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系统化机器学习推荐算法教程与实战

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本教程适合具备机器学习基础、希望进入推荐算法领域的学习者，内容包括推荐系统概述、算法基础、实战项目和面经总结。系统化学习从基础到实战，助力面试成功。由多位热爱分享的同学整理，FunRec学习社区提供交流和技术支持。

文档

hands-on-llms - 学习构建和部署实时金融顾问系统的完整教程

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本教程全面介绍如何通过三阶段流水线设计来训练、部署和推理一个实时金融顾问系统。课程包括加载金融Q&A数据集、微调开源LLM以及构建实时特征管道和推理管道，并介绍如何使用Alpaca、Qdrant、Comet ML和Beam等外部服务进行集成。通过视频讲解、文章和模块化代码，逐步掌握流程，即使硬件不足，也可在Beam的无服务器基础设施上进行训练和推理。

awesome-full-stack-machine-learning-courses - 精选机器学习工程课程资源大全

Github人工智能开源项目机器学习深度学习计算机科学课程资源

该项目精选顶尖大学公开的机器学习课程资源,覆盖计算机科学、数学统计、人工智能、机器学习、深度学习等领域。还收录大型公司机器学习项目案例,按主题和专业分类整理。资源涵盖从基础到高级应用的完整学习路径,为全面学习机器学习工程提供系统指引。

Friend Landing Page - 社交推荐奖励追踪与管理系统

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resources - 综合推荐增强现实、区块链、大数据等技术的学习资源

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该页面提供增强现实、区块链、大数据、云计算、前端开发、后端开发、机器学习、游戏开发、物联网等领域的学习资源。每个主题下包含详细的资源链接，有助于快速找到所需的学习资料。此资源库旨在满足多种学习需求。

awesome-project-ideas - 精选深度学习与机器学习项目创意

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提供30多个深度学习和机器学习项目创意，从入门到研究级别，适用于学术界和工业界。涵盖黑客松创意、文本处理、时间序列预测、推荐系统、图像和视频处理、音乐和音频处理等多个领域，帮助开发者和研究人员实践最新技术。

machine-learning-for-the-web - 交互式机器学习在Web应用中的实践教程

GithubRunwayMLTensorFlow.jsml5.js开源项目机器学习神经网络

项目为Web开发者和创意工作者提供了机器学习在浏览器环境中的应用指南。内容覆盖预训练模型运行、自定义数据模型创建等全流程,聚焦机器学习在创意项目中的实际应用。涉及图像/声音分类、人脸/姿势识别、多媒体生成等主题,运用迁移学习、卷积神经网络等技术。通过实践,参与者可掌握常见机器学习模型的工作原理、训练方法及其在创意领域的应用潜力。

ML-ProjectKart - 机器学习和人工智能的优质开源项目集合

GithubML-ProjectKart开源项目机器学习深度学习自然语言处理计算机视觉

这个平台展示了多种机器学习、深度学习、计算机视觉和自然语言处理项目，帮助不同水平的用户熟练掌握ML/AI算法。技术从业人员可以通过遵循贡献指南参与项目贡献，获取实践经验并提升技能，推动开源社区的持续发展。

Awesome-LLM4RS-Papers - 聚焦于大型语言模型在推荐系统中的应用研究的论文集

AI绘图GithubLLMRecPapers大型语言模型开源项目推荐系统

Awesome-LLM4RS-Papers是一套精选论文集，聚焦于大型语言模型在推荐系统中的应用研究。本集合包含自2023至2024年期间发布的期刊文章和会议论文，覆盖了隐私保护、个性化方案、效率提升等诸多创新领域。该项目为研究人员和技术开发者提供关于如何利用大型语言模型增强推荐系统的全面资料。

zero-to-mastery-ml - 从零到精通的机器学习全面指南

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本教程涵盖了机器学习从基础到高级的完整学习路径。内容包括代码示例、笔记本、图像和其他资料，均可通过Udemy和zerotomastery.io获取。课程内容包括六步机器学习建模框架、数据科学工具、结构化数据项目、神经网络及深度学习。最新的在线课程材料正在开发中，预计2024年发布更新。此外，还提供学生分享的学习笔记，丰富学习资源。

Merlin - GPU加速推荐系统解决方案助力大规模数据处理与模型训练

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Merlin是NVIDIA开发的开源库，为推荐系统提供GPU加速解决方案。它包含多个组件如NVTabular和HugeCTR，支持大规模数据处理、特征工程、模型训练和部署。Merlin能处理数百TB数据，通过GPU加速提升系统性能。它兼容TensorFlow、PyTorch等框架，便于构建和优化推荐模型。

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