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├─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

  • 商品评价
  • 奇***
  • 交易完成超过1天未评价,默认好评
  • 2021-01-29 22:49:36
好评
  • 交易规则

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1、自动:在上方保障服务中标有自动发货的商品,拍下后,将会自动收到来自卖家的商品获取(下载)链接;

2、手动:未标有自动发货的的商品,拍下后,卖家会收到邮件、短信提醒,也可通过QQ或订单中的电话联系对方。

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1、时间:交易默认时间为3天,买家可操作再延长3天(仅有1次延长时间权利)

2、如有问题请在交易时间内处理解决,在默认的时间结束后,系统会自动成交该笔订单!

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1、描述:商品描述(含标题)与实际商品不一致的(例:描述A实际为B、描述的功能实际缺少、版本不符等);

2、教程与实际教程不一致的(但描述中有"不保证完全一样、有变化的可能性"类似显著声明的除外);

3、发货:手动发货商品,在卖家未发货前,已申请退款的;

4、服务:卖家不提供安装服务或需额外收费的(但描述中有显著声明的除外);

5、其他:如质量方面的硬性常规问题等。

注:经核实符合上述任一,均支持退款,但卖家予以积极解决问题则除外。交易中的商品,卖家无法对描述进行修改!

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1、在未拍下前,双方在QQ上所商定的内容,亦可成为纠纷评判依据(商定与描述冲突时,商定为准);

2、在商品描述与实际商品不一致时,默认按描述作为纠纷评判依据(特别声明或有商定除外);

3、在没有"无任何正当退款依据"的前提下,写有"一旦售出,概不支持退款"等类似的声明,视为无效声明;

4、虽然交易产生纠纷的几率很小,但请尽量保留如聊天记录这样的重要信息,以防产生纠纷时便于网站工作人员介入快速处理。


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