而品牌广告则是为了通过提升品牌知名度美誉度从而间接带来该品牌产品用户和销售收入的增长。
你知道效果绝佳的adwords推广是什么样的吗？Adthea 2018付费搜索行业标准报告是一份有效的英国、美国及澳大利亚付费搜索生态图的汇总，它从广告花费和效果、成本和竞争以及竞争的多样性的角度分析付费搜索。
计算广告学是一门正在兴起的分支学科，它涉及到大规模搜索和文本分析、信息获取、统计模型、机器学习、分类、优化以及微观经济学。计算广告学所面临的最主要挑战是在特定语境下特定用户和相应的广告之间找到“最佳匹配”。语境可以是用户在搜索引擎中输入的查询词(”Sponsored Search”)，也可以是用户正在读的网页(”Content Match”以及”Display Ads”)，还可以是用户正在看的电影，等等。而用户相关的信息可能非常多也可能非常少。潜在广告的数量可能达到几十亿。因此，取决于对“最佳匹配”的定义，面临的挑战可能导致在复杂约束条件下的大规模优化和搜索问题。
不知不觉，广告已经渗透在我们生活中的方方面面。你说你讨厌广告，但其实你又离不开广告，举个简单的例子，大家在求职的时候，投递简历，这也是一种广告，在求职中简历的重要性不需要过多强调。广告以前最重要的是广而高知，还记得黄金时段必播的最洗脑的"脑白金"广告，不仅广泛的触达了各个群体，也改变了人们的行为认知。关于广告，可以写很多内容，本篇主要介绍在广告行业中的专业术语，及时大家可能不从事广告行业，但是了解业务知识帮助还是很大的，比如有利于对腾讯广告算法大赛理解更加深入。
早在2010年，我就在自己的 app 中嵌入移动端的广告sdk。那时 wooboo 刚刚推出广告平台，在官网上宣传上传一款 app 并嵌入广告sdk就能获得一定的奖励，具体金额我已经记不清了，我就一口气上传了6-7款app。当时觉得很新颖，在 app 中居然可以这样玩，还能挣钱。在随后的大半年时间里，靠这些广告我还是挣了一点零花钱的。后来，因为个人原因没有持续更新app，导致收入下降，甚至到最后自己的app也不管了。
想必大家都知道，现在的移动端的流量多、曝光率强、用户数量大。那么如果你想做移动端广告的话，肯定需要了解一些关于移动广告的投放形式、以及计费方式的知识。
广告变现作为互联网公司一种最便捷和直接的变现途径。国际国内各大互联网公司如：Facebook、Google、阿里、腾讯、字节跳动、各大视频等，广告收入占其总收入的比例都非常高。大媒体通常自己建立广告投放平台，对自有流量进行变现。本文简单介绍一条互联网从开始到结束的旅程是什么样的。
“ 通过在线广告交易方式的演进历史，明白产业生态是如何平衡广告各利益相关方利益的，并试图预测发展趋势。”
淘宝作为世界上最大的电商平台，每天为上百万的广告主提供十亿多在线广告曝光的机会。从商业目的上说，广告主为特定的场景和目标人群进行竞标以竞争商业流量。平台方在十毫秒内选择合适的广告进行展现曝光。常见的出价方法有cpm和cpc。
最近开始研究计算广告相关的东西了，那么首先我们要弄懂计算广告中一些常见的概念，本文就让我们一起来整理下吧。
(Cost Per Mille，或者Cost Per Thousand;Cost Per Impressions) 每千人成本，按展示次数收费
CPM（Cost Per Mile）：每千人成本，指广告投放过程中，一千个人看到投放广告曝光的需要的成本价格，CPM是购买方、广告主角度，CPM= （Cost/Impression）*1000
广告主advertisers,显然是指想为自己的品牌或者产品做广告的人，例如宝马、Intel、蒙牛……
我们在给企业做基于网站的互联网销售时，除了seo营销就是关键词竞价排名-sem。sem是一个烧钱的营销方式，但也是见效最快的方式，只要推广资金充裕，网站流量会有一个质的提升，但长期运营sem，其高昂的费用不是每个企业都能接受的，所以优化投放的关键词是首要任务。
PAT甲级 1001. A+B Format (20)
就是AppStore Optimization，应用商店优化，目的是让我们发布的APP更容易被用户找到。
一、CPAT和CPC2软件用于评估编码蛋白能力，一般在lncRNA分析中常用，生信技能树已经介绍过不再赘述。
Paper：Optimized Cost per Click in Taobao Display Advertising
CPC2为CPC 的升级版，发布于2017 年，是目前最新的lncRNA 鉴定工具，也代表着lncRNA 鉴定的最新研究进展。在经过大量的特征选择后，CPC2 最终的特征主要包括四条：最长ORF 长度，ORF 的完整性，Fickett 分数以及等电点 (isoelectric point, pI)[39,40]。其中等电点特征主要是通过将最长ORF 翻译为氨基酸序列，而后根据氨基酸等电点这一理化性质计算而得。与大多lncRNA 鉴定工具相同，CPC2 也使用了支持向量机来构建分类器。
code: https://github.com/createamind/keras-cpcgan
CPC是由北京大学开发的一款lncRNA预测工具，只需要输入fasta格式的转录本序列，该软件就可以判断每条转录本的蛋白编码潜能并进行打分，根据得分将转录本划分为coding和non-coding两类，网址如下
3月13日，小程序插件功能上线，插件是可被添加到小程序内直接使用的功能组件。开发者可以像开发小程序一样开发一个插件，供其他小程序使用。同时，小程序开发者可直接在小程序内使用插件为用户提供服务，无需重复开发。开发者工具新增“代码片段”功能，便于开发者交流开发经验。
在线广告，指的是在线媒体上投放的广告。与传统广告不同的是，在线广告在其十几年的发展过程中，已经形成了以人群为投放目标、以产品为导向的技术型投放模式。
DeepMind 近期的一项研究利用对比预测编码（Contrastive Predictive Coding，CPC）来解决这一难题，该方法是一种从静止图像中抽取稳定结构的无监督方法。得到的结果是一种表征，使用该表征和简单的线性分类器在 ImageNet 上可实现优于其他方法的分类准确率，性能超越全监督 AlexNet 模型。即使给出少量标注图像（每个类别 13 张标注图像），该表征也能保持强大的分类性能，Top-5 准确率超出当前最优的半监督方法 10%，超出当前最优监督方法 20%。
生产环境有一条sql语句执行比较频繁，占用了大量的cpu资源。原本执行需要花费11秒。在一次排查中引起了我的注意，决定看看cpu消耗到底在哪儿？ sql语句是比较简单的，通过查询SUBSCRIBER_FA_V是一个视图。在视图中关联了几个和业务核心表。 SELECT TO_CHAR(SUBSCRIBER_NO) SUBSCRIBER_ID, SUB_STATUS, SUB_STS_RSN_CD, TO_CHAR(SUB_STATUS_DATE, 'yyyyMMdd'
与合约广告相比，竞价交易模式的本质是将量的约束从交易过程中去除，仅仅采用“价高者得”的简单决策方案来投放广告。竞价符合广告精细化发展的趋势，为无法用合约售卖的剩余流量找到了可能的变现渠道，使大量中小广告主参与在线广告的可能性和积极性大大增强，也使得在线广告的商业环境与传统广告有了本质区别。
合约保量广告（Guaranteed Delivery）是一种常见的品牌展示广告采买方式，现有的技术解决方案通常是在人群粒度上对问题进行抽象和建模，这种建模方式一方面忽略了相同人群下用户行为的差异，另一方面无法对用户粒度的约束进行精确的控制。
百度官方的解释是：oCPC是一种AI智能投放模式，同时支持凤巢和原生投放，系统基于对广告主转化数据的对接和深度理解，智能实时预估每次点击的转化率并基于竞争环境智能出价，强化高转化率流量的获取，弱化低转化率流量的展现，以帮广告主控制转化成本，提升转化数量并提升投放效率。
卫星降水 - CMORPH 气候数据记录 (CDR) 由卫星降水估计组成，这些估计已使用气候预测中心 (CPC) 变形技术 (MORPH) 进行偏差校正和重新处理，以形成 25 公里范围内的全球高分辨率降水分析(1/2 度 x 1/2 度) 空间分辨率从 1980 年至今每天更新。数据在全球网格上以每日时间分辨率进行重新处理。前言 – 人工智能教程您可以在此处或在气候引擎组织页面上获取更多信息。
近年来，自监督学习逐渐成为了备受人们关注的应对标注缺乏问题的热门解决方案，科研人员在基于对比学习的自监督方法方面进行了大量研究。本文是 PyTorch Lightning 创始人 William Falcon 的对比学习综述，对自监督学习、对比学习等基础概念进行了简要的回顾，介绍了 CPC、AMDIM、BYOL、SimCLR、Swav等最近较为著名的对比学习方法，并提出了一种名为 YADIM 的新型对比学习算法。
在研究D2C模式的过程中，「庄帅零售电商频道」发现一个有意思的现象，那就是几乎所有开放平台（包括电商、社交和内容）都将自己称之为最适合品牌商做D2C的平台。
今天在生产中发现一条sql语句消耗了大量的cpu资源。使用top -c来查看。 PID USER PR NI VIRT RES SHR S %CPU %MEM TIME+ COMMAND 17895 oratestdb 25 0 12.4g 217m 38m R 99.9 0.1 1232:
作者：JohnK ，无量数据创始人 ◆ ◆ ◆ 前言 问题： 我们平常接触的广告，我们看一眼有多大的价值？ 平均1分？1毛？1元？ 网页广告，平均大小，一次展示广告主会花多少钱？ 如果是发送到客户手里的一张传单呢？ 如果是精准投放的一张传单呢，比如知道目标用户的职业年龄信息？ 接下来看看无量数据创始人Johnk如何看待这个问题 这是一个非常有意思的话题，作为电商狗，从来没有从这个角度思考过。 一般情况下，不同的行业广告价值不一样，所以我把问题着眼点改一下，即我们每打开一次页面，创造了多少价值：打开不同的页
对比自监督学习（CLS）是从无标签数据中选择和对比Anchor，Positive，Negative（APN）三种特征，学习到有用表征的方法。
Contrastive Learning (对比学习) 是这两年深度学习非常热的话题，可以说是刷新了很多人对无监督学习对认知。最初谷歌写的Representation Learning with Contrastive Predictive Coding (CPC) 公式十分抽象，不好理解。我在做完了一个CPC的项目以后，决定做一张超直观的图帮助大家摆脱公式理解。
1、线人称新浪门户下周将改版，启动“个性化首页” 虎嗅今天报道，新浪整个门户将于下周一改版，而这可能是新浪历次改版中意义最重大的一次，因为新浪终于将启动“个性化首页”，而这个首页的基础就是新浪微博。嗅哥还听说，这次改版，突出重推的一个频道会是……佛学频道。 “佛学频道”，新浪你好雷。看来新浪顿悟了。是得改。门户现在处于一个很尴尬的位置。60、70后等老一辈用户可能还适应新浪、网易和搜狐的门户网站。海量内容堆积，分类导航。但是在人们面对海量信息轰炸的今天，门户和BBS都逐渐式微——虽然不一定会死，但明
译者：吕东昊 审校：董梁 本文长度为3495字，预估阅读时间6分钟。 我们今天要向大家介绍的是Facebook广告定向优化的8种方法 您的Facebook广告定向可以进一步优化吗？您正在寻找通过Fa
【新智元导读】DeepMind的最新研究提出一种新的表示学习方法——对比预测编码。研究人员在多个领域进行实验：音频、图像、自然语言和强化学习，证明了相同的机制能够在所有这些领域中学习到有意义的高级信息，并且优于其他方法。
转自：http://blog.163.com/reviver@126/blog/static/1620854362012118115413701/
导读：360展示广告平台始终关注广告投放效果，围绕广告后续优化问题先后开发了多款产品。随着产品规模的不断扩张，有关效果优化的新需求新问题不断产生。本文主要介绍了效果优化系统随业务发展的演进过程，聚焦如何使用算法解决客户痛点，实现广告投放智能化。使大家了解到展示广告算法团队如何分析业务，如何选择算法，如何优化系统的过程。
栈上数组 // naive: int arr[10]; memset(arr, 0, sizeof(a)); // modern: // #include <array> std::array<int, 10> arr; arr.fill(0); 堆上数组 // naive: int *arr = new int[10]; memset(arr, 0, 10 * sizeof(int)); // modern: // #include <vector> std::vector<int> arr(10)
在之前的文章中，我们介绍过CPC和CNCI这两款软件，可以用于预测lncRNA序列。其中CPC基于序列比对的方式，对于注释信息相对全面的物种分类效果较好，但是运行速度相对较慢，CNCI基于序列的三联体碱基组成来区分编码和非编码转录本，对于注释信息缺乏的物种，效果也不错，但是当序列中存在插入缺失时，其分类效果就变得很差。
原文在这里了：https://www.cnblogs.com/pinard/p/6688348.html
译者：柴黎娜、骆姿亦 审校：朱玉雪 本文长度为2290字，预估阅读3分钟。 我们今天要讲一些容易被忽略的事情——营销数据的几个小细节。 你有没有正确地使用数据？Jacob Baadsgaard
SEO和SEM通常被错误地互换使用，是企业可以用来在Google、百度和Bing等搜索引擎上吸引其目标受众的两种不同的营销渠道。
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