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          • 本公開提供一種個性化推送方法及裝置,方法包括:獲取目標對象在接收到至少一個視聽內(nèi)容時的反饋信息;其中,所述反饋信息包括所述目標對象針對所述至少一個視聽內(nèi)容的體征數(shù)據(jù);基于所述體征數(shù)據(jù),確定所述目標對象針對視聽內(nèi)容的偏好信息;基于所述偏好信息...
          • 本申請?zhí)峁┮环N內(nèi)容推薦方法、裝置、設備、介質(zhì)及程序產(chǎn)品,可以涉及人工智能技術,該方法包括:確定目標對象的當前推薦內(nèi)容對應的第一賬號;基于第一賬號的P個賬號內(nèi)容特征和其他賬號的P個賬號內(nèi)容特征,在其他賬號中召回與第一賬號相似的M個第二賬號;針...
          • 本公開的實施例公開了信息推送方法、信息推送裝置、電子設備和可讀介質(zhì)。該信息推送方法的一具體實施方式包括:響應于接收到預設運輸任務的請求信息,獲取請求信息所指示的貨物數(shù)據(jù),以及候選對象的對象數(shù)據(jù);根據(jù)預設運輸任務、貨物數(shù)據(jù)和對象數(shù)據(jù),進行數(shù)據(jù)...
          • 本公開實施例提供了推薦方法、裝置、設備、計算機可讀存儲介質(zhì)及程序產(chǎn)品,涉及人工智能、地圖等領域,應用場景包括但不限于推薦場景。該方法包括:獲取目標知識圖譜,目標知識圖譜包括實體集合和關系集合;基于實體集合和關系集合,通過知識圖譜補全處理,確...
          • 本申請涉及機器學習技術領域,尤其涉及一種興趣模型的訓練方法、興趣預測方法、裝置及電子設備,所述方法包括:基于樣本對象的對象關聯(lián)信息構建微調(diào)樣本;所述微調(diào)樣本包括所述樣本對象的輸入興趣以及所述樣本對象的標簽興趣;基于預訓練語言模型以及所述樣本...
          • 本申請實施例提供了信息查詢方法、裝置和電子設備。該信息查詢方法包括:通過第一長連接向輪詢代理發(fā)送訂閱請求,其中,訂閱請求中包含一個或多個待查詢的接口信息,接口信息中包括接口地址和輪詢間隔,第一長連接支持全雙工通信和多路復用;接收輪詢代理基于...
          • 本申請實施例提供了一種地圖任務處理方法、裝置、設備、介質(zhì)及程序產(chǎn)品,可以涉及地圖領域,該方法包括:創(chuàng)建目標地圖任務的任務環(huán)節(jié)配置;其中,任務環(huán)節(jié)配置包括:目標地圖任務所屬地圖生產(chǎn)線的生產(chǎn)線編碼、目標地圖任務的各個作業(yè)環(huán)節(jié)的環(huán)節(jié)編碼和參數(shù)配置...
          • 本公開實施例提供了一種地下管道大數(shù)據(jù)可視化系統(tǒng),包括:地下管道數(shù)據(jù)采集模塊,用于采集形成地下管道數(shù)字地圖所需的原始數(shù)據(jù);數(shù)據(jù)處理模塊,用于存儲數(shù)據(jù)并對原始數(shù)據(jù)進行空間轉換處理,得到空間地理定位基準一致、數(shù)據(jù)邏輯統(tǒng)一的可用數(shù)據(jù);地下管道數(shù)字地...
          • 一種數(shù)據(jù)同步方法及裝置,可應用于存儲技術領域。所述方法包括:第一數(shù)據(jù)庫獲取目標binlog文件,解析目標binlog文件,從而得到目標增量數(shù)據(jù)。其中,目標binlog文件存儲于對象存儲服務和/或第二數(shù)據(jù)庫。目標增量數(shù)據(jù)是第一數(shù)據(jù)庫與第二數(shù)據(jù)...
          • 本申請實施例公開了一種電池數(shù)據(jù)的處理方法、裝置、設備、存儲介質(zhì)及產(chǎn)品,其中,電池數(shù)據(jù)的處理方法包括:獲取各電池算法分別對所述電池數(shù)據(jù)進行處理后得到的算法結果;針對所述各電池算法,基于所述電池算法的通用配置字段與算法結果字段之間的映射關系,生...
          • 本公開涉及一種數(shù)據(jù)錄入的方法、裝置、電子設備及介質(zhì),上述方法應用于多錄入源中的一個錄入源,包括:接收針對目標對象錄入第一數(shù)據(jù)的錄入請求;確定是否存在針對目標對象的歷史錄入數(shù)據(jù);在存在針對目標對象的歷史錄入數(shù)據(jù)的情況下,獲取最近一次歷史錄入數(shù)...
          • 本申請實施例提供一種分布式查詢、數(shù)據(jù)處理方法、服務器、產(chǎn)品及存儲介質(zhì)。在分布式查詢方法中,存儲節(jié)點可維護其歷史狀態(tài)信息,該歷史狀態(tài)信息保存了存儲節(jié)點上的至少一個歷史最小活躍事務號和全局事務提交號的對應關系?;诖?,當啟動針對非聚簇索引中的目...
          • 本申請?zhí)峁┮环N區(qū)塊執(zhí)行方法、裝置、電子設備和可讀介質(zhì),包括:從待執(zhí)行區(qū)塊中獲取第一待執(zhí)行交易,待執(zhí)行區(qū)塊中包含M個待執(zhí)行交易,M為大于1的整數(shù);根據(jù)第一待執(zhí)行交易,設置智能合約中對應于待執(zhí)行區(qū)塊的局部狀態(tài),局部狀態(tài)為智能合約中針對區(qū)塊執(zhí)行過...
          • 一種語句生成方法,該方法包括接收負載特征信息和數(shù)據(jù)庫模式信息,并根據(jù)負載特征信息和數(shù)據(jù)庫模式信息,得到特征參數(shù);根據(jù)特征參數(shù),確定出生成語句的語句類型;根據(jù)負載特征信息,計算出狀態(tài)轉移概率。本申請實施例中,該方法可以根據(jù)數(shù)據(jù)庫模式信息和負載...
          • 本申請公開一種數(shù)據(jù)服務系統(tǒng)、方法、設備、介質(zhì)及產(chǎn)品,該系統(tǒng)包括:第一數(shù)據(jù)處理設備、第二數(shù)據(jù)處理設備、第一存儲器和第二存儲器,第一存儲器和第二存儲器均包括第一數(shù)據(jù)集;第一數(shù)據(jù)處理設備,用于獲取第二數(shù)據(jù)集并發(fā)送至第一存儲器進行存儲,第二數(shù)據(jù)集包...
          • 本申請實施例提供一種列存數(shù)據(jù)庫的分桶物化方法、服務器、產(chǎn)品及存儲介質(zhì)。在物化方法中,獲取用于對目標數(shù)據(jù)表進行查詢的行號序列之后,根據(jù)行號序列中的行號所屬的行號范圍,將行號序列中的行號劃分到多個分桶表,并在目標數(shù)據(jù)表中,分別執(zhí)行該多個分桶表對...
          • 本申請?zhí)峁┮环N數(shù)據(jù)處理方法、裝置、節(jié)點、集群及存儲介質(zhì),涉及數(shù)據(jù)處理技術領域,該方法包括:通過確定與灰度發(fā)布的當前階段匹配的數(shù)據(jù)查詢方式,之后,獲取查詢請求,并基于數(shù)據(jù)查詢方式確定數(shù)據(jù)庫表中的目標字段。最后,根據(jù)交易標識,從目標字段中獲取交...
          • 本申請公開了一種數(shù)據(jù)處理方法、裝置、設備以及可讀存儲介質(zhì),方法包括:在到達第一數(shù)據(jù)獲取時刻時,從網(wǎng)關層的第一網(wǎng)關設備中查詢具有最大時間戳的第一架構描述數(shù)據(jù);獲取于第二數(shù)據(jù)獲取時刻從網(wǎng)關層的第二網(wǎng)關設備中,所查詢到的具有最大時間戳的第二架構描...
          • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)庫分析技術領域,具體提供了一種數(shù)據(jù)庫的E?R關系確定方法及裝置,通過結合現(xiàn)有數(shù)據(jù)信息,識別和學習目標數(shù)據(jù)庫中的概念、關系和實體。利用數(shù)據(jù)庫逆向工程的方法,自動生成數(shù)據(jù)庫的E?R關系,從而輔助圖本體模型的快速構建,實現(xiàn)電網(wǎng)圖譜知...
          • 本申請公開了一種具有可調(diào)轉換率的信號輸出裝置,包含:多個輸出單元。輸出單元并聯(lián)于輸入端以及輸出端間,分別對應于可調(diào)信號延遲量,輸出單元各包含:延遲路徑以及輸出電路。延遲路徑被配置以提供可調(diào)信號延遲量,以自輸入端接收輸入信號并進行延遲,進而產(chǎn)...
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