百度广告管家批量载入广告位(BAIDU_CLB_addSlot()、enableAllSlots()、preloadSlots()、fillSlot())

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巧用百度广告管家优化多个广告位批量载入

转自:http://woshao.com/article/54a72972742111e0b4f6000c2959fd2a/

如果你的网站一个页面有5-20个广告位,当页面上广告请求过多,每一个广告都要向服务器请求一次,连续大量的请求导致页面整体展现速度受到影响。这个时候作为用户,就会感觉到你的网页打开速度很慢很慢。

         如果你用百度广告管家,当你默认使用百度管家生成的代码载入广告,你会发现网页打开慢的情况会非常明显,你甚至恨不得把广告都撤掉,但是这种挥刀自宫的做法略显悲壮。我们应该通过一些有效手段优化广告的载入。

         百度广告管家技术团队针对这一情况,开发了批量请求方法,该方法将大量的广告位请求合并在一次发出,有效提升广告的整体加载速度。

下面附一个完整的样例代码,然后我们再来解释,请看代码:

 

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<title>Test Ads</title>
<script type="text/javascript" src="http://cbjs.baidu.com/js/m.js"></script>
<script type="text/javascript">
BAIDU_CLB_addSlot("107134");
BAIDU_CLB_addSlot("107135");
BAIDU_CLB_addSlot("107136");
BAIDU_CLB_addSlot("107137");
BAIDU_CLB_addSlot("107138");
BAIDU_CLB_addSlot("107139");
BAIDU_CLB_enableAllSlots();
BAIDU_CLB_preloadSlots("107134", "107135", "107136", "107137", "107138", "107139");
</script>
</head>
<body>
<table width=100%>
<tr>
<td>
<script type="text/javascript">BAIDU_CLB_fillSlot("107134");</script>
</td>
<td>
<script type="text/javascript">BAIDU_CLB_fillSlot("107135");</script>
</td>
<td>
<script type="text/javascript">BAIDU_CLB_fillSlot("107136");</script>
</td>
</tr>
<tr>
<td>
<script type="text/javascript">BAIDU_CLB_fillSlot("107137");</script>
</td>
<td>
<script type="text/javascript">BAIDU_CLB_fillSlot("107138");</script>
</td>
<td>
<script type="text/javascript">BAIDU_CLB_fillSlot("107139");</script>
</td>
</tr>
</table>
</body>
</html>

在head标签之前,我们调用了http://cbjs.baidu.com/js/m.js ,这个js文件是批量载入广告位的方法函数类库。 紧跟着类库的是addSlot方法,你页面有多少广告,都用addSlot方法把它加入到待载入列表。 enableAllSlots方法负责开启批量载入广告,preloatSlots实现批量载入广告。 body标签之间可以在任意位址插入广告代码。 经过实际测试,使用了批量载入,页面打开的速度有很大的提升,广告位越多,这种区别就越明显。

 

详细:http://hi.baidu.com/sanalex/blog/item/53f7b08bf8dc9c739f2fb46a.html

详细:http://yingxiao.baidu.com/support/adm/detail_5452.html?castk=LTE%3D

slot-attention:GoogleAI实现广告位关注 插槽注意 实施从纸“对象为中心的学习与插槽警示”中Pytorch。这是一段介绍此网络功能的。 更新:官方存储库已在发布 安装 $ pip install slot_attention 用法 import torch from slot_attention import SlotAttention slot_attn = SlotAttention ( num_slots = 5 , dim = 512 , iters = 3 # iterations of attention, defaults to 3 ) inputs = torch . randn ( 2 , 1024 , 512 ) slot_attn ( inputs ) # (2, 5, 512) 训练后,据报道该网络能够推广到稍有不同数量的插槽(群集)。您可以向前覆盖num_slots关键字使用的 立即下载

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