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            拖動滑塊完成拼圖
        
          
        
          
    
          
    
          
        
          
        
          
    
          

          














          
    
    
          
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								      本申請公開了一種內存訪問方法、裝置、計算機設備及存儲介質，屬于內存管理技術領域。在本申請中，第二設備的內存訪問請求包括待訪問的目標內存單元的UBA和第一標識，其中，第一標識是第一設備中的目標總線實例的標識，目標總線實例對應第一設備中的第一內...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N數據處理方法以及相關裝置，應用于模型訓練或集群計算等場景。該方法包括：將第一算子的版本信息配置為第一版本，將第二算子的版本信息配置為第二版本，第二算子為第一算子的下一個執(zhí)行算子。基于第一算子的版本信息獲取第一輸入數據，第一輸...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N數據傳輸方法及相關設備，該數據傳輸方法可應用于計算設備中的主機，該計算設備還包括網卡，該主機與該網卡通信連接；該數據傳輸方法包括：獲取第一存儲地址和第二存儲地址；將目標數據寫入至該網卡中的第一地址空間，以及將一個或多個隊列元素...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例公開了一種數據處理方法、裝置、設備及存儲介質，本申請實施例可應用于人工智能、智慧交通、輔助駕駛等各種場景。其中，數據處理方法包括：將數據檢索關聯(lián)的前綴向量模塊和約束解碼模塊，添加至已訓練的生成式語言模型；通過前綴向量模塊，根據第...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例提供了一種模型文件管理方法、設備、裝置及存儲介質。涉及數據處理技術領域，應用于模型文件管理設備，上述方法包括：在接收到針對目標模型文件的文件加載指令的情況下，獲取目標模型文件對應的目標私有關系文件；從目標私有關系文件中，確定目標...
								
            
							
            
							
						
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								      本說明書公開了一種數據管理方法、裝置、存儲介質及電子設備，其中方法包括：獲取針對數據共享頁面中的數據選擇窗口的選擇操作，數據共享頁面為基于預先啟動的數據共享服務所生成的，基于選擇操作在數據選擇窗口中獲取所選擇的目標文件數據，基于數據共享服務...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開涉及一種用于分布式存儲的數據庫操作方法、裝置、設備及介質，上述數據庫操作方法包括：對處理請求進行攔截，得到數據庫操作語句；基于預先配置的映射配置信息，確定上述數據庫操作語句是否包含映射表字段；上述映射配置信息用于表示原數據表中的多個字...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例提供一種列式存儲方法、設備、計算機程序產品及存儲介質。在保持按行式存儲正常提供在線服務的前提下，可并行拉取存量流和增量流。通過拉取存量流可產生列存文件及第一主鍵索引。通過對在拉取期間監(jiān)測到的目標數據表上發(fā)生的數據操作進行同步，以...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于貝葉斯網絡基數估計的數據庫多列掃描方法，包括如下步驟：步驟一、使用貝葉斯網絡基數估計模型作為查詢條件選擇率的估計系統(tǒng)框架；其中，基于樹的貝葉斯網絡為概率圖形模型，通過樹結構表示變量及其條件依賴關系；在樹模型中，每個節(jié)點代...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例提供一種數據可視化方法及裝置，該方法包括：計算設備集群先獲取描述文本，描述文本包括圖表主題信息以及圖表描述信息。計算設備集群再將描述文本輸入第一模型，獲得第一模型輸出的查詢語句和第一屬性信息，查詢語句是第一模型根據圖表主題信息確...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種位置關系確定方法、存儲介質及電子設備。其中，該方法包括：獲取目標對象的位置數據與目標區(qū)域的邊界數據，其中，邊界數據用于描述構建目標區(qū)域的多個邊；基于邊界數據構造目標映射關系，其中，目標映射關系用于表示邊界數據對應的哈希映射關...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N封面圖生成方法、系統(tǒng)、設備及介質，該方法包括：確定針對第一多媒體內容的封面圖的描述信息；呈現(xiàn)第一多媒體內容的至少一個候選封面圖，其中，至少一個候選封面圖由數字助手基于描述信息生成。該方法針對多媒體內容的封面圖的生成過程，針對...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開實施例提供一種素材排序方法、裝置、電子設備及存儲介質，通過獲取第一素材序列和第二素材序列，第一素材序列中包括對應第一加載權限的第一素材項；根據素材應用信息，得到第一素材項和第二素材項分別對應的優(yōu)先顯示程度，其中，素材應用信息表征目標時...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種推薦內容顯示方法、裝置、設備、存儲介質及程序產品，涉及人機交互領域。該方法包括：顯示信息流界面，所述信息流界面中包括焦點顯示位置；在第一推薦內容處于所述焦點顯示位置進行顯示的情況下，以第一顯示效果顯示所述第一推薦內容；響應于...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開涉及一種請求數據的處理方法、裝置及存儲介質，涉及數據處理技術領域，所述方法包括：獲取新生成的第一請求的配置信息；根據所述配置信息，查詢客戶端的請求列表中是否存在與所述第一請求相同的第二請求，所述請求列表中維護有待處理的請求；在所述請求...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種推薦內容的展示方法、裝置、設備及存儲介質，涉及互聯(lián)網技術領域。該方法包括：顯示與第一品牌方有關的第一推薦內容；接收針對第一推薦內容的內容選擇操作，獲取第一推薦內容的至少一部分；根據第一推薦內容的至少一部分以及與第一品牌方有關...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N用戶標簽整合方法、裝置、電子設備及存儲介質。該方法包括：獲取目標內容、目標內容的標簽、以及目標內容的標簽向量；根據目標內容的標簽和預設的標簽關系表，確定標簽的上級標簽、以及標簽和上級標簽的標簽層級結構；根據標簽和上級標簽的標簽...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種分類預測模型的評估方法、裝置、設備、介質及程序產品，涉及機器學習領域。該方法包括：獲取第一樣本數據和多個第二樣本數據；獲取所述多個第二樣本數據分別與所述第一樣本數據的數據關聯(lián)度；基于所述多個第二樣本數據分別對應的數據關聯(lián)度，...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例公開了業(yè)務數據處理方法、裝置及相關設備，可應用于數據處理技術領域。其中方法包括：獲取支付交易數據；對時間類維度信息進行特征映射處理，得到時間映射特征；對數值類維度信息進行特征映射處理，得到數值映射特征；對描述類維度信息進行分詞處...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于長短時記憶網絡和多元高斯分布的運動預測方法，采集數據，構建模型輸入信息；提取坐標中數據計算運動預測數據集的均值及方差；進行歸一化處理，然后將歸一化后的數據輸入循環(huán)神經網絡模型；將神經網絡輸出分解的參數進行求得概率密度函數；...
								
            
							
            
							
						
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