1.大数据和广告关系A类问题：随着数据采样率下降，解决问题的收益会快速下降，这是典型的大数据问题。
如个性化推荐（personalizedrecommendation）和计算广告(computationaladvertising)。
B类问题：随着数据采样率上升，解决问题的收益有所提高，达到一定规模，收益趋于稳定。
如文本主题模型（topicmodel）。
C类问题：随着数据采样率下降，解决问题收益并没有明显下降。
如统计报表等。
2.广告定义和目的一切付费的信息、产品或服务的传播渠道，都是广告。
出资人、媒体和受众这三者利益博弈关系是广告活动永远的主线，广告的根本目的是广告主通过媒体达到低成本的用户接触。
可以用投入产出比（ReturnOnInvestment,ROI）来评价。
3.在线广告创意类型横幅广告（bannerad）：嵌入在页面中相对固定位置的版面。
文字链广告（textualad）：一段链接到广告主落地页文字，在搜索广告（百度）和展示广告广泛采用。
富媒体广告（richmediaad）：利用视觉冲击较强的表现形式（弹窗、对联、开屏等），在不占用固定版面位置情况下，向用户侵入式投送广告素材。
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厦门大学大学生创业创新训练计划中期报告ppt，做的是“视觉引导下的博弈机器臂”

博弈论的经典读物。
扫描版，画质一般（可读）。

Myerson,RogerB.Gametheory:analysisofconflict.Harvarduniversitypress,

matlab演化博弈代码

点格棋程序，用C#编写，对弈策略使用贪婪着法和让格着法，只能进行6层alphabeta剪枝搜索。
我已经发现它还有许多待改进之处（比如判断的效率、搜索的深度），但转眼1年过去了，实在找不出时间对它进一步完善。
程序将引擎和界面分开，集成了单元测试，可在计算机博弈大赛的对弈平台2.1版本上使用。

压缩包含源代码和原理文献，可以求解n对象博弈的混合策略纳什均衡，原作者是印度BapiChatterjee

multi-agentsystem课件，内容全部为英语，且都是和实际联合起来的知识，比如博弈论。

使用python写的基于两层博弈树的五子棋AI。
加入了阿尔法贝塔剪枝。
python版本：3+，应该可以在命令行里直接跑。
电脑执黑，玩家执白。
无禁手。
因为只有两层博弈树，请大家不要嫌他菜哈哈哈，仅供大家学习参考。
由于写得比较匆忙，代码写的十分丑陋，望海涵！

演化博弈群体仿真代码，通过仿真能观察出群体的演化特征以及演化趋势。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。