PV(page view) 网站浏览量,指网页的浏览次数,用户每打开一次页面就记录一次PV,多次打开则累加. UV(unique vistor) 独立访客数,指的是某一天访问某站点的人数,以cookie为主,一天内某个人多次访问页面只计为1次. VV(visit view) 访客的访问次数,记录访客一天访问了多少次您的网站,当用户打开一次到关闭便完成了一次访问,访问次数累加. CTR(click through rate) 点击,点击次数展示百分比(点击量/展现量). CVR 转化量/点击量.

(转载请注明原创于潘多拉盒子) 算法效果的AB测试,是指在相同的应用场景下,对比不同算法的效果.通常的做法是,按照PV或UV随机分配流量到算法上,计算算法的CTR或转化率进行对比.为了表述简单,我们假设参与对比的算法有两个,比较的指标是CTR.这里面的关键细节有两个:1. 如何划分浏览?2. 如何计算CTR.下面从这两个角度讨论可能出现的问题. 定义1:按PV划分流量,是指对任意一个访问,按照预先设定的比例,随机分配到一个算法中.需要注意的是,在这种情况下,每个用户会被随机分配到一个算法中. 定

WIP(Working In Progress)是我初学游戏引擎开发时候开发的一个2D游戏引擎,当时计划为它实现类似Unity一样的编辑器,具有和Unity相似的工作流,但是由于水平不够,走了很多弯路,闭门造车,做了很多错误的设计,导致很多地方反人类和难以维护,加之时间有限,所以已经停止了对它的继续开发.由于停止了开发,又不想把所有资料都全部搞丢,所以把在开发中学到的东西,和一些自己的思考都记录一下.以便后可以参考. 他最后可以实现这些功能,不过实现起来远比成熟的引擎蛋疼得多: 脚本游戏编程 基

给大家分享一下自己之前没事写的Unity3D的插件,主要用来对管网的搭建和分析, 开源在Github上 https://github.com/LizhuWeng/PipeNet,可以给需要的朋友做一个简单的参考. 基本操作: 点击GameObject > Create Other > PipeNet,创建一个新的管网物件,然后同时会自动新建一个平行面用作节点碰撞检测 参数设定: Show Flow Line - 显示流动动画效果. Show Sign - 显示标记物体. Attach To G

http://z.youxiputao.com/articles/8313 在4月12日的Unite 2016大会上,暴风魔镜高级产品经理吴涛分享他用Unity3D开发VR游戏的经验,以下为分享实录: 我自己是从2010年开始使用U3D开发,之前是做大型端游,也用过虚幻引擎.2010-2011年,中国移动游戏开始爆发,就转到U3D做一些U3D手游开发,去年加入暴风魔镜从事应用开发. 首先给大家分享一下我做Unity开发的积累的经验吧,最早在去年的时候呢,我从手游的开发转到了VR开发.当时,我们的

前言 需求 由于本游戏的设计,需求使用到角色以及场景建模.具体模型的搭建与贴图的设计根据原画进行. 工具 一般在游戏研发中,模型的搭建主要使用以下工具和概念来渲染建模. 3ds Max 3ds Max是Autodesk传媒娱乐部开发的全功能的三维计算机图形软件.它运行在Win32和Win64平台上.在2007年7月,3ds Max发布了第十版. ZBrush ZBrush是一个专业三维角色建模软件,由pixologic公司出品.被誉为革命性的建模软件,广泛应用于各电影,电视,游戏,特效等诸多领域

从上面点阵与矢量两者的对比中,似乎矢量格式有优势,那为什么不都使用矢量格式呢? 这是因为矢量图像是基于线段的.因此它不适合记录色彩较为复杂的图像.如下图, 如果使用点阵方式来记录,只要按照顺序扫描并记录每个像素的颜色就可以了. 但如果使用矢量格式,则要将图像分成若干条线段,图像中的每个景物都要由线段构成,比如人物衣服的每一个褶皱,背景花草的每一片叶子等. 这将是一个非常庞大的计算量.对目前的个人计算机来说是不可能做到的.即使做到了,保存这幅图像的矢量信息也将非常的庞大. 那是因为那条直线颜色单一

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在游戏开发.虚拟现实等三维仿真领域,Unity目前是国内外最为知名的开发引擎.随着版本的不断提升与完善,目前Unity2020等最新版本,又增加了很多令人惊奇的功能. Unity内置的ProBuilder技术,已经成为快速搭建项目"原型设计"的不二法宝.在这之前,更多的公司使用的是Word.Excel等方式进行概念设计,场景与大量道具的建模则使用传统的3Dmax.Maya等复杂.笨重的工具进行开发,导致开发周期较长,效率不高的问题. 现在我们介绍的ProBuilder技术,则是为了解决

作为一个三维地球,在场景中来点雨雪效果,貌似可以增加一点真实感.Cesium官网Demo中有天气系统的实例,用的是Cesium中的粒子系统做的.效果如下图所示,粒子系统的本质是向场景中添加了很多物体,用BillBoard技术展现.这种实现方式有一个麻烦的地方就是当视角变化(拉近.拉远.平移.旋转)时,粒子就会变化,甚至会消失,影响体验.考虑用shader的方式直接模拟雨雪效果,恰好发现了Catzpaw大神写的模拟雨雪的shader,果断增添到Cesium中. 1. 添加GLSL代码 Catzpa

GNU Make 使用手册(中译版) 翻译:于凤昌 译者注:本人在阅读Linux源代码过程中发现如果要全面了解Linux的结构.理解Linux的编程总体设计及思想必须首先全部读通Linux源代码中各级的Makefile文件.目前,在网上虽然有一些著作,但都不能全面的解释Linux源代码中各级的Makefile文件,因此本人认真阅读了GNU Make 使用手册(3.79)版原文,在此基础上翻译了该手册,以满足对Linux源代码有兴趣或者希望采用GCC编写程序但对缺乏GNU Make全面了解之人士的

PV.UV.UIP.VV.CPC.CPM.RPM.CTR 具体解释 PV:Page View,页面访问量,也就是曝光量. UV:Unique Visitor,独立访客数,同一个访问多次访问也只算1个访客.通常情况下是依靠浏览器的cookies来确定访客是否是独立访客(之前是否访问过该页面),在同一台电脑上使用不同的浏览器访问或清除浏览器缓存后重新访问相同的页面,也相当于不同的访客在访问,会导致UV量增加. UIP:Unique IP,独立IP,和UV类似,正常情况下,同一个IP可能会有很多个UV

https://zhuanlan.zhihu.com/p/35465875 学习和预测用户的反馈对于个性化推荐.信息检索和在线广告等领域都有着极其重要的作用.在这些领域,用户的反馈行为包括点击.收藏.购买等.本文以点击率(CTR)预估为例,介绍常用的CTR预估模型,试图找出它们之间的关联和演化规律. 数据特点 在电商领域,CTR预估模型的原始特征数据通常包括多个类别,比如[Weekday=Tuesday,Gender=Male, City=London, CategoryId=16],这些原始特

计算广告领域中数据特点:    1 正负样本不平衡    2 大量id类特征,高维,多领域(一个类别型特征就是一个field,比如上面的Weekday.Gender.City这是三个field),稀疏 在电商领域,CTR预估模型的原始特征数据通常包括多个类别,比如[Weekday=Tuesday,Gender=Male, City=London, CategoryId=16],这些原始特征通常以独热编码(one-hot encoding)的方式转化为高维稀疏二值向量,多个域(类别)对应的编码向量

项目和数据介绍 给定查询和用户信息后预测广告点击率 搜索广告是近年来互联网的主流营收来源之一.在搜索广告背后,一个关键技术就是点击率预测-----pCTR(predict the click-through rate),由于搜索广告背后的经济模型(economic model )需要pCTR的值来对广告排名及对点击定价.本次作业提供的训练实例源于腾讯搜索引擎的会话日志(sessions logs), soso.com,要求学员们精准预测测试实例中的广告点击率. 训练数据文件TRAINING DA

-------倒叙查看本文. 6,用auc对测试的结果进行评估: auc代码如下: #!/usr/bin/env python import sys def auc(labels,predicted_ctr): i_sorted = sorted(range(len(predicted_ctr)),key = lambda i : predicted_ctr[i],reverse = True) auc_temp = 0.0 tp = 0.0 tp_pre = 0.0 fp = 0.0 fp_p

其实关于scale,我之前是用他来搞一些css3的特效的放大缩小啊,玩的也挺6666,而*zoom:1之前是用来做css的hack,也就是触发IE6/7的haslayout清除浮动的.终于某天,好事的UE说1px的线在retina的屏幕下显得膀大腰圆要我们修复这个bug.参考 http://www.tuicool.com/articles/ZRv6bun,在做了一系列的实验之后采取了使用scale的方案,顺便验证了android真的不支持0.5px这个理论. 本来用着scale的这个解决方案还蛮

最近在做CTR,刚好Google在KDD发了一篇文章,讲了他们的一些尝试,总结一下: 先是一些公式的符号说明: 一.优化算法 CTR中经常用Logistic regression进行训练,一个常用的Loss Function为 Online gradient descent(OGD)是一个常用的优化方法,但是在加上L1正则化后,这种方法不能产生有效的稀疏模型.相比之下 Regularized Dual Averaging (RDA)拥有更好的稀疏性,但是精度不如OGD好. FTRL-Proxim

项目介绍 给定查询和用户信息后预测广告点击率 搜索广告是近年来互联网的主流营收来源之一.在搜索广告背后,一个关键技术就是点击率预测-----pCTR(predict the click-through rate),由于搜索广告背后的经济模型(economic model )需要pCTR的值来对广告排名及对点击定价.本次作业提供的训练实例源于腾讯搜索引擎的会话日志(sessions logs), soso.com,要求学员们精准预测测试实例中的广告点击率. 训练数据文件TRAINING DATA

继续上次的学习笔记,在RCNN之后是Fast RCNN,但是在Fast RCNN之前,我们先来看一个叫做SPP-net的网络架构. 一,SPP(空间金字塔池化,Spatial Pyramid Pooling)简介: 有一个事实需要说清楚:CNN的卷积层不需要固定尺寸的图像,全连接层是需要固定大小输入的,因此提出了SPP层放到卷积层的后面.SPPNet将任意大小的图像池化生成固定长度的图像表示,如下图所示: SPP的优点:1)任意尺寸输入,固定大小输出,2)层多,3)可对任意尺度提取的特征进行池化