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  • 本申請?zhí)峁┝艘环N信息處理方法、裝置、設(shè)備、存儲介質(zhì)及程序產(chǎn)品；方法包括：從第一用戶的第一用戶信息和候選對象的對象信息中，提取文本信息和圖像信息；生成提示文本信息的第一提示信息，并生成提示圖像信息的第二提示信息；對文本信息和第二提示信息進行第...
  • 本發(fā)明提供了一種基于大語言模型的重排序方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)。本發(fā)明提供的基于大語言模型的重排序方法，包括：獲取多個待排序的段落；利用滑動窗口策略將所述多個待排序的段落分窗口依次輸入至重排序語言模型中，對于每個窗口，使所述重排序語言模型...
  • 本申請?zhí)峁┝艘环N信息處理方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品，該方法包括：獲取第一問答對話中第一用戶發(fā)送的第一文本；將包括目標問題的第一提示詞發(fā)送至第一語言模型，接收第一語言模型返回的第一推薦信息；當利用第二語言模型確定第一問答對話與目標對象相關(guān)，...
  • 本公開的實施例公開了業(yè)務問答信息生成方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)和程序產(chǎn)品。該方法的一具體實施方式包括：接收用戶輸入的對應目標業(yè)務的問題信息；對所述問題信息進行重寫處理，得到重寫問題信息；對所述重寫問題信息進行對應所述目標業(yè)務的增強處理，得到增強...
  • 公開了一種基于對話文本確定應答文本的方法、裝置及電子設(shè)備，涉及語言處理技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：根據(jù)用戶的對話文本和神經(jīng)網(wǎng)絡模型的當前推理輪次，確定當前待推理信息；確定當前待推理信息對應的浮點型值向量特征矩陣，浮點型值向量特征矩陣包括多列特征；...
  • 本申請涉及一種資源導出方法、裝置及設(shè)備，該方法包括：響應于客戶端觸發(fā)的資源導出請求，對資源導出請求進行解析，得到待導出的資源對應的參數(shù)字段集合以及至少一個資源類型，參數(shù)字段集合中包括至少一個目標參數(shù)字段；針對每個資源類型，生成與資源類型對應...
  • 本發(fā)明涉及大數(shù)據(jù)技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種數(shù)據(jù)遷移的一致性校驗方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，包括：響應于數(shù)據(jù)遷移過程中的校驗指令，確定數(shù)據(jù)遷移過程中字段核對的粒度等級；根據(jù)所述粒度等級確定適用于一致性校驗的至少一個目標維度字段；分別在源數(shù)據(jù)庫和目標數(shù)據(jù)...
  • 本發(fā)明公開了一種企業(yè)數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)處理方法及系統(tǒng)，涉及數(shù)據(jù)庫管理技術(shù)領(lǐng)域，包括構(gòu)建基于LSM樹的列式存儲分布式數(shù)據(jù)庫架構(gòu)；對分布式數(shù)據(jù)庫執(zhí)行數(shù)據(jù)分片操作；對各數(shù)據(jù)分片應用列存壓縮技術(shù)，根據(jù)不同數(shù)據(jù)列特征選擇相應的壓縮算法；構(gòu)建分布式查詢處理器，...
  • 本發(fā)明公開了一種基于AI技術(shù)的風控數(shù)據(jù)集市數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控方法及系統(tǒng)，所述方法包括：基于機器學習算法從各種數(shù)據(jù)源收集風控數(shù)據(jù)；通過異常檢測模型對不準確或不完整的風控數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)清洗；通過孤立森林模型和支持向量機模型與已知的準確數(shù)據(jù)樣本進行對比驗...
  • 本申請?zhí)峁┝艘环N基于大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括業(yè)務端和處理端，所述處理端包括采集模塊、存儲模塊、質(zhì)檢模塊、處理模塊、調(diào)度模塊以及可視化模塊；所述存儲模塊用于將所述結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和所述非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)均儲存在預設(shè)數(shù)據(jù)庫內(nèi)；所述質(zhì)檢模塊用于獲取...
  • 本申請公開了一種DMA數(shù)據(jù)傳輸方法及裝置，涉及計算機技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：從第一PCIe設(shè)備的內(nèi)存中獲取DMA描述符；基于DMA描述符，從第一PCIe設(shè)備的內(nèi)存中讀取待傳輸數(shù)據(jù)；通過PCIe報文，將待傳輸數(shù)據(jù)傳輸?shù)紻MA描述符對應的目標地址...
  • 本申請?zhí)峁┝艘环N頁表預取方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)，其中，該方法包括：根據(jù)目標進程的多個連續(xù)的歷史頁表請求，確定多個歷史請求間隔步長以及多個歷史請求方向，根據(jù)各歷史請求間隔步長、各歷史請求方向以及目標進程的預取配置信息，確定是否執(zhí)行頁表預取...
  • 本申請涉及計算機和金融科技技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于Runtime的日志收集方法及裝置、存儲介質(zhì)、計算機設(shè)備，該方法應用于移動設(shè)備的日志收集應用程序中，包括：運行日志收集應用程序，通過所述日志收集應用程序創(chuàng)建基于Runtime類的子進程；使用...
  • 本申請公開了一種確定服務器故障排除信息的方法、裝置、設(shè)備和存儲介質(zhì)，屬于運維領(lǐng)域。本實施例利用MR設(shè)備采集服務器故障的數(shù)據(jù)；根據(jù)數(shù)據(jù)生成服務器故障場景的3D模型，并基于數(shù)據(jù)對故障服務器進行故障信息的標注；從云服務器獲取包括服務器的故障場景、...
  • 本申請?zhí)峁┮环N故障定位方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)，涉及計算機技術(shù)領(lǐng)域。應用于ARM架構(gòu)的系統(tǒng)，ARM架構(gòu)的系統(tǒng)包括：IO設(shè)備、處理器和物理內(nèi)存，處理器中包括系統(tǒng)內(nèi)存管理單元，IO設(shè)備通過系統(tǒng)內(nèi)存管理單元訪問物理內(nèi)存，該方法包括：獲取系統(tǒng)...
  • 本申請?zhí)峁┝艘环N內(nèi)存泄露定位方法、裝置及智能運維管理設(shè)備；包括：獲取在預設(shè)歷史時間段內(nèi)對動態(tài)內(nèi)存進行多次內(nèi)存采樣得到的多個內(nèi)存采樣結(jié)果；內(nèi)存采樣結(jié)果包括動態(tài)內(nèi)存的開辟點集合、與開辟點集合中每一開辟點對應的標記點集合和標記點集合中的每一標記點...
  • 本發(fā)明涉及遠程數(shù)據(jù)管理技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種遠程尿液分析和數(shù)據(jù)管理方法及系統(tǒng)，包括以下步驟：基于遠程尿液分析的數(shù)據(jù)傳輸起始節(jié)點，提取尿液樣本數(shù)據(jù)組中的關(guān)鍵參數(shù)，識別每組數(shù)據(jù)的負載與頻次，根據(jù)數(shù)據(jù)負載與處理頻次進行數(shù)據(jù)包的初步優(yōu)先級劃分，生成任...
  • 本發(fā)明公開了分布式任務調(diào)度方法及裝置，該方法包括，任務執(zhí)行器根據(jù)配置的調(diào)度中心的地址，自動注冊到調(diào)度中心；調(diào)度中心啟動調(diào)度線程，通過調(diào)度線程確定任務所屬的任務類型；調(diào)度中心根據(jù)任務類型觸發(fā)任務，并將任務下發(fā)到任務執(zhí)行器；任務執(zhí)行器執(zhí)行調(diào)度中...
  • 本公開涉及容器健康探測技術(shù)領(lǐng)域及金融科技領(lǐng)域，公開了一種容器健康探測方法、裝置、介質(zhì)及設(shè)備，包括：利用探測模塊獲取數(shù)據(jù)云平臺的api接口以及和數(shù)據(jù)云平臺對應的各K8s集群uuid；并利用探測模塊基于數(shù)據(jù)云平臺api接口對各K8s集群進行健康...
  • 本申請?zhí)峁┲С植煌C發(fā)布的微服務部署方法、系統(tǒng)及持續(xù)交付平臺，方法包括：接收微服務的待更新版本數(shù)據(jù)對應的版本標識文件，基于優(yōu)雅停機規(guī)則，在當前均運行在微服務系統(tǒng)中的第一命名空間內(nèi)的各個服務節(jié)點中選取一部分停機，并將停機節(jié)點切換部署至第二命名...
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