《广告投放》专题

我知道这个问题已经被问了好几次，但即使我已经实施并尝试了所有解决方案，我还是卡住了。我按照本教程展示插页式广告： https://developers.google.com/admob/unity/interstitial 我的主要目标是在用户点击游戏的“重新启动”按钮时显示广告。 下面是我的主广告管理器类(它与一个游戏对象相关联): 我在重新启动操作中调用Show方法：

这是我的 .Gradle文件 这是主要活动

我需要在旧的WEBFORMS应用程序（不是MVC应用程序）中实现Azure AD b2c。我按照说明进行操作，并通过运行此示例验证Azure AD B2C配置。之后，我将所有适用的NuGet添加到我的旧WEBFORMS应用程序中，并复制相应的代码。我在调用质询方法时遇到了一个异常。当我查看网络跟踪时，我看到了一个额外的“？”在客户端id之前的身份验证URL上 由样例生成的URL是： "https:

搜索引擎营销 (SEM)是企业拉新获客常用的市场推广方式之一，SEM专员或负责SEM投放的营销人员在投放搜索引擎广告时，会进行选词/拓词、撰写创意、出价、投放、监控效果等一系列工作。 对关键词、创意的效果进行监控，是SEM营销人员调整和优化营销策略的重要依据。目前，大部分企业的SEM专员主要利用百度、搜狗等搜索广告后台提供的数据报表对投放效果进行监控和评估，主要看的指标是「展现」、「点击」、「花费

广告管理 （广告管理用于设置前台广告页面，同电脑端的设置。） 其中包括：名称、关键词、类别、宽度/字数、高度、是否启用和对某一广告的编辑。添加广告位还是分为平铺跟轮播两种。

广告管理 （进入商城首先映入眼帘的便是精美的广告，可见广告图的设计是店铺留给顾客的第一印象，尤为重要。） 1.广告管理列表包括广告名称、关键词、类别、宽度/字数、高度、是否启用和对已添加的广告位修改操作。 2.添加广告。在添加时，广告位类别分为平铺和轮播，可根据自己的需求来选择。

4.1号面试复盘 进行自我介绍 简单问了些项目里的内容 开始问八股 Java容器掌握哪些 Java中的ArrayList和LinkedList的区别 hashmap的底层原理 jvm的垃圾回收机制 jvm的内存管理方法 Linux的相关命令，查找进程的命令 http状态码 Java高并发掌握哪些 Java多线程掌握哪些 （就是说没咋看呜呜呜呜） 写一道：多线程函数并执行，打印出0-100的数字（寄

感觉不像面试，纯聊天哈哈，过不过另说，聊得挺开心的

1.项目 问了问项目 有什么办法能让你的模型对用户的反馈做出即时更新，我从特征以及端上模型介绍了一下，然后面试官反问，请详细介绍一下你端上模型的设计思路，特征是什么，目标是什么，梯度怎么更新，信息怎么和精排联动？ 你模型引入SENet和Bilinear的模块，为什么要这么做。有可能是因为模型参数量提高的结果吗，假如我把你这俩模块换成同样参数的全连接层，会有效果吗。如果不会，你觉得为什么他们会比全连

#腾讯求职进展汇总# 我选已投递，测评/面试ing_ 面试时间:24年8月21日周三 部门:CDG广告 上来先撕两道题: 1.组合总和(回溯)；2.岛屿数量(图论)。 然后是battle环节，先拷打实习经历，项目问得很细，好几回给我问住了。 然后拷打项目里的八股，问我Transformer，然后问我残差连接和ln，以及残差连接和ln为什么能缓解梯度消失和爆炸(ps:残差连接应该没法缓解梯度爆炸吧，

面试官人很好，一直乐呵呵的 1、自我介绍 2、穿插项目问了一些八股都很简单 3、 auc实现 4、给一个数组输出不包含重复值的数组 更新，已挂

基础 拷打实习经历 什么是 计算广告 排查过线上问题吗？用了哪些指令？排查思路是什么？ 服务性能一般需要关注哪些指标？ MySQL的索引的实现方式 一条SQL语句是怎么执行的？ count(1) 和 count(*) 有什么区别？ Java线程池的实现机制 有实际使用线程池的经历吗？参数是怎么设置的？有哪些注意事项？ Redis怎么实现分布式锁？还有其他方式可以实现吗？ 平常用什么方式扩宽自己的技

先自我介绍，这次没有先做题，好评 1. 从实习/项目/论文中挑一个讲 讲了在快手的推荐算法实习，面试官听得很仔细，针对我的经历问了很多问题，也提出了自己的想法。聊了快一个小时。 2. 题目lc39 组合总和 很经典的一道回溯题，不难，写出来了 3. 反问 主要还是问了下组里的工作和面评 无八股

先自我介绍，然后就直接做题了（好像百度都是先做题 1. lc 312 戳气球 二维dp 没做过 想到是二维dp但是面试官引导了半小时还是没写出来😢 2. lc172 阶乘后的0 写出了On的写法，面试结束后看了下还是logn的解法，没写出来 3. 聊了实习的内容，我主要做的是因果消偏召回，所以基本也只问了召回相关的 4. 简单聊了一篇论文 无八股 反问 组里的业务是什么 面试官人非常好，也很有耐

共计55min 1、讲一下推荐算法的实习？ 2、八股 机器学习按标签可以分为哪几种？知道哪些机器学习算法？BN和LN的区别？如果文本按词粒度处理可不可以用BN？MHA中的dropout和MLP的dropout有什么区别？QKV怎么得到的？注意力公式？逻辑回归损失函数为什么用交叉熵不用MSE？ 3、讲一下大模型实习？ 你是怎么取得效果的？每一项措施取得的效果占比大概是多少？ 4、做题 全排列 一个很