视频广告

当前话题为您枚举了最新的视频广告。在这里,您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具,帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。查看页面下方的资源列表,快速下载您需要的资料。我们的资源覆盖从基础到高级的各种主题,无论您是初学者还是有经验的开发者,都能找到有价值的信息。

互联网视频贴片广告规范
视频网站的贴片广告服务规范,确实是前端开发绕不开的一个话题。贴片广告没搞好,用户一秒钟就跑光了。所以如果你是搞视频产品的,这份资料挺值得一读的。嗯,它从广告类型、播放时长到节目关联度都有统计,还讲了不少行业里的真实矛盾和纠纷,接地气。 视频广告的事情吧,说复杂也不复杂,关键是怎么“贴”得让人舒服。强制播放、跳过机制、与视频内容关联度这些点,文里都有,还结合了中国互联网协会的实践经验,内容不空谈,蛮实用的。 里面对目前广告相关法律法规的空白点也提到了,像咱们开发时经常被运营说要加广告,真有点无从下手的感觉。这时候看下这类规范,思路会清晰不少。 如果你手上项目要做视频广告,尤其是贴片的,不妨先过一
计算广告文档详解
针对有一定计算机基础的读者,详细分析了计算广告系统的功能点,并对其优缺点进行了比较。读者可以快速了解系统设计者的核心思想及其在技术方案选择中的关键考量。
头部横幅滚动广告
头部横幅滚动广告是网页设计中常见的元素,用于在页面顶部展示一系列交替出现的广告或重要信息,以吸引用户注意并提升用户体验。这种技术通常应用于电商网站、新闻门户和其他需要展示多个广告或特色内容的平台。实现头部横幅滚动广告的核心在于JavaScript和CSS,它们共同作用于HTML结构,创建出动态的滑动效果。JavaScript负责处理滚动的逻辑,如自动切换、导航按钮的响应以及动画的执行。CSS则用于设置样式,包括滚动容器、单个广告的布局、过渡效果等。HTML结构需要包含一个容器元素(通常为div),以及每个广告对应的子元素。子元素可以是img标签用于显示图片,或者更复杂的结构如a标签配合div用
AdBlock通用广告拦截插件
AdBlock 扩展的源码挺值得一看,结构清晰,用到的技术也比较典型。像adblock.js就是核心逻辑,识别广告元素、拦截求都靠它,代码不复杂,适合学习。chrome_webui_apis.js估计是配合 UI 交互用的,能控制扩展的设置面板,调起来挺方便。还有adblock.html和doT.js搭配做 UI 渲染,动态内容也能快速更新。整个项目融合了前端开发、浏览器 API、广告拦截规则、模板引擎这些点,蛮适合做插件开发的朋友借鉴参考。如果你也在琢磨怎么做个自己的浏览器插件,这套代码你可以瞅一眼,思路挺清楚的。
Kyligence Zen广告投放核心指标
核心指标: 曝光量(Impressions):广告被展示的次数 点击量(Clicks):用户点击广告的次数 转化率(Conversions):点击后完成特定操作的用户数量 每次点击费用(CPC):每次广告点击所需支付的费用 每次展示费用(CPM):每次广告展示所需支付的费用 YAML文件: 用于定义数据提取规则 CSV文件: 包含实际广告投放数据
广告重新链接的解释
在这份文件中,我们将详细解释广告重新链接的过程和原理。广告重新链接是一种提高广告投放效率的重要策略。
Adtributo:广告系统中的收入调试
这份PPT介绍了Adtributo,一个用于广告系统收入调试的工具或系统。
基于Spark的广告精准投放系统实现
项目概述 本项目利用Spark框架,以Scala语言实现了一套广告精准投放系统。项目包含完整的源代码、详细的注释以及操作日志,方便开发者理解和学习。 核心功能 数据处理与分析: 利用Spark强大的数据处理能力,对海量广告数据和用户行为数据进行清洗、转换和分析。 目标用户识别: 基于用户画像和行为特征,精准识别目标用户群体。 广告投放优化: 根据实时数据反馈,动态调整广告投放策略,提升投放效果。 项目价值 该项目可为广告行业的开发者提供参考,帮助其快速构建高效、精准的广告投放系统。同时,项目也为Spark技术爱好者提供了一个学习和实践的平台。
无需广告的Access密码查看工具
Access Password是一款VB开发的密码查看工具,可以有效解决您的密码查看需求。
对象检测数据挖掘插图广告
数据挖掘报纸上的插图广告带有对象检测,这项工作属于Compagnon项目。该活动在2019年赫尔辛基数字人文黑客期间进行,得益于欧洲项目,利用了在法国传统期刊插图广告下构建的数据集。图显示了数据集的主要特征:1910-1920年期间,在法国期刊(主要是日报)中挖掘的65k插图广告数据,这些广告的期刊数据集从16种日常书目和15种杂志书目中收集了36,000册,265k页。也可以使用其他数据集(法语版,1920-1940)。物体检测Yolo v3已应用于广告图像(请参阅图像检索上的面部和物体检测部分)。使用了七个运输类:自行车,汽车,摩托车,飞机,火车,卡车,船。Yolo v3生成了17.5k注