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15 | 协同过滤：最经典的推荐模型，我们应该掌握什么？.md

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16 | 深度学习革命：深度学习推荐模型发展的整体脉络是怎样的？.md

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17 | Embedding+MLP：如何用TensorFlow实现经典的深度学习模型？.md

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18｜Wide&Deep：怎样让你的模型既有想象力又有记忆力？.md

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19｜NeuralCF：如何用深度学习改造协同过滤？.md

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20 | DeepFM：如何让你的模型更好地处理特征交叉？.md

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21｜注意力机制、兴趣演化：推荐系统如何抓住用户的心？.md

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22｜强化学习：让推荐系统像智能机器人一样自主学习.md

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23｜ 实战：如何用深度学习模型实现Sparrow RecSys的个性化推荐功能？.md

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模型实战准备（一） | TensorFlow入门和环境配置.md

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模型实战准备（二） | 模型特征、训练样本的处理.md

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特别加餐 | “银弹”不可靠，最优的模型结构该怎么找？.md

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