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Papers on Computational Advertising
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本地缓存聚合消费
DeepCTR
Easy-to-use,Modular and Extendible package of deep-learning based CTR models.
DesignPattern
设计模式学习总结-java版
jeecg-boot
基于代码生成器的低代码开发平台，开源界“小普元”超越传统商业开发平台！前后端分离架构：SpringBoot 2.x，Ant Design&Vue，Mybatis-plus，Shiro，JWT。强大的代码生成器让前后端代码一键生成，无需写任何代码! 引领新开发模式(OnlineCoding-> 代码生成-> 手工MERGE)，帮助Java项目解决70%重复工作，让开发更关注业务逻辑，既能快速提高开发效率，帮助公司节省成本，同时又不失灵活性。
kotlin_note
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layui框架扩展
RSPapers
Must-read papers on Recommender System.
tiny-spring
A tiny IoC container refer to Spring.
yusijia.github.io
yusijia‘s blog
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yusijia/DesignPattern
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基于代码生成器的低代码开发平台，开源界“小普元”超越传统商业开发平台！前后端分离架构：SpringBoot 2.x，Ant Design&Vue，Mybatis-plus，Shiro，JWT。强大的代码生成器让前后端代码一键生成，无需写任何代码! 引领新开发模式(OnlineCoding-> 代码生成-> 手工MERGE)，帮助Java项目解决70%重复工作，让开发更关注业务逻辑，既能快速提高开发效率，帮助公司节省成本，同时又不失灵活性。
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yusijia/DeepLearning-500-questions
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
yusijia/Dive-into-DL-PyTorch
本项目将《动手学深度学习》（Dive into Deep Learning）原书中的MXNet代码实现改为PyTorch实现。
yusijia/GraphEmbedding
Implementation and experiments of graph embedding algorithms.deep walk,LINE(Large-scale Information Network Embedding),node2vec,SDNE(Structural Deep Network Embedding),struc2vec
yusijia/HowToCook
程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).
yusijia/jkid
JSON serialization/deserialization library for Kotlin data classes
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《统计学习方法》的代码实现
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SpringBoot+Spring Security基本配置
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microservice-integration with auth, gateway and backend.
yusijia/more-lambdas-java
Some useful collectors implements for Java 8.
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Base on SpringBoot
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拍拍贷"魔镜杯"风控算法比赛实战
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A query analyzer that parses Redis' MONITOR command for counter/timing stats about query patterns
yusijia/scope
A thread local based scope api preventing thread local leaking.
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程序员技能图谱
yusijia/source-code-hunter
😱 从源码层面，剖析挖掘互联网行业主流技术的底层实现原理，为广大开发者 “提升技术深度” 提供便利。目前开放 Spring 全家桶，Mybatis、Netty、Dubbo 框架，及 Redis、Tomcat 中间件等
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使用 ThinkJS+Vue.js+mysql 开发的博客程序，演示地址:
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Probabilistically split concatenated words using NLP based on English Wikipedia unigram frequencies.
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