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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GPS位置+速度两个观测量卡尔曼惯导航融合，观测传感器滞后的主要思想是，由于惯导的主体为加速度计，采样频率与更新实时性要求比较高，而观测传感器（气压计、GPS、超声波、视觉里程计等）更新相对比较慢（或者数据噪声比较大，通常需要低通造成滞后）。
在无人机动态条件下，本次采样的得到的带滞后观测量（高度、水平位置）已经不能反映最新状态量（惯导位置），我们认定传感器在通带内的延时时间具有一致性（或者取有效带宽内的平均时延值），即当前观测量只能反映系统N*dt时刻前的状态，所以状态误差（在这里指的是气压计与惯导高度、GPS水平位置与惯导水平位置）采用当前观测量与当前惯导做差的方式不可取，在APM里面采用的处理方式为：将惯导的估计位置用数组存起来，更具气压计和GPS的滞后程度，选取合适的Buffer区与当前观测传感器得到位置做差得到状态误差。
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属于B2C电商模式，运营商将自己的产品发布到网站上，会员注册后，在网站上将商品添加到购物车，并且下单，完成线上支付，用户还可以参与秒杀抢购。
前后端分离网站后台的部分采用前后端分离方式。
以前的JavaWeb项目大多数都是java程序员又当爹又当妈，又搞前端，又搞后端。
随着时代的发展，渐渐的许多大中小公司开始把前后端的界限分的越来越明确，前端工程师只管前端的事情，后端工程师只管后端的事情。
正所谓术业有专攻，一个人如果什么都会，那么他毕竟什么都不精。
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敏感度分析（前馈神经网络模型）

清爽夏日九宫格源码。
运行环境，eclipse，sqlserver，tomcat7.0数据库默认用户sa密码123

模拟退火遗传算法粒子群算法鲁棒性强

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Windows驱动安装程序(适用于PL2303HXA,XA,HXD,EA,RA,SA,TA,TB版本)安装程序版本和日期:1.12.0(2015-10-7)WindowsXP(32&64-bit)WDMWHQL驱动r:v2.1.51.238(10/22/2013)-WindowsXPCertifiedWHQLDriver-WindowsCertificationReport-CompatiblewithWindows2000SP4&Server2003WindowsV

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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。