显着性是图像的突出部分，我们的大脑会特别关注这个部分。上图突出了我们在看到一个场景或图像时会注意到的部分。例如，大家有没有曾经在看广告的时候被一些特别的内容吸引，为此我们还特意停下来多看了一会儿？这就是广告的显着性，即使让我们可以一眼看到广告，也会被他吸引。
虽然 Google 搜索的结果不如百度搜索结果那般广告丛生，但是对于一心只想找到匹配结果的我们而言，推广的信息条目能免则免。whoogle-search 便是一个获取 Google 搜索结果 需自建！并以不带广告形式呈现给我们的搜索服务，虽然它搭了 Google 的“便车”。能免则免的还有 SQLModel，它省去了你同 SQL 数据库交互的操作，使用 Python 代码即可随意使用 SQL 数据库。
Jeopardize工具的主要目标是以尽可能低的成本来提供针对网络钓鱼域名的基本威胁情报和响应能力，它可以检测到已注册的潜在钓鱼域名（根据排版和同音字等因素），并在对域名进行分析之后给出威胁评级分数，然后再在这些钓鱼站点的登录表单中填写看似有效的凭证。
在实际项目中，需要定期检测设备状态，可能是PC上USB接口的问题，检测不了多久就会出现设备检测不到的情况，这可不行啊，总得想办法不是。
这份实习要求主要考察通用型的业务问题、过往的项目经历、价值观和软性技能。对于这个职位，以下是可能需要具备的能力和特点：
自从广告法公布以来，广告违禁词，极限词投诉愈发增多，不仅仅是电商广告，网站也开始收到投诉，处罚，其中也有不少同行蠢蠢欲动的投诉，举报，如果你有发现此类同行，不妨可以尝试一下，绝对会令对手焦头烂额！
智慧城管出店经营识别系统通过python+yolov7网络模型深度学习技术，智慧城管出店经营识别算法对现场画面进行实时分析，可以实现违规摆摊检测、街道垃圾监测、违章停车识别、违规广告、出店经营检测、公共设施破坏、游摊小贩识别等违规识别。与C / C++等语言相比，Python速度较慢。也就是说，Python可以使用C / C++轻松扩展，这使我们可以在C / C++中编写计算密集型代码，并创建可用作Python模块的Python包装器。这给我们带来了两个好处：首先，代码与原始C / C++代码一样快（因为它是在后台工作的实际C++代码），其次，在Python中编写代码比使用C / C++更容易。OpenCV-Python是原始OpenCV C++实现的Python包装器。
公司的广告业务量很大，因为微信对域名链接限制是非常严格，这就致使了外部链接域名什么的很容易在微信中跑着跑着就会被屏蔽了，但是他把你屏蔽了又不会跟你通知，这就导致经常跑了很长的时间，发现域名早就已经被屏蔽了，公司利益得到损失。 真的是挺烦的，但是域名太多了，根本没有办法一个个手动检查。后来我在网上找到了几个做微信域名检测的服务商。这里给大家分享一个好用的微信域名检测接口。
各位刷抖音的伙伴们，不知道你们有木有这种感觉，就是现在广告视频、电商视频的推荐比例越来越大的，号称最智能的推荐算法也是禁不住金钱的诱惑。不过这是可以理解，毕竟字节花钱做平台、加上服务器运营成本，不能光谈感情就能解决的。
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 火爆全网的小游戏羊了个羊到底藏了什么套路？几乎所有人上班下班都在玩，可通关率据说还不到1%。 其实这个游戏和你的策略或技术没啥关系，完全是算法和运气在折磨你。十年前我们玩空当接龙的时候，所有牌都是明牌，理论上可以算出最优解；但羊了个羊不一样，策略再好也不能稳赢，因为你根本不知道一张牌底下藏着什么牌，这和斗地主还不一样，斗地主的牌堆是固定的，但游戏里的牌堆可以被算法改变。 知乎上有人算出了通关概率，游戏一共有14种图案，即使按照逐渐消层的最优解，底下的牌也有200多万
留存率 = 回访网站/app 的用户数占新增用户的比例 探究用户行为和访问之间的关联程度
大数据文摘作品，转载要求见文末 原作者 | Alexander Egorenkov 编译 | 张天健，笪洁琼 很多人通常很难问出合适的数据科学问题。这是因为他们还没有弄清楚问题如何用数据解决方案来解决。 数据科学工具起初可能看起来非常有限，但是我们可以将大多数真实世界的问题改成我们数据科学的语言。在一个数据驱动的环境下，如何有效的利用数据科学，如何提出数据科学可以解决的问题非常重要。 我们可以问什么问题？ 我们将学习过程分为6个目的，每个目的都有相关问题。 作为数据的科学家，这些问题是我们可以提问，解决，
一个具备群体课堂专注度分析、考试作弊系统、动态点名等功能的Python智慧教室，使用多人姿态估计、情绪识别、人脸识别、静默活体检测等技术。
给大家带来了我们经常使用的免费内容重复度检测工具，其中既有网站内容的重复度检查工具，也有文本查重工具。希望可以帮助到遇到类似问题的朋友。
近两年来，Shlayer木马一直是MacOS平台上最常见的恶意软件，十分之一的MacOS用户受到它的攻击，占该操作系统检测到攻击行为的30%。第一批样本发现于2018年2月，此后收集了近32000个不同的木马恶意样本，并确定了143个C&C服务器。
2、NumPy(Numerical Python)——Python科学计算的基础包
作者：HelloGitHub-小鱼干 摘要：GitHub Trending 上周看点，GitHub 官宣 CLI 已发布 beta 版，前端新晋高性能打包神器 esbuild 宣战 Webpack&P
一直相信不要重复造轮子这句话，但是如果可以造出来更好的轮子，我认为那就应该勇敢的去造。总结一下工具特点：人无我有，人有我优。 废话不多说，先说特性。 特性： 1.快，快的有点狠。爆破分为三种模式：low，medium和high。medium的速度在每秒500上下，high的速度在每秒800上下。本来想加一个变态模式，每秒1000+，看后期有需求会加上。（ps：单进程+单线程） 2.检测cdn，并且cdn列表不断更新，更有针对性。 3.C段，爆破完成后自动对非cdn的ip段进行排序，助力快速挖洞。 4.全，测
机器学习已经强大到可以独立成为人工智能的一个子领域。 可以通过对机器编程实现比如执行网络搜索、理解人类语言、通过x光诊断疾病，或制造自动驾驶汽车。
在当今数字化时代，数据已经成为一种珍贵的资源，但要从海量数据中提取有用信息并进行深入分析是一项复杂的任务。为应对这一挑战，数据挖掘工具应运而生。本文将深入探讨数据挖掘的核心概念、常见的数据挖掘工具、应用领域，并提供示例代码，以帮助读者更好地理解和应用数据挖掘工具。
导读：今天这篇文章是「大数据」内容合伙人JaneK关于《Python数据分析与数据化运营》的一篇读书笔记。在大数据公众号后台对话框回复合伙人，免费读书、与50万「大数据」同行分享你的洞见。
其实学习按键精灵最最关键的，就是学以致用，投入到生产实践中，提高工作效率。这也是为什么很多人热衷于它的重要原因。
看了很多回答,模棱两可、模糊不清,给岀一番没有意乂的解释,最终也没有给岀自己的意见。
广告屏蔽工具已经称为我们对抗恶意广告活动最后的希望了，但这个最后的保护屏障似乎也已经坍塌了。因为Malwarebytes近期发布了一项研究报告并详细介绍了一种恶意广告活动，而这种恶意广告活动可以成功绕过广告拦截工具并发送恶意Payload。 这个恶意广告活动名叫RoughTed，根据Malwarebytes安全研究专家Jérôme Segura透露的信息，虽然这个恶意广告活动在2017年3月份才被他发现，但目前有足够的证据可以表明RoughTed已经上线超过一年之久了。从攻击者的角度来看，这个恶意广告活
5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）、Veracity（真实性）。
每周一期，纵览音视频技术领域的干货。 新闻投稿：contribute@livevideostack.com。 什么是前贴片、中贴片和后贴片广告？它们分别在哪里使用？ 插入到视频中的广告根据它们在视频中的位置（视频播放的前、中、后）可以被分类为前贴片（Pre-Roll）、中贴片（Mid-Roll）和后贴片（Post-Roll）广告。在本文中，我们将了解这些广告类型，以及一些常见的处理建议和遇到的问题。 音视频开发之旅（13） OpenGL ES 滤镜 (篇一) 本文是音视频开发之旅第13篇，主要内容有颜
最近几个月，有很多同学都私信我，问我NLP到底应该怎么学，这两天我就根据自己的经验，做了一个简单的总结，导图在手机上看着可能比较小，大家可以在电脑上看，或者保存到手机再放大。如果第一次刷进来没有图，后退重进就好了，可能是因为图太大了。
摘要：本篇从理论到实践介绍了广告场景中的图片相似度识别任务。首先介绍了背景，通过用户连续曝光相似广告素材图片的广告会影响用户体验引出图片相似度任务，同时介绍了google提供的“相似图片搜索”服务；然后介绍了基于phash算法的图片相似度识别，包括当前的基于phash算法获取图片素材指纹、phash算法实现流程、phash算法效果展示图以及源码实践、phash算法的优点和不足和通过聚类解决部分素材图片裁剪相似度低的问题；最后介绍了微软开源的cv-recipes项目实现图片相似度识别，作为图像类任务的百宝箱开源项目可以解决各类图像机器学习问题，重点介绍了其中的图片相似度识别子模块。对于希望解决图片相似度识别任务的小伙伴可能有所帮助。
在linux机器上安装python环境，并且使用命令pip3 install webssh,装上这个模块
有一些同学是从其它语言迁移到Python的，所以写Python代码的时候，还带有其它语言的一些语法特征。于是写出来的Python代码包含了大量没什么用的无效代码。我们今天来看看常见的无效代码有哪些。
最近我们被客户要求撰写关于回归、anova方差分析、相关性分析的研究报告，包括一些图形和统计输出。
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一家数字安全公司周二报告说，在Google Play和苹果的App Store中发现的7个诈骗软件应用程序为其开发者收集了超过50万美元的资金。
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关于IDFA，在提交应用到App Store时，iTunes Connect有如下说明：
大数据文摘记者 | 魏子敏 Facebook近日称，2016年第一季度，其DSP平台Atlas半年的流量质量测试结果显示，由机器人模拟和黑IP等手段导致的非人恶意流量高达75%。一石激起千层浪，这一报道在国内数字营销领域内引发热议同时，“广告反欺诈（Anti-Fraud）”的问题再次被推到舆论的风口浪尖，而如何更好的监测作弊流量也收获了广泛关注。 12月25日，为期两个月的2016CCF大数据与计算智能大赛在青岛落下帷幕。其中，荣获CCF最佳算法能力奖的北京大学“fgo非洲人”团队的参赛作品“Human
视频已成为内容和广告的主要媒介形式，但目前的视频内容理解或审核等AI能力，主流依然是先抽帧，再基于图像帧做特征提取和预测。抽帧由于步骤多、计算重，在视频AI推理场景很容易成为性能瓶颈。因此，有必要使用硬件加速等手段，来对视频抽帧做极致的性能优化。
虽然自己的网站流量十分少，但是还是加了一个谷歌广告，用来自己耍。添加之后发现很多电脑浏览器插件很直接进行屏蔽，手机浏览器也会进行屏蔽。虽然自己也不喜欢广告，但是如何在检测出广告被屏蔽后在原来位置上输出一句话提醒浏览者不要关闭本站的广告展示呐？ 自己在网上找了一些有用的方法，一种是检测广告div的高度，如果高度是0则进行了屏蔽，另一种是自己建一个js，其名称和路径与真实广告的js差距不大，能让插件误拦截，通过检测该js是否加载来判断是否遭到屏蔽。 因为不同的广告插件可能自己拦截方式不同，我就把这两种方法结合一下来进行判断。 首先在自己的广告单元上加两个div（可以根据自己的需求，自行更改）
近日，一种新型电子邮件勒索正在传播，针对的目标是通过 Google AdSense 服务投放广告的网站所有者。
张智林，美国加州大学圣迭戈分校电子与计算机工程系博士，曾在三星北美研究院担任高级工程师，现为AT&T首席数据科学家。凭借在算法上的创新，他用三年实现了个人财务自由，如今带领着AT&T（美国电话电报公司）数据科学团队，向被谷歌、脸书等巨头霸占的广告市场，发起了挑战。
“机器学习”是一门计算机科学，指的是机器对数据进行学习，并执行一些通常来说需要人类智力来完成的任务。现在，该技术正在快速发展的阶段：据Gartner称，到2022年，超过一半的数据和分析服务将由机器代替人来完成，将会比现在增长10％。
商业化广告流量变现，媒体侧和广告主侧的作弊现象严重，损害各方的利益，基于策略和算法模型的业务风控，有效保证各方的利益；算法模型可有效识别策略无法实现的复杂作弊模型，本文首先对广告反作弊进行简介，其次介绍风控系统中常用算法模型，以及实战过程中具体风控算法模型的应用案例。
在过去的数年中，腾讯数平精准推荐(Tencent-DPPR)团队一直致力于实时精准推荐、海量大数据分析及挖掘等领域的技术研发与落地。特别是在广告推荐领域，团队自研的基于深度在线点击率预估算法及全流程实时推荐系统，持续多年在该领域取得显著成绩。而在用户意图和广告理解上，借助于广告图片中的文本识别以及物体识别等技术手段，可以更加有效的加深对广告创意、用户偏好等方面的理解，从而更好的服务于广告推荐业务。 OCR（Optical Character Recognition, 光学字符识别）是指对输入图像进行分析
目前APP发包上架的流程前，免不了需要对APP应用安全检测这个重要且必不可少的步骤流程，APP应用安全检测大部分采用采购第三方的APP安全检测产品(因为这块技术基础储备)，也有部分企业基于开源的移动安全框架（MobSF）进行二次开发APP安全检测产品（采购第三方产品费用太高），也有部分安全团队基于团队的技术储备进行基于逆向第三方APP安全检测产品进行开发自研的APP安全检测产品（采购第三方检测产品）。
本文将主要介绍数平精准推荐团队的文本检测技术。
最近博客后台经常会出现一些来自国外的留言，基本全是一些广告，以推广SEO、推广博客工具的居多，比如这个：
📷 向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号：datayx "情感分析"是我本科的毕业设计, 也是我入门并爱上NLP的项目hhh, 当时网上相关语料库的质量都太低了, 索性就自己写了个爬虫, 一边标注一边爬, 现在就把它发出来供大家交流。因为是自己的项目,所以标注是相当认真的,还请了朋友帮忙校验,过滤掉了广告/太短/太长/表意不明等语料,语料质量是绝对可以保证的 带情感标注的微博语料数量: 10000(train.txt)+500(test.txt) 数据格式 文档的每一行代
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 中文微博情感分类语料库 "情感分析"是我本科的毕业设计, 也是我入门并爱上NLP的项目hhh, 当时网上相关语料库的质量都太低了, 索性就自己写了个爬虫, 一边标注一边爬, 现在就把它发出来供大家交流。因为是自己的项目,所以标注是相当认真的,还请了朋友帮忙校验,过滤掉了广告/太短/太长/表意不明等语料,语料质量是绝对可以保证的 带情感标注的微博语料数量: 10000(train.txt)+500(test.txt)
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