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搜索推荐广告算法实践与前沿技术资源汇总

搜索推荐算法实践论文推送顶会论文 GitHub Github 开源项目

本项目汇集搜索、推荐、广告等领域的算法实践文章和前沿技术。包含顶会论文列表、优质博主文章和算法系列串讲。通过自动更新机制提供最新论文资讯，支持中英双语推送。为算法从业者提供全面的学习和参考资源。

文档

DeepLearning - 深度学习资源，涵盖教程、图书和实战项目

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探索全面的深度学习资源，涵盖教程、图书和实战项目，适合从新手到专家的每一个阶段。

daily-interview - AI算法与开发岗位面试必备：高频知识点与面试题整理

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Daily Interview项目为求职者提供高效的面试准备指南，特别适用于AI算法和开发岗位。涵盖了数据结构、算法和计算机基础等关键知识点，帮助面试者在有限时间内有效复习，提高面试成功率。通过整理常见高频面试题目，帮助面试者在面试前获得最有价值的信息与经验。

MachineLearningWithMe - 全面深入的机器学习算法实践教程

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MachineLearningWithMe是一个系统化的机器学习教程项目，内容涵盖从环境配置到高级算法的多个方面。项目详细讲解并实现了线性回归、逻辑回归、K近邻、朴素贝叶斯、决策树、支持向量机、聚类和降维等核心算法。特别强调动手实践，指导读者从零开始实现各类算法，并提供泰坦尼克号生还预测等实际案例。此外还包括模型评估、特征工程和集成学习等进阶内容，适合初学到中级水平的学习者深入探索机器学习领域。

cv_note - 分享计算机视觉和模型压缩部署技术栈笔记

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这个开源项目详细记录了计算机视觉算法工程师的成长路径，从基础编程知识到深度学习，再到模型部署。项目还提供了算法实习内推表、校招可投递公司汇总及技术栈笔记等实用资源，涵盖了编程开发、机器学习、图像识别、模型压缩等关键技术点，适合希望系统提升技术水平的工程师。

programming-math-science - 全面的编程、数学和科学免费学习资源集锦

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该项目整合了计算机编程、数学和科学领域的免费学习资源。内容涉及人工智能、机器学习、算法、图形学、网络编程等多个方向，从入门到高级主题一应俱全。提供的教材、教程和在线课程链接质量上乘，为自学者提供了系统学习的路径。资源列表涵盖广泛，从基础编程到前沿科技领域均有涉及。汇集了众多高质量的免费教程、电子书和在线课程，适合不同层次的学习者使用。内容持续更新，紧跟技术发展趋势，是编程爱好者和科技从业者的理想学习参考。

God-Level-AI - 涵盖机器学习与个人品牌的视频课程

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该项目旨在帮助成为顶尖1%数据与AI专家的个人，通过视频课程和文本内容进行科学方法、算法和系统构建训练。无论是领导者、专业人士还是学生，都需付出相应努力才能达到顶峰。项目内容涵盖Python、数据结构与算法、深度学习、MLOps和个人品牌塑造等，提供全面的知识和实用技巧。

vector-search-class-notes - 向量搜索和数据库在人工智能长期记忆中的应用

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该项目深入探讨人工智能长期记忆技术中的向量搜索和数据库应用。课程内容涵盖向量搜索的理论基础和实际实现，包括文本和图像嵌入、低维向量搜索、降维技术、近似最近邻搜索、聚类和量化等关键主题。由Pinecone创始人Edo Liberty和FAISS主要开发者Matthijs Douze等行业专家主讲，为学习者提供全面而专业的向量搜索知识。

awesome-ai-ml-dl - 涵盖人工智能、机器学习和深度学习的综合资源和学习平台

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awesome-ai-ml-dl项目集中于人工智能、机器学习及深度学习领域，提供全面的学习笔记与精选资源。适用于工程师、开发者和数据科学家等专业人员，帮助他们更有效地获取知识和资源。此项目促进了学习的乐趣并使相关资料易于获取。

QuantResearch - 定量分析、策略和回测

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该项目提供丰富的量化研究资源，涵盖策略回测、机器学习和深度强化学习应用，以及实盘交易演示。资源内容包括投资组合优化、风险值评估、线性回归（经典、贝叶斯、MCMC、卡尔曼滤波、Tensorflow）、均值回归、协整对冲交易、隐马尔科夫链、RNN股票预测、主成分分析、ARIMA和GARCH模型、Fama-French三因子模型等。此外，项目还提供在线资源和教程，帮助用户深入理解和应用量化研究技术。

machine-learning-list - 机器学习入门与语言模型学习指南

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这个指南旨在帮助员工掌握机器学习，尤其是语言模型的知识。内容涵盖从基础到高级，通过推荐阅读的论文和资源，了解生产部署与长期扩展的重要技术和方法。

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