Traffic lights technique что это
Traffic Light: CPA-сеть с авторскими товарными офферами
Что известно о партнерской программе Traffic Light (Трафик Лайт)?
Traffic Light — это CPA-сеть с авторскими товарными офферами, которая существует с 2014-го года. В арсенале партнерки на момент создания публикации более 1100 предложений (52 из них авторские) для пролива трафа и 65+ доступных ГЕО: как в СНГ, так и за бугром.
В 2020-м ребята заняли лидерские позиции по объемам в СНГ и не планируют останавливаться на достигнутом. В этом же году Traffic Light стали партнерами первого благотворительного фонда WECPA, поэтому, выбрав сотрудничество с сетью, ты можешь не только заработать, но и поддержать добрую инициативу.
Особенности товарной партнерки cpa.tl
Как арбитражнику работать в партнерке Traffic Light CPA
Для того, чтобы начать работать с Traffic Light, пройди короткую регистрацию и подтверди свою электронную почту. После этого у тебя появится доступ к личному кабинету. Система автоматически направит тебя на раздел “Офферы”. Затем появится специальный фильтр, чтобы задать параметры интересующих тебя продуктов: страна, категория, валюта выплаты и т.д.
Для знакомства с полным каталогом товаров, листай страницу ниже. Около каждого оффера сразу указана информация о ГЕО, ставке, размере вознаграждения вебмастера за привлеченный лид, количестве начисляемых лайтов (внутренняя валюта Traffic Light, она нужна для обмена на ценные подарки партнерки из раздела “Лайт Store”) и о проценте подтвержденных заявок за последние 7 дней.
Такой формат подачи информации удобен тем, что ты видишь сразу все необходимые показатели, не кликая на каждый оффер по отдельности. Для получения более развернутой инфы нажми на кнопку “Подробнее” под изображением продукта.
В описании к офферу находятся его общие характеристики, краткая аналитика продукта и условия работы с арбитражником. В правом нижнем углу расположены запрещенные виды трафика. Для каждого оффера они свои, поэтому изучай эти параметры внимательно. Очень жестких требований по трафику у партнерки нет, однако ребята абсолютно нетерпимы к фроду и мотиву.
В этом разделе есть возможность отправить запрос на получение лендинга и прелендинга через соответствующие кнопки. Скопируй ссылку на лендос или проклу и оцени креативы.
Вот один из лендингов, который предлагают использовать Traffic Light.
Если оффер и указанная аналитика по нему привлекают тебя, добавь его себе. Затем он будет доступен в разделе “Мои”. После этого ты сможешь создавать собственные потоки, размещать их на серверах Traffic Light или загрузить на свой хостинг, скачивать себе лендинги, которые будут уже автоматически настроены по API, или использовать ссылку на лендос в работе.
Для максимально безопасной работы Traffic Light рекомендуют припарковать свой домен. Это можно сделать в блоке “Парковка доменов” или в потоке. По его созданию и настройке ребята создали подробную инструкцию, которую ты найдешь в FAQ партнерской сети.
Отдельная функция, которую предлагают использовать Traffic Light, — это домонетизация с помощью push-уведомлений. Так пользователям, попадающим на твой сайт, будет предлагаться “Разрешить уведомления”. Таким образом ты соберешь push-базу, с которой тебе будет начисляться дополнительный пассивный доход.
В своем кабинете ты также найдешь раздел “Топ-офферы”, в котором находится список самых популярных товаров партнерки. Их можно отсортировать по ГЕО, конверсиям, трендам и перспективности.
Если первые три параметра — классика, то последний — это уникальная разработка Traffic Light. С помощью тестов и специальных математических расчетов команда партнерки составляет рейтинг офферов, в котором с очень большой долей вероятности каждый второй продукт станет успешным и влетит в TOP-15 по объемам. Пруфы качества работы данной метрики ты найдешь в мануале, который подготовили Traffic Light. Благодаря использованию метрики “По перспективности” гораздо проще найти бриллиант среди тех офферов, которые пока не отжали другие арбитражники.
Раздел “Топ-офферы” позволит тебе выбрать наиболее выгодное предложение.
Кроме того, целесообразно обратиться за советом в круглосуточный чат с менеджерами партнерки, где ребята тебе в случае затруднения оперативно подскажут подходящие варианты.
В Traffic Light есть еще и приватные офферы, которых нет в открытом доступе. За ссылкой на эксклюзив обращайся к поддержке, команда подберет для тебя что-то подходящее.
Данные для аналитики своей работы ты найдешь в разделе “Статистика”. В нем в режиме реального времени отображается количество начисленных лайтов и такие показатели, как объем поставляемого трафика, CR, EPC, CLR, информация по лидам и сумма твоего вознаграждения. Здесь тоже есть фильтр, в котором можно выбрать приоритетные для тебя показатели: период, оффер, поток, ГЕО, валюту и даже отключить мусорные заявки.
Отдельный плюс — наличие Telegram-бота, с помощью которого арбитражники в режиме реального времени отслеживают свою стату без необходимости каждый раз заходить в свой кабинет. Детальная информация о лидах находится в одноименном блоке. При необходимости данные оттуда можно выгрузить в CSV.
Инструменты для командной работы в партнерке Traffic Light
Изучая дашборд Traffic Light, ты мог заметить дополнительные инструменты, которые мы не выделили выше.
Например, в CPA-сети есть раздел “Моя команда”. Его функционал предназначен для тех арбитражников, которые стремятся масштабироваться за счёт совместного развития с другими вебмастерами. Чтобы создать свою команду в партнерке, укажи ее название, загрузи аватар, отметь, кто видит общую статистику — все участники или только тимлид, а также укажи, как будет осуществляться начисление выплат (обрати внимание, что этот пункт позже невозможно будет отредактировать).
Если ты или твоя команда будете поставлять большие объемы трафа и радовать количеством подтвержденных лидов, есть возможность собрать много лайтов и выхватить крутые призы из Лайт Store. Фактически это онлайн-магазин в Traffic Light, в котором за ценные товары можно рассчитываться полученными за работу бонусами.
Еще один классный инструмент для тех, кто не знает все языки мира и не доверяет Google Translate, — переводчик внутри Traffic Light. Cервис предназначен для того, чтобы арбитражники могли заказать перевод текста на иностранные языки от их носителей и не облажались на разработке креативов под бурж. А ведь одна из основных ошибок, которую совершают многие вебмастера.
Раздел “Перевод текстов” напоминает классический интерфейс онлайн-сервиса из гугла или яндекса. Здесь достаточно вставить свой материал, выбрать нужный язык, указать подходящую модель оплаты услуги, стоимость которой рассчитывается моментально, и нажать кнопку “Заказать”. Затем ты получишь перевод своего текста. Примечательно, что можно не тратить кровные, а рассчитаться лайтами.
Интерфейс партнерской программы достаточно простой. В сети также доступен FAQ с развернутыми ответами на распространенные ответы арбитражников. Если ты не найдешь вариант решения для своей проблемы, обращайся к менеджерам партнерки. Traffic Light партнерка специально для каждого партнера создает отдельный чат в Skype или Telegram, где посменно работают менеджеры, готовые моментально поддержать партнеров и разобраться с их трудностями в любое время суток.
Преимущества работы с CPA-сетью Traffic Light
Выплаты
Выплаты в Traffic Light осуществляются ежедневно по запросу арбитражника. На первый вывод средств есть холд для проверки трафика. Он длится до 14 дней.
Оставить запрос на получение денег ты можешь в разделе “Финансы”, там же укажи валюту (доллары, рубли или евро) и подходящую платежную систему: Webmoney, Qiwi, расчетный счет, Сбербанк, Альфабанк, ZaleyCash, Яндекс.Деньги, ePayments или любой другой сервис. Среднее время процедуры на повторные выводы — 3 часа.
Обучение от Traffic Light
Партнерская программа Traffic Light заботится об арбитражниках, поэтому регулярно проводит для них бесплатные масштабные и, что главное, эффективные обучения. Например, в 2020-м году партнерская сеть провела ряд содержательных интенсивов и обучающих мероприятий по Яндекс.Дзен, myTarget и TikTok.
Ребята также систематически делятся секретными кейсами и полезной информацией на своем Telegram-канале и в группе во Вконтакте. Заходи к Traffic Light, там ты без труда найдешь много актуальных материалов бесплатно!
Вывод
Traffic Light — партнерская программа с авторскими товарными офферами. Ребята уже долго на арбитражном рынке и за это время смогли создать привлекательную и комфортную для вебмастеров СРА сеть. В ней ты найдешь более 1000 офферов, которые можно фильтровать по любым удобным для тебя параметрам. Один из них позволяет определить продукты, которые станут популярными в ближайшее время, но пока не отжаты твоими конкурентами.
Партнерская программа принимает трафик из СНГ и бурж, всего доступно 65+ вариантов ГЕО. Traffic Light заботятся об арбитражниках и поэтому создали не только площадку с простым интерфейсом и полезным инструментарием (парковка доменов, создание потоков, внутренний переводчик, Telegram-bot, в котором отображается стата в режиме реального времени), но и надежный саппорт в виде специальных чатов в Telegram или Skype. В них круглосуточно работают менеджеры, готовые прийти тебе на помощь в любое время.
У тех, кто хорошо себя проявит, есть возможность получить классные подарки из Лайт Store и выбить для себя эксклюзивные офферы.
Команда партнерки регулярно проводит митапы и обучающие мероприятия для вебмастеров, которые также доступны онлайн. Свежую и полезную информацию для работы можно также найти на Telegram-канале и в группе Вконтакте ребят.
Если ты изучил все партнерские программы без холда, но не нашел подходящую, тебе интересна работа с нутрой и товаркой или ты хочешь реализовать идею своего продукта, залетай в Traffic Light! Ребята уж точно составят план действий и найдут, что тебе предложить. Кроме того, команда ПП взаимодействует с первым в арбитражном мире благотворительным фондом — WECPA, поэтому у тебя есть шансы творить добро вместе с ней. 🙂
Traffic lights technique что это
Detecting Traffic Lights in Real-time with YOLOv3
UPDATE: I revisited the Repo to make it easier to follow and there was an update in PyYaml which caused some error. Please revert to this commit if you were following this tutorial before 22 October 2021. If you are a new comer, please test the code and if you see any problems let me know. Best.
YOLOv3 is a real-time object detection system, and it runs really fast on the CUDA supported GPUs (NVIDIA). So our aim is to train the model using the Bosch Small Traffic Lights Dataset and run it on images, videos and Carla simulator. Finally we will try it on NVIDIA Jetson Nano, which is a very small and capable SoC.
First start with downloading Bosch Small Traffic Lights Dataset:
In order to download dataset we have to register and a code will be sent to our e-mail address:
Dataset is around 6 GB, so it will take a while to download it. When download is done you should be using 7-zip to open it (In Ubuntu Archieve Manager is not opening the zipped file!).
After extracting we see that we have 7 different folders and 5093 images which is a good number for training traffic lights.
Obviously we could write our own classifier, a Convolutional Neural Network (CNN), but then it will not be possible to run it realtime so we will use YOLOv3.
One of the best thing about YOLO is that it is running out of the box and supports well known datasets such as Pascal VOC, COCO and Open Images dataset. You can follow the YOLO offical page to proceed with setup and for more details. Let’s clone and make it with:
Now we need some example weights to run YOLO, download it from here and save it into darknet folder.
Now we can run an example:
A result image will appear and we can see that YOLO found a dog, a bicycle and a truck. YOLO can be used for multiple images, with webcam and videos. I will not go into details here as you can follow the original YOLO website so I would like to show you how to prepare the dataset and train it.
Preparing the Dataset for Traning
Bosch Small Traffic Lights Dataset is coming with a Python script which turns the dataset into Pascal-VOC like dataset. It is good because YOLO has a script for converting VOC dataset to YOLO styled input. First clone the repository into the extracted dataset folder:
If you already don’t have SSH key and getting an error, you have to set one and link it to your Github account in order to clone this repository. You can follow Github tutorial for SSH.
Data Folders Preparation
Warning: Extracted folder has white spaces in it’s name. Please avoid white spaces and replace them with ‘-‘ (i.e Bosch-Traffic-Light-Dataset). Otherwise paths will be unusable in some cases!
To keep dataset in order we will create 3 folders under rgb/train/
Since images are in separate folders and it will be easier to manipulate them when they are in one folder let’s put them all together under rgb/train/traffic_light_images folder.
If you do not want to waste your space you should change ‘cp’ with ‘mv’ to move the images instead of making a copy of them. Now we have all the images under traffic_light_images folder.
Now create xmls folder and run:
Now go back to top Bosch-Traffic-Light-Dataset folder and run bosch_to_pascal.py script from bstld, which will create necessary xml files for training with YOLO. Where first argument is PATH_TO_DATASET/train.yaml and second argument is rgb/train/traffic_light_xmls folder which we recently created:
Now we have 5093 xml label files but we have to convert VOC to YOLO type labels with the script from darknet. So create a traffic_light_labels folder to /rgb/train/
Let’s go back to the darknet folder and create a folder named traffic-lights. We will put our files in this folder to reach them easily.
From darknet/scripts folder, make a copy of the voc_label.py and name it bosch_voc_to_yolo_converter.py and put it under traffic-lights folder. This script will convert VOC type labels to YOLO type labels.
Here we have to change classes names with our class names from the dataset.
And for the arguments, we have to give:
It will create bosch_traffic_light_xmls_list.txt file.
Let’s copy the data/voc.names to traffic-lights and name it voc-bosch.names:
and replace the items with:
Now we can convert VOC to YOLO format:
We will use the folder PATH_TO_DATASET/rgb/train/traffic_light_labels for outputs, recently created bosch_traffic_light_xmls_list.txt and PATH_TO_DATASET/rgb/train/traffic_light_images for training images.
We have to create train.txt and test.txt which are list of the paths’ of the relative images. Write a basic splitter script named train_test_split.py:
It takes recently created traffic_lights.txt file as first argument and second argument split percentage between 0 to 1.
test.txt and train.txt is created.
Create a backup folder inside traffic-lights folder where we will save our weights as we train:
classes shows the number of the labels we would like to classify. From the dataset we can see that main lights are RedLeft, Red, RedRight, GreenLeft, Green, GreenRight, Yellow and off. Feel free to add or extract the ones you like. So our classes will be ‘8’. train.txt and test.txt are the text files which has the paths of the image files. names, are labels’ names and as mentioned before we should get them from the database. Let’s start updating the voc-bosch.data:
You will see line 5,6,7 is commented out, uncomment them:
filters = 3 x (5+8) = 39
Change filters’ size before ‘[yolo]’ parameters (lines 127 and 171) with 39 and classes to 8 in ‘[yolo]’ parameters (lines 135 and 177).
We will use the technique called transfer learning where we use the pre-trained VOC data and just change the end of the deep-neural-network.
After training done (after 30000 images results are getting sufficient) try it with:
Let’s try our classifier with a video:
Probable Problems with OpenCv
If you are having problem while running make with OpenCv=1:
Videos are good for showing the results but we need something more interactive which makes Carla simulator a great choice. Carla has built in ROS connections so it makes it even better for our case. Follow the instructions on the website to start using Carla. We can write our own nodes for traffic light detection but still we would like to use YOLO for classifcation. Since we have weights, cfg and data files, we can use them with this leggedrobotics/darknet_ros repository that combines YOLO and ROS and makes our lives easier.
Once we clone the darknet_ros repository follow the instructions and run Carla server with:
Clone, make and launch carla_ros_bridge:
Go to the carla/PythonAPI/examples folder and run:
Finally launch darknet_ros:
A new window will pop and show if any traffic lights are classified.
About
A tutorial for training YOLOv3 to detect traffic lights using BOSCH small traffic light dataset.
Meticulously Edit Your Own Writing: The Traffic Light Revision Technique
As a Los Angeles native, I know a thing or two about sitting in traffic.
I’m talking about physically sitting in your car while stopped in traffic on the way to your destination — not the traffic you talk about when people visit your website.
But the two different types of traffic may not be as unrelated as you think, especially as you edit your own writing for your site.
The problem with editing your own writing
It’s a lack of objectivity.
One of my favorite observations about traffic jams is that sometimes you’re the one accidentally blocking an intersection with your car — making it difficult for other drivers to move forward on the road — and sometimes you’re the one honking at the person blocking an intersection.
If you drive on a regular basis on crowded streets, you fluidly move between these two roles.
While it’s easy to recognize another driver’s mistakes, and criticize her shortcomings or behavior that has frustrated you, it’s difficult to objectively observe and accurately assess your own actions (and possible missteps).
When you block an intersection, you don’t necessarily regard yourself in the same disapproving way you regard another driver when he blocks your path.
The same lack of objectivity is present when you write and edit.
The discerning taste of an onlooker
As you develop your content marketing strategy, you need to evaluate your writing with the discerning taste of an onlooker.
The problem is, you can’t magically become another person with an objective outlook.
However, there is a way to review each sentence you write like an outsider who can effortlessly identify an issue.
This technique will help you categorize sections of your writing so you can focus on improving the weakest parts of your text.
How to edit your own writing
You can use the Traffic Light Revision Technique (TLRT) to edit your own writing once you’ve finished a draft.
If it’s still a rough draft, you can use this method to expand, copy edit, and finalize the text. If it’s a final draft, you can use this method to proofread your content.
Put your writing in a word processor that allows you to highlight the text with different colors, like a Microsoft Word document or Google Doc.
Follow these five steps after you’ve saved your current file.
1. Make a copy of the document
Include “TLRT1” in the file name when you save this copy.
Now you have the original document and a version you will mark-up first before you edit.
2. As you examine each sentence, highlight it with green, yellow, or red
Use green if you think the sentence is the best it can be. Choose yellow if you think minor modifications will make the sentence stronger. Select red if you think it should be completely revised or removed.
Try these useful keyboard shortcuts for selecting text to highlight.
Don’t change the text yet.
3. Make another copy of the document
Include “TLRT2” in the file name when you save this copy. The “TLRT2” version will be the file you edit.
Before you edit the document and change the colors, you want to save the original marked-up “TLRT1” version for future reference.
You can learn from the “TLRT1” document with the green, yellow, and red text. It will help you recognize your strengths and weaknesses, so that you actually improve your skills while you edit your own writing.
4. Edit the yellow and red areas
You may also need to edit green text to accommodate the changes you make in the red and yellow portions, but don’t waste time repeatedly reviewing the green text you already regard as solid content.
As you revise the weaker sections, change yellow and red portions to green.
5. Proofread each sentence from the beginning
Once all of your text is green, you should be able to read it from the beginning without making any edits.
If you still need to change parts of the text, consider highlighting those sections in yellow or red. Take a break and correct those areas at a later time, until everything is green.
When you have trouble identifying whether a sentence should be green, yellow, or red, ask yourself:
If your sentence is vague or assumes your reader knows something she may not actually know, you will likely benefit from a revision.
Eyes on the road
While the Traffic Light Revision Technique won’t prevent you from making a driving faux pas, it’s a way to edit your own writing like an Editor-in-Chief who aims to transform limp language into crisp content.
As you practice over time, it’ll become easier to review your drafts as if you were a member of your audience — and strengthen your good ideas or cut out irrelevant parts accordingly.
Copyblogger’s Content Writing Masterclass
Join Copyblogger’s Editor-in-Chief, Stefanie Flaxman, for The Content Writing Masterclass. It’s for all types of content creators who want to build audiences of interested prospects.
CIToolkit
World-Class Continuous Improvement Tools for Business and Life!
Traffic Light Assessment
Traffic Light Assessment is a rating system for evaluating the performance in relation to a goal. It is a good way to communicate performance information effectively, and have the advantage of being universally recognized by all nations. The indication of performance is done using the three colors of the real traffic lights (red, yellow and green). Good and poor performance can easily be identified, and appropriate decisions can be made to achieve the best performance.
Traffic light systems are widely used in performance management, visual management, and project management. In performance management, traffic light assessment helps presenting performance information for decision making purposes. Results are expressed in terms of colors, where red indicates a performance that is far below target, yellow indicates a performance that is a bit below target, and green indicates a performance that is on target or better than target.
Traffic light assessment is very effective in visual management and frequently used in factories and workshops. The Andon display, for example, uses traffic light signals to communicate production information on the shop floor. Machines on production lines are equipped with factory control systems and traffic light indicators that are generally visible from certain places within the factory. Red indicates a production that has stopped or a line that is down. Yellow typically indicates that the production has slowed down and an attention is needed to fix something. Green indicates normal production levels and a line that is running smoothly.
Traffic light assessment is an effective tool in project management. It indicates how well activities and milestones are being achieved and how on track the overall project is. Red indicates an activity that is incomplete. Yellow typically indicates an activity that is partially complete or was completed after due date. Green indicates an activity that was completed on time or ahead of time. There are additional colors that can be used to convey specific information. Blue may indicate scheduled or on hold activities, while magenta may indicate new added or changed activities.
Traffic light assessment concepts can also be used in a number of applications, such as presenting the status of a material or product, and marking inventory levels and reorder triggers. Team members may use them to assess an idea where red indicates an idea that is poor or inappropriate, yellow indicates a good idea or an idea that needs to be reviewed, and green indicates an excellent idea. In the food industry, traffic light labels can be used to show how much fat, sugar and salt exist in the food products where red means high, yellow means medium, and green means low.
Example
This is an example of a Gantt chart that uses the traffic light colors to indicate the status of activities and milestones for a project.
Example
The following is an example of a map in a factory for the areas which have the most safety incidents that resulted in lost time.
Example
The following is an example of a worksheet that uses the traffic light colors to assess the skills of employees and training needs in a company.