01-开篇词 (1讲) 2022-08-28 21:22:21
	02-基础架构篇 (3讲) 2022-08-28 21:22:21
	03-国庆策划 (2讲) 2022-08-28 21:22:21
	15丨 协同过滤：最经典的推荐模型，我们应该掌握什么？.m4a	2022-08-28 21:22:21	9.96MB
	15丨 协同过滤：最经典的推荐模型，我们应该掌握什么？.pdf	2022-08-28 21:22:21	3.43MB
	16丨 深度学习革命：深度学习推荐模型发展的整体脉络是怎样的？.pdf	2022-08-28 21:22:21	4.10MB
	17 _ Embedding+MLP：如何用TensorFlow实现经典的深度学习模型？.html	2022-08-28 21:22:21	5.08MB
	17 _ Embedding+MLP：如何用TensorFlow实现经典的深度学习模型？.pdf	2022-08-28 21:22:21	3.51MB
	17丨Embedding+MLP：如何用TensorFlow实现经典的深度学习模型？.m4a	2022-08-28 21:22:21	11.14MB
	18丨Wide&Deep：怎样让你的模型既有想象力又有记忆力？.m4a	2022-08-28 21:22:21	9.28MB
	18｜Wide&Deep：怎样让你的模型既有想象力又有记忆力？.html	2022-08-28 21:22:21	3.55MB
	18｜Wide&Deep：怎样让你的模型既有想象力又有记忆力？.pdf	2022-08-28 21:22:21	2.37MB
	19｜NeuralCF：如何用深度学习改造协同过滤？.html	2022-08-28 21:22:21	4.12MB
	19｜NeuralCF：如何用深度学习改造协同过滤？.pdf	2022-08-28 21:22:21	2.81MB
	20 _ DeepFM：如何让你的模型更好地处理特征交叉？.html	2022-08-28 21:22:21	4.49MB
	20 _ DeepFM：如何让你的模型更好地处理特征交叉？.pdf	2022-08-28 21:22:21	3.16MB
	21丨注意力机制、兴趣演化：推荐系统如何抓住用户的心？.m4a	2022-08-28 21:22:21	11.50MB
	21｜注意力机制、兴趣演化：推荐系统如何抓住用户的心？.pdf	2022-08-28 21:22:21	3.79MB
	22丨强化学习：让推荐系统像智能机器人一样自主学习.m4a	2022-08-28 21:22:21	11.05MB
	22｜强化学习：让推荐系统像智能机器人一样自主学习.pdf	2022-08-28 21:22:21	4.43MB
	23｜ 实战：如何用深度学习模型实现Sparrow RecSys的个性化推荐功能？.html	2022-08-28 21:22:21	7.39MB
	23｜ 实战：如何用深度学习模型实现Sparrow RecSys的个性化推荐功能？.pdf	2022-08-28 21:22:21	8.19MB
	模型实战准备（一）丨 TensorFlow入门和环境配置.html	2022-08-28 21:22:21	5.36MB
	模型实战准备（一）丨 TensorFlow入门和环境配置.m4a	2022-08-28 21:22:21	9.86MB
	模型实战准备（二） _ 模型特征、训练样本的处理.html	2022-08-28 21:22:21	6.94MB
	模型实战准备（二） _ 模型特征、训练样本的处理.pdf	2022-08-28 21:22:21	4.78MB
	模型实战准备（二）丨模型特征、训练样本的处理.m4a	2022-08-28 21:22:21	10.30MB
	特别加餐 _ “银弹”不可靠，最优的模型结构该怎么找？.html	2022-08-28 21:22:21	2.17MB
	特别加餐 _ “银弹”不可靠，最优的模型结构该怎么找？.pdf	2022-08-28 21:22:21	1.26MB
	特别加餐丨“银弹”不可靠，最优的模型结构该怎么找？.m4a	2022-08-28 21:22:21	9.74MB