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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。 b、基于历史数据判断,如某个ADX的成功率低,其实就价格高;ADX的流量质量不佳;网站历史的CTR低等而不参与竞价,有些甚至会基于用户的站内行为,对流量做更严格的筛选。 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 ,数据是离散,所以很难预估一个合理的CTR。 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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【STM32F407的DSP教程】第16章 DSP功能函数-数据拷贝,数据填充和浮点转定点

mod=viewthread&tid=94547 第16章       DSP功能函数-数据拷贝,数据填充和浮点转定点 本期教程主要讲解功能函数中的数据拷贝,数据填充和浮点数转换为定点数。 16.1 初学者重要提示 16.2 DSP基础运算指令 16.3 数据拷贝(Copy) 16.4 数据填充(Fill) 16.5 浮点数转定点数(Float to Fix) 16.6 总结 16.1 初学者重要提示 16.2 DSP基础运算指令 本章用到的DSP指令在前面章节都已经讲解过。 16.6 实验例程说明(MDK) 配套例子: V6-211_DSP功能函数(数据拷贝,数据填充和浮点转定点) 实验目的: 学习功能函数(数据拷贝,数据填充和浮点转定点) 实验内容: 启动一个自动重装软件定时器 case KEY_DOWN_K2: /* K2键按下,数据填充 */ DSP_Fill(); break

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    【STM32F429的DSP教程】第16章 DSP功能函数-数据拷贝,数据填充和浮点转定点

    mod=viewthread&tid=94547 第16章       DSP功能函数-数据拷贝,数据填充和浮点转定点 本期教程主要讲解功能函数中的数据拷贝,数据填充和浮点数转换为定点数。 16.1 初学者重要提示 16.2 DSP基础运算指令 16.3 数据拷贝(Copy) 16.4 数据填充(Fill) 16.5 浮点数转定点数(Float to Fix) 16.6 总结 16.1 初学者重要提示 16.2 DSP基础运算指令 本章用到的DSP指令在前面章节都已经讲解过。 16.6 实验例程说明(MDK) 配套例子: V6-211_DSP功能函数(数据拷贝,数据填充和浮点转定点) 实验目的: 学习功能函数(数据拷贝,数据填充和浮点转定点) 实验内容: 启动一个自动重装软件定时器 case KEY_DOWN_K2: /* K2键按下,数据填充 */ DSP_Fill(); break

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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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    【STM32H7的DSP教程】第16章 DSP功能函数-数据拷贝,数据填充和浮点转定点

    mod=viewthread&tid=94547 第16章       DSP功能函数-数据拷贝,数据填充和浮点转定点 本期教程主要讲解功能函数中的数据拷贝,数据填充和浮点数转换为定点数。 16.1 初学者重要提示 16.2 DSP基础运算指令 16.3 数据拷贝(Copy) 16.4 数据填充(Fill) 16.5 浮点数转定点数(Float to Fix) 16.6 总结 16.1 初学者重要提示 16.2 DSP基础运算指令 本章用到的DSP指令在前面章节都已经讲解过。 16.6 实验例程说明(MDK) 配套例子: V7-211_DSP功能函数(数据拷贝,数据填充和浮点转定点) 实验目的: 学习功能函数(数据拷贝,数据填充和浮点转定点) 实验内容: 启动一个自动重装软件定时器 case KEY_DOWN_K2: /* K2键按下,数据填充 */ DSP_Fill(); break

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    DSP的系统构成

    有些预警甚至有分析的能力,这个需要在分析逻辑上处理好,如某个数据数据异常,被预警系统监控到,根据分析逻辑处理,分析列出最有可能的几个原因,用户直接去验证后就可以做决策。 有流量的地方,就有作弊的动机,也存在作弊广告,完全消除作弊广告是没可能的,反作弊不是一个技术问题,而是一个成本问题,广告平台能做的就是尽量降低作弊带来的损失,所有的投放平台都会有反作弊的模块或系统,通过分析大量的数据 第三方跟踪验证:因为利益冲突,广告主对广告平台提供的数据持保留态度,希望通过独立第三方的数据去验证,这就需要DSP平台能对接广告服务提供商,如广告监测的反作弊、品牌安全、可视度等。 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? Cookie Mapping是精准营销的基础,但Cookie Mapping需要双方都有对应的API接口和匹配服务,不是所有的平台都会有,很多的DSP却对Cookie Mapping只是有限的支持,所以在数据打通上的能力也是有限的 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 3、DMP识别用户标签后,由服务器后端直接向PCPAPI服务器发起callback请求,异步回写cookietag数据

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    DSP视频教程】DSP视频教程第7期:Matlab的wifi通信实现,大大方便波形数据远程分析(2022-04-22)

    后面就正式开始DSP算法视频教程。

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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 ,数据是离散,所以很难预估一个合理的CTR。 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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    DSP CCS软件仿真

    以前的学习和工作没有使用过DSP CCS软件仿真,一般都是VC仿真好了直接移植到DSP进行硬件仿真的,最近帮别人调试一个程序,别人用的是软件仿真,自己也要用软件仿真来帮忙调试,因此就将这一过程记录下来了 Setup,在Family中选择CPU系列,这里选择C64xx,Platform选择simulator(软件仿真),在Available Configuration中选择配置,大端小端都可以(程序或数据比较大需要选择大端 仿真库要与目标系统相匹配,前面目标选择的是TMS320C64XX,这里也是用对应的仿真库 仿真库配合头文件#include <stdio.h>可以进行IO操作和文件操作fopen、fread等读取图像或其他文件数据 5 查看结果 可以使用printf()打印信息,使用菜单View->Graph->Image显示图像 bmp图像的话Color选择RGB,彩色图像R、G、B分别设置数据地址,若是单通道图像则将

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    FPGA、DSP、ARM比较

    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。 根据数字信号处理的要求,DSP芯片一般具有如下主要特点: (1)在一个指令周期内可完成一次乘法和一次加法; (2)程序和数据空间分开,可以同时访问指令和数据; (3)片内具有快速RAM,通常可通过独立的数据总线在两块中同时访问 DSP主要是用来计算的,比如进行加密解密、调制解调等,优势是强大的数据处理能力和较高的运行速度; FPGA可以用VHDL或verilog HDL来编程,灵活性强,由于能够进行编程、除错、再编程和重复操作 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。

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    dsp McBSP模块「建议收藏」

    DSP嵌入式系统中,常常用来连接音频编码解码芯片,串行AD/DA器件等。具有如下特性: 全双工; 两个数据缓冲寄存器; 独立的发送和接收帧和时钟; 多达129通道的发送和接收等等。 McBSP结构图如下: 首先对引脚进行介绍: CLKR:接收时钟 CLKX:发送时钟 CLKS:外部时钟源 DR“:串行数据接收 DX:串行数据发送 FSR:接收同步帧 FSX:发送同步帧 注意到接收部分是三重缓冲 接下来介绍它的相关寄存器: DRR:数据接收寄存器,存放接收到的数据。 DXR:数据发送寄存器,存放将要发送的数据。 这个多通道不是AD采样器那个多通道,而是类似于时分复用的数据流,强调时隙的概念。128个发送通道和128个接收通道,一帧数据最多128个通道,也即128个数据单元,一个通道可以移近或移出一个串行字。

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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← ; 2数据读总线-数据存储器单元中的数据; 2>可实现 1程序提供的立即数 2数据RAM—直接寻址, 间接寻址 如:adddma [shift]直接寻址 adddma 6 addind,16 [ARn 如:sach , sacl(shift≤7) 16MSBsof(ACC)x2shift→数据存储空间 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 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。 (1)DSP芯片一般采用的是哈佛结构(Havard Structure),可同时对数据和程序进行寻址,大大提高了数据处理能力,非常适合于实时信号处理。 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。 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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    漫画 | 细说 DSP 那些事儿

    1 来源 | 华为麒麟 嵌入式工程师都知道什么是CPU、MCU,其中还有一位成员大家也经常听说,那就是:DSPDSP到底是什么?一起来通过故事看看吧!

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    DSP与Always-on功能

    ,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。 随后DSP接收到并分析数字信号将其转换为可供处理的语句。随后,将反馈以数字的形式输入到数字模拟电路,转换为人可以理解的声音。 ? DSP是人工智能应用的核心部件,包括自然语言处理。NLP可以使设备理解和分析人类语音和行为。 特别是在标准化的信号编解码应用中。 对于各种Always-on应用,嵌入式的DSP可以提供高性价比,低功耗解决方案,满足设备能耗要求。 Always-on在后台运作,可以处理复杂的传感器数据组合,比如IMU,语音。 一些多轴传感器,可以通过Sensor fusion处理数据。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。

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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)。 这种增强体现在以下几点:乘法器变为25x18;A端口变为30位,其中低25位可用于乘法器的输入,A和B可拼接为48位,从而可实现{A,B}+C(两个48位数据相加);乘法器之后不再是简单的累加器,而是功能更为多样的 对比DSP48、DSP48E、DSP48E1和DSP48E2,如下表所示。 ?

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