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乐蛙OS实现介绍

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乐蛙OS实现介绍，包括比较详细的方案实现，广告实现思路等

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Jalali-Lab-Implementation-of-RAISR:UCLA的贾拉利实验室（Jalali Laboratory）在Python 3.x中实现了RAISR（快速，准确的图像超分辨率）算法。此处介绍的实现方式所获得的性能结果可与Google的研究论文相媲美（PSNR小于±0.1 dB）。使用JIT numba进行即时（JIT）编译可加快Python代码的速度。使用多处理功能的非常并行化的Python代码用于加速测试过程。该代码已经在GNULinux和Mac OS X 10.13.2平

RAISR算法的Jalali-Lab实现内容介绍（快速，准确的图像超分辨率）是Google Research在2016年发布的一种图像处理算法。由于有足够的训练数据（包括低分辨率和高分辨率图像对），RAISR算法尝试学习一组可应用于输入不在训练集中的图像，以生成更高分辨率的图像。此处发布的源代码是Sifeng 在的指导下用Python 3.x编写的RAISR算法的实现。此处介绍的实现方

桌面场景广告方案

2016-6-13

桌面场景广告优势

后台介绍

运营点展示

一、桌面场景广告优势

传统的广告推广方式

传统的补丁式广告条流氓弹窗插屏广告

运营效果：

曝光频次低、

方式单一、

转化路径短

用户体验：

突兀、

干扰明显

比传统方式更加有效

运营效果：

曝光频次高，多场

景覆盖，强化认知

。

形式多样，文字，

动效，feeds结合使

用，转化率高。

用户体验：

用户干扰少，

系统整体性强，

更加原生。

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