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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

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