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Java基础知识总结(39)

节前,我们星球组织了一场算法岗技术&面试讨论会,邀请了一些互联网大厂朋友、参加社招和校招面试的同学,针对算法岗技术趋势、大模型落地项目经验分享、新手如何入门算法岗、该如何准备、面试常考点分享等热门话题进行了深入的讨论。

结合自身实践经验和小伙伴的面经分享的总结,我将去年的《搜广推算法指南》的内容进行重新更新,共计40万字,内容比去年增加了80%以上,知识更新,编排更合理。

简介

因篇幅有限,《搜广推算法指南》(2024版)部分目录如下。

本次增加了业内推荐系统与大模型相结合的实践案例,增加了最新的搜广推与大模型相结合的面试题,丰富了搜广推的基础理论、编程能力部门,删除了一些过时的内容。

优点:

  • 1、《搜广推算法指南》 持续跟进最前沿的技术解决方案,我们会不定期更新迭代,一次订阅、后续无需额外费用

  • 2、《搜广推算法指南》 内容经过我们精挑细选和经验的打磨,内容质量有保障,有代码、数据、项目可复现。

  • 3、《搜广推算法指南》 对内容进行系统化梳理,自成体系,编排上从易到难,方便学习;

  • 4、星球成员,你可以跟来自知名高校和大厂的开发者进一步的交流学习;

适合人群

如果你是以下情况,是非常适合的:

  • (1)在校学生,想准备实习或者找工作,想学习公司级实战项目丰富自己的简历;

  • (2)想“偷懒”省事,想获取一些实战资料、阅读整理好的信息;

  • (3)已参加工作,想提升自己的项目实战能力;

  • (4)想跟知名大厂开发者近距离交流,获得更多经验和第一手实战信息;

以下情况,不适合:

  • (1)有强大自我驱动能力、各方面基础都特别好,不需要额外的帮助;

  • (2)有大把时间自学项目,不需要别人学习指导;

获取方法

本资料耗费了大量时间和精力,可以加我微信获取:mlc2040,备注:搜广推算法指南

技术交流

前沿技术资讯、算法交流、求职内推、算法竞赛、面试交流(校招、社招、实习)等、与 10000+来自港科大、北大、清华、中科院、CMU、腾讯、百度等名校名企开发者互动交流~

我们建了算法岗面试与技术交流群, 想要进交流群、需要源码&资料、提升技术的同学,可以直接加微信号:mlc2040。加的时候备注一下:研究方向 +学校/公司+CSDN,即可。然后就可以拉你进群了。

用通俗易懂的方式讲解系列

  • 汇总版!美团搜索推荐算法面试题10道(含答案)

  • 太卷!太难!24届算法岗秋招面经(搜广推方向)分享!

  • 第三波福利来袭!知名大厂推荐算法岗最新面试题来了!

  • 太棒了!这是我见过的推荐算法岗(含实习)面试真题最全的总结了!

  • 电影推荐项目实战(双塔模型)

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  • 推荐算法实战项目:FNN 原理以及案例实战(附完整 Python 代码)

  • 推荐算法实战项目:Deep&Cross 原理以及案例实战(附完整 Python 代码)

  • 推荐算法实战项目:DeepFM 原理以及案例实战(附完整 Python 代码)

  • 推荐算法实战项目:Wide&Deep原理以及案例实战(附完整 Python 代码)

  • 推荐算法实战项目:物品协同过滤算法(ItemCF)原理以及案例实战(附完整 Python 代码)

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