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          • 本說明書公開了一種數(shù)據(jù)管理方法、裝置、存儲介質(zhì)及電子設備,其中方法包括:獲取針對數(shù)據(jù)共享頁面中的數(shù)據(jù)選擇窗口的選擇操作,數(shù)據(jù)共享頁面為基于預先啟動的數(shù)據(jù)共享服務所生成的,基于選擇操作在數(shù)據(jù)選擇窗口中獲取所選擇的目標文件數(shù)據(jù),基于數(shù)據(jù)共享服務...
          • 本公開涉及一種用于分布式存儲的數(shù)據(jù)庫操作方法、裝置、設備及介質(zhì),上述數(shù)據(jù)庫操作方法包括:對處理請求進行攔截,得到數(shù)據(jù)庫操作語句;基于預先配置的映射配置信息,確定上述數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)表中的多個字...
          • 本申請實施例提供一種列式存儲方法、設備、計算機程序產(chǎn)品及存儲介質(zhì)。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(chǎn)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(shù)據(jù)表上發(fā)生的數(shù)據(jù)操作進行同步,以...
          • 本發(fā)明公開了一種基于貝葉斯網(wǎng)絡基數(shù)估計的數(shù)據(jù)庫多列掃描方法,包括如下步驟:步驟一、使用貝葉斯網(wǎng)絡基數(shù)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(wǎng)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...
          • 本申請實施例提供一種數(shù)據(jù)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(jù)圖表主題信息確...
          • 本申請公開了一種位置關系確定方法、存儲介質(zhì)及電子設備。其中,該方法包括:獲取目標對象的位置數(shù)據(jù)與目標區(qū)域的邊界數(shù)據(jù),其中,邊界數(shù)據(jù)用于描述構建目標區(qū)域的多個邊;基于邊界數(shù)據(jù)構造目標映射關系,其中,目標映射關系用于表示邊界數(shù)據(jù)對應的哈希映射關...
          • 本申請?zhí)峁┝艘环N封面圖生成方法、系統(tǒng)、設備及介質(zhì),該方法包括:確定針對第一多媒體內(nèi)容的封面圖的描述信息;呈現(xiàn)第一多媒體內(nèi)容的至少一個候選封面圖,其中,至少一個候選封面圖由數(shù)字助手基于描述信息生成。該方法針對多媒體內(nèi)容的封面圖的生成過程,針對...
          • 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(zhì),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(jù)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...
          • 本申請公開了一種推薦內(nèi)容顯示方法、裝置、設備、存儲介質(zhì)及程序產(chǎn)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(nèi)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(nèi)容;響應于...
          • 本公開涉及一種請求數(shù)據(jù)的處理方法、裝置及存儲介質(zhì),涉及數(shù)據(jù)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(jù)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...
          • 本申請公開了一種推薦內(nèi)容的展示方法、裝置、設備及存儲介質(zhì),涉及互聯(lián)網(wǎng)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(nèi)容;接收針對第一推薦內(nèi)容的內(nèi)容選擇操作,獲取第一推薦內(nèi)容的至少一部分;根據(jù)第一推薦內(nèi)容的至少一部分以及與第一品牌方有關...
          • 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(zhì)。該方法包括:獲取目標內(nèi)容、目標內(nèi)容的標簽、以及目標內(nèi)容的標簽向量;根據(jù)目標內(nèi)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(jù)標簽和上級標簽的標簽...
          • 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(zhì)及程序產(chǎn)品,涉及機器學習領域。該方法包括:獲取第一樣本數(shù)據(jù)和多個第二樣本數(shù)據(jù);獲取所述多個第二樣本數(shù)據(jù)分別與所述第一樣本數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)關聯(lián)度;基于所述多個第二樣本數(shù)據(jù)分別對應的數(shù)據(jù)關聯(lián)度,...
          • 本申請實施例公開了業(yè)務數(shù)據(jù)處理方法、裝置及相關設備,可應用于數(shù)據(jù)處理技術領域。其中方法包括:獲取支付交易數(shù)據(jù);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(shù)值類維度信息進行特征映射處理,得到數(shù)值映射特征;對描述類維度信息進行分詞處...
          • 本發(fā)明涉及一種基于長短時記憶網(wǎng)絡和多元高斯分布的運動預測方法,采集數(shù)據(jù),構建模型輸入信息;提取坐標中數(shù)據(jù)計算運動預測數(shù)據(jù)集的均值及方差;進行歸一化處理,然后將歸一化后的數(shù)據(jù)輸入循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡模型;將神經(jīng)網(wǎng)絡輸出分解的參數(shù)進行求得概率密度函數(shù);...
          • 本公開實施例公開了一種數(shù)據(jù)標注方法、裝置、電子設備及存儲介質(zhì),其中該方法包括:獲取新增物料數(shù)據(jù),并確定所述新增物料數(shù)據(jù)對應的第一文本數(shù)據(jù);對所述第一文本數(shù)據(jù)進行文本特征提取,得到第一特征向量;從預設知識庫中確定與所述第一特征向量相似的標簽向...
          • 本說明書實施例提供故障預測方法、故障預測模型訓練方法、計算設備、存儲介質(zhì)、計算機程序產(chǎn)品,其中故障預測方法應用于云計算系統(tǒng),云計算系統(tǒng)包括服務處理單元,方法包括:獲取服務處理單元的異常日志數(shù)據(jù),并根據(jù)異常日志數(shù)據(jù),確定異常事件序列;根據(jù)異常...
          • 本說明書實施例提供故障預測方法、故障預測模型訓練方法、計算設備、存儲介質(zhì)及計算機程序產(chǎn)品,其中故障預測方法包括:獲取服務處理單元的異常日志數(shù)據(jù)和單元屬性信息;根據(jù)異常日志數(shù)據(jù),確定異常事件序列;將單元屬性信息和所述異常事件序列輸入故障預測模...
          • 本說明書實施例提供故障預測方法及裝置、故障預測模型訓練方法及裝置、計算設備、計算機存儲介質(zhì)、計算機程序產(chǎn)品,故障預測方法應用于云計算系統(tǒng),云計算系統(tǒng)包括服務處理單元,故障預測方法包括:獲取服務處理單元的異常日志數(shù)據(jù)以及異常日志數(shù)據(jù)的日志獲取...
          • 本申請公開一種數(shù)據(jù)量化方法,包括:運行人工智能AI模型,獲取AI模型運行過程中產(chǎn)生的數(shù)據(jù),該數(shù)據(jù)包括多個群組,確定多個群組中的第一群組中的數(shù)據(jù)的異常程度,異常程度指示第一群組中的數(shù)據(jù)的大小的差異程度,根據(jù)異常程度確定對第一群組中的數(shù)據(jù)進行異...
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