│ │

│ └─【19期-21】kafka+sparksto \ 6 K d k 6 /reaming+简历辅导

│ ├─( r s I V p gcode

│ │ └─sparkStreaming

│ │ derby.log

│ │ pom.xml

│ │ sparkStreaming.iml

│ │

│ ├─ppt

│ │ 01Flub T q x 9 qme.pdf

│ │ 02Kafk0 E d ^a.pdf

│ │ 03Hbase.pdf

│ │ 05数据采集业务.pd] @ Y # Gf

│ │ 08Spark Streaming.pdf

│ │

│ ├─简历如何写

│ │ 简历.\ 6 r 5txt

│ │

│ ├─绘图

│ │} a , , V | kafka.drawio

│ │ sparkstreaming的两种消费kafka的方式.drawio

│ │ 冷启动+flume+kafka.d3 F v : C } xrawio

│ │

│ └─视频h J u + R R P O ~

│ 01kafka.mp4

│ 02spa( 4 x ( @rkstreaming上.mp4

│ 03sparkstreaming消费kafka两种方式.mp4

│ spark完结+简历如何写.mp4

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