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课程目录：
├─
│ ├─01_视频
│ │ 01_黑马
│ │ 02_开发环境介绍
│ │ 03_业务数据介绍
│ │ 04_数据库迁移介绍
│ │ 05_数据库迁移案例
│ │ 06_迁移脚本定时运行
│ │ 07_用户行为收集介绍
│ │ 08_supervisor管理
│ │ 09_进程管理添加
│ │ 10_用户行为收集结果
│ │ 11_离线画像构建
│ │ 12_文章数据合并
│ │ 13_文章数据合并2
│ │ 14_tfidf结果计算
│ │ 15_结果解析
│ │ 16_texrank计算
│ │ 17_总结
├─黑马头条推荐第二天
│ ├─01_视频
│ │ 01_复习
│ │ 02_离线文章画像：文章关键词主题词计算
│ │ 03_离线文章画像：定时文章更新添加设置
│ │ 04_离线文章：supervisor管理
│ │ 05_离线文章相似：词向量
│ │ 06_离线文章相似：文章向量计算
│ │ 07_离线文章相似：LSH介绍
│ │ 08_离线文章相似：历史相似文章介绍
│ │ 09_离线文章相似：相似文章结果存储
│ │ 10_离线文章相似：定时更新文章相似添加
│ │ 11_mind总结
├─黑马头条推荐第三天
│ ├─01_视频
│ │ 01_复习
│ │ 02_用户画像更新：用户画像逻辑与行为日志处理
│ │ 03_用户画像更新：用户行为处理合并
│ │ 04_用户画像更新：用户画像存储介绍
│ │ 05_用户画像更新：用户操作的文章主题词合并
│ │ 06_用户画像更新：用户关键词以及权重计算和存储
│ │ 07_用户画像更新：用户的其他信息更新存储
│ │ 08_用户画像更新：用户画像定时更新添加
│ │ 09_用户召回更新：离线召回排序介绍
│ │ 10_用户召回更新：离线ALS召回的数据处理
│ │ 11_用户召回更新：离线ALS推荐以及结果处理
│ │ 12_用户召回更新：用户召回结果存储介绍
│ │ 13_用户召回更新：用户召回结果显示
│ │ 14_用户召回更新：用户召回结果存储代码
│ │ 15_用户召回更新：用户点击文章相似文章获取存储
│ │ 16_用户召回更新：相似文章获取处理测试
│ │ 17_用户召回更新：定时用户召回更新添加
│ │ 18_每日总结
│
└─黑马头条推荐第四天
├─01_视频
│ 01_复习_nYsAW
│ 02_离线LR模型训练：模型排序方案业务介绍
│ 03_离线LR模型训练：点击样本获取与用户画像合并
│ 04_离线LR模型训练：文章特征合并计算
│ 05_离线LR模型训练：特征合并以及模型训练
│ 06_离线LR模型训练：预测结果解析
│ 07_离线特征中心构造：用户、文章特征计算存储
│ 08_实时计算：实时计算业务介绍以及日志行为收集
│ 09_实时计算：spark streaming配置以及kafka配置
│ 10_实时计算：在线内容召回程序添加
│ 11_总结_U0xTD
├─黑马头条推荐第五天
│ ├─01_视频
│ │ 01_复习与内容召回结果演示
│ │ 02_在线计算：热门文章召回
│ │ 03_在线计算：热门文章召回结果演示
│ │ 04_在线计算：新文章召回以及在线计算实时添加supervisor
│ │ 05_实时推荐：实时推荐业务逻辑介绍
│ │ 06_实时推荐：黑马头条grpc接口对接实现
│ │ 07_实时推荐：abtest实现分流
│ │ 08_实时推荐：推荐中心介绍
│ │ 09_实时推荐：推荐中心实现
│ │ 10_实时推荐：推荐中心时间戳逻辑测试
├─黑马头条推荐第六天
│ ├─01_视频
│ │ 01_召回服务读取工具介绍
│ │ 02_推荐中心读取召回过滤实现
│ │ 03_推荐中心召回测试
│ │ 04_推荐中心加入缓存
│ │ 05_排序模型在线测试
│ │ 06_在线排序的代码逻辑测试
│ │ 07_预测结果分析
│ │ 08_supervisor实时排序添加
├─黑马头条推荐第七天
│ ├─01_视频
│ │ 01_复习
│ │ 02_推荐系统与深度学习介绍
│ │ 03_tf2.0API使用介绍
│ │ 04_estimator使用介绍
│ │ 05_案例：estimator进行收入类别预测
│ │ 06_tf.data与tf.feature_column介绍
│ │ 07_词向量word2vec原理
│ │ 08_文本分类案例
│ │ 09_文本分类效果显示
│ │ 10_tensorboard结果显示
│ │ 11_总结
├─黑马头条推荐第八天
│ │ 黑马头条推荐系统课件V2.0.zip
│ ├─01_视频
│ │ 01_复习
│ │ 02_TFRecords文件存储
│ │ 03_深度学习与推荐算法-特征交叉
│ │ 04_FTRL原理与使用
│ │ 05_黑马推荐FTRL实现
│ │ 06_黑马推荐FTRL实现2
│ │ 07_wide&deep模型原理与黑马排序模型训练
│ │ 08_WDL的模型导出与TF serving部署
│ │ 09_在线预测模型调用
│ │ 10_
│ │ 11_简历面试题
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