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。
————————————————版权声明：本文为CSDN博主「Mr_哲」的原创文章，遵循CC4.0BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。
原文链接：https://blog.csdn.net/baymax_007/article/details/88949024

实现图像融合处理操作，以及融合影像质量的客观评价。
包含有主成分分析PCA、高通滤波HPF、乘积性变换和其改进型、Brovey变换及其改进型、相关系数的加权平均、IHS变换（IHS、三角IHS、圆柱体IHS及其变种）等算法，以及信息熵、平均梯度、空间频率、相关关系等客观评价指标。

第二次上传，补充第一次内容。
更加丰富。
图像匹配matlab程序设计:1.概念解释，2．数字图像匹配算法设计：⑴基于灰度的归一化匹配算法⑵基于灰度的快速模板匹配算法。
三．相应matlab程序设计：1．数字图像匹配相关函数2．数字图像匹配函数：(1)基于灰度的归一化匹配算法(2)基于灰度的快速模板匹配算法实验：1.基于灰度的归一化匹配算法2.基于灰度的快速模板匹配算法五．试验结果评价

本文研究具有潜在危险性的不良驾驶行为，利用分层结构的驾驶行为模型建立不良驾驶行为的识别和评价算法。
本文提出的识别算法将复杂的多因子、多形式的模式识别问题转化为利用少量因子对不良驾驶行为进行识别的简单问题。
并进一步提出等效加速度估计风险指数的驾驶人行为评价算法。
算法通过驾驶模拟仪实验数据进行了验证，结果表明算法可以达到实际交通环境下的应用要求

java在线考核评价系统

京东评价图片采集工具，采用多线程编写。
京东评价图片采集工具，采用多线程编写。

ReviewManager（简称RevMan）是国际Cochrane协作网为系统评价（systematicreview）工作者所提供的专用软件，是Cochrane系统评价的一体化、标准化软件。
它的主要作用是用来制作和保存Cochrane...

很好地例子，可以看看水质的评价，有注释的，建议学习学习下

邱东.多指标综合评价方法的系统分析[M].北京:中国统计出版社,1991.

数据挖掘的上机实验，包括文档和代码，是用c++实现的，用于电影推荐。
本实验通过6040个用户对3952部电影的100多万条评价，利用基于网络结构的链路预测算法，使用二分法模型，将用户和产品看成抽象的节点，把用户对产品的选择关系构建成二部图，以此预测用户潜在喜爱的电影，将排序靠前的电影推荐给该用户，并预测其准确性。

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。