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#
1. 计算机视觉
#
1-1. 3D-Reconstruction
1-1-1. 3D-Reconstruction-with-Deep-Learning-Methods
#
2. 推荐系统
#
2-1. 机器学习基础
2-1-1. 逻辑回归
2-1-2. 神经网络
2-1-3. 常用优化算法
2-1-4. 深度学习模型搭建基础
#
2-2. 基础推荐算法
2-2-1. readme
2-2-2. 概述
2-2-3. 协同过滤
2-2-4. 矩阵分解
2-2-5. FM
2-2-6. GBDT+LR
#
2-3. 深度推荐模型
2-3-1. readme
2-3-2. NeuralCF
2-3-3. DeepCrossing
2-3-4. PNN
2-3-5. Wide&Deep
2-3-6. DeepFM
2-3-7. NFM
2-3-8. DCN
2-3-9. AFM
2-3-10. DIN
2-3-11. DIEN
2-3-12. 多任务学习
#
2-4. 推荐系统竞赛实践
2-4-1. readme
2-4-2. 赛题理解+Baseline
2-4-3. 数据分析
2-4-4. 多路召回
2-4-5. 特征工程
2-4-6. 排序模型+模型融合
#
2-5. 新闻推荐系统实战
2-5-1. readme
2-5-2. Mysql基础
2-5-3. MongoDB基础
2-5-4. Redis基础
2-5-5. scrapy基础及新闻爬取实战
2-5-6. 自动化构建用户及物料画像
2-5-7. 前端基础及Vue实战
2-5-8. flask简介及基础
2-5-9. 前后端交互
2-5-10. 推荐系统流程的构建
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2-6. 推荐算法面经
2-6-1. ML与DL基础
2-6-2. 推荐模型相关
2-6-3. 热门技术相关
2-6-4. 业务场景相关
2-6-5. HR及其他
上次更新:
2021/09/12, 11:35:42
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前端基础及Vue实战
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flask简介及基础
01-04
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