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          • 本申請涉及一種時鐘數(shù)據(jù)恢復(fù)電路及電子設(shè)備,屬于數(shù)據(jù)恢復(fù)領(lǐng)域。該時鐘數(shù)據(jù)恢復(fù)電路包括:跟蹤補償電路和CDR主電路;跟蹤補償電路被配置為將多條數(shù)據(jù)傳輸線中的每一條數(shù)據(jù)傳輸線傳輸?shù)臄?shù)據(jù)符號同步到同一過采樣時鐘域,檢測同步到同一過采樣時鐘域后的多條...
          • 本申請涉及一種時鐘數(shù)據(jù)恢復(fù)電路、方法及電子設(shè)備,屬于數(shù)據(jù)恢復(fù)領(lǐng)域。時鐘數(shù)據(jù)恢復(fù)電路包括:同步采樣模塊、跳變沿檢測模塊、鎖存延遲模塊;同步采樣模塊被配置為利用過采樣時鐘信號對接收到的多條數(shù)據(jù)傳輸線中的每一條數(shù)據(jù)傳輸線傳輸?shù)臄?shù)據(jù)符號進(jìn)行同步采樣...
          • 本申請實施例提供一種數(shù)據(jù)庫管理方法、設(shè)備、存儲介質(zhì)及程序產(chǎn)品。其中,方法包括如下的步驟:獲取用戶輸入的數(shù)據(jù)庫問題以及數(shù)據(jù)庫的當(dāng)前狀態(tài);根據(jù)所述當(dāng)前狀態(tài),查詢與所述當(dāng)前狀態(tài)匹配的歷史運維案例數(shù)據(jù);所述歷史運維案例數(shù)據(jù)包括:歷史上數(shù)據(jù)庫發(fā)生異常...
          • 本申請實施例提供了一種信息識別方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì),該方法包括:從預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)庫表中確定待識別的目標(biāo)數(shù)據(jù)庫字段;再基于n種敏感字段識別方式和目標(biāo)數(shù)據(jù)庫字段的字段屬性信息進(jìn)行敏感字段識別,得到目標(biāo)數(shù)據(jù)庫字段的敏感字段識別結(jié)果;這樣在確定...
          • 本發(fā)明提供一種數(shù)據(jù)同步方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),用以解決相關(guān)技術(shù)中進(jìn)行結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)同步時,往往不關(guān)注數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的同步,致使數(shù)據(jù)丟失,進(jìn)而造成數(shù)據(jù)同步失敗或者數(shù)據(jù)異常的技術(shù)問題,該方法包括:獲取待同步為第一數(shù)據(jù)表的第二數(shù)據(jù)表;在所述第一數(shù)據(jù)表的數(shù)據(jù)...
          • 本申請公開了一種數(shù)據(jù)處理方法,包括:獲取虛擬資源發(fā)送指令,虛擬資源發(fā)送指令指示為目標(biāo)客戶端發(fā)送虛擬資源;響應(yīng)于虛擬資源發(fā)送指令,獲取緩存中當(dāng)前存儲的目標(biāo)緩存元數(shù)據(jù),緩存中包括至少一個存儲虛擬資源的文件,目標(biāo)緩存元數(shù)據(jù)包括:用于在第一時間段內(nèi)...
          • 本公開提供一種滑雪趟數(shù)更新方法及裝置、存儲介質(zhì)及電子設(shè)備,其中,所述滑雪趟數(shù)更新方法包括:每間隔預(yù)設(shè)時間段獲取用戶所處位置的海拔值。基于當(dāng)前獲取的第一海拔值和上一次獲取的第二海拔值確定所述用戶當(dāng)前的運動狀態(tài),所述運動狀態(tài)包括滑行狀態(tài)和非滑行...
          • 本公開提供了一種資源對象的處理方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì),所述方法包括:響應(yīng)于針對目標(biāo)詞的預(yù)設(shè)觸發(fā)操作,顯示與目標(biāo)詞對應(yīng)的至少一個推薦詞;響應(yīng)于針對至少一個推薦詞中的目標(biāo)推薦詞的選定操作,基于目標(biāo)推薦詞生成至少一條目標(biāo)描述內(nèi)容;其中,目標(biāo)描...
          • 本公開涉及一種高爐煉鐵異常數(shù)據(jù)篩選方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì),獲取高爐煉鐵過程中采集的原始數(shù)據(jù)序列,并基于預(yù)設(shè)的狀態(tài)判斷算法確定原始數(shù)據(jù)序列中每個原始數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)狀態(tài),其中包括正常狀態(tài),或正常狀態(tài)和休風(fēng)期間的休風(fēng)狀態(tài)。根據(jù)每個原始數(shù)據(jù)對應(yīng)...
          • 本公開的實施例涉及媒體資源生成方法、裝置、設(shè)備和存儲介質(zhì)。在此提出的方法包括:顯示資源搜索頁面,資源搜索頁面包括搜索控件,資源搜索頁面用于提供與接收到的輸入信息對應(yīng)的資源搜索結(jié)果;經(jīng)由搜索控件,接收搜索詞;在資源搜索頁面中,關(guān)聯(lián)于搜索控件提...
          • 本申請?zhí)峁┮环N數(shù)據(jù)匹配方法及裝置,屬于數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,該數(shù)據(jù)匹配方法包括:確定第一原始鍵的壓縮鍵、第一地址以及第二地址,第一地址表示哈希表中第一原始鍵的對應(yīng)地址,第二地址表示虛擬全鍵值表中第一原始鍵的對應(yīng)地址,虛擬全鍵值表中的地址與虛擬壓...
          • 本公開的實施例公開了信息展示方法、裝置、設(shè)備、計算機可讀介質(zhì)和程序產(chǎn)品。該方法的一具體實施方式包括:獲取預(yù)先緩存的、目標(biāo)寄收單對應(yīng)的預(yù)定物品上門處理時間段;響應(yīng)于檢測到該預(yù)定物品上門處理時間段對應(yīng)的歷史填寫寄收地址的地址修改,根據(jù)該預(yù)定物品...
          • 本申請實施例提供了一種圖像數(shù)據(jù)處理方法、裝置、設(shè)備以及介質(zhì),該方法包括:接收網(wǎng)頁中的圖像編輯請求,獲取圖像編輯請求對應(yīng)的待處理圖像;若待處理圖像的尺寸大于可視化視圖組件所關(guān)聯(lián)的尺寸閾值,則對待處理圖像進(jìn)行尺寸壓縮處理,得到壓縮圖像;在可視化...
          • 本申請?zhí)峁┮环N旋轉(zhuǎn)機械狀態(tài)監(jiān)測方法、裝置、可讀存儲介質(zhì)和程序產(chǎn)品。該方法包括:獲取旋轉(zhuǎn)機械運行過程中的振動信號;對所述振動信號進(jìn)行信號轉(zhuǎn)換和降噪處理,獲得實驗數(shù)據(jù)集;根據(jù)所述實驗數(shù)據(jù)集,訓(xùn)練得到目標(biāo)旋轉(zhuǎn)機械狀態(tài)監(jiān)測模型;利用所述目標(biāo)旋轉(zhuǎn)機械...
          • 本公開涉及汽車技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種數(shù)據(jù)處理方法、裝置和電子設(shè)備,用于解決如何降低問題工單的上報率的問題。該方法包括獲取車輛的日志信息;對日志信息進(jìn)行特征提取,得到目標(biāo)特征;將目標(biāo)特征與問題特征進(jìn)行特征匹配,在確定存在與目標(biāo)特征相匹配的問題...
          • 本申請實施例公開了一種模型訓(xùn)練方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì),該方法包括:獲取樣本數(shù)據(jù),調(diào)用多任務(wù)處理模型對樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,確定多個任務(wù)梯度,進(jìn)而確定平均梯度;將平均梯度輸入至目標(biāo)函數(shù),得到第一梯度權(quán)重,基于第一梯度權(quán)重對多個任務(wù)梯度進(jìn)行...
          • 本申請?zhí)峁┝艘环N語言模型的編輯方法、裝置、電子設(shè)備、計算機可讀存儲介質(zhì)及計算機程序產(chǎn)品,涉及人工智能技術(shù);方法包括:針對多個模型任務(wù),生成各所述模型任務(wù)的模型編輯指導(dǎo)信息;響應(yīng)于模型編輯指令,獲取待編輯的語言模型;基于各所述模型任務(wù)的模型編...
          • 本申請實施例公開了一種文本生成方法、模型訓(xùn)練方法、裝置及電子設(shè)備,該方法包括:獲取事實錯誤的樣本文本,基于樣本文本對第一大語言模型進(jìn)行訓(xùn)練,其中,第一大語言模型是通過在預(yù)訓(xùn)練的第二大語言模型的目標(biāo)層中插入待調(diào)整的低秩分解矩陣后得到的;獲取目...
          • 本發(fā)明公開了一種逆向物品匹配方法和裝置,涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域。該方法的一具體實施方式包括:依據(jù)預(yù)設(shè)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)集對標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集中標(biāo)準(zhǔn)逆向物品的初始屬性數(shù)據(jù)執(zhí)行數(shù)據(jù)增強,得到所述標(biāo)準(zhǔn)逆向物品的增強屬性數(shù)據(jù),利用預(yù)先訓(xùn)練的特征提取模型從所述增強屬性...
          • 本申請?zhí)峁┮环N數(shù)據(jù)處理方法及裝置,涉及計算機領(lǐng)域。該方法用于快速、高效的檢測數(shù)據(jù)類型。該方法包括:利用n個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)壓縮器,對n種數(shù)據(jù)類型的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮,得到n個壓縮數(shù)據(jù)庫;其中,n個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)壓縮器,分別用于壓縮n種數(shù)據(jù)類型中一種數(shù)據(jù)類型...
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