这门Web前端全栈高薪就业课由知名前端开发者coderwhy精心打造。课程内容丰富,从HTML、CSS、JavaScript的基础讲起,逐步深入到高级知识,还涵盖了Vue3、React、TypeScript等前沿技术。课程特色在于大量的实战项目,像王者荣耀、网页云音乐等,让学员在实践中深入理解前端工程化、跨平台开发及后端渲染技术。此外,还涉及数据结构、算法及就业指导等内容。对于想要进入前端开发领域的新手,该课程能帮助他们从零开始系统学习;对于有一定基础的开发者,也能进一步提升技能,助力其快速成长为全栈开发高手,开启高薪职业生涯。...
介绍
这是一门聚焦推荐算法领域的课程,提供了从算法到大厂就业级别项目的全方位指导。

课程内容丰富,涵盖推荐系统的基础知识、技术演进、核心产品问题等重要主题。从协同过滤算法、隐语义模型,到用户画像、模型效果评估等,都有详细讲解。
该课程的一大亮点是提供大量实践机会,让学习者能亲身体验推荐算法的开发和优化过程。通过实际项目案例,如京东购买预估、阿里口碑流量预测、电影推荐系统构建等,帮助学习者将理论知识应用到实际中,提升解决实际问题的能力。
对于想进入大厂从事推荐算法相关工作的学习者来说,这门课程是一个很好的学习资源。它不仅能帮助学习者深入掌握推荐算法知识,还能积累项目经验,为就业打下坚实基础。
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从算法到大厂就业级别项目讲解4.86GB
基础视频1.76GB
PART11.12GB
1.1课程简介.mp411.93MB
1.2推荐系统的演化过程.mp423.39MB
1.3推荐系统的技术演进.mp434.84MB
1.4推荐系统的核心产品问题.mp423.03MB
2.1学习方法.mp49.91MB
2.2机器学习的学习问题.mp431MB
2.3假设集合.mp414.96MB
2.4VC维和Bias.mp436.89MB
2.5Bias.mp415.73MB
2.6交叉验证.mp411.1MB
2.7损失函数和正则化.mp419.97MB
2.8最优化方法.mp417.91MB
2.9贝叶斯决策理论.mp415.6MB
2.10总结如何构建自己的知识脉络.mp411.31MB
3.1基于User的协同过滤算法.mp423.37MB
3.2基于Item的协同过滤算法.mp419.28MB
3.3物品相似度的算法实现.mp444.59MB
3.4协同过滤算法的变种.mp419.67MB
3.5间隔时效性优化.mp411.65MB
3.6反馈时效性优化.mp426.8MB
3.7随机游走算法.mp420.24MB
3.8图模型embedding算法.mp431.22MB
4.1推荐系统策略流程和核心问题.mp414.09MB
4.2词袋模型和向量空间模型.mp421.5MB
4.3词袋模型的拓展TF.mp429.47MB
4.4隐语义模型LSA.mp433.47MB
4.5概率隐语义模型pLSA.mp423.8MB
4.6生成式概率隐语义模型LDA.mp417.3MB
4.7LDA的应用实例.mp428.53MB
4.8神经网络模型.mp428.42MB
4.9行为数据文档化.mp417.2MB
4.10行为序列数据文档化和向量化.mp413.33MB
5.1推荐系统中的用户画像.mp417.7MB
5.2用户画像的价值准则.mp416.14MB
5.3物品侧画像.mp423.17MB
5.4用户兴趣模型的简单方法.mp419.68MB
5.5用户兴趣模型的复杂方法.mp416.88MB
5.6用户兴趣扩展.mp417.08MB
5.7用户兴趣模型的架构设计.mp414.56MB
6.1问题分析与目标定义.mp426.9MB
6.2常用模型介绍.mp418.34MB
6.3模型效果评估.mp438.54MB
6.4常用模型介绍.mp432.21MB
6.5模型效果评估.mp419.53MB
6.6机器学习系统架构设计.mp49.45MB
7.1常用评测指标.mp447.57MB
7.2离线效果评测方法.mp426.03MB
7.3在线效果评测方法.mp435.02MB
7.4在线评测方法.mp425.09MB
7.5更好更快的在线系统.mp444.58MB
PART2654.8MB
PART2654.8MB
7.6交叉实验.mp430.39MB
7.7系统监控.mp419.45MB
8.1多臂老虎机和EE问题.mp423.03MB
8.2多臂老虎机问题.mp427.86MB
8.3e贪心算法.mp422.32MB
8.4UCB算法.mp439.4MB
8.5汤普森采样.mp415.61MB
8.6LinUCB.mp418.93MB
8.7机器学习中的EE关系.mp414.14MB
8.8推荐系统中的EE思考.mp416.89MB
9.1推荐系统架构设计.mp416.22MB
9.2系统边界和外部依赖.mp430.93MB
9.3离线层架构.mp435.86MB
9.4在线层架构.mp432.39MB
9.5系统架构演进原则.mp421.07MB
9.6从离线到在线.mp427.26MB
9.7基于DSL的系统架构设计.mp434.67MB
10.1推荐系统的挑战以及前沿发展.mp437.09MB
10.2推荐结果显示.mp438.58MB
10.3相关性和因果性.mp435.59MB
10.4信息茧房.mp421.56MB
10.5转化率偏置问题.mp428.1MB
10.6召回技术的局限性.mp448.25MB
10.7总结.mp419.21MB
项目就业视频3.1GB
PART12.21GB
第1课时 L2阶段学习说明.mp429.52MB
第2课时 基本介绍.mp46.97MB
第3课时 推荐系统基础.mp4289.74MB
第4课时 推荐系统公司级别的架构方法介绍(一).mp4121.58MB
第5课时 推荐系统公司级别的架构方法介绍(二).mp457.94MB
第6课时 推荐系统公司级别的架构方法介绍(三).mp4175.19MB
第7课时 推荐系统实践书籍导读.mp484.57MB
第8课时: 项目介绍与说明.mp412.75MB
第9、10课时: 京东购买预估第1种解决方案.mp4224.02MB
第11、12课时: 京东购买预估第2种解决方案.mp481.95MB
第13、14课时: 京东购买预估第3种解决方案.mp4242.12MB
第15课时: rossmann连锁商店销量预估解决方案.mp4210.57MB
第16、17课时: 阿里口碑流量预测解决方案1.mp490.12MB
第18、19课时: 阿里口碑流量预测解决方案2.mp4129.99MB
第20、21课时: 阿里口碑流量预测top方案PPT一览.mp454.87MB
第22课时: 推荐系统方法讲解.mp4143.12MB
第23课时: 音乐推荐系统数据解析.mp491.59MB
第24课时: 基于surprise的歌单推荐系统.mp4101.66MB
第25课时: 用户行为序列建模的推荐系统.mp449.72MB
第26课时: 电影推荐系统的构建(上).mp468.05MB
课程总结.mp41.02MB
PART2909.89MB
第27课时: 电影推荐系统的构建(下).mp4115.33MB
第28课时: 课程说明与wide_and_deep模型讲解.mp4131.16MB
第29课时: wide_and_deep模型示例.mp488.48MB
第30课时: 使用wide_and_deep模型的youtube推荐系统.mp470.85MB
第31课时: 抖音短视频理解与推荐案例背景.mp441.98MB
第32课时 xDeepFM模型讲解.mp4133.39MB
第33、34课时: 抖音推荐案例讲解.mp4208.21MB
第35课时: 推荐项目说明.mp4120.5MB
共103个文件,合计:4.86GB

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