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干货 | PID算法在广告成本控制领域的应用

图 1-1 广告竞价示意 互联网广告本质上是一种商业行为,在广告投放中必须要均衡考虑成本与回报。而在参与广告竞价的过程中,广告主出价的高低最终会影响广告获胜率。...当前业界使用的相关算法各有特点,在实际应用中,我们综合考虑了算法性能、开发部署成本以及媒体方数据限制,在部分方案中采用了PID控制算法。...图2-4 不同微分系数下系统振荡曲线 在实际的应用中,可选择性使用PID算法中的三个环节,并通过实验的方法确定合理的参数范围。在调试过程中为了减少需要整定的参数,首先可以采用PI控制器。...图3-1反馈控制环 在工业系统中,例如使用PID算法通过调节电流维持电机以恒定转速运转,在电机启动过程中,输入电流从0开始增大,随着系统达到稳定状态,误差得到不断积累,此时PID控制器能够以恒定的电流作为输出...,最终在广告成本控制场景中取得了不错的效果。

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    在WordPress中优化谷歌(AdSense)广告联盟

    image.png 自从前段时间谷歌广告联盟通过以后,也算是比较关注的了 今天来说一下优化吧,在说优化之前,先说一下WordPress常用的页面判断 很多时候我们需要将某些内容在指定的页面中显示,比如将谷歌自动广告设置为不在首页显示...然后开始处理单元广告,虽说是一个单元广告,但是我用在了两个地方,一个是索引页第一篇文章下方,一个是评论上方 控制台会报错,大概意思是用了两个adsbygoogle push,重复请求了 错误信息如下:...adsbygoogle.push() error: All ins elemen…esyndication.com/pagead/js/adsbygoogle.js:1:74657"} 仔细看了一下,留言簿页面的控制台是正常的...> 结果还真的正常不报错了,哈哈 我将谷歌广告和熊掌号的信息都移到了页面底部,所以你也可以将这些更改加载footer.php文件中的合适位置,当然你加在header.php中也没有问题 沈唁志...原创文章采用CC BY-NC-SA 4.0协议进行许可,转载请注明:转载自:在WordPress中优化谷歌(AdSense)广告联盟

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    Aerospike在实时竞价广告中的应用

    通过这一平台,出版商希望他们的库存广告可以获得最高的有效每千次展示费用,而不必以低价销售出去。供应方平台,是站长服务平台。站长们可以在SSP上管理自己的广告位,控制广告的展现等。...前端广告投放请求通过决策引擎(投放引擎)向用户画像数据库中读取相应的用户画像数据,然后根据竞价算法出价进行竞价。竞价成功之后就可以展现广告了。...图11-11 缓存数据格式 根据上图可知,用户数据统一存储在缓存库UPF中,然后根据用户ID的加密类型(加密方式有MD5、SHA1、明文)分不同的缓存表,同时也会为每一个第三方adx请求过来的数据建立一个缓存库...离线标签引擎通过基于HDFS的HIVE/SPARK对设备的APP安装情况,以及广告投放的效果数据,根据规则和算法,然后把标签数据缓存中ASCACHE中,这里的AS就是Aerospike。...如果渠道设备ID是明文,则要通过加密后分别保存到SHA1USER和MD5USER中,以供各渠道之间进行用户数据的共享,终极的目标离不开完善人群库,提高广告的精致度。

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    在控制流中存储数据

    如果做得好,将存储在数据中的程序状态存储在控制流中,可以使程序比其他方式更清晰、更易于维护。 在说更多之前,重要的是要注意并发性不是并行性。...不管名称如何,这篇文章的基本观点是,根据多个独立执行的控制流编写程序,允许您将程序状态存储在一个或多个控制流的执行状态中,特别是在程序计数器(该部分正在执行的行)和堆栈上。...如果可以将程序转换为在控制流中存储显式状态,那么该显式状态只是对控制流的笨拙模拟。 在广泛支持并发性之前,这种笨拙的模拟通常是必要的,因为程序的不同部分希望改用控制流。...在这些情况下,调用方一次传递一个字节的输入序列意味着在模拟原始控制流的数据结构中显式显示所有状态。 并发性消除了程序不同部分之间的争用,这些部分可以在控制流中存储状态,因为现在可以有多个控制流。...如果两个不同的函数对控制流状态有不同的要求,它们可以在不同的控制流中运行。

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    机器学习在MVPD视频广告中的应用

    本次演讲主要讲述了机器学习在视频分析领域特别是MVPD视频广告中的应用。...Srilal首先列举了一些机器学习能够用于运营商级视频分析的示例,其中重点讲述了广告摄取的质量控制,在这个工作流程中,机器学习引擎的引入可以用来辨别违规或者有限制内容的视频。...接着,Srilal列举了机器学习在视频分析领域的一些应用,如运动场景中的目标检测、监控以及移动终端的相关软件,同时也介绍了当前面临的挑战:标签不足以准确表达视频内容、活动识别仍旧很难、预测速度较慢等等。...在一段展示农业法案的视频中,机器学习工具成功地提取出了一些有效的内容描述子如农业补贴、拖拉机等等,然而这些工具也会出现错误。...第一种错误是False Positives (误报),机器学习算法将灯在水中的倒影误识别为“烟花”,后续可以通过一些算法降低这些错误发生的概率;第二种错误是False Negatives (漏报),算法在一张碰杯的图像中未能识别出酒精饮料

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    联邦学习在腾讯微视广告投放中的实践

    先介绍业务与技术选型背景:团队项目为用户增长及成本控制,方式为广告渠道投放,投放目标分为拉新、拉活两类。...四、广告投放联邦学习架构 DATA 以下介绍联邦学习在微视广告投放框架中的角色:对 RTA 人群包的圈选。 1....纵向联邦学习中,A侧的可以在第一层,甚至没有变化(即仅做特征加密)就交给B侧,如此原则上没有交互时机问题。...迭代中 5.1 拉新模型 推进与其他渠道的联邦协作,但团队无力在每个投放平台都维护一个联邦模型。初步尝试将与AMS平台联合训练的模型,放到在其他平台拉新。...TEE(可信赖执行环境)在联邦学习任务中是必备的吗?什么场景下会基于TEE完成任务?当前介绍的项目是基于TEE计算的吗? A1.

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    AI 在爱奇艺视频广告中的探索

    分享嘉宾:刘祁跃 爱奇艺科学家 导读:本次分享的主题为 AI 在爱奇艺视频广告中的探索。...视频广告如何实现场景化 刚刚的例子都显示出在一个具体的场景化中,一个商品具有什么样的效果,使得客户有身临其境的感觉,同时配合不同的说辞,很明显的感觉到广告的效果。...在事件的识别中,既有视觉上直接的分类识别,也会利用到语音的信息,音频的信息,台词 OCR 识别产生的文本内容等; 场景的识别,即识别一种场景类型,比如这是海滩,会议室等,也有具体地标的识别,比如南锣鼓巷...视频广告的主要形式 视频广告的主要形式: 贴片类的:前贴、中贴和后贴; 浮层类的:创可贴、角标和前情提要贴 植入类的:前期植入、后期植入 3....各类典型视频广告分析 我们会考虑在资源一定的条件下,评价各个广告形式实施的难度,规模化的程度。

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    Angel:深度学习在腾讯广告推荐系统中的实践

    Angel的深度学习平台已应用在腾讯的很多个场景中。所以今天会为大家介绍Angel:深度学习在腾讯广告推荐系统中的应用实践,介绍的内容会围绕着下面几点展开。...然后是增量数据多,用户请求频繁,广告库也在不断更新中。最后是训练任务多元化,整个推荐系统涉及到粗排、精排、图像检测和OCR等任务。...图11是"智凌"在基础数据上的训练流程图,从图中看到从消息中间件中读取数据到本地的DataQueue中,DataQueue给每个在GPU节点上的模型分发Batch数据然后进行训练,训练完成后读取到CPU...Fig16 YOLO V3优化示意图 04 优化效果 通过在模型层面和数据层面的优化,以及Angel平台应用到整个控制流程中,DSSM的单卡性能有33倍的提升,VLAD有22倍的提升,YOLO有2.5...,最后一部分的内容介绍了Angel深度学习在腾讯广告推荐系统中的应用,模型训练和优化,以及取得的效果。

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    深度学习在360搜索广告 NLP 任务中的应用

    Models 这是我们在实际工作中使用用的三个模型的参数对照。其中,DSSM 和 ESIM 参数数量都在 2M 这个量级。而 BERT 参数总量超过了 100M。...出于一个贪婪的想法,我们在12层上又累加了4层 transformer block,这时候,参数量从 102M 增加到 130M。...这和 bert 刷榜的11个任务中的 Semantic Text Similarity Benchmark 这个任务是一样的。同时,我们把 0分和1分定义为负例,把 2分,3分,和4分定义为正例。...这是我们在一个 Tesla P40 上,训练三个模型的耗时。可以看到, 由于采用了两层 LSTM,ESIM 的耗时是最长的。 3. 性能评测 在衡量模型的指标上,我们选择了 AUC。...目前从事搜索广告业务中 NLP 相关的算法工作,负责搜索广告 query 改写,相关性计算等。

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    浅谈Doris和Flink在广告实时数仓中的实践

    mysql的数据也可以用flink扩充,也可以自己通过脚本写入到olap中。...总结:直接换成doris,es本身就不适合做olap多维聚合分析,尤其是在join的场景,无法满足业务需求。...(目前我在doris中都是进行4表join非常方便,千万级数据join性能在2-3s返回) mysql可以写个定时任务写入到doris中 hive的维度数据也可以导入到doris中进行维度关联。...业务经常变动打法,你的实时数据仓不能构建的太重,需要短时间迭代上线(大家没有遇到业务提一个需求,一个月时间做完了,业务用了几次就不用了,还有就是公司改变广告营销打法,之前的实时指标可能没人去看了,打入冷宫了...你的架构平时稳只能算及格,你要确保架构在大促和高峰流量来时系统稳定,能不能抗住百亿或者千亿的流量。

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    Homography matrix(单应性矩阵)在广告投放中的实践

    在计算机视觉中,平面的单应性被定义为从一个平面到另一个平面的投影映射(小注:术语「单应性」在不同学科上有各种不同的含义。例如,在数学上,它有更通用的意思。...在计算机视觉中,对单应性最感兴趣的部分只是其他意义中的一个子集)。 因此,一个二维平面上的点映射到摄像机成像仪上的映射就是平面单应性的例子。...在单应性矩阵中只有8个独立参数,我们选择归一化,使得 ? =1。但通常的方法是对整个单应性矩阵乘以一个尺度比例。...三 一个简单的应用案例 如果我们现在希望在路边的广告牌中,将广告牌中的内容替换为我们自己的宣传内容(当然是虚拟的)。街拍图如下所示: ? 接下来,我想将我的公众号宣传图投放到红框中,该如何操作呢?...接下来是最重要的步骤:在原图中获取到对应的广告牌位置,得到广告牌的四个角坐标,通过计算单应性矩阵实现内容替换,最终生成的效果图如下: ?

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    在Airtest中如何使用无线模式控制手机

    在使用Airtest超快速开发App爬虫文章的最后,我们留了一个尾巴:如何启动Airtest的无线模式,不用USB线就能控制手机? 本文将会讲到具体的做法。...做法分为两种:第一种是在Airtest的IDE中控制手机。第二种是在Python代码里面控制远程手机。 开启手机上的adb端口 无论使用哪种方式,要远程控制手机,就需要首先把手机上的adb端口打开。...在AirtestIDE中无线遥控手机 打开Airtest,点击下图红框框住的 remote connection: ?...在弹出来的输入框中,输入: adb connect 手机IP:端口 其中手机的IP你可以在无线路由器中找到,也可以在手机的系统设置中找到。端口就是上一条命令设定的端口。...在Python中控制手机 首先说明,Airtest的官方文档有问题,如果你跟着文档来写代码,一定会失败。

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    在stable diffussion中控制生成图片的光线

    在这篇文章中,我会告诉你如何在stable diffussion中控制生成图片的光线。 软件 我们将使用 AUTOMATIC1111 Stable Diffusion GUI 来创建图像。...使用光线关键词 最简单的控制光线的方法就是在提示中添加光线关键词。 我将使用以下基础提示和负面提示来说明效果。...在提示中添加关键词rim lighting: Sunlight为图像添加了阳光。它倾向于呈现自然背景。 在提示中添加关键词Sunlight。 Backlight将光源置于主题之后。...在提示中添加dimly lit。 Crepuscular rays在云层中添加了光线穿透的光线。它可以创造出令人惊叹的视觉效果。...在提示生成器中找到更多的光线关键词。 控制特定区域的光线 提示中的光线关键词适用于整个图像。这里我会告诉你如何控制特定区域的光线。 这里你需要安装一个插件叫做regional Prompter。

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    预训练技术在美团到店搜索广告中的应用

    在搜索广告中,受结果列表页广告位置偏差、素材创意等因素影响,我们无法单一使用点击率(CTR)等客观性指标来衡量用户体验,尤其首位、首屏等排序靠前广告的相关性问题被认为是影响用户体验的主要因素。...算法探索 在美团搜索广告场景中,相关性计算可以看做用户搜索意图(Query)和广告商户(POI/Doc)之间的匹配问题,实践中我们采用了能够从多角度衡量匹配程度的集成方法,具体方案为分别基于Query和...在广告相关性服务中,我们采用学习能力更强的深度语义匹配模型。...除了基础门店信息外还关联了大量商品和团单内容,如果直接将这些信息拼接成长文本作为Doc输入,由于模型结构限制往往需要对Doc文本进行截断,因而导致信息丢失; 基线模型对于长文本的表征能力有限,相关性判别能力不足,很难在控制变现效率影响的同时解决更多的...我们目前采用了低质量广告过滤、重排阶段考虑相关性因子以及TOP位次广告门槛控制等策略。下文对应用实践方面的具体方案进行介绍。

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