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制胜日本电商市场白皮书-Facebook&KANTAR-2021-50页.pdf

PDQ和TMK + PDQF：是我们在Facebook上用来检测有害内容的一系列工具的一部分，并且行业中还可以使用其他算法和实现，例如pHash，Microsoft的PhotoDNA，aHash和dHash。 这些技术创建了一种有效的方式来将文件存储为短数字哈希，即使没有原始图像或视频，也可以确定两个文件是相同还是相似。哈希也可以更容易地与其他公司和非营利组织共享。 PDQ和TMK + PDQF设计为可大规模运行，支持视频帧哈希和实时应用。我们根据检测Facebook数十亿条帖子中的滥用情况的经验设计了这些技术。

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就在最近，一次偶然的机会学习了以下fbprophet时序预测模型，就决定使用这个框架来进行未来20天人数的预测。但是传染病模型通常比较复杂，此次使用此模型来预测，仅仅是用来练习，结果仅供参考。 fbprophet模型简介 这个模型（算法）是由facebook公司在2017年正式开源的，主要用于对时间序列进行预测。 这个模型上手非常容易，即便是很一般的数据分析师也能够做一个比较精准的预测。 该模型只需要设置基本配置,并传入指定格式的数据，就可以完成数据的预测。 整体框架分为Modeling、Forecast Evaluation、Surface Problems以及Visually Inspec

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Facebook评论量预测 问题陈述-预测评论量的流量，或者只是预测发布后下一个H小时内预期收到一条Facebook帖子的评论数。 数据摘要-数据集 方式-1。 结论- 挑战-1。 未来工作范围-1。

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