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原创 计算广告系统学习路径记录
本文以互联网广告技术架构图为索引，展开记录本博客之后的更新路径，包括1）因果推断 （uplift建模）、2）广告反作弊、3）推荐算法（传统推荐算法、深度学习算法）、4）广告工程。同时还记录互联网广告的业务知识、上下游产业链等
2023-10-05 17:27:19
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2原创 反作弊中的无监督算法2_聚类的4种方式及典型算法
聚类的4种方式：1）基于原型的kmeans算法、2）基于密度的DBSCAN算法、3）基于概率模型的高斯混合模型、4）基于层次聚类的Louvain\GN算法
2023-11-27 20:39:23
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原创 逻辑回归(Logistic Regression)_推荐_前深度学习时代的常用算法1
逻辑回归算法的原理、Python实现、sckitlearn参数说明
2023-11-21 17:33:50
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原创 TensorFlow基础1_对张量的基础操作_用Dataset API构建流水线
TensorFlow中对张量的定义；对张量的操作：拆分（split）、堆叠（stack）、连接张量(concatenate)；构建数据流水线的方式
2023-11-19 15:12:31
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原创 广告反作弊思路分享
目前络产的产业链较成熟，作弊逃不开的两大要素——账号和设备，其背后都有完整的资源和服务链条，见图1。同时，由于广告投放还存在归因的步骤，因此，还有一种作弊手段为，媒体获得大量设备id发给广告主，抢夺归因的作弊手段，同见表1。（注意，根据国家的法律要求，设备指纹在生成ID的过程中，不可以使用用户的个人隐私信息，如通讯录、手机号码、短信等）[2]。注1：设备的指纹不是成不变的，会随着时代的发展，不断更新——如机新增的压感应功能，就会多个参数；TCP、IP头信息，如TTL、起IP地址、端号；
2023-11-08 17:24:10
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原创 因果推断、用户增长、广告系统 文章合集
本文持续收集一些与用户增长、广告投放相关的因果推断文章。（更新日期：2023-08-09）（更新日期：2021-07-08）
2023-10-01 17:25:00
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原创 shell脚本学习笔记
shell是一个程序，用C语言编写，是用户和linux内核沟通的桥梁。它既是一种命令语言，又是一种解释性的编程语言。shell讲用户的指令翻译为二进制，传给内核处理。功能：将内容输出到默认显示设备echo命令的功能是在显示器上显示一段文字，起到一个提示的作用。功能说明：显示文字。语法echo [-ne][字符串]补充说明：echo会将输入的字符串送往标准输出。输出的字符串间以空白字符串隔开，并在最后加上换行号。-n 不要在最后自动换行。
2023-03-25 20:51:03
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原创 《计算广告》笔记2_基础知识准备
本文笔记来源于刘鹏、王超的《计算广告》第二版第十章，本文非常粗略的记录了计算广告涉及到的3个领域：信息检索（InformationRetrieval,IR)，最优化（optimization），机器学习（MachineLearning，ML)
2023-03-21 10:01:36
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原创 《计算广告》笔记1_计算广告技术概览
本文笔记来源于刘鹏、王超的《计算广告》第二版第九章关键技术概览；通过个性化系统框架展开讲述计算广告系统涉及的优化目标和技术
2023-03-21 09:55:00
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原创 flink5_自定义函数
自定义函数（UDF）可以用 JVM 语言（例如 Java 或 Scala）或 Python 实现，实现者可以在 UDF 中使用任意第三方库，本文聚焦于使用 JVM 语言开发自定义函数。原文档：https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.16/zh/docs/dev/table/functions/udfs/
2023-03-10 22:22:41
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原创 flink4_flink SQL
source表、连续查询、Sink表Regular Joins、Interval Joins、Temporal Joins
2023-03-10 22:17:43
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空空如也
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