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4-8 基于Spark的item-based协同过滤（下）
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4-7 基于Spark的item-based协同过滤（上）
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4-6 基于Spark的user-based协同过滤（下）
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4-5 基于Spark的user-based协同过滤（上）
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4-4 协同过滤的数学知识：余弦相似度
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3-1 推荐系统涉及的数学知识
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3-2 推荐系统涉及的概率统计知识
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2-4 推荐系统效果评测
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2-3 推荐系统常见的问题
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1-2 怎么更好的使用慕课平台
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2-1 推荐系统的关键元素和思维模式
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1-3 你真的会问问题吗？
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1-1 课程介绍及导学
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7-10 面试点：Consumer Rebalance解析
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7-9 面试点：Consumer限流
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7-8 Consumer控制offset起始位置
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7-7 Consumer多线程并发处理
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7-6 Consumer手动控制一到多个分区
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7-5 Consumer单Partition提交offset
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7-4 Consumer演示观后感
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7-1 Consumer介绍
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7-3 Consumer之手动提交
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7-2 Consumer之HelloWorld
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6-14 微信小程序编译部署
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6-13 微信小程序部署准备工作
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6-12 阿里云部署微信小程序后端
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