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最新推荐文章于 2024-11-18 21:20:51 发布
原创 最新推荐文章于 2024-11-18 21:20:51 发布 · 395 阅读 · 0 ·
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博客包含前导资料，介绍了大型广告系统架构，提及百度云实时竞价广告网络系统框架，还提到了TalkingData。
深度学习资料整理
jacke121的专栏
10-01 5528
深度学习资料整理
【附下载】手摸手带你搭建广告需求平台DSP
weixin_52346300的博客
11-25 1155
这是彭文华的第110篇原创 以前分享过DMP（数据管理平台）的来龙去脉。DMP是互联网最挣钱的广告系统中的用户基础数据提供方。百度的凤巢、淘宝的直通车（阿里妈妈）还有腾讯的广点通，是...
网络广告行业资料整理
决战决胜AI，放眼长期，稳中求进；知行合一，日拱一卒
11-23 3780
网络广告是中国互联网的主要盈利模式之一，无数的互联网公司都是靠广告生存的。新浪等媒体公司，百度等搜索公司，淘宝等电商，电视运营商 都有自己的广告投放、广告监测、广告交易等多种多样的网络广告系统。个人观点：在可以预见的20年，广告仍然是互联网公司的主要盈利模式，因此网络广告相关技术大有用武之地。有兴趣的同学，可以多了解下网络广告这方面的业务和技术。以下是浏览器收藏的资料，特意整理，分享给相关人士。1
基于Springboot考研资料共享平台网站设计与实现(作品+论文+开题报告)
杭州.黄老师
11-18 1764
黄菊华老师《Vue.js入门与商城开发实战》《微信小程序商城开发》图书作者，优快云博客专家，在线教育专家，优快云钻石讲师；专注大学生毕业设计教育、辅导。所有项目都配有从入门到精通的基础知识视频课程，学习后应对毕业设计答辩，提供核心代码讲解，答辩指导。项目配有对应开发文档、开题报告、任务书、PPT等，提供毕业设计论文辅导。项目都录了发布和功能操作演示视频；项目的界面和功能都可以定制，包安装运行！！！如果需要联系我，可以在优快云网站查询黄菊华老师的，
广告资料库是什么？如何正确使用Facebook广告资料库？一文解决你的烦恼！
qq_43494997的博客
08-14 2158
广告资料库是广告和营销专业人士使用的一种资源，它集中存储和管理广告素材、创意案例、市场数据和用户反馈。广告资料库对于跟上快速变化的创意和策略至关重要，能够提供多方面的支持，包括灵感激发、市场趋势分析、效果评估和竞争对手研究。
非常全面的Swift学习资料整理
夏天然后的技术专栏
06-08 5847
文章转载自我的个人博客原文链接自言自语: 亿万千百十, 皆起于一资料1 —教程类官方文档中文翻译http://wiki.jikexueyuan.com/project/swift/ Github上的地址点我Using Swift with Cocoa and Objective-CWWDC 2015 系统化的开发文档iOS Developer LibrarySwift 开源及跨平台开发swift
计算广告--笔记
Mystery
09-24 2787
文章目录概念大数据与广告的关系二.计算广告基础广告的有效性原理计算广告的技术特点技术和计算导向效果的可衡量性创意和投放方式的标准化媒体概念的多样化计算广告的核心问题核心问题是为一系列用户与环境的组合找到最合适的广告投放策略以优化整体广告活动的利润三.在线广告产品概览在线广告产品进化1.商业产品的设计原则设计原则关键点2.需求方层级组织与接口3.供给方广利接口四.合约广告概念1.广告位合约2.受众定向受众定向方法受众定向标签体系展示量合约流量预测流量塑性在线分配搜索与竞价广告搜索广告产品新形势搜索广告产品策略
机器学习与深度学习资料整理
赵英超的博客
03-01 5457
《Brief History of Machine Learning》介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章，介绍很全面，从感知机、神经网络、决策树、SVM、Adaboost到随机森林、Deep Learning.《Deep Learning in Neural Networks: An Overview》介绍:这是瑞士人工智能实验室Jurgen Schmidhuber写的最新版本《神经网络与深度学...
计算机深度学习资料整理
super_man_ww的博客
04-27 3948
编者按：本文收集了百来篇关于机器学习和深度学习的资料，含各种文档，视频，源码等。而且原文也会不定期的更新，望看到文章的朋友能够学到更多。 《Brief History of Machine Learning》 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章，介绍很全面，从感知机、神经网络、决策树、SVM、Adaboost 到随机森林、Deep Learning. 《Deep Learnin
Google AdSense广告资料整理分享
发布商可以使用 AdSense 平台管理广告的展示位置、选择广告类型，并监控广告的表现。 ### 结语 Google AdSense 是网站发布商通过网站内容产生收益的有效方式之一。通过理解上述的知识点，发布商能够更好地利用 ...
自学考试视觉传达设计基础广告设计基础资料整理.doc
09-21
本资料主要摘自中南大学的《视觉传达设计基础》，内容涵盖广告设计、建筑导向、书籍出版物设计等多个方面，旨在为深大广告专业自考生提供学习指导。 在【视觉传达设计基础】中，设计被定义为一种通过视觉语言实施...
星力模特广告资料管理展示系统的设计与实现(论文+源码)-kaic.zip
10-30
星力模特广告资料管理展示系统是一个旨在提高模特广告资料整理、管理和展示效率的信息化平台。该系统设计的核心目标是通过数字技术手段，实现对模特资料的高效管理和动态展示，以满足广告行业对于模特资料快速检索和...
网络投放资料整理PPT学习课件.ppt
07-10
例如，资料中介绍的李宗盛 & New Balance案例，以及河森堡、林瀚、雷宛萤和霍启文等人的故事，这些都是通过展现个人梦想与品牌精神的结合，创造出有感染力的广告内容。 第三，多渠道的媒体投放策略，可以增强广告的...
基于GEC6818平台的五子棋人机对战系统设计与实现
11-25
五子棋作为一种广为人知的策略性棋盘游戏，其基本规则易于掌握。在选定人机对战模式后，由程序执黑先行，用户执白应对。双方依次在棋盘上落子，任何一方在横向、纵向或斜向形成连续五个或更多同色棋子即获胜。 项目资源涵盖多个技术领域的程序代码，涉及前后端开发、移动终端应用、操作系统、智能系统、物联网技术、信息管理系统、数据存储方案、硬件设计、大数据处理、教学资料、多媒体处理及网站构建等多个方向。具体技术实例包括嵌入式平台如STM32与ESP8266，编程语言如PHP、QT、C++、Java、Python、C#，系统开发如Linux与iOS，以及电子设计自动化工具和实时操作系统等。 主要技术栈包含服务端开发语言Java、Python及Node.js，后端框架Spring Boot与Django，前端技术React、Angular与Vue，界面设计框架Bootstrap与Material-UI，数据库系统MySQL、PostgreSQL和MongoDB，缓存工具Redis，以及容器化部署方案Docker与Kubernetes。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
lv_0_20251125195629.mp4
11-25
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numpy、pandas、sklearn、pytorch等数据分析工具的一些使用技巧
11-25
NumPy数组操作实战技巧 numpy、pandas、sklearn、pytorch等数据分析工具的一些使用技巧
中国Cassandra数据库用户组开源社区项目-专注于Apache-Cassandra分布式NoSQL数据库技术研究与实践-提供技术文档下载与源码解析-集成Titan图数据库与Lu.zip
最新发布
11-25
Buffer内存管理实战技巧中国Cassandra数据库用户组开源社区项目_专注于Apache_Cassandra分布式NoSQL数据库技术研究与实践_提供技术文档下载与源码解析_集成Titan图数据库与Lu.zip中国Cassandra数据库用户组开源社区项目_专注于Apache_Cassandra分布式NoSQL数据库技术研究与实践_提供技术文档下载与源码解析_集成Titan图数据库与Lu.zip
图像处理基于电磁学优化算法的多阈值分割算法研究（Matlab代码实现）
11-25
【图像处理】基于电磁学优化算法的多阈值分割算法研究（Matlab代码实现）内容概要：本文研究基于电磁学优化算法（Electromagnetism-like Optimization, EMO）的多阈值图像分割方法，并通过Matlab代码实现。该方法借鉴电磁学中电荷间相互作用的机制，将图像分割问题转化为优化问题，利用EMO算法搜索最优阈值组合，以最大化分割效果的评价指标（如Otsu法或多级别熵）。文中详细介绍了EMO算法的基本原理、实现步骤及其在图像多阈值分割中的具体应用流程，展示了该算法能够有效避免传统方法易陷入局部最优的问题，从而获得更精确的分割结果。; 适合人群：具备图像处理基础知识和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①解决复杂背景下图像的多目标分割问题，提升医学影像、遥感图像等领域的分割精度；②学习智能优化算法（如EMO）在图像处理中的实际应用，为研究新型分割算法提供技术参考和实现范例。; 阅读建议：在学习过程中应结合Matlab代码，深入理解EMO算法的寻优机制与图像分割评价函数的构建方法，建议自行调试不同参数对分割效果的影响，以加深对算法性能的理解。
DriverBooster12pro
11-25
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