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龍圖騰網恭喜北京科杰科技有限公司申請的專利Python監控任務資源使用方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119512883B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-16發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510091354.X，技術領域涉及：G06F11/30；該發明授權Python監控任務資源使用方法及系統是由高經郡;高海玲;高靜良設計研發完成，并于2025-01-21向國家知識產權局提交的專利申請。

本Python監控任務資源使用方法及系統在說明書摘要公布了：本發明提供一種Python監控任務資源使用方法及系統，涉及智能化監控與資源優化技術領域，包括通過多層卷積神經網絡提取進程調用棧信息，構建進程依賴關系圖譜，并計算進程關鍵度得分，識別核心監控進程。通過資源監控協程獲取核心監控進程的資源使用數據，并采用自適應反饋控制算法確定最優采樣周期，將數據寫入時序數據庫。利用滑動時間窗口算法進行數據聚合分析，得到性能指標，并構建異常檢測模型。基于主成分分析法降維構建特征向量，并采用聚類算法劃分負載類型。根據特征向量和負載類型生成差異化進程優化策略。當檢測到性能波動時，執行優化策略，并根據性能提升指標更新異常檢測模型和深度強化學習模型，最終生成優化診斷報告。

本發明授權Python監控任務資源使用方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種Python監控任務資源使用方法，其特征在于，包括：通過Python系統調用接口獲取監控服務器的運行時狀態數據，從所述運行時狀態數據中提取進程標識碼、進程啟動時間戳和進程調用棧信息，將所述進程標識碼與預先構建的目標任務特征庫進行哈希匹配得到目標任務進程，對所述進程調用棧信息采用多層卷積神經網絡提取調用特征得到進程依賴關系數據，基于所述進程依賴關系數據采用最小生成樹算法構建進程依賴關系圖譜，計算所述進程依賴關系圖譜中節點的節點度中心性得到進程關鍵度得分，將所述進程關鍵度得分大于預設關鍵度閾值的目標任務進程確定為核心監控進程，將所述核心監控進程的進程標識碼寫入監控采集對象池；為所述監控采集對象池中的每個核心監控進程創建資源監控協程，所述資源監控協程通過系統調用接口獲取核心監控進程的資源使用數據，計算所述資源使用數據的進程資源波動率，將所述進程資源波動率代入自適應反饋控制算法計算最優采樣周期，按照所述最優采樣周期將所述資源使用數據寫入時序數據庫，采用滑動時間窗口算法對所述時序數據庫中的數據進行聚合分析得到性能指標，根據所述性能指標構建異常檢測模型，并利用主成分分析法對所述性能指標降維構建特征向量，基于所述特征向量采用聚類算法將所述核心監控進程劃分為不同負載類型；將所述特征向量和負載類型輸入深度強化學習模型，所述深度強化學習模型基于歷史優化經驗數據生成針對負載類型的差異化進程優化策略，當所述異常檢測模型檢測到性能波動時，執行所述差異化進程優化策略，獲取優化后的資源使用數據，計算優化后資源使用數據相對優化前的性能提升指標，當所述性能提升指標大于預設優化閾值時，更新所述異常檢測模型的參數，生成優化診斷報告，并將所述優化策略、性能提升指標和負載類型寫入所述深度強化學習模型的訓練樣本庫用于持續優化。

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