推荐开源项目:OpenSSP - 强大的供应方平台
2024-06-12 09:27:35作者:凌朦慧Richard
在数字广告领域,OpenSSP 是一个值得您关注的开源项目。它是一个通用的供应方平台(Supply-Side Platform),不仅支持实时竞价(RTB),还能与其他广告服务器和SSP渠道相集成。其核心设计是为视频广告印象优化,但同样适用于各种类型的广告展示。
项目介绍
OpenSSP 提供了一个可扩展的框架,允许开发者根据需求自定义行为。它完全支持 OpenRTB 标准到 2.4 版本,确保与业界标准的无缝对接。该项目还内置了监控配置文件变化的机制,使得在运行时进行调整变得轻而易举。基于 Tomcat 的运行环境保证了稳定性和性能。
项目技术分析
OpenSSP 的基本工作流程包括:
- 网站通过放置标签,携带特定参数链接到该平台。
- 平台解析并验证参数,获取网站或发布者信息,并从缓存中加载相关数据。
- 启动交换服务器和执行服务,调用需求方服务如DSP、SSP或广告服务器等,并等待响应。
- 结束拍卖后,确定胜出者,并向客户端发送响应。
此外,项目采用数据缓存策略,利用内存中的键值存储来提高性能。定期从RESTful服务异步加载网站等关键数据,避免实时数据库查询带来的性能瓶颈。
在最新版本v0.2中,项目提供了一些JSON样例数据结构和对应的数据代理,简化了外部数据服务的设置,减少了请求负载,只需传递一个参数(如 ?site=1)即可获取完整的bidrequest数据。
应用场景
OpenSSP 可广泛应用于以下场景:
- 互联网广告管理:对于拥有多个广告位的网站或应用,可以方便地管理和优化广告收入。
- 数据驱动决策:通过实时竞价和多渠道集成,帮助广告主做出更精准的投放决策。
- 视频广告解决方案:特别适合处理视频广告请求,提供高性能的处理能力。
项目特点
- 开放源码:完全免费,可自由定制,适应不同业务需求。
- 全面的OpenRTB支持:遵循OpenRTB 2.4标准,兼容性强。
- 灵活的配置:动态监控配置文件,使运行时调整成为可能。
- 高效数据缓存:通过内存缓存提升系统响应速度和效率。
- 简单集成:最新版本提供JSON数据结构示例,便于快速部署和测试。
如果你在寻找一个功能强大、易于扩展的供应方平台解决方案,OpenSSP无疑是一个理想的选择。对这个项目感兴趣或有改进建议的话,请联系André Schmer,邮箱为 schmer@ad-tech-group.com。现在就加入OpenSSP的社区,共同打造未来的广告技术吧!
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
Spark-Prover-7BSpark-Prover 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专为 Lean4 中的自动定理证明而设计。该模型采用创新的三阶段训练策略,显著增强了形式化推理能力,在同等规模的开源模型中实现了最先进的性能。Python00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
最新内容推荐
PCDViewer-4.9.0-Ubuntu20.04:专业点云可视化与编辑工具全面解析 Solidcam后处理文件下载与使用完全指南:提升CNC编程效率的必备资源 Qt控件CSS样式实例大全 - 打造现代化GUI界面的终极指南 Adobe Acrobat XI Pro PDF拼版插件:提升排版效率的专业利器 2023年最新HTMLCSSJS组件库:提升前端开发效率的必备资源 海能达HP680CPS-V2.0.01.004chs写频软件:专业对讲机配置管理利器 ONVIF设备模拟器:开发测试必备的智能安防仿真工具 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南 IK分词器elasticsearch-analysis-ik-7.17.16:中文文本分析的最佳解决方案 Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
暂无简介
Dart
614
138
Ascend Extension for PyTorch
Python
163
183
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
240
314
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
854
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
369
3.15 K
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
255
90
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
475
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
644
255