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时序数据库 InfluxDB 深挖 · 数据模型、TSM 与降采样
InfluxDB 深挖：时序数据的写多读窗、追加不改特征，Line Protocol 与 measurement/tag/field 数据模型、series cardinality 陷阱，TSM 存储引擎（WAL+Cache+TSM+Compaction）与 TSI 索引，保留策略与降采样，1.x→2.x→3.x（IOx 列存）演进，落到广告系统指标监控的选型与踩坑。
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归因与结算：MMP、SKAN 与 SSOT
Updated:详解移动归因与结算机制：从 MMP 匹配点击与首启、设定归因窗口，到引入 ATT 政策后利用 SKAN 与概率归因应对标识缺失，最终依靠 SSOT 输出跨渠道去重、可供对账的唯一账本。
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冷启动：程序化栈每一层都在解同一个问题
从新广告、缺特征模型、拉起中的 serverless 到未回的 SKAN postback，AdTech 每层都在解同一问题——信息不全时就要决策。本篇把冷启动四副面孔（广告、模型、系统、归因）收进同一框架：先验从哪来、怎么熬过空窗期、怎么判断结束。
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深挖 IAB TCF 与 GPP：工程师必懂的同意协议
Updated:本文是一份专为工程师打造的 IAB TCF v2.2/v2.3 与 GPP 实战笔记。我们将深入探讨 CMP 在页面上的具体职责、一条 TC String 的内部打包结构，以及它如何经由 OpenRTB 协议在全链路中传递。同时，文章详细解析 bidder 服务端必须执行的授权检查逻辑，并揭示 GPP 如何包裹各类协议。
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推荐全链路离线评估：单看召回 HitRate 或排序 AUC 都会骗你
推荐系统系列（收官）：用「书店帮你找书」的比喻讲透全链路离线评估——为什么单看召回 HitRate 或排序 AUC 都会骗你、四个指标（只有 NDCG 能区分命中排第几）、三组对照怎么定位瓶颈在召回还是排序，以及永远以全链路指标做上线决策。