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          • 本公開實施例提供了一種對于小程序的測試方法、裝置和設(shè)備。該方法的一具體實施方式包括:啟動嵌入于目標應(yīng)用程序中的目標小程序,運行針對目標小程序的測試模塊,測試模塊包括于目標小程序中;測試模塊根據(jù)目標小程序啟動后的環(huán)境上下文,獲取目標小程序在目...
          • 本發(fā)明提供一種非易失性內(nèi)存裝置及其垃圾收集方法。在已寫滿區(qū)塊已達到預(yù)設(shè)區(qū)塊數(shù)量且主機的寫入指令的寫入數(shù)據(jù)的邏輯地址命中已寫滿區(qū)塊時,將命中的已寫滿區(qū)塊作為第一來源區(qū)塊。將第一來源區(qū)塊中被命中的有效數(shù)據(jù)設(shè)為無效數(shù)據(jù)。依據(jù)寫入比例,將寫入數(shù)據(jù)寫...
          • 本發(fā)明涉及多節(jié)點服務(wù)器,具體涉及一種可切換主從節(jié)點的多節(jié)點服務(wù)器及其主從節(jié)點切換方法,具有多個節(jié)點且各自具有基板管理控制器,其包括:透過基板管理控制器獲取各節(jié)點相對應(yīng)的身份辨識信息,根據(jù)身份辨識信息區(qū)分主節(jié)點及從節(jié)點,將優(yōu)先級最高的身份辨識...
          • 本公開是關(guān)于一種文件訪問方法、文件訪問裝置及存儲介質(zhì)。文件訪問方法包括:響應(yīng)于存在對目標文件的訪問請求,確定所述訪問請求的類型;基于所述訪問請求的類型,從第一設(shè)備和/或第二設(shè)備處訪問所述目標文件,所述第二設(shè)備為可攜帶設(shè)備。通過本公開,使用可...
          • 本申請公開了一種數(shù)據(jù)同步方法、裝置、計算設(shè)備集群及可讀存儲介質(zhì),涉及計算機技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括:獲取第一數(shù)據(jù)庫的多個數(shù)據(jù)節(jié)點的日志,日志包括DML語句和DDL語句,多個數(shù)據(jù)節(jié)點的日志包括的DDL語句相同且DML語句不同;將各個日志包括的DM...
          • 本申請涉及一種數(shù)據(jù)顯示方法及相關(guān)產(chǎn)品。上述方法包括:顯示第一應(yīng)用界面,第一應(yīng)用界面包括至少兩個待顯示媒體數(shù)據(jù)入口;至少兩個待顯示媒體數(shù)據(jù)入口中包含互動媒體數(shù)據(jù)入口;互動媒體數(shù)據(jù)入口的展示區(qū)域展示互動媒體數(shù)據(jù)的信息,互動媒體數(shù)據(jù)是指被與目標用...
          • 本申請揭示了一種目標域標簽生成方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),其中方法包括:獲取目標域數(shù)據(jù)的初始目標域特征、所述目標域數(shù)據(jù)的初始標簽矩陣和所述源域數(shù)據(jù)的初始源域特征;通過隨機游走法預(yù)測所述目標域數(shù)據(jù)的初始偽標簽,對所述初始偽標簽進行過濾,得到目標偽...
          • 本發(fā)明公開了一種特征清洗模型的量化方法和裝置。該方法包括:將訓(xùn)練完成的特征清洗模型作為待量化模型,并確定待量化模型中的目標層為待量化層;基于當前批次校準集樣本,對待量化層進行模擬量化,得到量化損失;根據(jù)量化損失確定是否對待量化層進行激活量化...
          • 本申請?zhí)峁┝艘环N模型訓(xùn)練方法、推薦方法、裝置、電子設(shè)備、計算機程序產(chǎn)品及計算機可讀存儲介質(zhì);方法包括:獲取待訓(xùn)練的推薦模型,并獲取多個訓(xùn)練樣本和各個訓(xùn)練樣本的標簽信息;針對每一訓(xùn)練樣本,對訓(xùn)練樣本進行特征映射,得到訓(xùn)練樣本嵌入向量;通過共享...
          • 本發(fā)明提供一種智能體具身識別方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì),應(yīng)用于智能體,所述方法包括:在預(yù)設(shè)場景下基于所述智能體隨機調(diào)用控制信號,并在所述控制信號發(fā)出后監(jiān)測所述預(yù)設(shè)場景下的多個智能體具身的狀態(tài)變化;根據(jù)各所述智能體具身的狀態(tài)變化,在多個所...
          • 提供了一種風(fēng)險預(yù)測方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì),涉及人工智能領(lǐng)域,更具體的涉及大模型領(lǐng)域。該風(fēng)險預(yù)測的方法包括:獲取多模態(tài)投訴數(shù)據(jù),該多模態(tài)投訴數(shù)據(jù)包括第一文本數(shù)據(jù)和圖像數(shù)據(jù);將圖像數(shù)據(jù)輸入圖像分類模型,得到該圖像數(shù)據(jù)的分類結(jié)果;根據(jù)分類結(jié)果...
          • 本發(fā)明提供了一種用于斷控儲集體的分類評價方法與裝置及其應(yīng)用,涉及油氣勘探開發(fā)領(lǐng)域。本發(fā)明通過獲取預(yù)定區(qū)域上已鉆井的目標儲集體的儲集體空間及特征數(shù)據(jù);基于所述儲集體空間及特征數(shù)據(jù),構(gòu)建斷控儲集體的分類評價單元;開展各個評價單元的斷控儲集體地質(zhì)...
          • 本申請公開一種異常檢測方法、介質(zhì)、設(shè)備及產(chǎn)品,可應(yīng)用于游戲、游戲基礎(chǔ)技術(shù)、數(shù)據(jù)處理等各種場景。方法包括執(zhí)行用于測試各個預(yù)設(shè)的招式在各個預(yù)設(shè)場景下的效果的腳本,以基于執(zhí)行結(jié)果獲取預(yù)設(shè)的多個檢測維度下的招式數(shù)據(jù);基于各個檢測維度下的招式數(shù)據(jù),分...
          • 本申請涉及計算機技術(shù)領(lǐng)域,提供一種人機驗證方法、裝置、電子設(shè)備、存儲介質(zhì)和計算機程序產(chǎn)品。該方法包括:確定人機驗證圖片區(qū)域中多個起始點;任一起始點對應(yīng)一條運動軌跡;基于起始點,確定每條運動軌跡的路徑點;任一運動軌跡包括多個路徑點;基于路徑點...
          • 本申請?zhí)峁┑囊环N地層流量入侵的獲取方法及裝置,方法包括:S1,獲取井筒多相流反演的參數(shù)矩陣;S2,從預(yù)設(shè)的多個地層的等效入口質(zhì)量流量中,選取試驗質(zhì)量流量;S3,基于所述試驗質(zhì)量流量及所述參數(shù)矩陣,確定井口壓力;S4,根據(jù)所獲取的井口測試壓力...
          • 本申請?zhí)峁┮环N數(shù)據(jù)保持能力的評估方法、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)。電子設(shè)備包括閃存,所述方法包括:獲取閃存在多個溫度下對應(yīng)的初始翻轉(zhuǎn)比特數(shù);對每個溫度對應(yīng)的初始翻轉(zhuǎn)比特數(shù)進行數(shù)據(jù)擬合,得到閃存在所述每個溫度下對應(yīng)的目標翻轉(zhuǎn)比特數(shù),目標翻轉(zhuǎn)比特數(shù)與多...
          • 本申請涉及測試技術(shù)領(lǐng)域,提供了一種性能評估方法、電子設(shè)備及存儲介質(zhì),方法包括:獲取與測試設(shè)備的性能關(guān)聯(lián)的特征數(shù)據(jù),基于預(yù)設(shè)邏輯回歸模型對測試設(shè)備進行性能評估,確定測試設(shè)備的特征數(shù)據(jù)對應(yīng)的證據(jù)權(quán)重與特征權(quán)重。基于特征數(shù)據(jù)對應(yīng)的證據(jù)權(quán)重與特征權(quán)...
          • 本申請?zhí)峁┑囊环N井筒漏噴同存的預(yù)測方法及裝置,方法包括:通過所獲取的待測井筒的歷史井口生產(chǎn)數(shù)據(jù),校正預(yù)先設(shè)定的初始多相流模型,得到目標多相流模型;根據(jù)所獲取的待測井筒的實測PWD值,確定所述待測井筒的初始診斷結(jié)果;若所述初始診斷結(jié)果為漏噴同...
          • 本公開提供了一種三相電機等效模型建立方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)。其中,方法包括:測量得到電機的至少兩個多相差模阻抗參數(shù)以及至少兩個多相共模阻抗參數(shù),并在至少兩個多相差模阻抗參數(shù)中選取任一參數(shù)作為測量差模阻抗參數(shù),在至少兩個多相共模阻抗參...
          • 本申請?zhí)峁┮环N芯片熱致翹曲預(yù)測方法、裝置、系統(tǒng)和介質(zhì),根據(jù)有效彈性模量、有效泊松比、有效熱膨脹系數(shù)、材料體積分數(shù)、材料彈性模量、材料泊松比和材料熱膨脹系數(shù)和待預(yù)測芯片版圖的各個點坐標,計算得待預(yù)測芯片版圖的當前坐標系下的初步熱致翹曲位移;根...
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