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大数据面试题，大数据成神之路开启...Flink/Spark/Hadoop/Hbase/Hive...

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【咕泡学院实战项目】-基于SpringBoot+Dubbo构建的电商平台-微服务架构、商城、电商、微服务、高并发、kafka、Elasticsearch

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:elephant: 关于 HDFS，Yarn，MapReduce，HBase，Hive，Pig，Sqoop，Flume，Zookeeper，MemCached，Redis，Storm，Scala，Spark，Flink 等大数据框架的学习笔记

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:octocat: Find pearls on open-source seashore 分享 GitHub 上有趣、入门级的开源项目

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黑马头条

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面试知识准备、输出、笔记总结

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LeetCode Solutions: A Record of My Problem Solving Journey.( leetcode题解，记录自己的leetcode解题之路。)

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Demonstrate all the questions on LeetCode in the form of animation.（用动画的形式呈现解LeetCode题目的思路）

mall

mall项目是一套电商系统，包括前台商城系统及后台管理系统，基于SpringBoot+MyBatis实现。 前台商城系统包含首页门户、商品推荐、商品搜索、商品展示、购物车、订单流程、会员中心、客户服务、帮助中心等模块。 后台管理系统包含商品管理、订单管理、会员管理、促销管理、运营管理、内容管理、统计报表、财务管理、权限管理、设置等模块。

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mall学习教程，架构、业务、技术要点全方位解析。mall项目（20k+star）是一套电商系统，使用现阶段主流技术实现。 涵盖了SpringBoot2.1.3、MyBatis3.4.6、Elasticsearch6.2.2、RabbitMQ3.7.15、Redis3.2、Mongodb3.2、Mysql5.7等技术，采用Docker容器化部署。

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基于Spark的电影推荐系统，包含爬虫项目、web网站、后台管理系统以及spark推荐系统

movierecommendation

UserCF和ItemCF协同过滤推荐算法的实现

movierecommendsystem

机器学习：1）离线统计（统计数据即可），离线推荐（基于LFM隐语义模型 采用ALS算法 ，并根据最小方差计算RMSE），2）实时推荐，实时根据用户最近看过的一部电影，找到相似的电影（相似矩阵由上一个需求得出）作为候选电影，再结合最近评分的电影，推出优先级别 3）基于内容（电影）的推荐，TF-IDF算法 4） 针对冷启动问题建议打上专家标签

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基于Spark的电影推荐系统

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美团对 flume 的扩展和改进

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nginx kafka module, send post log data to kafka cluster

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一些经典的个性化推荐算法的实现，从理论推导到实战

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基于tensorflow的个性化电影推荐系统

product-recommendation-system

:sunrise: 基于用户的协同过滤算法实现的商品推荐系统 https://github.com/MrQuJL/product-recommendation-system

pytorch

recommendation-based-on-sparkmllib

:sparkle: 基于SparkMLLib实现的商品推荐功能，包括：基于用户的协同过滤，基于物品的协同过滤，基于ALS交替最小二乘的协同过滤。

recommendation-system

音乐推荐系统，基于Apriori算法实现对音乐类型推荐

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SpringBoot + Kafka + Redis + InfluxDB + HBase + Grafana 风控系统

rock-bottom

你有什么方面深陷低谷无法自拔？多做点题吧少年！(初高中各个科目练习题生成附答案和解析)

seckill

the source code of `seckill` with development documentation :zap: