本项目旨在分享大模型相关技术原理以及实战经验（大模型工程化、大模型应用落地）

精选机器学习，NLP，图像识别， 深度学习等人工智能领域学习资料，搜索，推荐，广告系统架构及算法技术资料整理。算法大牛笔记汇总

该项目使用经典的电影推荐数据集ml-100k并基于PyTorch实现《深度学习推荐系统（王喆著）》的部分经典模型

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）

该仓库尝试整理推荐系统领域的一些经典算法模型

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。

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。

深度学习与推荐系统学习，理论结合代码更香。

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！

《贪心学院-京东nlp》项目实战，学习笔记。

关注AI模型上线、模型部署

LeetCode Solutions: A Record of My Problem Solving Journey.( leetcode题解，记录自己的leetcode解题之路。)

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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[email protected] 版权所有，违权必究 Tan 2018.06

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An example of gin

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