Nextflow通过容器来实现可扩展且可重复的数据分析工作流程。它适用于最常见的脚本语言编写的流水线。其流畅的DSL简化了在云和集群上实现和部署复杂并行的生信数据分析流程。
最近才更新到微信的最新版本,早有耳闻公众号变成了微博似的信息流展示信息。之前也没有太在意,这次微信客户端版本更新以后,发现坏了坏了,以往的阅读习惯已经被彻底毁掉了。 下面两图都是我手机上的截图,左边是新的信息流模式,右边是信息流界面下点击右上角图标,回到的 “类似以往” 的基于订阅号发布者的模式。 从这个角度说,基于时间的信息流,有益,但多数情况下并不能带来特别大的好处。而且,微信信息流优先级还不完善,用户更感兴趣的内容很容易被淹没在茫茫信息大海之中。 其次,微信公众号的文章数量如何? 如果文章数量众多,那么基于信息流一定程度上可以提高浏览效率。 但是信息流以后呢?文章质量的重要程度,明显下降。 再说说基于订阅号的这另一半 订阅号最大的好处,在于基于消息发布者的消息组织。
分享嘉宾:罗锦文 腾讯 研究员 编辑整理:Jane Zhang 出品平台:DataFunTalk 导读:当前各大资讯社交类APP都在显著的版面展示或者推荐热点相关内容,信息流应用能否快速发现热点、引导用户阅读热点 用户搜索和媒体生产能够从消费和生产两个方面更加准确的度量热度,事件和话题同时能够辅助用户理解,做到热点的个性化下发,从而提升信息流热点体验。 2. 热点核心推荐问题 ? 这里对腾讯看点进行问题的分析,当前基于热点的问题存在以下几个问题: 及时性。 2. 资讯文章热点挖掘 ? 作为信息流服务的团队,每天打交道最多的是海量数据。 2. 视频&小视频热点 ? 视频&小视频热中的应用,主要是基于热点挖掘得到的文本信息,将图文计算的热点传递给视频和小视频,怎么做的呢?
本篇主要内容大纲: 一、信息流广告基本介绍 (一)信息流广告的定义和特点 (二)信息流广告的行业发展 (三)信息流广告在产业链中的主要角色 (四)信息流广告常用术语 二、广告投放流程 (一)开户 (二 百度指数 (3)关键词规划师 ❞ 2. 信息流广告的特点 ❝(1)信息流广告是效果广告,注重效果而不注重品牌 (2)在表达方式上,信息流广告普遍很直白 (3)广告的整体风格都很生活化,“真实”比“高大上”更加分 ❞ 3 个关键词:效果、直白和生活化 一个消耗在 1 万元左右的账户,一周按5 个工作日来算,一周出 2~5 个视频或者 5~10 套图片都比较常见 由于信息流媒体本身就有UGC、大众参与的属性,所以拍摄的水平、广告的画质都有限,短视频的质量无法与专业视频的质量相比 不关” ❝(1)2 关:成本高的离谱要关;成本连续 2~3 天很高,要关 (2)3 不关:数据量非常小的时候不关;满足媒体赔付条件不关;短期成本有波动不关 ❞ 一般可以通过转化数和投放时间来判断计划是否处于学习期
本文从互联网产品设计中的一些思考,关联介绍到信息流,瀑布流和页面元素相关的概念,希望对你有启发 01 工程师和产品经理关注度不同 对于特定的软件功能 程序工程师关注于功能实现逻辑,模块组合。 05 理解信息流 信息流,它是移动互联网时代的一种内容呈现方式。 英文名叫 feeds,原意是给动物投喂食品。 信息流的精髓: 01 源源不断 02 上瘾 再参照「人工智能分发」的核心的定义,就是由算法和人工智能来决定 什么样的内容在什么样的场景之下给到什么样的用户。 信息流说明 每个平台都有关于信息流定义,分发,商业化相关的产品。
难兄难弟Twitter的Q2财报同样因为业务发展不及预期导致股价下跌20%。早前5月因为广告收入下滑的Snap这次也跟着遭殃,“社交阵营”几乎全军覆没。 另外一边的搜索阵营,除了Google,百度亦发布了Q2财报。 由单打独斗的产品,到在百度设定的主航道推进过程中有了更多的支撑,此信息流已非彼信息流。 ? 信息流业务视频内容同比增长270%。这些数据客观上反映了百度信息流摸索到了移动互联网深水区的用户增长之道。 而观察百度信息流的对手,从艾瑞数据来看,最大的竞争对手今日头条从2018年2月到5月,用户增长持续在1%左右低迷,到6月才忽而实现了7%的增长,但细看月用户总时长,却在前几个月都有增长的情况下出现了5%
信息流广告的投放,是我们的知识星球(数据化营销与运营,星球ID:37941651)中被问及的最多的问题。 我忽然意识到,信息流也许跟我们过去所有的竞价优化都不同,尤其是与搜索竞价有天壤之别。 1 与谁竞价 信息流广告投放的优化,从理解竞价开始。 所有的竞价广告都是与“竞争对手”的竞价,但如果你只是这么简单的认为,你没有抓住信息流广告的真谛。 信息流广告与搜索引擎竞价广告有极为巨大的区别,从媒体端看,信息流广告竞价管理的特性是“机器参与的多,人参与的少”,而搜索排名竞价则是“人参与的多,机器参与的少”。 这是信息流广告投放优化的核心问题。 事实上,所有RTB类型的优化,把针对机器的优化放在首位,都是正确的思维。 2 针对机器优化的核心逻辑 针对机器进行优化的核心逻辑,是让机器有时间“懂你”。 “给机器时间和机会”就构成了信息流优化的核心逻辑。 3 给机器时间和机会 那么怎么做到呢? 与搜索引擎的优化思想非常不同,信息流的优化操作不仅不能频繁,反而需要特别谨慎。
痛大家所痛,信息流广告越来越难投相信大家都有共识。我负责对接的信息流渠道成本更是飙升不止,从去年底平均每个激活用户10块钱,上升到今年年初的15块钱,增长了近50%,更难堪的是增成本却不增量。 整体上后端看到我们的主流信息流渠道包的转化数据明显多于广告平台的激活转化数据;细分广告计划看,有的广告计划差别很大,有的则基本一致。大概如下图所示: ? 小A故作深沉地说:“这其实就是信息流代理商在掺量,通过掺量把信息流的推广成本在字面上看来变低,以保住生意,但其实真实成本仍然跟以前一样高。你可以自己算一下”。我打开excel捣腾一圈,果然如此: ? 如果代理商买到量的价格更低,假设是2块钱,利润就会上升到1000块钱,利润率提升到6.7%。 小A摇了摇头说更换也没有卵用,信息流成本本就非常之高,换神仙也很难改变成本上扬,数量下降,回报入不敷出的局面。
如今,市面上已经有不少开源项目可以用于连接 B 站直播 WebSocket 获取信息流。但在实际使用中,常常发现它们并不能完全满足个性化需求。 ": { // 待观测 "status": 0, // 待观测 "master_list": [ ] } }}获取信息流认证秘钥该接口可以获取到对应直播间信息流的链接地址 MQ(Message Queue,消息队列)使用 Websocket 或 TCP 连接作为通道,具体格式为 弹幕协议 + 正文数据操作流程:连接信息流服务器节点 -> 发送认证包 -> 接收认证包回应 照着传即可 key string获取信息流认证秘钥接口提供的tokenprotover 说明:2 - 后续正文以 zlib 方式返回3 - 后续正文以 brotli 方式返回示例:00000000 -00000005: 3642 4643 2d45 3741 412d 3031 3041 2d31 6BFC-E7AA-010A-100000006: 3039 4544 3039 3443 4245
你可以像浏览信息流一样查看你的笔记,通过主题进行简单组织,或者直接搜索。更有趣的是,你还可以向你的笔记提问,ArcaNotes 的 AI 引擎会生成答案。这种交互方式,让你仿佛在与一个智能助手对话。 你可以轻松地与他人分享你的知识,甚至可以关注其他用户的话题,实时更新,就像浏览信息流一样。这种开放性,让你的知识得以传播,也让他人能够从中受益。
实则是过度包装,一行 Shell 代码能完成的功能,硬是包装出了几百行代码(可查看 hisat2 比对软件的包装逻辑)。功能没增强多少,复杂性呈指数级上升,有害无益。
发现有这么一类号主,他们专门整理城市每天的信息(包含:新闻、房产、招聘、演唱会、美食羊毛等)进行发布 他们以此获取同城流量,然后转化到私域流量进行变现 本篇文章将介绍如何利用 Python 一键生成这类信息流数据 return: """ with open(md_file, 'w', encoding='utf-8') as file: file.write(content) 2、
本届TLC大会的主题是“大前端,信息流”,由腾讯NOW直播IVWEB团队出品。 同时关于直播业务和信息流业务奇胜还给出了自己的思考。直播作为信息流的一部分,跟信息流的无缝叠加,能丰富信息流并且带给用户更好的交互和体验。 接着,winter老师跟参会者分享了他自走上管理岗位以来所犯过的 “三个错误”,包括:1、试图给设计师定规范 2、让前端工程师学服务端技术做全栈 3、试图用JSON配置应对业务变化。 蒋豪群老师的演讲围绕着当下最火的前端框架之一的Vue,他的演讲从下面几个方面切入: 1、vue的设计理念 2、代码技巧 3、调试技巧 其中,蒋豪群老师说到,模版DSL、响应式数据、渐进式框架是Vue 的核心设计理念 信息流专场 信息流已经成为互联网行业内容领域的重要赛道,各个专业的信息流团队不断地在其中积累大量的优秀实践,在社交,文娱,新闻信息等场景使用 WebAssembly, Node.js,Android Plugin
作者 | 袁易之 编辑 | 蔡芳芳 信息流业务背景介绍 信息流业务基本上伴随着互联网的诞生一起同步发展,不断为互联网用户提供信息来源,从而促进了门户网站的快速发展,比如腾讯网、搜狐、新浪等。 目前我们的信息流业务中,各类模型服务近千个,生成出图文内容特征 2k+,视频内容特征也有近 2k 个字段,提供给机审、人审、推荐、运营系统等各个环节使用。 2、大模型 /GPU 的模型推理的场景 通过插件注册机制解决了模型加载的问题,但是在大模型和 GPU 的场景下还会存在新的问题。 内容推送的实时性对于信息流产品至关重要。所以我们开始尝试对模型推理速度进行优化,以提升性能、降低推理耗时。 在我们的业务上,针对于常见的一些模型,通过这个评测组件可以快速输出评测结果(2~10 倍的性能提升),帮助我们更好的决策,大大提升了效率,节约我们的开发工作量。
在这一阵子我整理信息流广告投放的思路,同时也是分享下的信息流广告投放的经验,我会把在以前电脑端做网站及优化广告,还有做自媒体内容时的一些经验,整合在信息流里面来,在了解市面上一些内容,投放的内容讲的比较多 据艾瑞分析,信息流广告预计2020年将超过2500亿,信息流广告在中国网络广告细分领域的市场份额也不断攀升,预计在2021年将达到35.8%。 一、信息流广告的历史 2006年全球社交巨头脸书推出了信息流广告,这个是全球最早的信息流广告,老乔2010年发布了苹果4,开创了智能手机新时代,从此有了新的移动互联网,张小龙一边看《乔布斯传》一边开发微信 ,国内常见的信息流投放平台有头条的巨量引擎,百度信息流、腾讯广点通、快手广告等。 信息流广告投放实战是一系列的文章,预计会有十篇左右的内容,这个开始主要是谈的自己的一些对信息流的看法和想法,也欢迎各位朋友交流促进。
在最新的季度财报中,百度宣布百度信息流用户日活已突破1个亿,成为国内用户规模最大的信息流平台。这被媒体解读为,百度信息流打赢了一场闪电战。因为百度仅用三个季度就完成了今日头条三五年的指标。 百度的信息流成了——不只是证明了搜索上加载信息流的可行性,也带来了真金白银,二季度财报显示,信息流每天给百度带来3000万元的广告收入,远远超过一季度底的日均1000万。 信息流是新的搜索 百度能在短时间内做成信息流业务,更深层次原因在于,信息流是内容分发的一种形式,而这正是百度的初心和核心。 如果说移动搜索是搜索2.0,那么今天的信息流+搜索,则是百度对搜索引擎3.0的定义。事实上,在百度之后,不少搜索引擎都已在页面引入信息流,搜索引擎信息流化已是必然。 来自相关媒体的报道显示,百度搜索在内部已定下目标,要用2-3年时间,将信息流打造为下一个百度,届时信息流广告和搜索广告总额有望达到现在的两倍,百度信息流运营负责人白旭在一次面向广告主的沙龙中更是明确“我们的愿景是在
爱奇艺信息流广告业务简介 2. 信息流广告核心问题与挑战 3. 爱奇艺信息流广告排序算法演进过程 4. 爱奇艺信息流广告业务简介 爱奇艺信息流广告是依托爱奇艺海量视频内容及用户、优质流量资源 结合广告行业特点,为企业主提供跨平台、多终端的网络推广服务 爱奇艺效果推广结合百度大数据及强大技术实力,可以实现了海量触达 2. 信息流广告核心问题与挑战 ranking_score = bid * PCTR * PCVR * Q_score ECPM竞价排序 : bid * PCTR * PCVR 创意质量分 : Q_score 爱奇艺信息流广告排序算法演进过程 整体构建 ? 点击率预估 eCPM = bid * pCTR 计费方式:按点击(CPC)或 TrueView(CPV)计费 预估单元:内容id ? 业务数据流 ?
在数字化时代,信息的海洋浩瀚无边,而我们每天都在这片海洋中寻找、探索、创造。Nette,一个全新的研究操作系统,正以其独特的魅力和强大的功能,引领着网络研究的新潮流。今天,就让我们一起深入了解 Nette,看看它是如何帮助我们以思想的速度飞跃研究的。
Name: "soulteary", Email: "soulteary@gmail.com"}, Created: now, }, { Title: "在搭载 M1 及 M2 : "https://soulteary.com/2022/12/10/play-the-stable-diffusion-model-on-macbook-devices-with-m1-and-m2- </id> <link href="https://soulteary.com/2022/12/13/rsscan-make-golang-applications-with-v8-part-<em>2</em>. )</title> <link>https://soulteary.com/2022/12/13/rsscan-make-golang-applications-with-v8-part-<em>2</em>. id": "", "url": "https://soulteary.com/2022/12/13/rsscan-make-golang-applications-with-v8-part-2.
主要负责QQ浏览器信息流推荐架构的相关工作。 背景 QQ 浏览器信息流(QB)推荐架构支撑了 QQ 浏览器、快报主 feeds 场景、浮层等信息流卡片实时推荐的能力,架构上不仅仅要支持多业务、多产品,如 QB 、快报、外部合作等,而且需要能够快速支持各种类型场景的能力 那么信息流推荐架构需要做到灵活模块化,水平易扩展。 挑战 挑战一:实时性 (1)特征实时更新 (2)模型在线实时学习 挑战二:超大规模 (1)用户量级:亿级用户 (2)特征规模大:百亿特征、千亿参数(无量) (3)样本庞大:精排样本每日样本近百TB 挑战三 信息流业务目前是通过鹰眼日志系统,来分析业务生命周期中的各种可能遇到的问题。 ?