目录：
├─黑马头条推荐第一天
│  ├─01_视频
│  │  ├─01_黑马头条推荐架构与业务流
│  │  ├─02_开发环境介绍
│  │  ├─03_业务数据介绍
│  │  ├─04_数据库迁移介绍
│  │  ├─05_数据库迁移案例
│  │  ├─06_迁移脚本定时运行
│  │  ├─07_用户行为收集介绍
│  │  ├─08_supervisor管理
│  │  ├─09_进程管理添加
│  │  ├─10_用户行为收集结果
│  │  ├─11_离线画像构建
│  │  ├─12_文章数据合并
│  │  ├─13_文章数据合并
│  │  ├─14_tfidf结果计算
│  │  ├─15_结果解析
│  │  ├─16_texrank计算
│  │  ├─17_总结
├─黑马头条推荐第二天
│  ├─01_视频
│  │  ├─01_复习_aVhf3
│  │  ├─02_离线文章画像：文章关键词主题词计算
│  │  ├─03_离线文章画像：定时文章更新添加设置
│  │  ├─04_离线文章：supervisor管理
│  │  ├─05_离线文章相似：词向量
│  │  ├─06_离线文章相似：文章向量计算
│  │  ├─07_离线文章相似：LSH介绍
│  │  ├─08_离线文章相似：历史相似文章介绍
│  │  ├─09_离线文章相似：相似文章结果存储
│  │  ├─10_离线文章相似：定时更新文章相似添加
│  │  ├─11_mind总结
├─黑马头条推荐第三天
│  ├─01_视频
│  │  ├─01_复习_15JSI
│  │  ├─02_用户画像更新：用户画像逻辑与行为日志处理
│  │  ├─03_用户画像更新：用户行为处理合并
│  │  ├─04_用户画像更新：用户画像存储介绍
│  │  ├─05_用户画像更新：用户操作的文章主题词合并
│  │  ├─06_用户画像更新：用户关键词以及权重计算和存储
│  │  ├─07_用户画像更新：用户的其他信息更新存储
│  │  ├─08_用户画像更新：用户画像定时更新添加
│  │  ├─09_用户召回更新：离线召回排序介绍
│  │  ├─10_用户召回更新：离线ALS召回的数据处理
│  │  ├─11_用户召回更新：离线ALS推荐以及结果处理
│  │  ├─12_用户召回更新：用户召回结果存储介绍
│  │  ├─13_用户召回更新：用户召回结果显示
│  │  ├─14_用户召回更新：用户召回结果存储代码
│  │  ├─15_用户召回更新：用户点击文章相似文章获取存储
│  │  ├─16_用户召回更新：相似文章获取处理测试
│  │  ├─17_用户召回更新：定时用户召回更新添加
│  │  ├─18_每日总结
├─黑马头条推荐第四天
│  ├─01_视频
│  │  ├─01_复习_nYsAW
│  │  ├─02_离线LR模型训练：模型排序方案业务介绍
│  │  ├─03_离线LR模型训练：点击样本获取与用户画像合并
│  │  ├─04_离线LR模型训练：文章特征合并计算
│  │  ├─05_离线LR模型训练：特征合并以及模型训练
│  │  ├─06_离线LR模型训练：预测结果解析
│  │  ├─07_离线特征中心构造：用户、文章特征计算存储
│  │  ├─08_实时计算：实时计算业务介绍以及日志行为收集
│  │  ├─09_实时计算：spark streaming配置以及kafka配置
│  │  ├─10_实时计算：在线内容召回程序添加
│  │  ├─11_总结_U0xTD
├─黑马头条推荐第五天
│  ├─01_视频
│  │  ├─01_复习与内容召回结果演示
│  │  ├─02_在线计算：热门文章召回
│  │  ├─03_在线计算：热门文章召回结果演示
│  │  ├─04_在线计算：新文章召回以及在线计算实时添加supervisor
│  │  ├─05_实时推荐：实时推荐业务逻辑介绍
│  │  ├─06_实时推荐：黑马头条grpc接口对接实现
│  │  ├─07_实时推荐：abtest实现分流
│  │  ├─08_实时推荐：推荐中心介绍
│  │  ├─09_实时推荐：推荐中心实现
│  │  ├─10_实时推荐：推荐中心时间戳逻辑测试
├─黑马头条推荐第六天
│  ├─01_视频
│  │  ├─01_召回服务读取工具介绍
│  │  ├─02_推荐中心读取召回过滤实现
│  │  ├─03_推荐中心召回测试
│  │  ├─04_推荐中心加入缓存
│  │  ├─05_排序模型在线测试
│  │  ├─06_在线排序的代码逻辑测试
│  │  ├─07_预测结果分析
│  │  ├─08_supervisor实时排序添加
├─黑马头条推荐第七天
│  ├─01_视频
│  │  ├─01_复习
│  │  ├─02_推荐系统与深度学习介绍
│  │  ├─03_tf2.0API使用介绍
│  │  ├─04_estimator使用介绍
│  │  ├─05_案例：estimator进行收入类别预测
│  │  ├─06_tf.data与tf.feature_column介绍
│  │  ├─07_词向量word2vec原理
│  │  ├─08_文本分类案例
│  │  ├─09_文本分类效果显示
│  │  ├─10_tensorboard结果显示
│  │  ├─11_总结
├─黑马头条推荐第八天
│  │  黑马头条推荐系统课件V2.0.zip
│  ├─01_视频
│  │  ├─01_复习_3lK87
│  │  ├─02_TFRecords文件存储
│  │  ├─03_深度学习与推荐算法-特征交叉
│  │  ├─04_FTRL原理与使用
│  │  ├─05_黑马推荐FTRL实现
│  │  ├─06_黑马推荐FTRL实现2
│  │  ├─07_wide&deep模型原理与黑马排序模型训练
│  │  ├─08_WDL的模型导出与TF serving部署
│  │  ├─09_在线预测模型调用
│  │  ├─10_项目总结
│  │  ├─11_简历面试题