4.原生广告实现
4.1 名词解释
原生广告(native advertising), 它一种伪装的在线广告类型,匹配它显示环境的形式和功能.
ONAF(XX native advertising framework),在原有的DSP平台上扩展出来支持原生广告的框架,需要开发的部分.
4.2 原生广告形式
4.2.1 原生广告展示形式
这里我最喜欢引用的一张图来说明原生广告的理念,想想一个介绍Oyster(牡蛎)知识的栏位里,在最右下角的位置插入一个Beer(啤酒)广告,Beer广告的位置,大小和颜色是与环境完美搭配在一起(形式上一致).最highlight的部分,啤酒和牡蛎就是美食的一部分,功能上完美的搭配在一起(功能上一致),这就是真正的广告之美(ad beauty),最有可能吸引到真正的客户.
其实,我意识到原生广告的本质因该就是使广告与嵌入环境的形式和功能一致,在这个过程中可能创意和美学是最为关键,而作为平台来说目标就是提供这种能力,并且不限制其它人的发挥,这也是导致我们最终产品有一种自定义广告形式,就能实现Oyster and Beer.
4.3 设计细节
4.3.1 与原有DSP平台组件的关系
4.3.1.1 ONAF核心组件
native exchanger,它是接入各种app请求原生广告的接入方,支持一套标准的原生广告接入协议(我们内部把这套协议称为NBRP传送协议),把自接入的原生广告请求转换为” OpenRTB Native Ads API Specification Version 1.0.0”支持的请求,也就是标准原生广告请求.
AVAS,是开发者和公司媒体服务人员共同使用的平台,功能包括定义原生广告栏位,发布这些栏位信息到native exchanger和native app zone(ACMS的一部分).
Native protocols,是DSP的Protocols针对IAB原生广告请求的标准的扩展,这意味着它不仅仅接收native exchanger的原生广告请求,也能接受其它支持IAB的” OpenRTB Native Ads API Specification”的请求(在后台对于平台级的对接,就是对接这个组件),它的主要功能就是选择匹配的原生广告来投放.
4.3.2 native exchanger的工作原理
4.3.2.1 native exchanger的工作原理
4.3.3 AVAS成分
4.3.3.1 AVAS组件
4.3.3.1.1 AVAS组件
4.3.3.2 AVAS的established app/zone模型
4.3.3.2.1 AVAS的established app/zone模型
Directive是我们对于标准的扩展,为了更好的支持自定义的栏位,就是支持像牡蛎和啤酒这种原生广告一样
4.3.4 ACMS支持原生广告栏位的模型
4.3.4.1 ACMS支持原生广告栏位的模型
原生广告的栏位定义是放在AVAS里,由APP开发者自定义栏位或者选择IAB定义那几种标准原生广告,这些栏位定义最终会在ACMS里呈现(在ACMS里的栏位是无法修改的),广告主在ACMS看到这些栏位,然后设置自己的投放策略,就像其它DSP投放操作是一样的.
相关推荐
这就要求广告生态的演化要适应这种变化,例如采用个性化推荐、众媒时代的多样化信息载体和容器界限的消除,以及流式信息的场景化解决方案。 商业语义原生广告技术的实现涉及多个方面。信息处理引擎负责将文档或广告...
2. 并发性:Rust提供了原生的并发支持,适合实现并行优化算法,提高计算效率。 3. 速度:Rust编译出的代码运行速度快,有利于快速迭代优化过程。 4. 零成本抽象:Rust允许在不影响性能的情况下进行高级抽象,方便...
TinyYolo2实时视频流物体检测ONNX模型 运行 ONNX 模型,并结合 OpenCV 进行图像处理。具体流程包括: 1. 加载并初始化 ONNX 模型。 2. 从摄像头捕获实时视频流。 3. 对每一帧图像进行模型推理,生成物体检测结果。 4. 在界面上绘制检测结果的边界框和标签。
chromedriver-linux64-134.0.6998.23(Beta).zip
Web开发:ABP框架4-DDD四层架构的详解
chromedriver-linux64-135.0.7029.0(Canary).zip
实现人脸识别的考勤门禁系统可以分为以下步骤: 1. 采集人脸图像数据集:首先需要采集员工的人脸图像数据集,包括正面、侧面等多个角度的图像。可以使用MATLAB中的图像采集工具或者第三方库进行采集。 2. 预处理人脸图像数据:对采集到的人脸图像数据进行预处理,包括人脸检测、人脸对齐、人脸裁剪等操作。MATLAB提供了相关的图像处理工具箱,可以用于实现这些处理步骤。 3. 特征提取与特征匹配:使用人脸识别算法提取人脸图像的特征,比如使用人脸识别中常用的特征提取算法如Eigenfaces、Fisherfaces或者基于深度学习的算法。然后将员工的人脸数据与数据库中的人脸数据进行匹配,判断是否为注册员工。 4. 考勤记录与门禁控制:如果人脸匹配成功,系统可以记录员工的考勤时间,并且控制门禁系统进行开启。MATLAB可以与外部设备进行通信,实现门禁控制以及考勤记录功能。
yugy
企业IT治理体系规划.pptx
项目工程资源经过严格测试运行并且功能上ok,可实现复现复刻,拿到资料包后可实现复现出一样的项目,本人系统开发经验充足(全栈全领域),有任何使用问题欢迎随时与我联系,我会抽时间努力为您解惑,提供帮助 【资源内容】:包含源码+工程文件+说明等。答辩评审平均分达到96分,放心下载使用!可实现复现;设计报告也可借鉴此项目;该资源内项目代码都经过测试运行,功能ok 【项目价值】:可用在相关项目设计中,皆可应用在项目、毕业设计、课程设计、期末/期中/大作业、工程实训、大创等学科竞赛比赛、初期项目立项、学习/练手等方面,可借鉴此优质项目实现复刻,设计报告也可借鉴此项目,也可基于此项目来扩展开发出更多功能 【提供帮助】:有任何使用上的问题欢迎随时与我联系,抽时间努力解答解惑,提供帮助 【附带帮助】:若还需要相关开发工具、学习资料等,我会提供帮助,提供资料,鼓励学习进步 下载后请首先打开说明文件(如有);整理时不同项目所包含资源内容不同;项目工程可实现复现复刻,如果基础还行,也可在此程序基础上进行修改,以实现其它功能。供开源学习/技术交流/学习参考,勿用于商业用途。质量优质,放心下载使用
基于多目标粒子群算法的冷热电联供综合能源系统优化调度与运行策略分析,基于多目标粒子群算法的冷热电联供综合能源系统优化调度与运行策略分析,MATLAB代码:基于多目标粒子群算法冷热电联供综合能源系统运行优化 关键词:综合能源 冷热电三联供 粒子群算法 多目标优化 参考文档:《基于多目标算法的冷热电联供型综合能源系统运行优化》 仿真平台:MATLAB 平台采用粒子群实现求解 优势:代码注释详实,适合参考学习,非目前烂大街的版本,程序非常精品,请仔细辨识 主要内容:代码构建了含冷、热、电负荷的冷热电联供型综合能源系统优化调度模型,考虑了燃气轮机、电制冷机、锅炉以及风光机组等资源,并且考虑与上级电网的购电交易,综合考虑了用户购电购热冷量的成本、CCHP收益以及成本等各种因素,从而实现CCHP系统的经济运行,求解采用的是MOPSO算法(多目标粒子群算法),求解效果极佳,具体可以看图 ,核心关键词: 综合能源系统; 冷热电三联供; 粒子群算法; 多目标优化; MOPSO算法; 优化调度模型; 燃气轮机; 电制冷机; 锅炉; 风光机组; 上级电网购售电交易。,基于多目标粒子群算法的CCHP综合
DSP28379D串口升级方案:单核双核升级与Boot优化,C#上位机开发串口通信方案,DSP28379D串口升级方案:单核双核升级与Boot优化,C#上位机开发实现串口通信,DSP28379D串口升级方案 单核双核升级,boot升级,串口方案。 上位机用c#开发。 ,DSP28379D; 串口升级方案; 单核双核升级; boot升级; 上位机C#开发,DSP28379D串口双核升级方案:Boot串口升级技术使用C#上位机开发
项目工程资源经过严格测试运行并且功能上ok,可实现复现复刻,拿到资料包后可实现复现出一样的项目,本人系统开发经验充足(全栈全领域),有任何使用问题欢迎随时与我联系,我会抽时间努力为您解惑,提供帮助 【资源内容】:包含源码+工程文件+说明等。答辩评审平均分达到96分,放心下载使用!可实现复现;设计报告也可借鉴此项目;该资源内项目代码都经过测试运行,功能ok 【项目价值】:可用在相关项目设计中,皆可应用在项目、毕业设计、课程设计、期末/期中/大作业、工程实训、大创等学科竞赛比赛、初期项目立项、学习/练手等方面,可借鉴此优质项目实现复刻,设计报告也可借鉴此项目,也可基于此项目来扩展开发出更多功能 【提供帮助】:有任何使用上的问题欢迎随时与我联系,抽时间努力解答解惑,提供帮助 【附带帮助】:若还需要相关开发工具、学习资料等,我会提供帮助,提供资料,鼓励学习进步 下载后请首先打开说明文件(如有);整理时不同项目所包含资源内容不同;项目工程可实现复现复刻,如果基础还行,也可在此程序基础上进行修改,以实现其它功能。供开源学习/技术交流/学习参考,勿用于商业用途。质量优质,放心下载使用
基于PLC的双层自动门控制:光电传感触发,有序开关与延时功能实现,附程序、画面及参考文档。,基于PLC的双层自动门控制系统:精准控制,保障无尘环境;门间联动,智能安防新体验。,基于plc的双层自动门控制系统,全部采用博途仿真完成,提供程序,画面,参考文档,详情见图。 实现功能(详见上方演示视频): ① 某房间要求尽可能地保持无尘,在通道上设置了两道电动门,门1和门2,可通过光电传感器自动完成门的打开和关闭。 门1和门2 不能同时打开。 ② 第 1 道门(根据出入方向不同,可能是门 1 或门 2),是由在通道外的开门者通过按开门按钮打开的,而第 2 道门(根据出入方向不同,可能是门 1 或门 2 )则是在打开的第 1 道门关闭后自动地打开的(也可以由通道内的人按开门按钮来打开第2 道门)。 这两道门都是在门开后,经过 3s 的延时而自动关闭的。 ③ 在门关闭期间,如果对应的光电传感器的信号被遮断,则门立即自动打开。 如果在门外或者在门内的开门者按对应的开门按钮时,立即打开。 ④ 出于安全方面的考虑,如果在通道内的某个人经过光电传感器时,对应的门已经打开,则通道外的开门者可以不按开门按钮。
项目工程资源经过严格测试运行并且功能上ok,可实现复现复刻,拿到资料包后可实现复现出一样的项目,本人系统开发经验充足(全栈全领域),有任何使用问题欢迎随时与我联系,我会抽时间努力为您解惑,提供帮助 【资源内容】:包含源码+工程文件+说明等。答辩评审平均分达到96分,放心下载使用!可实现复现;设计报告也可借鉴此项目;该资源内项目代码都经过测试运行,功能ok 【项目价值】:可用在相关项目设计中,皆可应用在项目、毕业设计、课程设计、期末/期中/大作业、工程实训、大创等学科竞赛比赛、初期项目立项、学习/练手等方面,可借鉴此优质项目实现复刻,设计报告也可借鉴此项目,也可基于此项目来扩展开发出更多功能 【提供帮助】:有任何使用上的问题欢迎随时与我联系,抽时间努力解答解惑,提供帮助 【附带帮助】:若还需要相关开发工具、学习资料等,我会提供帮助,提供资料,鼓励学习进步 下载后请首先打开说明文件(如有);整理时不同项目所包含资源内容不同;项目工程可实现复现复刻,如果基础还行,也可在此程序基础上进行修改,以实现其它功能。供开源学习/技术交流/学习参考,勿用于商业用途。质量优质,放心下载使用
DeepSeek+DeepResearch——让科研像聊天一样简单 (1)DeepSeek如何做数据分析? (2)DeepSeek如何分析文件内容? (3)DeepSeek如何进行数据挖掘? (4)DeepSeek如何进行科学研究? (5)DeepSeek如何写综述? (6)DeepSeek如何进行数据可视化? (7)DeepSeek如何写作润色? (8)DeepSeek如何中英文互译? (9)DeepSeek如何做降重? (10)DeepSeek论文参考文献指令 (11)DeepSeek基础知识。
项目工程资源经过严格测试运行并且功能上ok,可实现复现复刻,拿到资料包后可实现复现出一样的项目,本人系统开发经验充足(全栈全领域),有任何使用问题欢迎随时与我联系,我会抽时间努力为您解惑,提供帮助 【资源内容】:包含源码+工程文件+说明等。答辩评审平均分达到96分,放心下载使用!可实现复现;设计报告也可借鉴此项目;该资源内项目代码都经过测试运行,功能ok 【项目价值】:可用在相关项目设计中,皆可应用在项目、毕业设计、课程设计、期末/期中/大作业、工程实训、大创等学科竞赛比赛、初期项目立项、学习/练手等方面,可借鉴此优质项目实现复刻,设计报告也可借鉴此项目,也可基于此项目来扩展开发出更多功能 【提供帮助】:有任何使用上的问题欢迎随时与我联系,抽时间努力解答解惑,提供帮助 【附带帮助】:若还需要相关开发工具、学习资料等,我会提供帮助,提供资料,鼓励学习进步 下载后请首先打开说明文件(如有);整理时不同项目所包含资源内容不同;项目工程可实现复现复刻,如果基础还行,也可在此程序基础上进行修改,以实现其它功能。供开源学习/技术交流/学习参考,勿用于商业用途。质量优质,放心下载使用
1、文件内容:jdepend-demo-2.9.1-10.el7.rpm以及相关依赖 2、文件形式:tar.gz压缩包 3、安装指令: #Step1、解压 tar -zxvf /mnt/data/output/jdepend-demo-2.9.1-10.el7.tar.gz #Step2、进入解压后的目录,执行安装 sudo rpm -ivh *.rpm 4、更多资源/技术支持:公众号禅静编程坊
项目工程资源经过严格测试运行并且功能上ok,可实现复现复刻,拿到资料包后可实现复现出一样的项目,本人系统开发经验充足(全栈全领域),有任何使用问题欢迎随时与我联系,我会抽时间努力为您解惑,提供帮助 【资源内容】:包含源码+工程文件+说明等。答辩评审平均分达到96分,放心下载使用!可实现复现;设计报告也可借鉴此项目;该资源内项目代码都经过测试运行;功能ok 【项目价值】:可用在相关项目设计中,皆可应用在项目、毕业设计、课程设计、期末/期中/大作业、工程实训、大创等学科竞赛比赛、初期项目立项、学习/练手等方面,可借鉴此优质项目实现复刻,设计报告也可借鉴此项目,也可基于此项目来扩展开发出更多功能 【提供帮助】:有任何使用上的问题欢迎随时与我联系,抽时间努力解答解惑,提供帮助 【附带帮助】:若还需要相关开发工具、学习资料等,我会提供帮助,提供资料,鼓励学习进步 下载后请首先打开说明文件(如有);整理时不同项目所包含资源内容不同;项目工程可实现复现复刻,如果基础还行,也可在此程序基础上进行修改,以实现其它功能。供开源学习/技术交流/学习参考,勿用于商业用途。质量优质,放心下载使用
内容概要:本文档详细介绍了如何利用 MATLAB 实现鲸鱼优化算法 (WOA) 和长短期记忆网络 (LSTM) 相结合的技术——WOA-LSTM,在数据分类和预测领域的应用。文章首先概述了LSTM在网络训练中超参数依赖的问题以及WOA作为一种新颖的全局优化算法的优势。接着阐述了该项目的研究背景、目的及其重要意义,并深入讨论了项目面临的六大主要挑战,从模型优化到超参数空间管理。文档特别强调WOA-LSTM融合所带来的性能提升、降低计算复杂度的能力及其实现自动化的超参数优化流程。除此之外,文中展示了模型的应用广泛性,覆盖了从金融市场的股票预测到智能制造业的各种实际场景,并提供了具体的模型架构细节和代码实例,以帮助理解模型的工作原理和技术要点。 适合人群:具有一定编程技能的研究人员、工程师和科学家们,尤其是对深度学习技术和机器学习感兴趣的专业人士。 使用场景及目标:该文档的目标是向用户传授使用MATLAB实现WOA-LSTM进行复杂数据分类和预测的方法论,旨在指导读者理解和掌握如何利用WOA进行超参数寻优,从而改善LSTM网络性能。 其他说明:通过阅读这份文档,使用者不仅能够获得有关WOA-LSTM技术的具体实现方式的知识,而且还可以获取关于项目规划和实际部署过程中的宝贵经验。