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

计算广告

吴良超笔记连载（自然翻页的顺序收集的）摘要.md，字节跳动的广告技术团队的一名博主日志的分类整理。
重点是计算广告和机器学习，Leetcode解题报告，python编程。
尊重原始序列的基础上，分类整理日志的文章摘要。
感兴味的正文请另行下载。
也聊了题外话：谈AI时代的知识学习——资料、信息的收集、整理。
对Typora笔记，提出了一些改进意见。

雅虎研究院、计算广告鼻祖AndreiBroder关于计算广告的一个幻灯片，相信对计算广告有了解的同学应该都晓得这个人。

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。