docs: 更新推荐系统和 Happy LLM

Author: KinnariyaMamaTanha

README.md

@@ -78,13 +78,17 @@ pip install -r requirements.txt
 # begin serving
 mkdocs serve
 
-#### or you can use uv to get locked dependencies
+########### or you can use uv to get locked dependencies
 # install uv first
 curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
 # or pip install uv
 
-# set up the environment
+# set up environment
 uv sync
+source .venv/bin/activate
+
+# begin serving
+mkdocs serve
 ```
 
 ## Issues

docs/llm/happy-llm.md

@@ -0,0 +1,17 @@
+# Happy LLM
+
+## 课程简介
+
+- **先修要求**：深度学习，基础的 NLP 知识（如 [CS224n](../natural-language-processing/CS224n.md)）
+- **主要内容**：从大模型的基本原理，到动手搭建一个大模型，最后到大模型训练实战，以及微调、Rag、Agent 等前沿领域的涉足
+
+照我看来，学习大模型最重要的就是在了解基本原理之后，第一时间上手实操，更深入的理解往往来源于一次又一次实验的结果分析。这一点 [Datawhale](https://github.com/datawhalechina) 开源的 Happy LLM 就做得非常好，在简要的讲解了 nlp 的一些基础知识之后，就直接进入了 transformer 原理 + 代码实现的操练环节，配图之多样、代码之清晰令人赞叹，非常推荐新手通过这门课来入门大模型这一生机蓬勃的领域。
+
+由于这个教程是面向新手的，所以一些概念并不深入，如有需要，建议采用自顶向下的学习方式，自行寻找资料补充学习。
+
+另外提一嘴，Datawhale 开源的许多教程质量非常高，很值得一学！
+
+## 相关链接
+
+1. 课程网站：<https://datawhalechina.github.io/happy-llm>
+2. GitHub: <https://github.com/datawhalechina/happy-llm>

docs/recommender-system/resources.md renamed to docs/recommend-system/resources.md

@@ -0,0 +1,13 @@
+# 王树森推荐系统
+
+## 课程简介
+
+- **先修要求**：机器学习
+- **主要内容**：推荐系统入门内容，包含了从召回、粗排、精排到重排的全链路讲解，以及特征交叉、行为序列、工业中实践经验等
+
+这门课由小红书员工王树森讲解，主要包含工业界使用的推荐系统，覆盖了全链路的知识。正因为老师身居工作一线，故能够在讲解的过程中指出对于工业界来说重要的结论和实战经验，而不是拘泥于经验与教材的空谈。不过由于这门课的时间稍显久远（毕竟是 22 年的课了），所以很多内容比较过时，用于入门倒是不错之选。
+
+## 相关链接
+
+1. 课程网站：<https://space.bilibili.com/1369507485/lists/615109>
+2. 课程视频：同课程网站

docs/recommend-system/王树森推荐系统.md

@@ -131,11 +131,13 @@ nav:
       - "Stanford CS236: Deep Generative Model": deep-generative-model/CS236.md
       - "资源汇总": deep-generative-model/resources.md
   - 大语言模型:
+      - "Happy LLM": llm/happy-llm.md
       - "资源汇总": llm/resources.md
   - 多模态:
       - "资源汇总": multimodal/resources.md
   - 推荐系统:
-      - "资源汇总": recommender-system/resources.md
+      - "王树森推荐系统": recommend-system/王树森推荐系统.md
+      - "资源汇总": recommend-system/resources.md
   - AI4Science:
       - "资源汇总": AI4science/resources.md
   - 几何深度学习:

mkdocs.yml

@@ -7,10 +7,10 @@
       "value": "/cuda-programming/resources/"
     },
     {
-      "id": "recommender-system",
+      "id": "recommend-system",
       "name": "推荐系统",
       "symbolSize": 0.1,
-      "value": "/recommender-system/resources/"
+      "value": "/recommend-system/王树森推荐系统/"
     },
     {
       "id": "compiler",
@@ -52,7 +52,7 @@
       "id": "LLM",
       "name": "大语言模型",
       "symbolSize": 0.1,
-      "value": "/llm/resources/"
+      "value": "/llm/happy-llm/"
     },
     {
       "id": "AI-Intro",
@@ -394,11 +394,11 @@
     },
     {
       "source": "ML",
-      "target": "recommender-system"
+      "target": "recommend-system"
     },
     {
       "source": "DL",
-      "target": "recommender-system"
+      "target": "recommend-system"
     },
     {
       "source": "parallel-and-distribute",

overrides/assets/javascripts/graph.json

@@ -1,7 +1,7 @@
 [project]
 name = "aitour"
 version = "0.1.0"
-description = "Add your description here"
+description = "AI 学习之旅"
 readme = "README.md"
 requires-python = ">=3.10.0"
 dependencies = [