TA的每日心情  | 开心 2021-12-13 21:45 | 
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  签到天数: 15 天 [LV.4]偶尔看看III  
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         资源名称: | 
         【No1821】最新大数据算法VIP(精选版) | 
       
      
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   资源描述及截图:   
 
						  
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 ├─大数据商业实战项目 
│  ├─01-车车智能营销分析sql项目 
│  │  ├─代码 
│  │  │      01-用车智能营销数据分析系统 
│  │  │      02-品牌上下线管理 
│  │  │      03-用户画像标签建立 
│  │  │      04-用车消费能力 
│  │  │      import_to_mysql 
│  │  │      mysql建表语句 
│  │  │       
│  │  ├─数据 
│  │  │      car_type_data.sql 
│  │  │      city_data.sql 
│  │  │      Excel经典数据项目.xlsx 
│  │  │      goods_upper_and_lower_data.sql 
│  │  │      order_basic_data.sql 
│  │  │      order_channel_data.sql 
│  │  │      order_class_data.sql 
│  │  │      order_service_type_data.sql 
│  │  │      order_source_type_data.sql 
│  │  │      order_taken_type_data.sql 
│  │  │      user_layer_data.sql 
│  │  │      下单设备平台数据.csv 
│  │  │      分层数据.csv 
│  │  │      商品上下线智能化管理数据.csv 
│  │  │      城市信息数据.csv 
│  │  │      手机号加密数据.csv 
│  │  │      接单类型-自营数据.csv 
│  │  │      服务类型数据.csv 
│  │  │      用户基础数据.csv 
│  │  │      用户订单基础数据.csv 
│  │  │      订单分类数据.csv 
│  │  │      订单来源-自营数据.csv 
│  │  │      车型维度表数据.csv 
│  │  │      
│  │  ├─视频 
│  │  │      01-车车智能营销分析项目.mp4 
│  │  │      02-车车智能营销分析项目.mp4 
│  │  │       
│  │  └─课件+笔记 
│  │          用车数据ER实体模型.eddx 
│  │          用车数据ER实体模型截图.pdf 
│  │          用车智能营销数据分析系统-设计文档.docx 
│  │          用车智能营销数据分析系统-设计文档.pdf 
│  │          系统表结构设计 
│  │          
│  └─02-双11电商网站用户行为分析项目 
│      ├─代码 
│      │      user_behavior_analysis.ipynb 
│      │      用户行为漏斗模型.pbix 
│      │     
│      ├─数据 
│      │      user_beha_data.csv 
│      │      user_beha_res_data.csv 
│      │       
│      ├─视频 
│      │      双11电商网站用户行为分析-项目实战.mp4 
│      │       
│      └─课件+笔记 
│              双11电商网站用户行为分析项目.pdf 
│              课堂笔记.sql 
│               
├─大数据进阶版(视频) 
│  ├─视频 
│  │      Auc的二种计算方式以及fm.mp4 
│  │      Auc细讲.mp4 
│  │      Combiner.mp4 
│  │      DNN+线性不可分+tf实现dnn.mp4 
│  │      DSSM源码分析.mp4 
│  │      Embedding设计以及fm源码解析.mp4 
│  │      FM的优化逻辑.mp4 
│  │      hadoop+HDFS.mp4 
│  │      Hadoop+mapreduce.mp4 
│  │      Hadoop+mapreduce深度分析.avi 
│  │      Hadoop完结.mp4 
│  │      Hadoop实现k-means.mp4 
│  │      Hive函数.mp4 
│  │      Hive开端.mp4 
│  │      Item2vector.mp4 
│  │      Kmeans聚类算法+聚类推荐.mp4 
│  │      LR处理离散特征onehot+onehotmap.mp4 
│  │      Tfidf+item2vector+hnsw实现极速召回.mp4 
│  │      代码解析Spark+python.mp4 
│  │      分类问题+lr.mp4 
│  │      回顾+基于用户的协同过滤.mp4 
│  │      回顾+标准化_归一化.mp4 
│  │      基于模型的推荐系统复习+机器学初识.mp4 
│  │      基于物品的协同过滤+业界应用.mp4 
│  │      多路召回融合+权重动态分配.mp4 
│  │      引入用户物品偏执的lfm模型.mp4 
│  │      模型评价指标.mp4 
│  │      用户物品矩阵分解原理.mp4 
│  │      知识回顾+基于物品的协同过滤.mp4 
│  │      算法前的数据格式说明.mp4 
│  │      聚类算法详解.mp4 
│  │      逻辑回归实现的两种方式tf+sklearn.mp4 
│  │      
│  └─课件 
│          01-hadoop+hdfs.pptx 
│          02-hadpop+MapReduce.pptx 
│          03-hadoop案例分析.pptx 
│          04-Yarn.pptx 
│          05-数据类型以及常用数据处理.pptx 
│          06-hive大数据利器.pptx 
│          07-hive优化.pptx 
│          
├─手把手教你-基础视频 
│  │  【01】Linux安装.mp4 
│  │  【02】环境准备nat配置.mp4 
│  │  【03】Hadoop集群搭建-1.mp4 
│  │  【04】Hadoop集群搭建-2.mp4 
│  │  【05】Python初步.mp4 
│  │  
│  └─python初步-代码 
│          python_test.tgz 
│          
├─数据可视化(涵盖数据) 
│  ├─数据 
│  │      Excel函数使用.xlsx 
│  │      Excel基本使用.xlsx 
│  │      Excel数据透视表和可视化.xlsx 
│  │      导入文本数据.txt 
│  │      
│  ├─视频 
│  │      01-描述统计分析.mp4 
│  │      02-描述统计分析.mp4 
│  │      03-描述统计分析.mp4 
│  │      04-描述统计分析.mp4 
│  │      Excel01-初阶.mp4 
│  │      Excel02-高阶.mp4 
│  │      Excel03-高阶.mp4 
│  │      Excel04-高阶.mp4 
│  │      
│  └─课件 
│          数据全栈分析.pdf  
│          
├─数据扩展相关书籍(英文版) 
│      attention is all you need.pdf 
│      Attentional Factorization Machines Learning the Weight of Feature Interactions via Attention Networks.pdf 
│      Deep & Cross Network for Ad Click Predictions.pdf 
│      Deep interest network.pdf 
│      Deep Reinforcement Learning for List-wise Recommendation.pdf 
│      deepfm.pdf 
│      DRN A Deep Reinforcement Learning Framework for News Recommendation.pdf 
│      Entire Space Multi-Task Model An E ective Approach for Estimating Post-Click Conversion Rate.pdf 
│      facebook-GBDT-LR.pdf 
│      linucb.pdf 
│      MLR.pdf 
│      Neural Factorization Machines for Sparse Predictive Analytics.pdf 
│      Product-based Neural Networks for User Response Prediction.pdf 
│      wide&deep.pdf 
│     
├─求职优质简历模版案例 
│      【java高级研发工程师】(1).pdf 
│      【大数据_Hadoop开发工程师】.pdf 
│      【大数据平台工程师】D.pdf 
│      【大数据开发工程师A.pdf 
│      【大数据开发工程师】B.pdf 
│      【大数据开发工程师】E.pdf 
│      【大数据研发工程师】H.pdf 
│      【高级研发工程师】F.pdf 
│      大数据实习简历.pdf 
│      大数据开发+数仓简历4.docx 
│      大数据开发+算法简历5.docx 
│      大数据开发简历1.pdf 
│      大数据开发简历2.pdf 
│      大数据开发简历6.doc 
│       
├─求职面试真题含答案 
│      大厂面试01.pdf 
│      大厂面试02.pdf 
│      大厂面试03.pdf 
│      面试真题目录.docx 
│      高频面试题.pdf 
│       
├─算法商业配套项目 
│      项目案例01.mp4 
│      项目案例02.mp4 
│      项目案例03.mp4 
│      项目案例04.mp4 
│      
├─算法经典书籍(中文版) 
│      MySQL_5.5中文参考手册.pdf 
│      NumPy学习指南(第2版).pdf 
│      Pandas官方文档中文版.pdf 
│      Python3.10官方文档中文版.pdf 
│      Python进阶资料 
│      [图灵程序设计丛书].Spark高级数据分析.第2版.pdf 
│      [图灵程序设计丛书].干净的数据:数据清洗入门与实践.pdf 
│      [图灵程序设计丛书].数据分析实战.pdf 
│      [图灵程序设计丛书].数据科学入门.pdf 
│      [图灵程序设计丛书].数据科学实战.pdf 
│      [图灵程序设计丛书].鲜活的数据:数据可视化指南.pdf 
│      天猫推荐算法.pdf 
│      推荐系统实践.pdf 
│      机器人建模和控制.pdf 
│      算法新解-刘新宇.pdf 
│      项亮-推荐系统实践.pdf 
│       
├─算法高阶版(视频含代码) 
│  ├─代码.zip 
│  │                  
│  ├─笔记 
│  │      transformer-02.drawio 
│  │      transformer-笔记01.drawio 
│  │      word2-笔记01.drawio 
│  │      word2-笔记02.drawio 
│  │      协同过滤-01.drawio 
│  │      协同过滤-02.drawio 
│  │      双塔模型-01.drawio 
│  │      双塔模型-02.drawio 
│  │      召回-01.drawio 
│  │      召回-02.drawio 
│  │      基于模型召回-01.drawio 
│  │      基于模型召回-02.drawio 
│  │      特征工程-01.drawio 
│  │      特征工程-02.drawio 
│  │      
│  ├─视频 
│  │      Word2vector01.mp4 
│  │      Word2vector02.mp4 
│  │      Word2vector03代码分析.mp4 
│  │      协同过滤业界问题+代码.mp4 
│  │      回顾+协同过滤理论.mp4 
│  │      如何根据用户行为生成物品的item2vector.mp4 
│  │      推荐系统架构.mp4 
│  │      推荐系统简介.mp4 
│  │      深度模型的dssm召回.mp4 
│  │      问题解答.mp4 
│  │       
│  └─课件 
│          01-推荐系统.pdf 
│          02-推荐系统架构.pdf 
│          03-推荐算法_协同过滤_kmenas聚类.pdf 
│           
└─绘图相关工具 
        draw.io-12.3.2-windows-no-installer.exe 
 
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