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项目结构如下
-- bigdata 大数据处理方案包括hive/hadoop/spark/hbase等
-- code-languages 编码语言包括java/python/scala等
-- cs-other cs领域的一些有意思的事情
-- deep-learning 深度学习的一些算法原理推导tensorflow等框架
-- feature-engineering 特征工程,做过算法的人都知道特征工程重要性
-- math 数学原理,包括矩阵分析,概率统计等算法中常用数学知识
-- mathcasebycase 一些比较分散不好归类的数学知识点
-- recommend 推荐系统一些相关知识,目前作者就从事推荐相关工作
-- service-enginnering 线上服务,算法上线必备知识
-- tools 实际中常用的各种工具包括awk,grep,sed数据处理三剑客git,maven等常见工具intellijsublime,vim等IDE, linux-shell常见脚本
-- bigdata 大数据处理方案包括hive/hadoop/spark/hbase等
-- code-languages 编码语言包括java/python/scala等
-- cs-other cs领域的一些有意思的事情
-- deep-learning 深度学习的一些算法原理推导tensorflow等框架
-- feature-engineering 特征工程,做过算法的人都知道特征工程重要性
-- math 数学原理,包括矩阵分析,概率统计等算法中常用数学知识
-- mathcasebycase 一些比较分散不好归类的数学知识点
-- recommend 推荐系统一些相关知识,目前作者就从事推荐相关工作
-- service-enginnering 线上服务,算法上线必备知识
-- tools 实际中常用的各种工具包括awk,grep,sed数据处理三剑客git,maven等常见工具intellijsublime,vim等IDE, linux-shell常见脚本
-- traditional-algorithm 区别于深度学习的传统机器学习算法,包括聚类算法/最优化方法/树类算法等还有mllib的简单介绍。