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云云取图，四端上线系统，快手快手支持抖音、源码源码微信、社区奶粉溯源码造假qq、快手快手快手。源码源码达人入驻功能全面，社区系统完善。快手快手界面演示请在抖音搜索"云云取图"查看。源码源码
系统功能丰富，社区模块多样。快手快手功能演示请参考功能图，源码源码注意实际功能以最新版为准。社区
自今年2月至今，云云取图已更新7次，累计优化与新增个功能。
上线抖音端和快手端需准备营业执照与对公账号，流量主广告费结算通过对公账户。
后端部署需购买服务器，spring源码启动推荐配置为2h4g3m起步，预算充足者可选4h8g5m配置。部署由云云取图提供或自行完成均可。
前端提交审核，需编译代码，使用开发者工具提交，审核通过后即可发布。
如有具体需求或疑问，可联系云云取图客服，方法为在抖音小程序搜索"云云取图"，进入小程序后点击"我的-联系我们"。
揭秘视频号矩阵系统：一键多平台发布，定时任务助你效率翻倍！
揭秘视频号矩阵系统：一键多平台发布，定时任务助你效率翻倍！
在数字化时代，视频内容已成为吸引用户眼球的重要媒介。然而，如何在多个平台上高效地发布和管理视频内容，却是pinpoint源码编译一个不小的挑战。今天，我们将为您揭秘一款强大的视频号矩阵系统源码，它支持多平台自动发布和定时任务一键设置，让您的视频内容传播效率倍增！
一、多平台自动发布，省时又省力
想象一下，您只需在一个平台上编辑好视频内容，便能一键同步发布到多个社交平台，如抖音、快手、微博、B站等。这样的操作不仅节省了您逐个平台上传的时间和精力，还能确保内容在多个平台上的快速传播。视频号矩阵系统源码正是基于这样的需求而生，它具备强大的跨平台兼容性，支持主流视频平台的自动发布功能，让您轻松实现多平台内容同步。
二、vgg训练源码定时任务一键设置，精准掌握发布时机
除了多平台自动发布外，视频号矩阵系统源码还具备定时任务一键设置的功能。您可以根据视频内容的特性和目标受众的活跃时间，灵活设置发布时间。这样，无论是在工作日还是节假日，您都能确保视频内容在最佳时机发布，吸引更多用户的关注和互动。定时任务的设置让您的内容传播更加精准，有效提升了内容曝光度和用户参与度。
三、效率倍增，打造视频内容传播新生态
视频号矩阵系统源码的引入，将为您的内容传播带来革命性的变化。多平台自动发布和定时任务一键设置的功能，让您的视频内容传播效率倍增。您可以将更多的精力投入到内容创作和运营策略上，而无需担心繁琐的发布和管理流程。同时，small源码解读多平台同步发布还能扩大您的受众群体，提升品牌知名度和影响力。
四、如何使用视频号矩阵系统源码？
要充分利用视频号矩阵系统源码的功能，您需要按照以下步骤进行操作：
五、结语
视频号矩阵系统源码的引入，将为您的视频内容传播带来前所未有的便利和效率。多平台自动发布和定时任务一键设置的功能，让您轻松实现内容的多平台同步传播和精准掌握发布时机。赶快行动起来，借助视频号矩阵系统源码打造属于您自己的视频内容传播新生态吧！
AAuto快手 - AAuto集成开发环境
快手，作为AAuto可视化集成开发环境(IDE)的一部分，专为AAAuto程序开发设计的集成化工具，面向个人与企业用户，无论用于商业或非商业应用，均可永久免费使用。快手集成了AAAuto标准库，以及大量开源范例，旨在提供一站式编程解决方案。AAAuto用户无需付费即可自由使用，制作的软件产品无需特别声明使用AAAuto开发，使用AAAuto完全免费，无任何附加条件。
快手的出现，旨在简化AAAuto程序的开发流程，通过集成的环境，用户可以更加便捷地进行代码编写、调试与测试。内置的AAAuto标准库提供了丰富的功能与组件，帮助开发者快速构建复杂的应用程序。同时，快手包含的大量开源范例，不仅能够为开发者提供实际案例参考，还能够促进社区学习与交流，加速开发进度。
快手作为一款面向AAAuto开发者的免费集成开发环境，其核心优势在于简化开发流程、提供全面的工具支持和丰富的资源库。无论开发者处于学习阶段，还是在进行项目开发，快手都能为其提供高效、便捷的工作环境，帮助开发者快速实现创意，开发出高质量的软件产品。
快手的免费特性，进一步降低了AAAuto开发的门槛，使得更多开发者能够轻松上手，探索AAAuto的强大功能。同时，快手作为一款开源工具，其源代码的开放性，鼓励了社区贡献，促进了AAAuto生态的繁荣发展。在快手的帮助下，AAAuto开发者能够更加专注地进行创新与实践，推动AAAuto技术在各个领域的广泛应用。
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。