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刘鹏研究计算广告。

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  •      文件类型：PDF

简介：
刘鹏的计算广告PDF文件，总共包含超过300页，它是一个扫描得到的电子PDF版本，总体而言感觉相当不错，因此我决定分享给大家。此前在平台上遭遇了令人失望的体验，下载了一个质量参差不齐的版本，最终为了获得可靠的资料，我选择付费购买了官方电子版。

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  • 刘鹏的计算广告课程
    优质
    《刘鹏的计算广告课程》是由资深数据科学家刘鹏教授主讲的专业课程，深入浅出地讲解了计算广告的核心概念、算法和技术应用，旨在培养学生的实践能力和创新思维。 刘鹏的《计算广告》PDF有300多页，是扫描版电子书。我觉得这本书不错，所以想分享一下。之前在下载了一个错误很多的版本，我很生气，后来就花钱买了一份正确的电子版。
     
  • 刘鹏《计算广告》完整版PDF（含目录）
    优质
    《计算广告》是刘鹏撰写的一本关于互联网广告技术与实践的专业书籍，本书提供了一个全面的视角来探讨计算广告领域的核心概念和最新进展。该版本为完整的PDF格式，并包含详细的目录索引。 刘鹏的《计算广告》完整版PDF（带目录）可用。
     
  • 基于Apriori算法的彩票预测研究——罗来鹏、刘二根
    优质
    本研究运用Apriori算法对彩票数据进行挖掘分析，旨在探索彩票号码间的关联规则，为彩票预测提供新思路。作者：罗来鹏、刘二根。 购买彩票已成为人们生活中的一种娱乐性投资方式。因此，如何提高中奖率是许多彩民关心的问题之一。很多彩民在购彩过程中会分析以往的开奖数据组合，试图从中找出规律，并以此作为对未来开奖结果预测的基础。其中一种常用的方法认为，在过去多期开奖中出现频率较高的号码或组合在未来继续出现的概率也较高。即购买彩票前先查看哪些数字以前出现次数较多，越多则意味着它们未来再次出现的可能性越大。 利用这种方法来选择下一期的号码看似合理，但实际上其有效性存在争议。接下来我们将使用关联规则挖掘中的经典算法Apriori算法对这一方法进行实例分析，并运用概率论的相关知识对此结论加以解释。
     
  • 刘鹏《云计算》第三版习题答案
    优质
    本书为刘鹏所著《云计算》（第三版）的配套习题解答书，提供了书中各章节练习题的答案与解析，帮助读者巩固和深化对云计算技术的理解。 刘鹏云计算第三版习题答案提供了详细的解答，帮助学生更好地理解和掌握相关知识点。
     
  • 刘鹏《云计算》第三版课后答案.pdf
    优质
    本书为刘鹏所著《云计算》（第三版）一书的配套参考材料，提供了详尽的课后习题解答，帮助读者深化对云计算概念和技术的理解和掌握。 刘鹏《云计算》第三版的课后答案可以提供给需要帮助的同学参考学习。
     
  • 关于小鹏汽车的专题研究报告
    优质
    本报告深入分析了小鹏汽车的发展历程、市场定位及未来前景，旨在为投资者和汽车行业从业者提供有价值的参考信息。 小鹏汽车是将“软件定义汽车”理念实践得较为充分的车企之一，并且在开发模式上与特斯拉最为接近。特斯拉在系统迭代、自动驾驶及智能座舱方面的成就已经得到了广泛认可。 以小鹏P7为例，小鹏主导了除芯片外大多数硬件以及大部分软件的研发工作。相比之下，许多传统汽车制造商通常将自动驾驶系统的软件外包给供应商，自身仅负责协调不同供应商之间的合作。自行承担多数增量零部件系统开发任务意味着整车厂能够更快地响应市场变化，并在迭代速度上超越竞争对手。 小鹏全栈开发能力主要基于以下技术积累：定位与高精度地图；识别算法及传感器融合；行为规划和车辆动作控制。在自动驾驶领域，小鹏并不拘泥于传统的SAE分级制度。
     
  • 计算广告学入门（计算广告学简介）
    优质
    《计算广告学入门》是一本介绍计算广告学基础知识与应用的书籍，适合初学者了解在线广告背后的算法和数据技术。 斯坦福大学的计算广告学课件01共有15节。
     
  • 计算广告PPT
    优质
    《计算广告》PPT是一份详细讲解计算广告原理、技术和应用的教学或培训资料，涵盖广告投放算法、个性化推荐等内容。 刘鹏老师主编的《计算广告》一书配套的PPT非常实用，配合书籍一起学习效果极佳。
     
  • 刘鹏《书中源码》——实战Hadoop：通向云计算之路
    优质
    本书《书中源码：实战Hadoop》由刘鹏撰写，深入解析了Hadoop技术的应用与开发实践，为读者提供了一条通往云计算领域的实用路径。 《刘鹏书中源码-实战Hadoop：通往云计算的捷径》是一份专为初学者设计的学习资源，旨在帮助深入理解和实践强大的分布式计算框架——Hadoop。这份压缩包包含书中的关键章节源码，使学习者能够直观地看到理论在实际应用中的体现，并进一步提升对Hadoop的理解。 Hadoop是Apache软件基金会开发的一个开源项目，其核心包括两个主要组件：分布式存储系统HDFS（Hadoop Distributed File System）和分布式计算框架MapReduce。HDFS提供高容错性的数据存储解决方案，而MapReduce则用于处理大规模的数据集。这两个组件共同构成了Hadoop的基础架构，使得处理海量数据变得可能。 源码分析： 1. **HDFS**：通过研究源码，可以了解HDFS如何将大文件分割成块，并在多台服务器上进行冗余存储以确保数据的可靠性和可用性；学习NameNode和DataNode之间的通信机制以及客户端读写数据的过程。 2. **MapReduce**：该框架的工作流程包括Map、Shuffle和Reduce三个阶段。源码分析帮助理解任务如何被分解，数据在节点间分布的方式，以及结果聚合的方法，这对于优化数据处理效率至关重要。 3. **YARN**（Yet Another Resource Negotiator）是Hadoop的资源管理系统，负责调度集群上的计算资源。通过研究其源码可以深入理解任务调度策略及有效管理内存和CPU资源的方法。 4. **Hadoop生态系统**：除了核心组件外，还包括一系列周边项目如分布式数据库HBase、数据仓库工具Hive以及数据分析工具Pig等。这些项目的源代码有助于全面掌握大数据处理技术。 5. 实战案例：书中的实例基于具体的业务场景或数据处理问题设计，通过学习如何解决实际问题可以提升个人的项目经验。 总之，《刘鹏书中源码-实战Hadoop》压缩包提供的资源是学习这一领域的宝贵工具。它将理论与实践相结合，帮助初学者快速掌握Hadoop的核心概念和应用技巧，并为在云计算领域深入发展铺平道路。 通过深度研究这些源代码并进行实际操作练习，可以更好地理解及优化Hadoop系统，在大数据处理方面取得更深层次的理解和技术进步。