第1节 黑马头条-框架介绍
01_黑马头条推荐架构和业务流.mp4
02_开发环境介绍.mp4
03_业务数据介绍.mp4
04_数据库迁移介绍.mp4
05_数据库迁移案例.mp4
06_定期运行迁移脚本.mp4
07_用户行为收集介绍.mp4
_supervisor管理.mp4
添加09_流程管理.mp4
10_用户行为收集结果.mp4
11_离线画像构建.mp4
12_文章数据合并.mp4
13_文章数据合并2.mp4
计算14_tfidf结果.mp4
15_结果解析.mp4
16_texrank计算.mp4
17_总结.mp4
第2节 黑马头条-离线计算更新Item肖像
01_复习.mp4
02_文章肖像增量更新:离线增量文章肖像更新代码介绍.mp4
03_文章画像增量更新:APschedule增量更新设置.mp4
04_文章画像增量更新:supervisor添加离线文章更新.mp4
05_文章向量:word2vec介绍.mp4
06_文章向量:保存频道word2vec模型训练.mp4
07_文章向量：词向量合并.mp4
08_文章向量：计算词向量平均值.mp4
09_文章相似度：LSH相似度计算介绍.mp4
10_文章相似性:处理不同频道的文章向量类型.mp4
11_文章相似度：BRPLSH相似度计算.mp4
12_文章相似度:相似度结果存储.mp4
13_文章相似度增量更新和文章更新总结.mp4
14_用户肖像介绍.mp4
用户行为日志与用户行为日志相关.mp4
第3节 黑马头条-离线用户召回和排序计算
01_复习.mp4
02_用户肖像：用户行为原始数据处理.mp4
03_用户肖像：行为数据合并处理写入基本行为表.mp4
04_用户肖像：存储介绍.mp4
05_用户肖像:获取用户肖像文章标签.mp4
06_用户肖像：计算标签权重.mp4
07_用户肖像总结.mp4
08_用户肖像:用户基本信息存储肖像.mp4
09_用户肖像：完整的代码分析和更新设置
09_用户肖像：完整的代码分析和更新设置.mp4
10_离线用户模型召回:黑马召回排序流程及方案介绍.mp4
11_离线用户模型召回：用户召回表设计及历史召回表.mp4
12_离线用户模型召回:召回步骤分析和ALS模型复习.mp4
13_离线用户模型召回:用户点击行为数据处理.mp4
14_离线用户模型召回:ALS推荐和结果处理.mp4
15_离线用户模型召回:召回结果的存储和历史召回过滤.mp4
16_离线用户内容召回:文章内容相似推荐，结果存储.mp4
17_离线用户多路召定期更新.mp4
第4节 黑马头条-实时计算业务
01_复习.mp4
02_离线排序业务介绍介绍.mp4
03_排序模型样本特征结构.mp4
解决用户关键词权重问题.mp4
05_LR模型加载和估计.mp4
06_LR模型加载预测2.mp4
07_离线特征中心-用户特征存储.mp4
08_离线特征中心:文章特征存储.mp4
09_定时特征中心更新.mp4
10_实时业务介绍和日志收集到Kafka.mp4
11_实时计算:streaming配置.mp4
12_实时召回内容获取和召回表存储.mp4
第5节 黑马头条-推荐业务流实现
01_复习.mp4
02_热门文章召回存储.mp4
03_召回和存储新文章.mp4
04_添加实时在线召回的supervisor.mp4
05_实时推荐:实施推荐业务逻辑介绍.mp4
06_实施推荐:grpc及参数介绍.mp4
07_实时推荐:grpc协议介绍.mp4
08_实时推荐:编写黑马头条grpc服务器.mp4
09_实时推荐:黑马头条grpc亲自测试.mp4
10_实时推荐:ABTest分流.mp4
11_实时推荐:推荐中心业务介绍及实现.mp4
12_实时推荐:推荐中心时间戳逻辑.mp4
13_实时推荐:协同过滤召回服务的读取逻辑和实现.mp4
14_实时推荐:阅读热门文章和新文章.mp4
第6节 黑马头条-深度学习和推荐系统
01_复习.mp4
02_实时推荐:过滤器读取召回结果.mp4
03_实时推荐:召回结果的存储.mp4
04_实时推荐:召回结果的存储经过个人测试.mp4
05_实时推荐:推荐缓存服务.mp4
06_实时推荐:添加代码推荐缓存服务.mp4
07_实时推荐:个人测试缓存结果.mp4
08_实时推荐:个人测试缓存结果.mp4
09_实时推荐:模型预测notebook代码1.mp4
10_实时推荐:模型预测notebook代码2.mp4
11_实时推荐:grpc运行模型亲自测试添加.mp4
12_实时推荐:个人测试(等待时间)后进行模型预测.mp4
13_实时推荐:亲自测试模型预测2.mp4
14_实时推荐:模型预测亲自测试3.mp4
第7节 黑马头条-Tensorflow框架介绍
01_复习.mp4
02_深度学习和推荐系统介绍.mp4
_Tensorflow数据流图.mp4
04_图.mp4
05_Tensorboard.mp4
06_OP.mp4
07_会话.mp4
08_张量和变量OPP.mp4
09_线性回归原理和TF实现.mp4
10_tf.Variable的训练观察和效果.mp4
11_变量Tensorboard添加观察.mp4
添加观察2变量Tensorboard.mp4
13_模型加载和保存.mp4
14_设置命令行参数.mp4
16_TFrecords文件介绍.mp4
17_存储黑马训练样本.mp4
第8节 黑马头条-黑马头条排名模型先进
01_神经网络介绍.mp4
02_神经网络介绍2.mp4
03_神经网络分类原理.mp4
04_交叉熵损失.mp4
05_tf.dataset和tf.feature_column.mp4
06_tf.对estimator进行分类.mp4
07_深度学习和排序介绍.mp4
08_FTRL模型培训介绍介绍.mp4
09_FTRL实时排序添加.mp4
10_wide&deep介绍.mp4
11_WDL模型导出.mp4
12_docker.mp4
[我要扒资料]
