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          • 本公開提供了一種列表組件處理方法、裝置、設備及存儲介質(zhì),所述方法包括:響應于將目標列表組件中的目標元素組件拖拽至第一預設區(qū)域的第一交互操作,獲取第一預設區(qū)域?qū)姆较蛐畔ⅲ⒒诜较蛐畔?chuàng)建第一定時任務;執(zhí)行第一定時任務,以控制目標列表組件...
          • 本申請?zhí)岢隽艘环N處理方法、智能終端及存儲介質(zhì)。所述處理方法包括步驟:S11:顯示任務管理窗口;S12:響應于針對所述任務管理窗口內(nèi)的功能鍵的第二操作,對第一界面和/或第二界面執(zhí)行預設處理。本申請通過功能鍵對不同界面進行獨立控制,例如控制自身...
          • 本公開是關(guān)于一種頻率調(diào)節(jié)方法、頻率調(diào)節(jié)裝置及存儲介質(zhì)。頻率調(diào)節(jié)方法包括:獲取第一時長和第二時長,所述第一時長為處理器與存儲器之間單個非空閑任務在預設周期內(nèi)等待執(zhí)行的等待時長,所述第二時長為處理器與存儲器之間所有非空閑任務在預設周期內(nèi)均等待執(zhí)...
          • 本公開實施例提供了一種存儲器系統(tǒng)及其操作方法、存儲介質(zhì);其中,存儲器系統(tǒng),包括:存儲器控制器,被配置為發(fā)送第一命令;所述第一命令包括第一數(shù)據(jù);以及存儲器裝置,所述存儲器裝置包括鎖存器;所述存儲器裝置與所述存儲器控制器耦接并被配置為:接收所述...
          • 一種針對深度學習編譯器數(shù)值誤差的自動化調(diào)試系統(tǒng)及方法,包括:模型解析模塊、語義匹配模塊、追蹤模塊和檢驗模塊,解析模塊接收并解析存在編譯誤差的缺陷模型,提取得到其輸入、子函數(shù)以及每個子函數(shù)的算子后,構(gòu)造出缺陷模型優(yōu)化前、后的符號計算圖和索引表...
          • 公開了一種虛擬機遷移方法、裝置、卸載卡、設備及系統(tǒng),涉及計算機領(lǐng)域。方法包括當虛擬機從源設備遷移到目的設備,源設備接收到外部設備發(fā)送給源設備中虛擬機的業(yè)務報文,源設備中的卸載卡基于源設備與目的設備間的隧道將業(yè)務報文包括的業(yè)務數(shù)據(jù)傳輸給目的設...
          • 本說明書實施例提供內(nèi)存擴展方法及裝置、計算設備、計算機可讀存儲介質(zhì)、計算機程序產(chǎn)品,其中所述內(nèi)存擴展方法包括:接收內(nèi)存擴展指令,其中,所述內(nèi)存擴展指令關(guān)聯(lián)目標操作系統(tǒng),且所述目標操作系統(tǒng)為由物理模式運行的操作系統(tǒng)轉(zhuǎn)換為虛擬模式運行獲得;根據(jù)...
          • 本申請涉及一種聊天記錄的遷移方法及裝置、電子設備和存儲介質(zhì),其中,該方法包括:獲取第一應用程序和第二應用程序的授權(quán),其中,所述第一應用程序為聊天記錄待遷出的應用程序,所述第二應用程序為聊天記錄遷入的應用程序;在所述第一應用程序中確定待遷出聊...
          • 本發(fā)明公開了人工智能的人資數(shù)據(jù)處理方法及系統(tǒng),涉及人資數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,包括以下步驟:通過人工智能收集各類員工的相關(guān)數(shù)據(jù);將收集到的數(shù)據(jù)錄入到數(shù)據(jù)庫中,通過數(shù)據(jù)庫對錄入的數(shù)據(jù)進行存儲;將數(shù)據(jù)庫對錄入的數(shù)據(jù)進行存儲時的過程建立異常感知機制,通...
          • 本申請公開一種USB插入檢測裝置、方法、USB設備及供電系統(tǒng),本申請涉及電子電路技術(shù)領(lǐng)域,所述USB插入檢測裝置包括USB插入檢測模塊和主控模塊;所述USB插入檢測模塊分別連接所述主控模塊和USB插入裝置;所述USB插入檢測模塊用于檢測所述...
          • 本申請實施例提供了一種PCIe設備的管理方法、裝置、設備及介質(zhì),用以解決現(xiàn)有技術(shù)中PCIe設備引入時BMC需要適配開發(fā)導致費時費力的問題。該方法應用于目標服務器上的基板管理控制器,包括:確定在目標服務器上已接入的各高速串行計算機擴展總線標準...
          • 本申請實施例公開了一種數(shù)據(jù)處理方法、裝置、電子設備和計算機可讀存儲介質(zhì);本申請實施例通過獲取目標應用對應的至少一個交互數(shù)據(jù)源,并從交互數(shù)據(jù)源中采集待核對數(shù)據(jù);之后,將待核對數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換,得到待核對數(shù)據(jù)表,并基于待核對數(shù)據(jù)表對預設存儲數(shù)據(jù)...
          • 本發(fā)明公開了一種數(shù)據(jù)發(fā)送方法及裝置,涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域。該方法的一具體實施方式包括:預測當期要發(fā)送給目標系統(tǒng)的待發(fā)送數(shù)據(jù)的總數(shù)據(jù)量;根據(jù)總數(shù)據(jù)量以及相鄰批次數(shù)據(jù)發(fā)送的預設時間間隔,確定第一單批數(shù)據(jù)量及其對應的第一處理時長;確定第一處理時長...
          • 本申請涉及一種問答方法、裝置、計算機設備和存儲介質(zhì)。所述方法包括:利用預設大語言模型框架構(gòu)建預設知識庫,并利用與提問內(nèi)容相似的相似內(nèi)容和提問內(nèi)容作為輸入至預設大語言模型的輸入內(nèi)容,從而提高預設大語言模型輸出內(nèi)容與提問內(nèi)容的關(guān)聯(lián)程度,以減輕預...
          • 本申請?zhí)峁┝艘环N視頻處理方法、裝置、電子設備、計算機程序產(chǎn)品及計算機可讀存儲介質(zhì);方法包括:獲取至少一個待檢測視頻和多個第一聚類,其中,第一聚類是多個已檢測視頻的聚類,多個第一聚類均具有類別標記;獲取待檢測視頻的多模態(tài)特征向量;基于多模態(tài)特...
          • 本申請?zhí)峁┮环N文圖生成模型訓練方法、文圖生成方法、裝置及存儲介質(zhì),涉及神經(jīng)網(wǎng)絡技術(shù)領(lǐng)域。文圖生成模型訓練方法通過在文圖生成模型中引入結(jié)構(gòu)化表征模型,可基于結(jié)構(gòu)化表征模型對文本中細粒度語義的結(jié)構(gòu)化處理,得到樣本文本對應的各語義向量,從而得到樣...
          • 本申請?zhí)峁┝艘环N基于人工智能的數(shù)據(jù)分析方法、裝置、電子設備、計算機可讀存儲介質(zhì)及計算機程序產(chǎn)品;方法包括:顯示數(shù)據(jù)分析平臺提供的數(shù)據(jù)分析界面,其中,數(shù)據(jù)分析界面包括智能助手;響應于針對智能助手的觸發(fā)操作,顯示用于供目標對象與智能助手進行會話...
          • 本申請公開了一種數(shù)據(jù)處理方法和相關(guān)裝置,方法首先獲取標識目標對象與內(nèi)容間的交互行為的對象交互數(shù)據(jù),根據(jù)對象交互數(shù)據(jù)和N個交互行為類型,生成目標對象的N個交互數(shù)據(jù)序列。交互數(shù)據(jù)序列和交互行為類型之間具有對應關(guān)系,且交互行為類型根據(jù)交互次數(shù)確定...
          • 本申請公開了一種多媒體資源推薦方法、裝置、計算機設備及存儲介質(zhì),屬于計算機技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括:獲取目標推薦任務的任務特征;通過推薦模型中的場景專家網(wǎng)絡,對任務特征進行特征提取,得到場景粒度特征;通過推薦模型中的任務專家網(wǎng)絡,對任務特征進行...
          • 本發(fā)明涉及一種抽油機電參數(shù)曲線上液擊點位置識別方法,屬于油田工程技術(shù)領(lǐng)域。對油井功率數(shù)組分別進行長、短兩種不同周期的加權(quán)移動平均濾波處理,并分別求取最大值和最小值;找到數(shù)組中凹點坐標和凸點坐標;使用長周期濾波后油井功率數(shù)組的凸、凹點數(shù)據(jù)計算...
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