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爱奇艺品牌广告算法的探索与实践（2-4+）.pdf

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简介：
该PDF文档详细介绍了爱奇艺在品牌广告投放领域中算法研究和应用的最新进展。通过结合大数据分析、机器学习等技术手段，提升广告精准推送及效果评估能力，为企业提供更优质的广告服务方案。 爱奇艺品牌广告算法探索与实践（2-4）

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  • 爱奇艺品牌广告算法的探索与实践（2-4+）.pdf
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    该PDF文档详细介绍了爱奇艺在品牌广告投放领域中算法研究和应用的最新进展。通过结合大数据分析、机器学习等技术手段，提升广告精准推送及效果评估能力，为企业提供更优质的广告服务方案。 爱奇艺品牌广告算法探索与实践（2-4）
     
  • 爱奇艺移动端CICD实践与优化.pdf
    优质
    本文档详细介绍了爱奇艺在移动应用开发中实施和优化持续集成与持续交付（CICD）流程的经验和技术细节。通过分析实际案例，分享了提高构建效率、代码质量以及部署速度的关键策略和工具选择，为其他企业提供了宝贵的参考和借鉴。 爱奇艺Mobile CICD的实践与优化经验分享
     
  • 京东对 Flink CDC 的探索与实践.pdf
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    本文档探讨了京东在使用Flink CDC（Change Data Capture）技术过程中的实践经验与挑战，并分享了相关解决方案和优化策略。 《Flink CDC 在京东的探索与实践》一文介绍了 Flink CDC 在京东的应用场景及优化策略。Flink CDC 是一个基于 Apache Flink 的实时数据捕获系统（CDC），专门用于处理数据库中的增量变化。 在京东，Flink CDC 主要应用于订单交易、商智黄金眼、实时风控和京东白条等核心业务领域，以及物流、科技健康与工业等行业板块，负责采集并分发这些领域的增量数据。作为集团的数据中台统一入口，它确保了所有相关系统的高效运行。 该系统的技术架构包括 MySQL 数据库、JED 系统、京东云 RDSCDS 平台和 Fregata 自研 CDC 模块等组件。Fregata 的特性涵盖自动感知数据库变更、DDL 识别与通知机制、Binlog 对齐技术以及数据加工处理函数支持等多项功能，并具备完备的告警系统，能够监控全量及增量数据任务的状态。 在优化方面，京东团队通过引入 earliest-offset 和 specific-offset 等多种启动模式来增强 Flink CDC 的灵活性和效率。此外还实现了自动切库方案、逆向查询位点等功能以提高系统的稳定性和可靠性。 综上所述，《Flink CDC 在京东的探索与实践》为读者提供了一个关于如何在大规模数据处理环境中有效运用 Flink CDC 系统的实际案例和技术指导。
     
  • 易语言-爱奇艺登录
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    本项目采用易语言编写，旨在实现自动化登录爱奇艺网站或APP的功能，为用户提供便捷的操作体验。 爱奇艺登录源码涉及前端与后端的交互过程。用户输入账号密码后，前端会将这些数据以加密形式发送到服务器进行验证。若验证通过，则返回成功消息并允许访问相关服务；反之则提示错误信息。 重写后的文字： 爱奇艺登录功能包括前后端的数据交换流程。当用户提交用户名和密码时，前端会对这些信息进行加密处理，并将其发送至服务器进行身份验证。如果验证结果为正确，系统将反馈一个成功的响应码给客户端以允许访问服务；反之则会显示错误提示消息告知失败原因。
     
  • PCA算法实践报告PCA算法实践报告PCA算法实践报告
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    本报告详细探讨了主成分分析（PCA）算法的应用与实现。通过理论解析和实际案例相结合的方式，深入剖析了PCA的工作原理及其在数据降维中的应用效果，为读者提供了全面的实践指导和技术参考。 PCA算法上机实验报告 PCA算法上机实验报告
     
  • 自动驾驶中ROS的应用探索与实践.pdf
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    本文档深入探讨了在自动驾驶领域中应用机器人操作系统（ROS）的技术细节和实践经验，旨在为相关领域的研究者和技术人员提供有价值的参考。 本段落介绍了ROS在Apollo系统中的应用。Apollo是一个开放的、完整的、安全的平台，旨在帮助汽车行业及自动驾驶领域的合作伙伴结合车辆和硬件系统，快速搭建一套属于自己的自动驾驶系统。
     
  • 《Android开发艺术探索》PDF与完整源码
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    《Android开发艺术探索》一书提供了深入浅出的技术解析和实战案例，并附带了PDF文档及完整源代码，旨在帮助开发者掌握Android高级编程技巧。 《Android开发艺术探索》PDF高清电子书及配套源码分享，仅供学习参考使用。支持手机和平板设备清晰浏览。
     
  • Python中的最优化算法实践（4）——探索无约束多维极值问题（梯度下降法）
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    本篇文章是《Python中的最优化算法实践》系列文章的第四篇，主要内容是如何利用Python解决无约束条件下的多维函数极值问题，重点介绍了常用的梯度下降法。读者将学习如何在实际场景中应用该方法进行参数估计和模型训练等任务。 最优化算法Python实现篇（4）——无约束多维极值（梯度下降法） 本段落介绍了在处理多维无约束极值问题的背景下使用的一种重要方法：梯度下降法，并通过Python语言进行了具体实现，同时借助可视化技术展示了该算法的工作流程。 **算法简介** 给定一个初始点，在这个基础上采用沿着负梯度方向的方法进行搜索（因为这是函数值减少最快的方向），并且以一定的步长前进。这一过程会一直持续到满足特定的终止条件为止。 **注意事项** 在设定学习率时，需要确保其既不过小也不过大。理想情况下，每次沿负梯度方向移动的过程中都会存在一个最优的学习率使得当前步骤中的函数值达到最小化状态；这其实是一个一维无约束优化问题，可以利用黄金分割法等方法来求解这个最佳步长。 **算法适用性** 该方法适用于解决多变量的连续可微函数极小值寻找的问题。然而，在实践中需要根据具体的应用场景调整学习率大小以达到最优效果。 通过Python实现这一过程，并且能够观察到每次迭代中的变化情况，有助于更好地理解和优化梯度下降法的实际应用。 **实例运行结果** 本段落中展示的具体代码示例及其实验结果表明了该算法的有效性和实用性。通过对不同初始点和学习率的测试，可以清晰地看到搜索路径以及最终收敛的位置。 **算法过程可视化** 为了更直观的理解算法的工作机制，文中还提供了详细的图形化表示方式来描绘梯度下降的过程。这些图示不仅展示了函数值的变化趋势，同时也揭示了迭代过程中参数调整的影响。 通过上述内容的介绍和展示，读者可以对梯度下降法及其在Python中的实现有一个全面的认识，并为进一步深入研究奠定基础。
     
  • ClickHouse百亿级别应用的深入探索与实践.pdf
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    本PDF文档详细探讨了ClickHouse在处理大规模数据时的应用技巧和实践经验，特别针对百亿级别的数据分析场景提供了深度的技术指导和优化建议。 ClickHouse 是一个用于联机分析处理（OLAP）的列式数据库管理系统（columnar DBMS）。传统数据库在数据量较小、索引大小适合内存且缓存命中率足够高的情况下可以正常提供服务，但随着业务的增长，这种理想状态会逐渐消失。查询速度将越来越慢。虽然可以通过增加内存或使用更快的磁盘等方法来解决这些问题（纵向扩展），但这只是暂时缓解了问题，并没有从根本上解决问题。如果你的需求是快速获取查询结果，ClickHouse 可能能够满足你的需求。