复制以下代码到functions.php 里使用即可 function themeInit($archive) { // 判断是否是文章，如果是就插入广告 $ad_code = ' 这是你的广告...single')) { $archive->content = prefix_insert_after_paragraph( $ad_code, 2, $archive->content );; } } // 插入广告所需的功能代码
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。...在用户画像系统中，缓存主要用来存储用户（设备）的标签属性，根据不同的定向规则，定义的缓存数据格式不同，如图11-11所示。...而缓存的具体应用架构，见图11-12 图11-12 用户画像架构 此应用架构包含实时标签引擎和离线标签引擎两个主要部分，这样设计的原因主要是出于系统投入的成本来考虑。...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。
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。...通过一些例子，Srilal又简要介绍了三类针对广告的合规，分别是监管合规、合同合规以及业务/运营合规。...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。...现有的成熟产品大多面向人脸识别，机器学习在运动场景以及监控中很有效，但是MVPD应用有着更严格的要求，有很多基于多流的启发式算法被提出，用于解决现有方法中的一些问题。
typecho主题已经初见形状，所以想着在首页列表中插入广告，看看有没有高级的方法。...之前在zblogasp中实现的时候是先输出前2篇文章，然后防止广告模块代码，再输出除前2篇文章的其它文章，应该最低效的编程了。...这次百度，刚好看到李学江童鞋有转载，就顺手收藏下，比如在文章列表第三篇文章后面输出一条广告，代码如下： ，就是上面代码中的第二行，先在这行代码前面插入一行代码， 然后在next()): ?>这行代码下面插入以下代码： 这里填写广告代码
Mobikok 提供的接口方式支持各类手机端流量（API、SDK、Smartlink），RTB（实时竞价系统）对接海外的 DSP（Demand-Side Platform，需求方平台）高效优化客户的广告效果...截止目前，系统已对 2 亿用户进行广告优化，已接入上百家广告主以及上百家渠道，Mobikok 致力于高效，便捷，专业的帮助广告主以及渠道互惠共赢。...累计用户已达到 2 亿，最初使用的是 MySQL 主从分表的方式存储用户数据，随着数据量的增加，MySQL 单机容量以及大数据量查询成为了瓶颈；当单表数据达到 2 千万以上时，单机 MySQL 的查询以及插入已经不能满足业务的需求...未来我们还有 ADX（Ad Exchang，广告交易平台） 和 DSP 业务，需要处理海量的用户数据以及广告数据。...问题建议 在实际应用当中，因为我们切换的并不是只有用户数据表，还迁移了关于广告业务、渠道业务基础数据表。
，以及实战过程中具体风控算法模型的应用案例。...二、广告流量反作弊算法体系 2.1 算法模型在业务风控中应用背景 智能风控，运用大量行为数据构建模型，对风险进行识别和感知监控，相比规则策略，显著提升识别的准确性和覆盖率以及稳定性。...体系分四层： 平台层：主要是依托spark-ml/tensorflow/torch算法框架基础上，引用开源以及自定义开发的算法应用于业务风控建模中。...三、算法模型应用案例 3.1 素材交互诱导感知 背景：广告素材中添加虚拟的X关闭按钮，导致用户关闭广告时点击的虚假的X按钮，导致无效的点击流量，同时影响用户体验；左图是投放的原始素材，右侧是用户点击的坐标绘制热力图...2、应用算法对诱导误触广告感知： ①首先按照分辨率和广告位，对点击数据进行分组，筛选过滤掉量级较小的群组； ②对每个群组，使用密度聚类算法进行聚类，设置邻域密度阈值为10，半径ε=5，进行聚类训练；
，以及实战过程中具体风控算法模型的应用案例。...二、广告流量反作弊算法体系 2.1 算法模型在业务风控中应用背景 智能风控，运用大量行为数据构建模型，对风险进行识别和感知监控，相比规则策略，显著提升识别的准确性和覆盖率以及稳定性。...体系分四层： 平台层：主要是依托spark-ml/tensorflow/torch算法框架基础上，引用开源以及自定义开发的算法应用于业务风控建模中。...三、算法模型应用案例 3.1 素材交互诱导感知 背景：广告素材中添加虚拟的X关闭按钮，导致用户关闭广告时点击的虚假的X按钮，导致无效的点击流量，同时影响用户体验；左图是投放的原始素材，右侧是用户点击的坐标绘制热力图...2、应用算法对诱导误触广告感知： ① 首先按照分辨率和广告位，对点击数据进行分组，筛选过滤掉量级较小的群组； ② 对每个群组，使用密度聚类算法进行聚类，设置邻域密度阈值为10，半径ε=5，进行聚类训练
本次分享将介绍在微博广告中，内容理解起到了哪些作用。...经过日志分析，我们发现除了通过广告系统投放出去的广告外，曝光记录中还包括用户关注账号自行发布的营销目的较明显的"自然博文"，所以这个时候用户刷微博的时候会认为这些都是广告，比如下图左侧中某明星在双十一发布了一篇自然博文就带有明显营销属性...我们的方案基于过往效果好的广告，智能生成/推荐创意内容，而难点就是现有模型能力与实际应用是有差距的。 ? 03 构建内容理解能力以及具体商业应用 1. 内容理解任务 ?...显式优化：开放内容标签给广告主，将广告投放在选定内容标签对应的内容相关广告位，这时并不关心当前请求对应用户画像标签属性。 ? 上图是我们内容定向的简单流程图。 3. 明星品牌知识图谱构建及应用 ?...在微博商业化中，我们对内容理解有以下几方面应用： 构建统一内容分析/表达能力：针对文本/图片/视频这些内容使用算法进行分析/表示，例如分词、关键词识别、文本向量化等等； 统一向量表示：基于特定任务进行向量
今年 7 月，2019 腾讯广告算法大赛「终极之战」在深圳腾讯滨海大厦顺利举行。本次总决赛现场，腾讯广告高级应用研究员石瑞超为大家带来了题为《广告场景下的 AI 视觉算法应用》的演讲。...视觉算法应用于广告创意的三个阶段包括广告创建、广告审核及广告播放。研究员石瑞超为我们展示了 AI 视觉算法在解决广告落地中痛难点的优势与应用方法。...腾讯广告高级应用研究员石瑞超 -- 广告创建，辅助创意输出 -- 广告创建分为图片创建和视频广告创建。...广告创意视觉算法应用 针对商品抠图，这里选择了边缘处理效果较好的GCN算法进行优化，并对边缘做加权loss，提升边缘平滑性，修改产品图，进而提升视觉体验。...在向目标人群推荐广告的过程中，如果仅以点击率和转化率为推荐逻辑，用户很容易看到相似素材。针对这一问题，这里使用预训练好的 CNN 模型，提取卷积层特征，进行降维，得到无监督的 152 位向量。
本篇主要介绍了广告场景中NLP技术的业务应用和线上方案，对于想了解广告场景中NLP技术的小伙伴可能有所帮助。...下面主要按照如下思维导图进行学习分享： 01 背景介绍 先介绍下本篇文章的背景，现在正值毕业季，应届生也陆续到公司上班，这是为应届生准备的一门课程，课程内容主要是介绍下广告场景中NLP的业务应用，...； 文本生成任务：文本生成任务应用到我们实际工作中主要是广告文案生成，根据一定的条件比如行业标签和关键词来生成广告文案，辅助广告主创建广告，一方面可以提升广告的创建效率，另一方面可以提升广告的转化效果；...相似文本检索任务：相似文本检索任务主要是根据一条文本从搜索库中找到语义相似的其他文本，主要应用在我们的H5广告算法词召回、相似query召回买词服务以及天机谱相似关键词获取服务中。...下面的内容会重点介绍下我们广告场景中这三大类任务的业务应用以及线上技术方案。 02 文本分类任务 文本分类任务属于NLP最常见的任务之一，也是在我们实际工作中应用最广泛的任务。
这个游戏内使用了google的插页广告。我的目的是逆向破解这个apk，去掉其中的广告。...Android逆向工程基本环境设置 0x01 下载APP 如果要破解的应用已经安装到了手机里，我们需要使用adb pull从手机里下载这个app。...确保手机已打开usb调试，连接到电脑，执行： # adb shell 'pm list packages -f' 上面命令列出了android手机中已安装的app，找到要破解的app： ?...把AdmodPlugin.smali中的广告ID更改为无效ID； 有些人会替换为自己的ID然后再打包发布－咒生孩子没屁眼!!!...： 修改com.google.ads代码，隐藏广告 删除调用广告的代码 修改资源文件，把android:layout_width 和 android:layout_height改为0px，实现隐藏广告。
▌搜索广告 & 广告召回 360的搜索广告系统从逻辑上可以划分为三个模块：广告召回、广告排序和广告展示。...接下来继续应用这个 Case 来说明广告召回模块的召回逻辑：左边是用户搜索的 query，右边是广告主购买的关键词，这里有俩种召回方式，第一种是精确匹配召回，第二种是语义相关召回。...这个模型广泛应用于智能客服系统。如果大家对智能客服了解的话，大概会知道客服系统一般会构建一个问答库，ESIM 用于计算问题和问题的相关性，然后把语义相同的问题归结到同一个答案上。...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。...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。
latex排版之插入图片： 在排版图片之前，个人认为不管用不用到，引入下面两个包： \usepackage{graphicx} \usepackage{subfigure} （1）插入单个图片，图片格式为...\end{figure} 上面代码，第一行中[h]代表图片就在当前位置，有的时候latex排版的时候图片太大，而剩余的空间太小，latex就会自动将图片放在文档中的一个合适的地方，如果不想这样，可以加上...第三行表示插入图片的长宽，后面的3代表图片的名字，这个我在文件夹中的名字是3.png。 第四行表示图题。...（2）并排插入两张图片（每张图片有自己的图题），这种方法会使latex中图片的编号顺序向后增加。...4张图片} \end{figure} 在上述几种方法中，规定图片的宽和高还可以有其他的写法，比如[width=2.1in]等.
1、数据 1.1 名词解释 广告曝光量：广告被浏览的次数，简称PV（page view） 广告点击量：广告被点击的次数，常用click表示 广告点击率：广告点击量/广告曝光量，clicks/views，...常用click_ratio表示 比如某个广告对用户播放了10000次，其中有100个用户点击了该广告，那么click_ratio=100/10000=1% 1.2 日志数据格式 字段类型说明area_id...pv计算求得 统计指标是多个，需要自定义对象封装多个指标，对象需要实现Writable序列化接口 按照地域和日期两个维度统计，使用组合键，保证同一天同一个地域的数据被分发到同一个Reduce Task中...zhubajie 65 female 90 shaseng 55 female 70[root@node1 ~]# 4.2 问题分析 （1）保证同一年龄段的数据发送到同一Reduce Task中.../** * 注意：此处不使用模式Hash分区，使用自定义的年龄段 * 保证同一年龄段的数据发送到同一Reduce Task中
随着音视频在互联网技术和应用中的发展，视频广告已经是目前一种主流的广告投放方式，本文将介绍如何在流媒体直播里进行动态广告插入的方案。...在流媒体广告领域，有两种在视频中插入广告的方法：CSAI（Client-Side Ad Insertion，客户端广告插入）和SSAI（Server-Side Ad Insertion，服务器端广告插入...CSAI简易流程 SSAI也是一种广告插入方法：不同于CSAI在客户端插入广告，SSAI是将广告媒体文件直接拼接到视频流中（在服务端而非客户端）。...在SSAI中，所有操作都在服务端进行，广告被直接插入视频流中，不可能被屏蔽。但SSAI拥有更加复杂的工作流程，对服务端的稳定性和质量要求较高。...SCTE-35标准定义了一种二进制消息格式，用于在视频流中标识接下来的广告插入点和广告结束点。这使得广告可以在视频流中无缝地插入和删除，而不会影响视频的连续性。
编者：本文来自搜狗资深研究员舒鹏在携程技术中心主办的深度学习Meetup中的主题演讲，介绍了深度学习在搜狗无线搜索广告中的应用及成果。...近年来，深度学习在很多领域得到广泛应用并已取得较好的成果，本次演讲就是分享深度学习如何有效的运用在搜狗无线搜索广告中。...一、深度学习在搜索广告中有哪些应用场景 比较典型的深度学习应用场景包括语音识别、人脸识别、博奕等，也可以应用于搜索广告中。首先介绍下搜索广告的基本架构，如下图： ? 首先用户查询。...以上过程中可应用到深度学习的场景如下： ? 二、基于多模型融合的CTR预估 2.1 CTR预估流程 CTR预估的流程图如下： ?...需要仔细设计，很难找到一个直接的方法来描述查询词中包括哪些东西。它是定长的，所以一个请求场景到来，它有多少特征是固定的。
预训练模型在美团内部的NLP场景中也有不少落地实践，美团搜索已经验证了预训练模型在文本相关性任务上的有效性[5]。 而针对预训练在语义匹配任务中的应用，业界也提出不少的解决方案。...美团搜索广告相关性服务的基线模型采用Transformer+ESIM的交互式模型结构，在满足性能的前提下有效解决了部分相关性问题，但是实际应用中仍然存在一些不足，主要包括： 训练数据中存在标签错误、正负样本分布不一致等问题...应用实践 在模型的实践落地过程中，我们也遇到若干挑战，并且针对性的设计了优化方案。...相关性应用 通过模型结构和分数融合策略的迭代优化可以得到更加准确合理的相关性分数，但是在实际的相关性应用中，还需要紧密结合广告业务场景，综合考虑平台变现效率、用户体验、广告主供给及转化等多方面因素。...目前，广告相关性打分主要应用于阈值门槛，目的是端到端的过滤掉不相关广告，从而快速降低广告Badcase。
知心商业广告也是按照点击收费的广告，为了收益最大化，点击率预估准确与否就很重要了，大家应该都知道商业广告点击率预估有一套很有效的机器学习的方法。...但是，与传统的凤巢/网盟广告不大一样，知心广告存在多种展现形式，并且不断有新的展现形式加入，这就会频繁的出现“冷”启动，数据少的问题，但是这个冷启动并不是完全的冷启动，因为虽然有多种展现形式，我们的广告库是同一套...我们先简单回顾下一个典型的广告点击率模型的几个要素： 首先是样本：一个广告的一次展现构成一个样本 然后是特征：这里一般包括ID类的非泛化特征+泛化特征 最后是模型：凤巢是经历了LR到GBDT再到DNN的过程...好的，回到我们的问题，我们的问题是有好多个点击率预估模型（一个场景对应一个模型），我们怎么利用广告库是同一套的特性，用样本充分的场景的数据/参数解决样本不充分的场景的点击率预估问题，这就是学术界研究的transfer...在实际操作的过程中，我们借用了百度已有的一套增量学习框架，直观解释就是首先在source上训练出参数，由于source的数据多，所以这个参数variance会比较小，但是如果作为target上的参数，会带来一些
mybatis中批量插入的两种方式(高效插入) 强烈推介IDEA2020.2破解激活...MyBatis可以使用简单的XML或注解用于配置和原始映射，将接口和Java的POJO（Plain Old Java Objects，普通的Java对象）映射成数据库中的记录。...一、mybiats foreach标签 foreach的主要用在构建in条件中，它可以在SQL语句中进行迭代一个集合。...item表示集合中每一个元素进行迭代时的别名，index指 定一个名字，用于表示在迭代过程中，每次迭代到的位置，open表示该语句以什么开始，separator表示在每次进行迭代之间以什么符号作为分隔
文本中特征相关概念、人工特征工程、特征处理方式、特征工程和模型的结合等方面具体介绍下推荐广告系统中的特征。推荐系统的特征：特征就是用户在对物品行为过程中相关信息的抽象表达。...具体实践：构造特征是一定先思考用户在一次行为过程中，所有行为的依据是什么？比如：用户历史经常点这个广告；用户历史经常点这种类型的广告，用户在这个广告位下经常点这个广告等。...理想情况下，例如某个广告点击量是 10000 次，转化量是 100 次，那转化率就是 1%。但有时，例如某个广告点击量是 2 次，转化量是 1 次，这样算来转化率为 50%。...对于一件商品或一条广告，对于某次曝光，用户要么点击，要么没点击，这符合二项分布。因此对于点击率类的贝叶斯平滑，都可以基于以下假设：对于某件商品或广告，其是否被点击是一个伯努利分布。...实际应用时根据历史数据得到的 α 和 β 可以帮助确定平滑参数的大致范围，防止设置参数时偏离过大。
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