课程介绍

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拒绝念PPT，代码实战数据结构与算法导论。除了传统数据结构算法，加入高并发线程安全数据结构，分布式负载均衡算法，分布式哈希表，分布式排序等等现代算法。
算法，晦涩难懂，却又是IT领域受重视的素养之一。可以说，算法能力往往决定了一个程序员能够走多远。因此，BAT/FLAG等国内外各大名企非常喜欢在面试环节考核求职者的算法编程，这也成为了无数准程序员们过不去的一道“坎”。

课程大纲

01
Java推荐算法1

【录播】1.推荐算法概述(10分钟)      暂无试看

【录播】2.推荐算法概述(4分钟)

【录播】3.推荐算法数据集预览(5分钟)

【录播】4.内容推荐算法概述(4分钟)

【录播】5.推荐算法基础矩阵类概述(13分钟)

【录播】6.推荐算法基础读取矩阵数据保存到矩阵(13分钟)

【录播】7.推荐算法基础读取矩阵特征数据保存到矩阵(9分钟)

【录播】8.推荐算法基础矩阵计算接口设计(7分钟)

【录播】9.推荐算法基础矩阵的数据处理实现(11分钟)

【录播】10.相似度矩阵计算实现(7分钟)
02
Java推荐算法2

【录播】11.推荐算法基础矩阵差异与方差(5分钟)

【录播】12.实现基于内容推荐算法的框架(7分钟)

【录播】13.实现内容推荐算法的平均数算法(17分钟)

【录播】14.测试内存推荐算法的平均推荐法(7分钟)

【录播】15.内容推荐算法的线性回归介绍(6分钟)

【录播】16.实现内容推荐算法的线性回归算法(14分钟)

【录播】17.测试内容推荐算法的正则线性回归(35分钟)

【录播】18.协同过滤基本理论(4分钟)

【录播】19.基于用户的协同过滤框架(7分钟)

【录播】20.实现基于用户协同过滤算法(12分钟)
03
Java推荐算法3

【录播】21.实现基于用户的协同过滤算法(17分钟)

【录播】22.实现基于物品的协同过滤算法框架(7分钟)

【录播】23.实现基于物品的协同过滤算法核心(7分钟)

【录播】24.测试基于物品的协同过滤算法(7分钟)

【录播】25.推荐算法的基准预测(5分钟)

【录播】26.推荐算法的基准预测与测试(7分钟)

【录播】27.内容混合协同过滤算法框架实现(5分钟)

【录播】28.内容混合协同过滤算法实现(9分钟)

【录播】29.测试内容混合协同过滤算法(6分钟)

【录播】30.slopeone算法理论(2分钟)
04
Java推荐算法4

【录播】31.slopeone算法框架实现(9分钟)

【录播】32.slopeone算法核心实现(7分钟)

【录播】33.测试slopeone推荐算法(20分钟)

【录播】34.SVD推荐算法的基础(3分钟)

【录播】35.SVD推荐算法的数学原理(5分钟)

【录播】36.SVD算法框架实现(4分钟)

【录播】37.SVD推荐算法核心实现(14分钟)

【录播】38.SVD推荐算法测试(6分钟)

【录播】39.通用推荐模型算法框架搭建(3分钟)

【录播】40.通用模型SVD算法测试(13分钟)
05
Java推荐算法5

【录播】41.通用模型推荐算法SGD理论(3分钟)

【录播】42.通用模型推荐算法SGD核心实现(8分钟)

【录播】43.通用模型推荐算法SGD测试(2分钟)

【录播】44.通用模型推荐算法NMF(3分钟)

【录播】45.通用模型推荐算法NMF核心实现(6分钟)

【录播】46.通用模型推荐算法NMF测试(2分钟)

【录播】47.通用模型推荐算法交替最小下降法理论(2分钟)

【录播】48.通用模型推荐算法交替最小下降法实现(6分钟)

【录播】49.通用模型推荐算法交替最小下降法测试(70分钟)