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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: 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 另外x[2nx]和y[2nx]都是32位的数据,虚部紧跟实部连续存储,32位数据采用Q15定点,所以这里涉及到一个数据转换,整个fft二维算法的大框架我是借鉴我们组另外一个老师的,所以不便放出来,需要把数据转换成 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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    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。 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? 对于一个新的DSP平台来说,可以预想得到的时候它的Match Tables(就是存储的匹配表)是很低,所以前期的精准度是比较低的,会发起比较多的Cookie Mapping去构建自己的Match Tables 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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    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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    FPGA、DSP、ARM比较

    一个数字信号处理器在一块不大的芯片内包括有控制单元、运算单元、各种寄存器以及一定数量的存储单元等等,在其外围还可以连接若干存储器,并可以与一定数量的外部设备互相通信,有软、硬件的全面功能,本身就是一个微型计算机 DSP采用的是哈佛设计,即数据总线和地址总线分开,使程序和数据分别存储在两个分开的空间,允许取指令和执行指令完全重叠。 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。 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。 7:BRAM(嵌入式块RAM):块RAM可被配置为单端口RAM、双端口RAM、内容地址存储器(CAM)以及FIFO等常用存储结构。

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    dsp指令ixh_C24XX系列DSP移位指令总结

    C24XX系列DSP移位指令总结 徐丽红王佰营 TI公司C24XX系列DSP的移位指令很有特色而且效率很高;一般的移位功能不用专门的指令实现而是作为其他指令中的一个功能给出,并且移位并不占用CPU额外时间 以下整理出了DSP常用的移位指令: 一、两类移位指令 1>显性移位指令,移位次数由指令直接给出:1add—sub←0—16 2and—or—xor←#L 3lacc←0—16 4sach—sacl← Lph – lt- mpy – mpu; 4、由中央处理单元结构(见下图)可知: 由上图可知移位操作有四处: A 、输入移位器(ISCALE) 1>其数据来源有: 1程序读总线-程序存储器-指令中的立即数 16LSBsof(ACC)x2shift→数据存储空间 3>输出移位器可以供: 数据写总线—数据RAM空间。 ACC中所有位右移一位,LSB入C,MSB填0; 注意:有的移位受符号扩展方式位(SXM)的影响,注意正确设置SXM的值,以达到预期目标; 关键字:TMS320LF2407 TMS320C2000 DSP

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    在工业领域,DSP将要被ARM淘汰了?ARM + DSP才是更优解?

    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。 TI公司的DSP芯片结构是改进的哈佛结构,改进之处是在数据总线和程序总线之间进行局部的交叉连接,使得允许数据存放在程序存储器中,并被算术运算指令直接使用,增强了芯片的灵活性。 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。 定点DSP的字长每增加1bit,动态范围过大6dB,32bit浮点运动DSP的动态范围可做到1536dB,不仅大大扩大了动态范围,提高了运算精度,还大大节省了运算时间和存储空间,为复杂算法的实时处理提供了保证 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。

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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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    数字信号处理(DSP)介绍

    该计算引擎可以是通用处理器、FPGA,甚至是专用的 DSP 芯片。每个选项在灵活性、速度、易于编程和功耗方面都有自己的优点和缺点。 7 DSP 可用于广泛的应用 DSP 概念和工具可用于任何需要在数字域中处理输入信号的应用。这包括但不限于音频和视频压缩、语音处理和识别、数字图像处理和雷达应用。 在这些领域中谋求职业生涯需要掌握广泛的专业 DSP 算法、数学和技术。事实上,任何人似乎都不太可能掌握已经开发的所有 DSP 技术。 但是,一些常见的 DSP 概念,例如滤波、相关和频谱分析,几乎在所有 DSP 应用中都使用。因此,DSP 教育的第一步是掌握基本概念,然后专注于特定兴趣领域所需的专业技术。 DSP 的一些基本概念以及与数字图像处理相关的一些专业技术在我之前的文章中都有介绍。我还有一个关于 FPGA 和基于 FPGA 的 DSP 算法实现的系列文章,可以帮助您开始学习这个相对困难的主题。

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