计算广告学框图

最新推荐文章于 2025-01-03 15:19:10 发布
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分类专栏： Computational Advertising
计算传播学导论：概念
重回思考
07-30 1026
2019年10月份因为项目的研究需要，我阅读了大量信息传播模型的文献，对信息传播模型有了系统的知识框图搭建。2020年疫情期间，新冠肺炎病毒传播的研究中，我们看到大量的模型预测。于是，应用数学建模的方法来解决一部分社会科学问题成为了我们关注的要点。 这一次，从最基本的定义出发，我们来系统的学习一下《计算社会科学》和《计算传播学》。因为学科需求，我们的研究是在计算社会科学的基础之下，重点研究计算传播学。未来“计算传播学”的系列文章将以相关书摘、笔记，还有我的一些思考为主。 首先，如前言所述，提到计算社会科学和
STM32 LCD与FSMC学习
dianfu233的博客
08-27 1171
显示器举例优点缺点断码屏数码管、计算器、遥控器成本低，驱动简单，稳定色彩单一，显示内容少点阵屏户外广告屏任意尺寸，亮度高贵，耗电，体积大LCD屏显示器、电视屏、手机屏成本低，色彩好，薄，寿命长全彩稍差，漏光，拖影OLED屏显示器、电视屏、手机屏自发光，色彩最好，超薄，功耗低比较贵，寿命短。
计算广告技术框架
Anomynous的博客
11-16 1961
找完工作之后问了师父以后的工作内容，说是要进行广告CTR预估方面的业务，so...在网上、图书馆找了很多相关的资源和论文自己学，早点入门早点上手。一边写毕设论文，一边正经看了将近10天刘鹏老师的《计算广告》，大致了解了自己以后的工作背景和环境，抽时间总结一下。 一、计算广告处理框架 我对一个东西的掌握比较习惯从整体框架入手，知道我在系统中所处的位置该做的事，并如何与其他业务组件相协作。
计算机图形学综述(一)
小道士写程序
06-27 722
计算机图形学 概要部分。
FPGA入门必备学习网站和工具
whik1194的博客
07-08 2080
推荐几个非常不错的学习网站，包括基础语法学习、IP核下载、基本语法联系等OpenCores：非常丰富的IP核资源，主要有通讯协议编解码、数学运算、处理器、DSP、存储器、测试验证、音视频等asic-world：全套Verilog学习资料，包括入门指南、学习示例、问题解答、工具、书籍等。chipverify：非常齐全的Verilog/SystemVerilog教程，但是有广告。HDLBits：非常有名的Verilog练习网站，Verilog基本语法，组合逻辑，时序逻辑，仿真Testbench等。HDL在线综合
《计算机组成原理》第1章 计算机组成原理概述
qq_40844444的博客
01-03 1188
计算机的发展简史 第一代计算机——电子管电子计算机（1946 - 1957 年） 主要特点 电子管为主要元件：这一代计算机使用电子管作为基本电子元件。电子管体积庞大、功耗高、发热严重，且寿命较短。例如，世界上第一台通用电子数字计算机 ENIAC（Electronic Numerical Integrator and Computer），它使用了约 18800 个电子管，重达 30 吨，占地面积达 170 平方米，功率为 150 千瓦。 存储容量小：早期采用阴极射线管或延迟线作为存储设备，存储容量非常有限
上海数学高考 计算机,编程已进入高考？别被广告文洗脑，编程并未纳入上海高考科目！...
weixin_36256361的博客
07-24 1612
不少中小学家长发现，越来越多编程课的广告充斥在朋友圈、家长群里，而且几乎都以“编程进入高考”为标题。这让不少家长顿生疑惑：“要是现在高考真的要考编程，那真的要去专门学了。”那么，广告中的的说法是否属实呢？周到君搜索发现，目前各类编程文案对于“编程进入中高考”的说法，主要来自两个事实——一是部分高考数学卷里出现了含有编程内容的题目，二是浙江等部分省市把信息科技纳入高考科目，但是，这不代表编程在当地进...
LCD电子广告牌课程设计
runweipa的博客
06-11 2008
LCD电子广告牌课程设计
计算机视觉方向简介 | 驾驶员监控DMS
小白学视觉
07-12 821
点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达作者 |黄浴（奇点汽车美研中心首席科学家兼总裁）来源 |https://zhuanlan.zhihu.com/p/68127887驾驶员监控系统（driver monitoring system，DMS）一般是对L2-L3级别的自动驾驶系统而言的，对L4级别是没有意义的，除非系统仍然是需要安全员的测...
单片机广告灯课程设计.docx
07-17
单片机广告灯课程设计是一门深入探讨如何使用单片机控制广告灯系统的实践型课程。该课程内容主要包括广告灯控制的概述、重要的研究工作、程序设计内容、单片机基础知识、系统硬件电路设计以及系统软件设计等方面。 ...
高中数学框图模块综合检测A苏教版选修1-2借鉴.pdf
12-20
10. 回归分析：问题13中，给出了汽车销售量y与广告费用x之间的线性回归方程`y^ = 250 + 4x`，并要求预测特定广告费用下的销售量。 11. 逻辑填空：问题14需要根据生物分类的关系填写空白，属于逻辑推理问题。 12. ...
神经网络pid控制原理框图,神经网络pid控制器设计
shirley67269的博客
08-25 653
PID调节器是一个在工业控制应用中常见的反馈回路部件，PID是以它的三种纠正算法而命名的。这三种算法都是用加法调整被控制的数值。而实际上这些加法运算大部分变成了减法运算因为被加数总是负值。以下是PID的调节作用举例：1.比例-来控制当前，误差值和一个负常数P（表示比例）相乘，然后和预定的值相加。P只是在控制器的输出和系统的误差成比例的时候成立。这种控制器输出的变化与输入控制器的偏差成比例关系。比如说，一个电热器的控制器的比例尺范围是10°C，它的预定值是20°C。
转化问题学生的六种激励法.doc
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一个基于Java编写的聊天软件，支持好友列表，窗口多开，JSP Web注册账户 分Client端和Server端
08-10
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构建人力资源共享平台.doc
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迁移学习框图
03-20
### 迁移学习的框图与架构图概述 迁移学习是一种机器学习技术，它通过利用在一个领域中学到的知识来解决另一个相关领域的任务。以下是几种常见的迁移学习框架及其对应的框图或架构图。 #### SimCLR 的对比学习框架 SimCLR 是一种基于对比学习的自监督方法，其核心思想在于通过对输入数据的不同增强视图进行比较，从而提取出具有鲁棒性的特征表示[^2]。 下图为 SimCLR 的主要架构： ```plaintext Input Image -> Data Augmentation (View1, View2) -> Encoder Network -> Projection Head -> Contrastive Loss Calculation ``` 其中： - **Data Augmentation**: 对同一张图片应用不同的随机变换（如裁剪、颜色抖动等），生成两个不同视角的图像。 - **Encoder Network**: 使用卷积神经网络（CNN）作为基础编码器，提取图像特征。 - **Projection Head**: 将编码后的特征映射到一个潜在空间中以便计算相似度。 - **Contrastive Loss**: 计算正样本对之间的相似性和负样本对之间的差异性。 这种设计使得模型能够学到更通用的表征，在下游任务中的性能优于传统的监督学习方法。 #### BERT 和 ELMo 的 NLP 架构 对于自然语言处理（NLP），迁移学习通常依赖于预训练的语言模型，例如 BERT 或者 ELMo。这些模型的核心结构如下所示： ##### BERT 模型架构 BERT 基于 Transformer 编码器实现，并采用双向上下文建模的方式捕捉语义信息[^3]。具体流程可以描述为： ```plaintext Tokenized Input Sequence -> Embedding Layer -> Multi-Layer Transformer Encoder -> Pooled Output Representation ``` - **Embedding Layer**: 结合词嵌入、位置嵌入以及分段嵌入形成最终的向量表示。 - **Multi-Layer Transformer Encoder**: 多层堆叠的 Transformer 层负责捕获复杂的句法和语义关系。 - **Pooled Output Representation**: 经过池化操作获得整个序列的固定长度表示，适用于分类或其他高级任务。 ##### ELMo 模型架构 相比之下，ELMo 利用了双方向 LSTM 来动态调整单词嵌入。它的基本工作原理可概括为： ```plaintext Raw Text Sentence -> Character-Level CNNs -> Bidirectional LSTMs -> Contextual Word Representations ``` 这里值得注意的是，ELMo 提供了更加灵活的字级表达能力，而不仅仅局限于固定的词汇单位。 #### 总结说明 无论是计算机视觉还是自然语言处理领域，现代迁移学习方案往往遵循类似的逻辑链条——先从大规模无标注数据集中习得广泛适用的基础特性；然后再针对特定应用场景微调参数以适应实际需求。上述提到的各种算法均体现了这一理念并取得了显著成效。 ```python # 示例代码展示如何加载预训练好的 PyTorch 版本 BERT 模型 from transformers import BertTokenizer, BertModel tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased') model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased') inputs = tokenizer("Hello world!", return_tensors="pt") outputs = model(**inputs) last_hidden_states = outputs.last_hidden_state print(last_hidden_states.shape) ```
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