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:
├─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
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└─绘图相关工具
draw.io-12.3.2-windows-no-installer.exe
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