1.全新抖音快手小红书视频解析去水印系统网站源码
2.拿到美团、快手快手快手offer后收到阿里三面通知，解释解释竟然被mybatis挡住了去路
3.抖音快手微信QQ壁纸小程序表情包小程序流量主广告源码搭建详细教程
4.KDD2022｜快手：基于因果消偏的源码源码观看时长预估模型
全新抖音快手小红书视频解析去水印系统网站源码
全新视频解析去水印系统，一站式服务各大平台。快手快手
包括抖音、解释解释快手、源码源码排课系统源码 asp小红书在内，快手快手它支持几十种热门社交媒体平台，解释解释轻松下载视频，源码源码一键去除水印。快手快手让你自由保存与分享。解释解释
使用方便，源码源码上传压缩包解压后，快手快手调整includes/config.php中的解释解释网站信息即可。适合PHP 7+版本，源码源码无需数据库，直接访问域名操作即可。
该系统集下载与去水印功能于一身，简化了繁复流程，满足了用户对视频便捷管理的需求。支持的平台丰富，操作便捷，golang jaeger源码是视频爱好者和内容创作者的得力助手。
不论是个人使用，还是商业用途，这款系统都提供了强大且易用的功能，确保视频内容的自由流通与合法使用。对于希望有效管理与分享视频资源的用户而言，它是不可多得的选择。
系统支持快速下载视频，同时去除水印，保证视频的原始品质与清晰度。操作简单，无需专业技能，即使是新手也能轻松上手。
在当今数字化时代，视频内容成为传播信息与情感的重要媒介。这款系统旨在提供高效、便捷的解决方案，助力用户在社交媒体平台上创造、分享和管理视频内容。
拿到美团、快手offer后收到阿里三面通知，行者影院源码竟然被mybatis挡住了去路
年底求职季，朋友在美团、快手等企业获得了工作机会，他本已对阿里抱有期待，但命运却在他准备充分去面试时发生了转折。尽管二面已有一段时间，他以为机会渺茫，但阿里却通知他进行第三轮面试。满怀信心的他走进面试，却遭遇了意料之外的挑战。
面试官直击要害，围绕MyBatis源码提出了深入问题：如设计模式的应用、调试模式的实现机制、数据库连接池操作的细节、二级缓存功能的实现及其设计模式、缓存雪崩的概念和解决策略等。这些问题显然超出了他日常使用的深度，让他感到压力山大。
然而，面试官提问源码解析的原因并非无理，正如阿里大神多隆的app群聊 源码故事所示，看源码是提升编程技能和解决问题的关键。通过阅读源码，程序员可以学习编写高效代码，理解架构设计，解决复杂问题，并模仿大牛的思维模式。学习MyBatis源码不仅能提升自身技术栈，还能深入理解其背后的设计思想。
对于如何高效学习MyBatis源码，市面上资料良莠不齐。市面上推荐的资源往往深入但晦涩，让人望而却步。但别担心，有一份精心整理的学习指南，包含了学习文档、视频讲解和思维导图，从入门到精通，有助于理解和掌握MyBatis的高级用法和设计模式。想要获取这份宝贵的资源，只需点击提供的链接，就能免费获得，PMS系统源码我们诚挚邀请您的支持和分享。
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抖音快手微信QQ壁纸小程序表情包小程序流量主广告源码搭建详细教程
部署指南：薇薇壁纸表情包小程序官网源码获取与安装
注意！请仔细阅读文档后再安装，不遵照文档可能导致报错。即使你对PHP、uniapp非常熟悉，也必须严格遵守文档要求，否则极有可能出现安装错误。
服务器环境要求：Centos7.6、php7.2、mysql5.7（严格遵守服务器版本要求，否则可能无法成功安装ffmpeg）
推荐使用宝塔部署，确保环境配置满足要求。确保mysql在宝塔中仅存在一个版本。
服务器需安装ffmpeg插件。
在宝塔终端输入以下命令安装ffmpeg插件：wget download.bt.cn/install/... && sh ffmpeg.sh，等待完成。确保在命令执行后使用ffmpeg -version验证插件安装成功。
修改php配置，禁用scandir、exec、system、shell_exec、proc_open函数，确保安全与稳定运行。
在服务中重载配置后重启，完成php后台部署的初步准备。
部署流程：创建数据库、导入数据库.sql文件、在宝塔中创建项目、上传源码至网站根目录并解压、设置网站目录权限为、将项目目录指向根目录、设置运行目录为public、设置伪静态为thinkphp、配置database.php文件中的数据库账号密码。
配置小程序：后台系统设置小程序基础信息，关闭流量主功能（如未开启）。
达人端短信配置：使用腾讯云申请模板，确保短信内容符合要求。
配置小程序端：使用hbulider软件操作，下载指定版本的插件，导入源码，配置小程序的appid、接口域名，并打包编译头条小程序和微信小程序。
测试与发布：在手机扫码测试流程，确保无误后上传代码至小程序平台，配置域名，并进行审核。
请遵循文档指引，完成部署与配置工作，确保环境稳定与功能正常。
感谢您的耐心阅读与支持。
KDD｜快手：基于因果消偏的观看时长预估模型
视频推荐系统中，存在视频时长偏置（duration bias）问题，如何消偏，且保持时长对观看时长预测的影响？观看时长是视频推荐中的重要指标之一，提升整体观看时长是视频推荐系统的主要目标。观看时长主要受两个因素的影响：用户是否对视频感兴趣和视频本身的时长（duration）。
作者分析发现，一方面，s以下的视频，其观看时长和本身时长有着正相关关系，将视频时长作为输入特征的观看时长预测方法会引入偏置问题；另一方面，随时间推移，视频时长分布极不均匀，且长视频曝光占比会逐渐增大，模型训练样本被长视频占据，用户个性化兴趣可能无法有效建模。
为解决视频时长偏置问题，作者提出使用因果图（causal graph）建模视频时长在播放时长预测中的因果关系，并采用因果推断的方式消除时长预估中的duration bias。具体方法包括：利用后门准则调整方法（backdoor adjustment），将数据按视频时长划分不同分组，对于每个分组学习回归模型去预测观看时长分位数（watch-time quantiles）。通过建模用户兴趣、视频时长和视频曝光之间的因果关系，明确观看时长预测问题中需要解决的两个主要问题：消除视频时长偏置和保留视频时长对观看时长的影响。
作者进一步通过因果图建模，识别观看时长预测过程中的因果路径，其中一条路径表示视频时长直接影响观看时长，这是模型需要保留的关系；另一条路径表示视频曝光会受到时长影响，这导致了模型训练时长偏置问题，需要消除。为此，作者采用backdoor adjustment调整原始因果图，消除视频时长对视频曝光的影响。
为了消除时长偏置，作者提出将不同视频时长分开建模，然后求和得到观看时长预测模型。具体做法是对视频时长进行分组，使用每个分组下的样本独立训练时长模型，以降低计算开销。通过定义视频观看时长的经验累积分布，作者将原始观看时长数据转换为与视频时长相关的时长分位数标签，以便在所有分组之间共享模型参数。
在离线评估和在线A/B实验中，作者验证了所提出模型的有效性，并公开了源代码。实验结果显示，模型在提升线上指标方面有显著效果，已部署上线。论文首次利用因果推断对视频观看时长进行建模，并分析了时长偏置对视频曝光和观看时长预测的影响，提出了基于因果消偏的观看时长预估模型。
总的来说，论文提供了一种新颖的解决视频时长偏置问题的方法，具有实际应用价值。然而，实际推荐场景中可能存在多个目标，如何融合多个目标是进一步研究的方向。
