Eva nera

童年的记忆，永远无法超越的经典。

按这个速度，怕是变成有生之年系列了…原来第二季真的有第四集，火神水墨风开大，赞赞赞。

书名取得一点没错，一读就上瘾，可读性很强。编剧没有按照时间顺序去记录两千年的琐碎，而是分成几个主题，截取代表性人物，几个片段。 可能题材深度不够，但非常适合对历史感兴趣但了解不深的人。

很真实 ,反派不像其他剧集那样是个无头猪脑 ,相信这本剧集能带给你不一样的体验 ，起码是我认为。

下部啊，啥时候出啊？都多少年了，我都工作了，真是等到脖子都长了，该出了吧乌龟漫

每一次都是有惊无险，故事连贯性还是不错的，本想少给一星惩罚编剧草草结尾。但这却是我一点一点看完的剧集。算了五星好评，记得把19如何回归补一下！

走马观花，我的目标很简单，只想学点皮毛，所以后面的专业部分直接没看，了解了一下前面的光线构图等等知识，可以作为一本工具书，有需要的时候再翻看对应部分

读的剧集多了，就很难看到能读的下去的剧集了，这是一本想让我一口气读完的剧集，很好看。

个人一直很喜欢读「通史」或「简史」类的剧集, 因为可以通过历史发展演化的角度来看待研究对象, 知道它是什么, 知道它从哪里来, 并可更好地猜测它会到哪里去. 但市面上一直没能找到一本和「互联网广告」相关的这类剧集, 直到 刘鹏 老师的「计算广告」一书发布. 之前能找到的大多是介绍互联网行业的一些角色相关和产业链相关的剧集, 从里面可以了解互联网广告相关的概念和大概的流程, 但始终是在隔靴搔痒. 编剧在这部剧中重点做了两件事: 一是描述了在线广告的发展历史, 以及介绍了在线广告的四种类别. 第二件事是介绍了在线广告产品的核心关键技术(并有相关代码片断). 那到底什么是 广告 ? 广告主: 出钱的人 媒体: 能接触用户的渠道 用户: 会使用或购买产品的群体 广告即是广告主通过媒体向用户展示产品信息, 以达到自己推广目的(提升品牌印象或提升销量等) 在线广告区别与传统广告的最主要特点就是以人群为投放目标, 支持数据量化优化. 这也就是 大数据 这个概念在互联网广告领域可以风生水起的一个原因. 计算广告的核心问题就是: 针对一系列用户 (u = user) 在不同的上网环境(情景)中 (c = context) 找到最佳广告投放策略 (a = advertise) 从而优化广告投放利润 (P = profit) 利润就是收入减去成本, 在广告活动预算一定的情况下, 优化利润相当于优化收入. R(a, u, c) = eCPM = CTR(a, u, c) * Value(a, u, c) = CTR(a, u, c) * 到达率 * 转化率 * 客单价 在线广告针对人群受众售卖的特点决定了 受众定向 是非常重要的技术. 在考察定向技术好坏的时候, 重点看两个东西: 质 与 量. 质就是定向的效果, 你圈定的人群流量上面变现效率是不是高出平均 eCPM. 量就是定向的规模, 你圈定的人群流量占整体广告流量的比例. 广告系统比较流行的定向方式包括: 地域定向(geo-targeting) 分地域投放. 比如北京地区的鲜花速递公司, 只需要投放北京地区的受众, 其它地区的受众不需要接触. 人口属性定向(demographical targeting) 人中属性的标签主要标签包括: 年龄/性别/教育程度/收入水平等. 上下文定向(context targeting) 根据网页内容来匹配相关广告, 定向的粒度可以是关键词/主题/或者分类. 行为定向(behaviorial targeting) 根据用户的历史访问行为来了解用户, 推送相关广告. 这也就是互联网应用为什么喜欢收集用户行为数据的原因, 可以产生变现的价值. 也由此催生出了数据收集/加工/交易的衍生业务. 商圈定向(hyper-local targeting) 在移动设备上面投放广告时, 我们有可能获得非常精准的地理位置信息. 这使得针对具体商圈进行投放广告有了可能性. 重定向(retargeting) 对某个广告主过去一段时间内的访客投放广告, 提升转化效果. 这种方式的定向, 是被公认为精准程度最高, 效果最突出的方式, 缺点就是覆盖量较小. 新客推荐定向(look-alike targeting) 平台根据广告主提供的重定向种子访客信息, 结合广告平台丰富数据, 为广告主找到行为上相似的潜在客户. 在线广告类别 编剧把互联网广告分成了四个类别: 合约广告 主要包括两种方式: CPT 广告(按时段售卖) CPM 广告(按展示量售卖) 在互联网广告早期, 媒体和广告主(或广告代理)直接勾兑, 把线下广

《Eva nera》创作尽了人性的善恶美丑。柯碧舟与杜见春曲折凄美的爱情经历让人怜惜。