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关键词

DSP竞价流程

2、解析竞价请求,转为统一的数据格式和结构 DSP会收到来自很多ADX平台的竞价邀请,各家发送的信息不一,所以需要不同的ADX的竞价请求转化为内部统一,可识别的格式。 6、匹配索引广告 用前面获取的用户特征,根据广告主在DSP上设置的时间,预算,用户类型,频次控制等投放策略做匹配,决定DSP内部广告主是否出价,如果符合要求就参与DSP内部竞价,如果不符合就放弃 7、出价 出价多少主要是需要计算pCTV/pCVR,预估eCPM,RTB竞价里面基本上是按CPM的,虽然部分DSP支持CPC或CPA的方式出价, 但实际上是将CPC或CPA转化成CPM,本质还是 CPM,如: pCPC的预估出价 eCPM=1000*pCTR*CPC CPC是广告主设定的,那么eCPM的准确与否就直接取决于DSP对CTR的预测是否准确的,预估的核心就转化为对 8、DSP内部做竞价筛选,采用第一竞价,价高者的。 9、DSP发送出价响应。

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DSP图像处理

最近着手把CSK移植到DSP中,先看一些DSP中图像处理的一些例子,第一件事当然就是怎么把图像数据倒入CCS工程中了,去年倒是用过一点CCS,再拿起来已经忘得差不多了,这篇文章主要记录一些学习的过程: DSP导入图像数据 搞了一下午大概可以了,主要是如何导入数据,如何利用CCS的Image analyzer来做显示。 1. 三.定点数和浮点数的区别 PC编程很少遇到这么细节的问题,但是DSP上就不同了,以前只知道定点数需要定标,浮点数是采用类似于科学计数法的一种方法,具体的细节就不清楚了,DSP还有定点和浮点之分,所以把这里的细节看了看 这两天爸妈来西安了,中午刚送走,从车站赶回来刚赶上下午上班时间,实际上都困得不行了,就想去睡觉,到了办公室把早上改的IFFT看了一下,其实IFFT就只需要把FFT的代码中的dsp_fft32x32改成dsp_ifft32x32 DSP官方出了许多库函数,前面用的dsp64x的库函数,打开之后解压之后长这样: ? 用的时候,我当时是直接把lib里的四个文件全部拷贝到项目中来,这里面长这样: ?

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    【python 图像识别图像识别从菜鸟

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    图像识别

    我们现在正在采取下一步,发布在最新型号Inception-v3上运行图像识别的代码。 Inception-v3 使用2012年的数据对ImageNet大型视觉识别挑战进行了培训。

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    DSP的系统构成

    DSP一般有四大系统模块:竞价系统、策略系统、预警监控系统和资源管理系统,核心是竞价和策略,策略是竞价的约束条件,每个系统下面有多个子系统,具体的结构关系如下图: ? DSP只要接入足够度多ADX,那么能得到的竞价请求基本是按十亿级别计算的。 通常在竞价系统面还有个负载均衡,避免流量对DSP服务造成影响。 第三方跟踪验证已经成为DSP平台的标配,部分DSP平台为了消除广告主的顾虑,在广告主投放的过程中,免费提供第三方监测分析报告。 数字资产:广告banner、文案、创意模板的统一管理位置 财务管理:DSP的充值,授信以及消费明细等财务相关的数据 数据管理:各类报表、仪表盘以及数据对接,如DMP、ADX、PCP等 DSP系统的核心是竞价系统和策略系统

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    DSP之Cookie Mapping

    dspid=1234&adx_cm"/> 代码中的1234就是DSP的ID了。 6、将DSP发送广告素材和Match Tag发送给浏览器,如果是网站直接请求,则DSP直接到网站。 openid=dGhpcyBpcyBhbiBleGFtGxl&cver=1 DSP需要提供一个接口才能做跳转,假设DSP会提供如下的接口: http://ad.dsp.com/pixel 9、浏览器加载 DSP的url重定向,DSP接收到重定向请求后,从http和查询参数中解析的Cookie,重定向后跳转URL为: http://ad.dsp.com/pixel? 缩短时间 由于DSP将matched table托管给ADX,ADX将在request中直接发送映射后的cookie,交由DSP直接定向使用,能够节省DSP的检索时长,缩短响应时间。 比如DSP-ADX,是有DSP发起,DMP-DSP-ADX,则是由于DMP发起,PCP-DSP-ADX,则是由PCP发起…… 下面是PCP向DMP发起的简要过程: 1、PCP网媒网页上投放广告创意代码时

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    FPGA、DSP、ARM比较

    DSP DSP(digital signal processor)是一种独特的微处理器,有自己的完整指令系统,是以数字信号来处理大量信息的器件。 当然,与通用微处理器相比,DSP芯片的其他通用功能相对较弱些。 DSP VS FPGA DSP是通用的信号处理器,用软件实现数据处理;FPGA用硬件实现数据处理。 DSP是软件实现算法,FPGA是硬件实现算法,所以FPGA的处理速度会更高;FPGA比DSP快的一个重要原因是FPGA可以实现并行运算,而DSP由于硬件结构条件限制,主要还是依靠软件来提取指令执行,理解为还是串行执行的 展望: FPGA目前的趋势是有代替ARM及DSP的可能,在FPGA内部置入乘法器和DSP块,就具有高速的DSP处理能力。

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    DSP的竞价流程

    下面根据DSP的系统构成还拆解讲解里面的各个模块,这一节将竞价系统,也就竞价流程 ? 0、负载均衡 增加吞吐量、加强网络数据处理能力、提高网络的灵活性和可用性。 2、解析竞价请求,转为统一的数据格式和结构 DSP会收到来自很多ADX平台的竞价邀请,各家发送的信息不一,所以需要不同的ADX的竞价请求转化为内部统一,可识别的格式。 6、匹配索引广告 用前面获取的用户特征,根据广告主在DSP上设置的时间,预算,用户类型,频次控制等投放策略做定向匹配,决定DSP内部广告主是否出价,如果符合要求就参与DSP内部竞价,如果不符合就放弃 CPM,如: pCPC的预估出价 eCPM=1000*pCTR*CPC CPC是广告主设定的,那么eCPM的准确与否就直接取决于DSP对CTR的预测是否准确的,预估的核心就转化为对 8、DSP内部做竞价筛选,采用第一竞价,价高者的。 9、DSP发送出价响应。 整体的流程如下: ?

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    Airtest图像识别

    Airtest是一款网易出品的基于图像识别面向手游UI测试的工具,也支持原生Android App基于元素识别的UI自动化测试。 图示为AirtestIDE中脚本运行范例 本文重点是针对Airtest中的图像识别进行代码走读,加深对图像识别原理的理解(公众号贴出的代码显示不全仅供参考,详细代码可以在github查看)。 这里可以看到,Airtest也没有自研一套很牛的图像识别算法,直接用的OpenCV的模板匹配方法。 四、接着看另外一个方法 aircv.find_sift 定义在sift.py里面: ? ? FlannBasedMatcher(index_params,search_params).knnMatch(des1,des2,k=2) 哪个优先匹配上了,就直接返回结果,可以看到用的都是OpenCV的图像识别算法 六、总结 1、图像识别,对不能用ui控件定位的地方的,使用图像识别来定位,对一些自定义控件、H5、小程序、游戏,都可以支持; 2、支持多个终端,使用图像识别的话可以一套代码兼容android和ios哦,

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    业界部分开发者当中,曾经有着DSP(数字信号处理器)将要被ARM淘汰的流言。那么,DSP真的要被时代抛弃了吗?暂且让我们先来盘一盘DSP的特点与优势吧。 目前TI公司的C6000系列的C66x DSP处理器工作主频可高达1.25GHz。 (4)浮点运算DSP比定点运算DSP的动态范围要大很多。 目前TI公司的C6000系列的C66x DSP处理器的浮点可高达22.4GFLOPS。 可以看到,以上DSP优势是ARM所不擅长的。 而不是部分开发者所认为的ARM即将淘汰DSP,其实DSP一般都已经和ARM架构融合到一个SoC处理器中,各自发挥各自的优势,此时的DSP也更类似ARM的一个协处理器。 下面详细介绍下TI最新ARM + DSP处理器AM5708/AM5728,它们分别由ARM Cortex-A15 + 浮点DSP C66x构成。

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    DSP视频教程】DSP视频教程第1期:DSP诞生40周年,Cortex内核对DSP的支持现状和未来(2022-01-08)

    视频教程汇总帖:https://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=110519

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    本文使用NEURAL程序来介绍一下在SAS里如何实现图像识别。例子所用的数据集是MNIST数据集,从http://yann.lecun.com/exdb/mnist/可以获取。

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    DSP与Always-on功能

    原文连接 - https://www.ceva-dsp.com/ourblog/how-dsp-supports-always-on-functions/ 对于需要Always-on的功能,比如说语音控制或者 ,设备需要实时获取并实时处理传感器数据,而DSP是最佳的选择。 相反(By comparison),DSP则要灵活的多。 DSP广泛的应用于各种电子设备中。在特定的应用中,增强的信号质量可以提供人甚至无法感知的信息和细节,比如对医学图像信号的处理。 而DSP不但可以处理传感器数据,还可以将其他传感器数据进行更复杂的合并处理。 大部分的智能音频,视频和图像处理设备需要语音控制和物体监测功能。专门的DSP可以与CPU同步处理多种不同的复杂功能。 总结如下 - Short overview of DSP: DSP uses digital signal processing to convert and analyze signals such

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    DSP48演变史

    DSP48基本结构如下图所示(图片来源:ug073, Figure 2-1)。DSP48中的核心单元是18x18的乘法器。从图中不难看出,DSP48可实现基本数学函数P=Z±(X+Y+CIN)。 此外,从资源角度看,Virtex-4SX55包含的DSP48最多,一共8列512个DSP48,在全流水模式下,可运行到的最高频率为500MHz。 在Virtex-5中,引入了增强型DSP48,称之为DSP48E,其基本结构如下图所示(图片来源ug193, Figure 1-1)。 在Virtex-6和7系列FPGA中,DSP48E功能进一步增强,称之为DSP48E1,其基本结构如下图所示(图片来源ug369, Figure 1-1)。 对比DSP48、DSP48E、DSP48E1和DSP48E2,如下表所示。 ?

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    数字信号处理(DSP)介绍

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    图像识别之GridMask

    GridMask: https://arxiv.org/abs/2001.04086

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    图像识别之mixupcutmix

    本人kaggle分享链接:https://www.kaggle.com/c/bengaliai-cv19/discussion/126504

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    Vivado综合属性:USE_DSP

    相比于查找表,DSP48在功耗和速度上都有优势。 如果期望加法运算也能映射到DSP48中,那么就要用到综合属性use_dsp(它取代了之前的use_dsp48,目前仍然可以使用use_dsp48,但建议使用新的名称)。 实际上simd(Single Instruction, Multiple Data)是DSP48的一个特征。 当只有一个加法操作时,将use_dsp的值设置为”yes”则可将该加法运算映射到DSP48内。 结论 -USE_DSP可使得加法、减法或累加映射到DSP内 -USE_DSP的simd可使得2个24-bit加法或4个12-bit加法映射到DSP内 上期内容: Vivado综合属性:SRL_STYLE

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