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搜索、推荐、广告、用增等工业界实践文章收集（来源：知乎、Datafuntalk、技术公众号）
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用pytorch 方法复现了二十多个经典的推荐算法论文，其中包含排序论文和推荐召回论文，并在demo里面选了一个召回模型和排序模型的运行示例。
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用pytorch 方法复现了二十多个经典的推荐算法论文，其中包含排序论文和推荐召回论文，并在demo里面选了一个召回模型和排序模型的运行示例。
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深度学习500问，以问答形式对常用的概率知识、线性代数、机器学习、深度学习、计算机视觉等热点问题进行阐述，以帮助自己及有需要的读者。 全书分为18个章节，50余万字。由于水平有限，书中不妥之处恳请广大读者批评指正。 未完待续............ 如有意合作，联系scutjy2015@163.com 版权所有，违权必究 Tan 2018.06
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Tensorflow2.0 🍎🍊 is delicious, just eat it! 😋😋
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flink learning blog. http://www.54tianzhisheng.cn 含 Flink 入门、概念、原理、实战、性能调优、源码解析等内容。涉及 Flink Connector、Metrics、Library、DataStream API、Table API & SQL 等内容的学习案例，还有 Flink 落地应用的大型项目案例（PVUV、日志存储、百亿数据实时去重、监控告警）分享。欢迎大家支持我的专栏《大数据实时计算引擎 Flink 实战与性能优化》
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此项目是机器学习(Machine Learning)、深度学习(Deep Learning)、NLP面试中常考到的知识点和代码实现，也是作为一个算法工程师必会的理论基础知识。
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此项目完成了关于 NLP-Beginner：自然语言处理入门练习 的所有任务，所有代码都经过测试,可以正常运行。
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原理解析及代码实战，推荐算法也可以很简单 🔥 想要系统的学习推荐算法的小伙伴，欢迎 Star 或者 Fork 到自己仓库进行学习🚀 有任何疑问欢迎提 Issues，也可加文末的联系方式向我询问！
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基于王喆老师的深度学习推荐系统书籍，主要用pytorch实现了里面涉及到的算法，有很少数量的算法是用tf2.0实现的。在这个过程中也参考很多大佬的复现代码，希望自己能持续学习 多多去实现。
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深度学习各种模型实战-深度学习模型在各大公司实际生产环境的应用讲解文章，涉及到搜索(Query理解，召回，排序)/推荐(召回，排序)/自然语言处理(文本分类，文本相似度判定，文本匹配，文本生成，命名体识别)
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