Google推出多重防御新举措,打击点击欺诈广告

       在现在强调用户体验的现在,广告欺诈点击是一种严重烦人的行为,当我们上网时点击一个图片、按钮或者一些不像是广告的链接,进去之后发现这是一个“看不见的广告”。从广告主来说,他们投放的广告并没有为他带来精准的流量,而是无辜多出的广告费!

       为了保护广告系统免遭多样化的欺诈攻击,Google 的工程和运营团队一直在不断发现新型威胁,并通过整合技术手段、实际操作以及相关政策快速采取应对措施。今天,Google 就针对新发现的广告欺诈形式“点击劫持”,推出多重网络防御举措。

       谷歌的广告业务是谷歌的核心业务之一,所以对广告主的建议是:

       通过双重及三重检查,验证自己的网站中是否含有编程错误、是否符合Adsense 政策,以及该网站是否能够在不同的浏览器和平台中正确显示。

       1、对于移动设备,要认真规划页面布局,以便适应有限的屏幕显示空间。

       2、避免将广告投放在其他可点击内容的附近,以免造成意外点击。

       3、经常进行数据监测与分析,有助于发现流量异常。例如,建立数据分析预警机制,以观察某个特定广告位或网址是否存在异常的流量。




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提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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