DMP关键技术分享
DMP关键技术分享PPT课件
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Process Pipeline & Service
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Audience’s Interests & Lookalike
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Data Insight
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Evaluation & Recommendation
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跨平台投放难评估， 难对比，很多时间
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广告主依然面临着烦 恼：
消费者在不同渠道的 不同行为令人捉摸不
清
个性化的精准定向如 何实现
需求方平 台
DSP
RTB
数据管理平 台
M-DMP
我要：女人，白 领，月消费 ￥3000，欧美风
广告交易平 台 Ad
Exchange
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Daas based on DMP
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感谢聆听
阿里妈妈愿与您一起成长！
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我要：在新浪上关注马云 的人，在优酷上看美剧的 人，在淘宝上喜欢民族风 的人
跨平台投放难评估， 难对比，难优化
第一手数据的管理和分析 第三方数据的交易和使用 可以跨平台投放，并不同渠道反馈不同的数据结果 。
这么多的平台，学习操作就需要很多时间
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DMP生态圈
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DMP关键技术
DMP关键技术解决方案
阿里妈妈事业部展示营销技术部 卢靓妮（苏芥） liangni.lln@
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广告主依然面临着烦恼：
Oracledmp文件结构探秘
Oracledmp文件结构探秘作为DBA，我们经常会遇到Oracle数据库的dmp文件，这是Oracle 数据库在导出和导入过程中生成的文件。
dmp文件包含了数据库的结构和数据，通过对dmp文件的分析，我们可以深入了解Oracle数据库的内部结构以及导入和导出过程的工作原理。
首先，让我们来探索一下dmp文件的基本结构。
一个dmp文件通常由多个段组成，每个段对应一个对象，例如表、索引、触发器等。
每个段由多个区组成，而每个区由多个扩展组成。
扩展是Oracle数据库中的最小存储单元，用于存储数据和索引。
在dmp文件的最开始，存在一个文件头，用于存储一些元数据信息，如版本、导出数据库的名称和时间等。
接下来是一个导出描述符，它包含了导出的对象和导出选项的详细信息。
例如，我们可以从导出描述符中获取导出对象的名称、类型和大小等信息。
在导出描述符之后，是一些存储段的头部信息。
每个段的头部信息包含了该段的属性和元数据信息。
例如，对于表段，头部信息存储了表的列信息、约束和触发器等。
这些信息可以帮助我们了解数据库中的对象以及其定义。
对于每个段，头部信息之后是数据区。
数据区包含了对象的数据和索引。
对于表段，数据区存储了表的行数据，而对于索引段，数据区则存储了索引的键值对。
除了数据区之外，还有一些附加区域。
其中一个重要的附加区域是约束区域，存储了表的约束信息。
例如，主键、外键和唯一约束等。
通过约束区域，我们可以了解到表的完整性约束以及它们的定义。
另一个重要的附加区域是触发器区域，存储了表的触发器定义和触发器的触发条件。
触发器可以在特定的事件发生时执行一些操作，通过触发器区域，我们可以获取到触发器的定义以及它们的触发条件。
在dmp文件的末尾，有一个文件尾，用于标记文件的结束。
文件尾包含了一些辅助信息，如文件的校验和和导出过程的统计数据等。
使用Oracle提供的工具，如imp和exp，我们可以将dmp文件导入到Oracle数据库中。
DMP学习
基于DMP的机器人轨迹规划的改进学习算法摘要：在机器人的控制系统中，Dynamic Motion Primitives--动态运动原语（DMP）作为一个底层的工具，已经被广泛的引用在机器人系统中。
但是在机器人路径规划中，往往很难做到最优决策，或者代价巨大，无法做到快速性和准确性的兼顾。
同时当机器人处在一个未知的环境中时，往往难以做出合理的决策。
本文提出一种新型的逆学习算法，目的是为了让机器人能够通过我们给予的样本，在未知的环境中做出最优的路径规划。
关键词：DMP 逆学习算法路径规划最优决策1.前言：先如今的国内外，机器人的发展迅速，机器人的动作，可以使不同难度的任务更加容易，减少工作量，增加感知的任务绩效，但是，知识的获取在移动机器人中一直是一个非常累人并且具有挑战性的任务，比如设计一个高自由度的机器人并做轨迹控制。
人工智能的研究一直伴随着机器人的发展，人工智能最基本的东西就是机器学习。
机器学习又可以分为好几种，最基本的还是基于马尔科夫模型建立，也就是奖励机制。
现在大多使用的机器学习算法，都是基于一定的模型的建立的，也就是我们人为的给予机器参数或者先给予机器一些个事先准备好的样本，让机器利用这些样本给的信息做出决策。
这些可以统一称为有模型的学习。
但是当机器处在一个陌生的环境中，和之前的样本存在较大的差距时，往往难以做出正确的判断，所以我们需要对新环境做出评估和分析，通过自己的不断探索，在新的环境中自己做出决策，这些可以成为无模型学习。
在机器的轨迹规划研究中，动态运动原语给了我们很大的方便。
通过使用动态运动原语的演示技术的学习，运动被表示为动力系统，它们可以通过根据环境变化修改初始值和调整参数来推广。
例如，它们可以从不同的初始和最终姿态执行，具有类似但不同的轨迹，这就可以让机器人更加社会化，更贴近生活。
因此，这项工作从动态系统的角度来看是非常重要的。
不同于从前，计算机不是用算法去完成机器认知，而是把认知系统是一种当做新型的计算机，动态方法把认知系统当做是一种特殊的动力系统。
dmp抛光原理书
dmp抛光原理书DMP抛光原理DMP抛光原理，是一种高效、精细的抛光技术，广泛应用于半导体、光电子、精密仪器等领域。
它通过物理和化学的作用，能够使材料表面得到平整、光滑的效果，从而提高材料的质量和性能。
DMP抛光原理的核心是利用磨料和抛光液对材料表面进行加工。
首先，通过机械力的作用，将磨料与材料表面摩擦，使表面的凹凸不平得到修复，同时也能去除表面的氧化层和污染物。
然后，在摩擦的同时，抛光液中的化学物质能够与材料表面发生化学反应，使材料表面得到进一步的改善和修复。
DMP抛光原理的关键在于磨料的选择和控制。
不同材料对应不同的磨料，磨料的颗粒大小、硬度等参数也需要根据材料的性质进行选择。
同时，还需要控制磨料的浓度、温度等因素，以保证抛光效果的稳定和一致性。
DMP抛光原理的应用非常广泛。
在半导体制造中，DMP抛光技术可以用于芯片的平坦化和光刻层的去除，从而提高芯片的制造精度和可靠性。
在光电子领域，DMP抛光技术可以用于光纤的抛光和光学元件的加工，提高光学设备的传输效率和成像质量。
在精密仪器制造中，DMP抛光技术可以用于镜面的抛光和表面的修复，提高仪器的测量精度和使用寿命。
DMP抛光原理的优势主要体现在以下几个方面。
首先，DMP抛光技术可以实现高效、快速的抛光效果，大大提高了生产效率。
其次，DMP抛光技术可以实现高精度的抛光效果，能够处理微米级甚至纳米级的表面缺陷。
再次，DMP抛光技术具有良好的可控性和一致性，能够保证抛光效果的稳定和可靠性。
最后，DMP抛光技术还具有环保的特点，可以减少对环境的污染和对工人的伤害。
DMP抛光原理是一种高效、精细的抛光技术，广泛应用于半导体、光电子、精密仪器等领域。
它通过物理和化学的作用，能够使材料表面得到平整、光滑的效果，从而提高材料的质量和性能。
DMP抛光技术具有高效、精确、可控和环保等优势，将在未来的科技领域中发挥越来越重要的作用。
dmp姿态解算
dmp姿态解算近年来，DMP姿态解算技术逐渐成为计算机视觉和机器人领域的研究热点之一。
它是一种计算物体或机器人姿态的技术，能够提供精确的姿态数据。
在机器人控制、机器视觉、导航和定位等领域有广泛的应用。
下面就来分步骤阐述一下DMP姿态解算的原理和应用。
一、DMP姿态解算的原理DMP（Dynamic Movement Primitives）动作模型是一种机器人运动规划中的重要技术，其基本思想是将机器人运动划分为一系列小的动作单元，即动作基本单元（primitive），然后把这些动作基本单元组合起来，实现复杂的运动任务。
DMP姿态解算就是基于此特点，通过计算机对物体或机器人运动过程中的姿态变化进行建模，并最终获得精确的姿态数据。
DMP姿态解算的过程可以分为以下几个步骤：1. 数据采集：姿态解算首先需要采集物体或机器人运动的相关数据，例如位姿、线速度和角速度等。
2. 数据预处理：在采集到数据之后，需要对数据进行预处理，去除异常值和噪声，以减少误差并提高精度。
3. 姿态估计：基于数据预处理的结果，姿态解算会对物体或机器人的位姿进行估计，解析出其姿态数据。
4. 姿态优化：姿态优化是指在姿态估计的基础上，利用某种数学模型对数据进行优化，以提高解算的准确度和稳定性。
5. 姿态反馈：将姿态优化的结果反馈给物体或机器人，以控制其运动。
此时，姿态解算过程结束。
二、DMP姿态解算的应用DMP姿态解算技术已经被广泛应用于机器人控制、机器视觉、导航和定位等领域。
下面列举几个具体的应用案例：1. 机器人姿态解算：机器人姿态解算是DMP姿态解算技术的最主要应用之一。
通过解算机器人的姿态数据，可以控制机器人完成各种运动任务。
2. 机器视觉：在机器视觉应用中，DMP姿态解算技术通常用于处理物体姿态数据，例如跟踪运动物体或识别物体的形状等。
3. 航空航天：在航空航天行业，DMP姿态解算技术被应用于飞行器的自动控制、遥控和导航等领域。
DMP模式在幼儿园科学活动中的应用
DMP模式在幼儿园科学活动中的应用摘要：Design-Make-Play 模式是将思维、实践与游戏三者合一，能够提高幼儿园科学活动有效性的一种教育方法。
该模式不仅可以满足幼儿游戏需要，也具有发展幼儿思维、动手操作、探究性学习能力的特点。
关键词：幼儿园科学活动Design-Make-Play模式游戏性Design-Make-Play 模式（简称 DMP 模式）将学习分为三个步骤，第一步，“D”是指“Design”，激发幼儿自己设计课程材料的兴趣，引导幼儿自己构思制作思路；第二步，“M”是指“Make”，引导幼儿制作课程材料；第三步，“P”是指“Play”，将幼儿制作的物品投放于游戏活动中。
对比国际《K-12年级科学教育框架：实践、跨学科概念和核心概念》（简称《框架》）与我国《3-6岁儿童学习与发展指南》（简称《指南》），国际上将科学教育课程分为科学和工程实践（Science and Engineering Practices）、学科核心概念（Disciplinary Core Ideas）、跨学科概念（Crosscutting Concepts）；而在我国由于改革开放后经济水平发展滞后及人口第一大国的国情，对学前儿童科学能力的关注远低于其他能力的培养；但在近年国力兴盛后，学前儿童科学能力的发展开始引起了人们的重视。
科学作为一门探究性学科，思维、动手操作、探究能力是不可或缺的；同时，DMP应用于幼儿园科学活动中也可以有效促进幼儿创造力的发展，为其提供动手操作的机会。
一、DMP模式简介DMP模式起源于国际STEAM课程中“Science”（科学）、“Technology”（工程技术）的学习内容以及皮亚杰的认知发展理论。
STEAM课程现已广泛运用于各教育阶段，而根据皮亚杰的认知发展理论中对于幼儿思维能力的发展阶段的划分，2-7岁幼儿在前运算时期思维还停留在表象思维；之后幼儿进入具体运算阶段，思维转化为具体形象思维，幼儿开始的思维从自我中心性过渡到去自己中心性，思维虽仍旧依赖于具体形象，但已经开始出现向抽象思维过渡的倾向；DMP将活动分为了Design、Make、Play三个环节，每一个环节都在尊重幼儿主体性与创造性的条件下为幼儿提供了动手操作的机会，使幼儿顺利从前运算阶段过渡到具体运算阶段。
dmp解决方案
dmp解决方案
《dmp解决方案：打破数据孤岛，实现全面数据管理》
在当今数字化的时代，数据已经成为企业经营的核心资源。
然而，许多企业都面临着一个共同的问题：数据孤岛。
这意味着企业的数据散落在不同的系统和部门之间，无法有效地进行整合和管理。
为了解决这个问题，许多企业正在寻找一种综合的数据管理平台，也就是常说的数据管理平台（DMP）解决方案。
DMP解决方案的主要目标是打破数据孤岛，实现全面的数据
管理。
它可以帮助企业整合来自不同系统和部门的数据，实现数据的统一存储和管理。
这样一来，企业就可以更加高效地利用数据，提升决策的准确性和实时性。
此外，DMP解决方案还可以帮助企业实现数据的安全管理和
合规性管理。
通过对数据进行权限控制和加密，企业可以确保数据不被恶意攻击或泄露。
同时，DMP解决方案还可以帮助
企业满足各种数据安全和隐私保护的法规和标准，避免因数据管理不当而面临的法律风险。
除此之外，DMP解决方案还可以提供数据分析和洞察的功能。
通过对数据进行分析和挖掘，企业可以从中发现有价值的信息和趋势，为业务发展和创新提供有力的支持。
总的来说，DMP解决方案是企业进行全面数据管理的利器，
可以帮助企业打破数据孤岛，实现数据的统一管理和高效利用。
随着数字化和数据化的趋势不断加强，DMP解决方案将会成为企业不可或缺的核心技术之一。
dmp工法
dmp工法DMP工法：数据管理平台的新趋势随着互联网的迅猛发展，数据的价值日益凸显。
在这个信息爆炸的时代，如何将海量的数据进行有效管理和利用成为了企业面临的一大挑战。
而DMP（数据管理平台）工法应运而生，为企业提供了一种全新的数据管理解决方案。
DMP工法，全称为数据管理平台工法，它是一种基于云计算和大数据技术的数据管理和分析平台。
通过DMP工法，企业可以将各种数据源进行整合，进行数据清洗和处理，并进行数据挖掘和分析，从而帮助企业更好地了解用户需求和市场趋势，为决策提供数据支持。
DMP工法的核心价值在于数据整合和数据分析。
首先，DMP工法可以将企业内部的各种数据源进行整合，包括用户数据、交易数据、营销数据等等。
通过数据整合，企业可以实现不同数据源的关联分析，发现其中的规律和趋势，从而为企业决策提供更准确的数据支持。
其次，DMP工法能够对整合后的数据进行深度挖掘和分析，帮助企业发现用户需求、市场趋势和潜在机会，为企业的产品研发、营销策略等方面提供有力的支持。
在实际应用中，DMP工法可以帮助企业实现多个方面的效益。
首先，通过DMP工法，企业可以更好地了解用户需求和行为，从而进行精准营销。
例如，通过分析用户的购买行为和偏好，企业可以为用户推荐个性化的产品和服务，提高用户的满意度和忠诚度。
其次，DMP 工法可以帮助企业进行市场调研和竞争分析，发现市场的需求和竞争状况，为企业的市场定位和产品定位提供参考。
此外，DMP工法还可以帮助企业实现供应链管理和风险控制等方面的优化，提高企业的运营效率和竞争力。
然而，要实现一个高效的DMP工法，并不是一件容易的事情。
首先，企业需要拥有大数据技术和数据分析的专业人才。
因为DMP工法需要处理大量的数据和进行复杂的数据分析，所以企业需要具备相应的技术和人才支持。
其次，企业需要建立完善的数据管理系统和数据安全机制。
因为DMP工法涉及到大量的用户数据和敏感信息，所以数据的安全和隐私保护是非常重要的。
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