陈敬雷的课程社区_NO_1
推荐算法系统实战全系列精品课
墨衍会员 · AI 创作全网分发 墨衍智能分发 通过墨衍一键同步至各平台 可同步平台 CSDN微信公众号微博知乎掘金百家号博客园抖音小红书 你的文章也可以这样分发 墨衍会员 ¥399起/年，写一次发全网
我也要 关注 + 加入社区| 课程名称 | 适应人群 |
|---|---|
| 推荐算法系统实战全系列精品课 | 适合技术开发人员、大学生等； 机器学习、推荐算法系统开发者； 相关从业者或转行大数据和人工智能。 |
推荐算法系统实战全系列精品课 ：
一、课程优势
本课程有陈敬雷老师的清华大学出版社配套新书教材《分布式机器学习实战》人工智能科学与技术丛书，
新书配合此实战课程结合学习，一静一动，互补高效学习！
本课程由互联网一线知名大牛陈敬雷老师全程亲自授课，技术前沿热门，这个《推荐算法系统实战全系列精品课》来自陈敬雷在一线大型互联网公司的多年实战经验总结，比较完备的包含了各个算法系统模块，实实在在的重量级干货分享！听完此系列课，可以实现一个完整的推荐系统！
二、课程简介
首先推荐系统不等于推荐算法，更不等于协同过滤。推荐系统是一个完整的系统工程，从工程上来讲是由多个子系统有机的组合，比如基于Hadoop数据仓库的推荐集市、ETL数据处理子系统、离线算法、准实时算法、多策略融合算法、缓存处理、搜索引擎部分、二次重排序算法、在线web引擎服务、AB测试效果评估、推荐位管理平台等，每个子系统都扮演着非常重要的角色，当然大家肯定会说算法部分是核心，这个说的没错，的确。推荐系统是偏算法的策略系统，但要达到一个非常好的推荐效果，只有算法是不够的。比如做算法依赖于训练数据，数据质量不好，或者数据处理没做好，再好的算法也发挥不出价值。算法上线了，如果不知道效果怎么样，后面的优化工作就无法进行。所以AB测试是评价推荐效果的关键，它指导着系统该何去何从。为了能够快速切换和优化策略，推荐位管理平台起着举足轻重的作用。推荐效果最终要应用到线上平台去，在App或网站上毫秒级别的快速展示推荐结果，这就需要推荐的在线Web引擎服务来保证高性能的并发访问。这么来说，虽然算法是核心，但离不开每个子系统的配合，另外就是不同算法可以嵌入到各个子系统中，算法可以贯穿到每个子系统。
从开发人员角色上来讲，推荐系统不仅仅只有算法工程师角色的人就能完成整个系统，需要各个角色的工程师相配合才行。比如大数据平台工程师负责Hadoop集群和数据仓库，ETL工程师负责对数据仓库的数据进行处理和清洗，算法工程师负责核心算法，Web开发工程师负责推荐Web接口对接各个部门，比如网站前端、APP客户端的接口调用等，后台开发工程师负责推荐位管理、报表开发、推荐效果分析等，架构师负责整体系统的架构设计等。所以推荐系统是一个多角色协同配合才能完成的系统。
下面我们就从推荐系统的整体架构以及各个子系统的实现给大家深度解密来自一线大型互联网公司重量级的实战产品项目！！！
推荐算法系统实战课程大纲如下：
1、推荐系统架构设计
2、推荐数据仓库集市
3、推荐系统ETL数据处理
4、CF协同过滤用户行为挖掘
5、推荐算法ALS交替最小二乘法
6、推荐系统ContentBase文本挖掘算法
7、用户画像兴趣标签提取算法
8、基于用户心理学模型推荐
9、推荐系统多策略融合算法
10、准实时在线学习推荐引擎
11、Redis分布式缓存处理
12、分布式搜索引擎
13、推荐Rerank二次重排序算法（基于逻辑回归、GBDT、随机森林、神经网络的算法思想做二次排序）【可试听】
14、推荐Rerank二次重排序算法（基于Learning TO rank排序学习思想做二次排序）
15、推荐Rerank二次重排序算法（基于加权公式思想做二次排序）
16、在线Web实时推荐引擎服务原理及核心处理算法
17、在线Web实时推荐引擎服务核心源代码解析
18、在线AB测试推荐效果评估
19、离线AB测试推荐效果评估
20、推荐位管理平台
21、大数据用户画像系统架构图深度解密与详细介绍
22、大数据用户画像系统中各个子系统详细讲解
三、老师介绍
陈敬雷 充电了么创始人，CEO兼CTO
陈敬雷，北京充电了么科技有限公司创始人，CEO兼CTO，十几年互联网从业经验，曾就职于用友、中软、凡客、乐蜂网(唯品会)、猎聘网、人民日报(灵思云途)、北京万朝科技，曾任架构师、首席技术官、首席科学家等职务，对业务领域B端、C端、电商、职场社交招聘、内容文娱、营销行业都有着丰富的经验，在技术领域，尤其在大数据和人工智能方向有丰富的算法工程落地实战经验，其中在猎聘网任职期间主导的推荐算法系统项目获得公司优秀项目奖，推荐效果得到5倍的提升。
陈敬雷著有清华大学出版社两本人工智能书籍，分别是《分布式机器学习实战（人工智能科学与技术丛书）》已出版、《自然语言处理原理与实战（人工智能科学与技术丛书）》。
目前专注于大数据和人工智能驱动的上班族在线教育行业，研发了充电了么app和网站，用深度学习算法、nlp、推荐引擎等技术来高效提升在线学习效率。
相关推荐
院级精品课程网站模板设计与实战
师资是课程质量的第一背书。我们不仅列出姓名、职称、研究方向，还允许添加个人主页链接，甚至支持一键发送站内信。有些老师还会上传自己的教学风格说明，比如“注重动手实践”、“每周布置编程挑战题”，帮助学生提前预判是否契合自己。
Spring Boot与Android协同过滤推荐：精品课程学习系统全栈实战
在线教育平台的核心痛点在于如何平衡用户权限管理、内容高效分发与个性化学习体验。Spring Boot作为轻量级后端框架，能快速构建稳定的RESTful API，配合MySQL数据库完成业务数据的规范化存储；Android原生开发则保障了流畅的移动端交互，支持视频播放、本地进度缓存等功能。在此基础上，基于用户相似度的协同过滤推荐算法能够分析用户行为数据，从浏览、收藏到评论，动态生成课程评分矩阵，从而提供精准的课程推送，显著提升学习效率。本文从工程实践角度出发，涵盖三角色权限模型、JWT鉴权、文件上传、API封
基于混合储能协调控制的三相并网逆变系统设计【附说明文档】
内容概要：本文围绕“基于混合储能协调控制的三相并网逆变系统设计”展开，系统阐述了蓄电池与飞轮储能等混合储能系统在微电网中的协同控制策略。研究涵盖三相并网逆变器的能量管理、SOC（荷电状态）恒压恒流充放电控制、PQ控制与双闭环控制等核心技术，并基于Matlab/Simulink仿真平台实现了系统建模与动态仿真验证。文中深入探讨了飞轮储能系统的机侧PQ控制与网侧变流器的恒压双闭环控制，分析了微电网在调频调峰、功率协同分配等方面的运行特性，强调多能源间的协调优化与系统的快速动态响应能力，旨在提升微电网的运行稳定性、电能质量及能源利用效率。; 适合人群：具备电力电子、自动化或电气工程等相关专业背景，从事新能源发电、微电网控制、储能系统集成与优化等领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①深入研究混合储能系统在微电网中的协调控制机制与能量管理策略；②掌握三相并网逆变器的建模、控制算法设计及Matlab/Simulink仿真方法；③实现储能系统的高效充放电管理与并网功率精确控制；④为学术论文撰写、科研课题申报、工程项目开发或实验复现提供完整的技术方案与参考实例。; 阅读建议：建议结合所提供的仿真模型、说明文档及参考文献，按照系统架构从单元控制到整体协调的顺序分模块学习，重点关注各控制策略的设计原理、参数整定方法与协同逻辑。推荐在Matlab环境中动手复现仿真，通过调整参数和工况来观察系统响应，以深化对理论知识的理解和工程应用能力的掌握。
科技中介服务机构在服务企业时，如何通过平台降低服务门槛和操作复杂度？.docx
科技中介服务机构在服务企业时，如何通过平台降低服务门槛和操作复杂度？
运维管理基于Hyperfilelens的Docker Compose业务系统备份恢复：机房设备更换场景下的数据迁移与验证方案设计
内容概要：本文介绍了在机房存储设备更换及固件升级背景下，通过 Hyperfilelens 实现多套 Docker Compose 部署的业务系统备份与恢复的全过程。文章围绕备份迁移的实际操作，详细阐述了从主机接入、备份路径选择、策略配置、恢复执行到业务验证的七个关键步骤，并结合截图说明各环节的操作要点。特别强调了不仅要完成数据备份与恢复，还需核对目录结构、服务启动状态和业务功能可用性，确保迁移后系统完整可用。最终总结了 Hyperfilelens 在集中管理保护对象、制定备份策略、明确恢复目标和提供可核查记录方面的核心价值，倡导将备份作为常态化运维机制而非临时应急措施。; 适合人群：从事运维、系统管理及相关技术岗位，具备一定 Docker 和服务器管理经验的技术人员，尤其是面临机房设备更新或系统迁移任务的团队成员。; 使用场景及目标：①解决老旧存储设备更换过程中的业务系统平滑迁移问题；②实现基于 Docker Compose 架构的应用数据可靠备份与异机恢复；③建立可复用的备份恢复流程，提升运维自动化与可靠性。; 阅读建议：建议结合文中提到的平台界面和操作命令逐步实践，重点关注备份范围确认、一致性保护、恢复路径核对及业务端到端验证，避免仅依赖工具状态而忽视实际业务可用性。
