1. 下载示例文件. 2. 解压之后的目录: 3. 使用android studio,选择import project,导入如图所示文件夹: 4. 重点来了,由于官方demo的上传时间很久远(大概是上古世纪),里面的targetSDKVersion等都需要改变,并且需要加入: 根据如图所示进行配置,可以解决build过程中的报错,但后续版本更新可能又需要进行build gradle的修改,大家根据报错信息进行修改就问题不大了 compileSdkVersion 26 buildToolsVers

作者 张煜,15年加入腾讯并从事腾讯广告维护工作.20年开始引导腾讯广告技术团队接入公司的TKEx-teg,从业务的日常痛点并结合腾讯云原生特性来完善腾讯广告自有的容器化解决方案 项目背景 腾讯广告承载了整个腾讯的广告流量,并且接入了外部联盟的请求,在所有流量日益增大的场景下,流量突增后如何快速调配资源甚至自动调度,都成为了广告团队所需要考虑的问题.尤其是今年整体广告架构(投放.播放)的条带化容灾优化,对于按需分配资源.按区域分配资源等功能都有着更强的依赖. 在广告内部,播放流系统承载了整个广告

由于官方审核代码,代码将在2019年6月28号后开源 写在前面 这次腾讯的第三届广告算法大赛,是我第一次参加,取得了初赛与复赛均为23名的成绩,毕竟我只是初打比赛不久的小白.我想在此分享下我的基本解题思路. 赛题背景: 广告曝光预估如何应用在实际业务中? 腾讯的效果广告主要是展示类广告,其背后的算法引擎本质上是一个推荐框架.当新增一条广告请求时,系统会自动执行召回候选广告和排序筛选两个步骤. 召回的条件是判断广告自身的定向设置.时段设置.素材尺寸是否和当前请求的用户属性.请求时间.广告位规格相匹

前言 Flutter 已成为目前最流行的跨平台框架之一,在近期的几个大版本的发布中都提到了 Flutter 版本 Google 广告插件 [google_mobile_ads] .对于"出海"应用选择官方的插件非常稳定方便,对于国内的应用虽然我们的选择比较多,但是支持 Flutter 版本的则没有.在 Pub 和 Github 搜到几个广告插件,但是无法满足需求,问题也比较多,或是停止维护了,于是决定自己开发一款优质广告插件. 广告平台分析 广告平台 是否支持 Flutter Goog

广告模式:   广告条:最普遍的广告模式,嵌入在应用界面内,用户点击行为会带来收入.   积分墙:应用通过限制功能.去广告等引导用户进入积分墙页面下载广告应用得到积分来换取使用的模式,用户安装完推荐广告软件后开发者才有收入,该模式会被一些市场和发布渠道拒绝应用上架.   推送:通过类似短信通知的模式展示广告,此模式用户点击率奇高,所以也是最受市场排挤的模式,像应用汇.安智市场.安卓市场.N多网等等都拒绝发布带推送广告的软件. 我用过的一些广告平台介绍:1. 万普平台  我个人觉得最给力的广告平台

前言 2019年来了,2020年还会远吗? 请把下一年的年终奖发一下,谢谢... 回顾逝去的2018年,最大的改变是从一名学生变成了一位工作者,不敢说自己多么的职业化,但是正在努力往那个方向走. 以前想的更多是尝试,现在需要考虑的更多是落地.学校和公司还是有很大的不一样,学到了很多东西. 2019年了,新年新气象,给大家宣布一下”七夜安全博客“今年的规划: 1. 2019年不再接任何商业广告(文末腾讯广告除外),纯粹输出安全技术干货. 2. 2019年每周至少两篇原创图文,也就是说每个月至少八篇

工欲善其事,必先利其器.在当下竞争激烈的市场环境中,精品,已经成为所有游戏厂商安身立命之本.但如何提升品质,使产品成为精品,行业内却长期缺乏公开.透明,以及具备实际参考.实操价值的标准. 制定一项标准并非易事,但从内部产品一步一脚印,成为业内领先的一站式测试服务平台的腾讯WeTest,却一直在专注于此. 近期,腾讯游戏品牌升级,提出了“Spark More/去发现,无限可能”的全新品牌主张,对游戏价值进行持续深入的思考.无独有偶,WeTest同样摩拳擦掌进行了一次全新的品牌升级,发布了更具科技感

腾讯 Angel PowerFL 联邦学习平台 联邦学习作为新一代人工智能基础技术,通过解决数据隐私与数据孤岛问题,重塑金融.医疗.城市安防等领域. 腾讯 Angel PowerFL 联邦学习平台构建在 Angel 机器学习平台上,利用 Angel-­PS 支持万亿级模型训练的能力,将很多在 Worker 上的计算提升到 PS(参数服务器) 端:Angel PowerFL 为联邦学习算法提供了计算.加密.存储.状态同步等基本操作接口,通过流程调度模块协调参与方任务执行状态,而通信模块完成了任务训

在11月4日举办的2021腾讯数字生态大会云原生专场上,腾讯云联合中国信通院.作业帮等率先在国内重磅发布了<降本之源-云原生成本管理白皮书>(简称白皮书),基于腾讯云在业内最大规模的 Kubernetes 实践经验,系统性呈现云原生成本优化方法论和最佳实践路径. 腾讯云容器产品总经理邹辉表示:"Kubernetes 是云原生技术栈的核心,腾讯云原生经过多年的技术积累以及众多腾讯内外部复杂业务考验已经步入非常成熟的阶段.TKE 目前拥有国内最大规模的 Kubernetes 集群以及业界

​ Kstone 开源 在 CNCF 云原生基金会举办的2021年12月9日 KubeCon China大会上,腾讯云容器 TKE 团队发布了 Kstone etcd 治理平台开源项目. Kstone 是腾讯云容器TKE团队发起的一个基于 Kubernetes 的云原生一站式 etcd 治理项目.该项目源自腾讯内部大规模 etcd 集群治理和最佳实践,很好的实现了对各类业务场景下的 etcd 集群的可视化管理和运维,极大简化了各类场景的 etcd 运维复杂度,将帮助你及时发现各种潜在的 etcd

前言 Flutter 已成为目前最流行的跨平台框架之一,在近期的几个大版本的发布中都提到了 Flutter 版本 Google 广告插件 [google_mobile_ads] .对于"出海"应用选择官方的插件非常稳定方便,对于国内的应用虽然我们的选择比较多,但是支持 Flutter 版本的则没有.在 Pub 和 Github 搜到几个广告插件,但是无法满足需求,问题也比较多,或是停止维护了,于是决定自己开发一款优质广告插件. 广告平台分析 广告平台 是否支持 Flutter Goog

前言 上篇文章我们聊了国内各大广告平台对 Flutter 的支持程度和我为什么创建 FlutterAds 来构建优质的 Flutter 广告插件,帮助开发者获利.本篇我们来看看Flutter 穿山甲广告插件 flutter_pangle_ads 的集成和使用. 移动端广告形式 在移动端大体分为 5 种广告形式,分别是 开屏.插屏.Banner.信息流.激励视频.随着短视频的崛起,出现了新的全屏视频和前面 5 种的混入视频形式. 集成广告插件 Flutter 穿山甲广告插件 flutter_pan

作者 卓晓光,腾讯广告高级开发工程师,负责新闻视频广告整体后台架构设计,有十余年高性能高可用海量后台服务开发和实践经验.目前正带领团队完成云原生技术栈的全面转型. 吴文祺,腾讯广告开发工程师,负责新闻视频广告流量变现相关后台开发工作,熟悉云原生架构在生产实践中的应用,拥有多年高性能高可用后台服务开发经验.目前正推动团队积极拥抱云原生. 陈宏钊,腾讯广告高级开发工程师,负责新闻视频广告流量变现相关后台开发工作,擅长架构优化升级,有丰富的海量后台服务实践经验.目前专注于流量场景化方向的广告系统探索.

昨天总结了深度学习的资料,今天把机器学习的资料也总结一下(友情提示:有些网站需要"科学上网"^_^) 推荐几本好书: 1.Pattern Recognition and Machine Learning (by Hastie, Tibshirani, and Friedman's ) 2.Elements of Statistical Learning(by Bishop's) 这两本是英文的,但是非常全,第一本需要有一定的数学基础,第可以先看第二本.如果看英文觉得吃力,推荐看一下下面

  小编都深深的震惊了,到底是谁那么好整理了那么多干货性的书籍.小编对此人表示崇高的敬意,小编不是文章的生产者,只是文章的搬运工. <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室Jurgen

一.前言 之前半年时间感觉自己有点浮躁,导致停顿了半年多的时间没有更新博客,今天重新开始记录博文,希望自己可以找回初心,继续沉淀.由于最近做的项目中用到SignalR技术,所以打算总结下Asp.net SignalR的相关内容,希望对刚接触或者接触不多的朋友有所帮助.今天的专题就是让大家可以快速的上手Asp.net SignalR.废话不多说了,下面正式进入今天专题的内容. 二.Asp.net SignalR 是个什么东东 Asp.net SignalR是微软为实现实时通信的一个类库.一般情况下

<Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室Jurgen Schmidhuber写的最新版本<神经网络与深度学习综述>本综述的特点是以时间排序,从1940年开始讲起,到60-80

<Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost 到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室 Jurgen Schmidhuber 写的最新版本<神经网络与深度学习综述>本综述的特点是以时间排序,从 1940 年开始讲起,到

http://www.moxiemanager.com/getit/ : picture file manage with blur 可以和Tinymce结合使用完美实现WYSIWYG的效果 http://blurjs.com/  :支持背景或其他element的糊化效果 image的crop,blur操作一般是由前端的js/html/css来实现所见即所得,随后将参数传给类似php的Image库函数在后端操作,并且最终保存.如果只想对其中选择的部分来做模糊化效果应用,则可以先copy一个新的i

转自:机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料 <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室Jurgen Schmidhuber写的最