设备异常的定位分析方法和装置、存储介质及电子设备

    公开(公告)号:CN116955439A

    公开(公告)日:2023-10-27

    申请号:CN202310028133.9

    申请日:2023-01-09

    Abstract: 本公开提供了一种设备异常的定位分析方法和装置、存储介质及电子设备。其中,该方法包括:获取与目标设备集合对应的目标日志集合;根据目标日志集合确定与目标设备集合匹配的目标性能指标,目标性能指标用于指示目标设备集合中的业务设备的平均运行性能;根据参考设备属性项从目标日志集合中筛选参考日志子集,参考日志子集中包括的参考运行日志中的参考设备属性项对应的设备属性值为参考值;在根据参考日志子集确定的参考性能指标与目标性能指标的比对结果满足目标条件的情况下,将参考日志子集确定为用于分析设备异常的目标日志子集。本公开解决了相关设备故障定位分析技术的效率低技术问题。

    一种设备移动的检测方法、相关装置、设备以及存储介质

    公开(公告)号:CN119169494A

    公开(公告)日:2024-12-20

    申请号:CN202310731368.4

    申请日:2023-06-19

    Abstract: 本申请公开了一种设备移动的检测方法、相关装置、设备以及存储介质。本申请方法包括:调用目标交互设备的图像采集装置,获取待识别图像,待识别图像为在目标时刻采集到的图像;通过场景识别模型对待识别图像进行识别,得到待识别图像的场景识别结果,场景识别模型为基于N个样本图像训练得到的,N个样本图像为目标交互设备的图像采集装置在目标时刻之前获取到的;根据待识别图像的场景识别结果,确定目标交互设备的移动检测结果,移动检测结果用于指示目标交互设备的移动情况,在移动检测结果指示目标交互设备发生移动的情况下,触发提示操作。本申请能够避免在某些场景下出现设备定位不准确的情况,进而提升移动检测结果的准确性。

    线下支付系统、方法、装置、设备及介质

    公开(公告)号:CN117670326A

    公开(公告)日:2024-03-08

    申请号:CN202211035371.4

    申请日:2022-08-26

    Abstract: 本申请公开了一种线下支付系统、方法、装置、设备及介质,属于线下支付领域。系统包括生物识别设备和POS设备;生物识别设备,用于采集服务对象的生物信息,以及根据生物信息识别服务对象的身份;在识别成功的情况下,向POS设备发送约定标识;在识别成功的情况下,生成服务对象的支付凭证,以及将支付凭证发送至POS设备;约定标识的数据量小于支付凭证的数据量;POS设备,用于在接收到约定标识的情况下,通知服务对象已支付成功;将支付凭证和服务对象的消费金额发送至委托代扣平台,以便于委托代扣平台核验支付凭证,在支付凭证核验通过的情况下,在服务对象的帐户上扣除消费金额。上述系统缩短了服务对象在收银过程中的等待时长。

    应用程序的调试方法、装置、计算机设备和存储介质

    公开(公告)号:CN116701234B

    公开(公告)日:2024-02-02

    申请号:CN202310975594.7

    申请日:2023-08-04

    Abstract: 本申请涉及一种应用程序的调试法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。该方法可以应用于计算机软件领域,比如应用于对车载软件或电子地图进行调试的场景,该方法包括:对应用程序的更新包进行插件拆分,得到程序插件;依据业务调试频率对程序插件进行业务划分,得到目标业务子插件和目标程序插件;对目标业务子插件和目标程序插件进行编译,得到子插件编译包和程序插件编译包;基于子插件编译包和程序插件编译包对应用程序进行插件更新,得到更新后应用程序;通过更新后应用程序,依次显示子插件编译包和程序插件编译包的业务页面;基于依次显示的业务页面对更新后应用程序进行调试。采用本方法能够提升应用程序的调试效率。

    插件生成方法、装置、设备及计算机可读存储介质

    公开(公告)号:CN117093286A

    公开(公告)日:2023-11-21

    申请号:CN202311342792.6

    申请日:2023-10-17

    Abstract: 本申请实施例公开了一种插件生成方法、装置、设备及计算机可读存储介质,包括:获取业务应用中针对待打包业务类的抽离请求;业务应用包括待打包业务类,待打包业务类用于为业务应用提供业务服务;待打包业务类携带自定义注解,自定义注解用于标识待打包业务类处于待打包状态;在打包编译阶段中,截获业务应用对应的第一业务类集合,根据第一业务类集合获取携带自定义注解的目标业务类;第一业务类集合包括待打包业务类;目标业务类与自定义注解之间的关联关系是通过自定义注解对待打包业务类进行注解得到;将目标业务类提取至临时文件中,根据临时文件打包生成待打包业务类对应的第一业务插件,可以在编译阶段自动将业务类抽离成插件。

    资源调用方法及装置、电子设备、存储介质

    公开(公告)号:CN116954889A

    公开(公告)日:2023-10-27

    申请号:CN202211619400.1

    申请日:2022-12-14

    Abstract: 本申请的实施例公开了一种资源调用方法及装置、设备、介质。该方法包括:先获取宿主程序对应的宿主资源文件以及插件程序对应的插件资源文件,其中,宿主资源文件中包含宿主程序对应的资源属性信息,插件资源文件中包含插件程序对应的资源属性信息;然后,将宿主资源文件的授权信息更新至插件资源文件,得到更新后的插件资源文件,并控制插件程序根据更新后的插件资源文件中包含的授权信息访问宿主资源文件,并根据宿主资源文件中包含的资源属性信息调用宿主程序对应的资源。本申请的技术方案可以降低资源调用的复杂度,提升资源调用的灵活性和效率。

    应用程序的资源更新方法、装置、设备及可读存储介质

    公开(公告)号:CN115129348A

    公开(公告)日:2022-09-30

    申请号:CN202210788001.1

    申请日:2022-07-04

    Abstract: 本申请提供了一种应用程序的资源更新方法、装置;方法包括:在应用程序运行过程中,获取应用程序的更新资源包,更新资源包中包括更新资源及可执行文件;基于可执行文件,创建更新资源包对应的插件类加载器,并生成包括至少一个非插件类加载器的类加载器集合;在应用程序对应的类加载器链中,获取宿主类加载器,并将宿主类加载器的父类加载器替换为插件类加载器,得到目标类加载器链;基于类加载器集合、目标类加载器链中至少之一,确定用于加载更新资源归属的目标类的目标类加载器;通过目标类加载器加载目标类,并基于更新资源,运行目标类对应的功能。通过本申请,能够在程序运行中,实现应用程序的更新,提高应用程序的更新效率。

    线下支付系统、方法、装置、设备及介质

    公开(公告)号:CN117670326B

    公开(公告)日:2025-04-22

    申请号:CN202211035371.4

    申请日:2022-08-26

    Abstract: 本申请公开了一种线下支付系统、方法、装置、设备及介质,属于线下支付领域。系统包括生物识别设备和POS设备;生物识别设备,用于采集服务对象的生物信息,以及根据生物信息识别服务对象的身份;在识别成功的情况下,向POS设备发送约定标识;在识别成功的情况下,生成服务对象的支付凭证,以及将支付凭证发送至POS设备;约定标识的数据量小于支付凭证的数据量;POS设备,用于在接收到约定标识的情况下,通知服务对象已支付成功;将支付凭证和服务对象的消费金额发送至委托代扣平台,以便于委托代扣平台核验支付凭证,在支付凭证核验通过的情况下,在服务对象的帐户上扣除消费金额。上述系统缩短了服务对象在收银过程中的等待时长。

    应用配置更新方法、配置插件生成方法及装置

    公开(公告)号:CN119645443A

    公开(公告)日:2025-03-18

    申请号:CN202311200659.7

    申请日:2023-09-18

    Abstract: 本公开关于一种应用配置更新方法、配置插件生成方法及装置,涉及计算机技术领域,该方法包括:向插件配置平台发送针对目标应用的插件更新检测指令,以获取目标应用对应的当前插件更新状态,当前插件更新状态用于指示目标应用对应的开关配置插件是否存在更新;在当前插件更新状态指示插件配置平台中目标应用对应的开关配置插件存在更新的情况下,向插件配置平台发送针对目标应用的更新插件获取指令,以从插件配置平台获取目标应用对应的更新配置插件;更新配置插件为基于目标应用中多个配置开关对应的开关配置信息生成的;基于更新配置插件,更新目标应用对应的开关配置信息。利用本公开实施例可以提升开关配置效率,降低请求的复杂度。

    异常处理方法、装置、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN117539674B

    公开(公告)日:2024-05-07

    申请号:CN202410028662.3

    申请日:2024-01-09

    Abstract: 本申请涉及运维技术领域,提供了一种异常处理方法、装置、设备及存储介质,以提高异常问题的检测修复时的检测准确率以及修复效率。该方法包括:对目标设备的运行异常数据进行特征提取,获得相应的异常特征;基于异常特征,通过分层模型,对运行异常数据进行分层处理,得到分层结果;其中,分层模型是以历史异常数据作为训练样本,将每个历史异常数据所属的层级作为相应训练样本的标签来训练的,层级是在训练分层模型之前,根据目标设备的各个架构组成部分的异常出现比例划分的;基于分层结果,以及预存的各层级与各解决策略之间的映射关系,得到运行异常数据对应的目标解决策略,并通过目标解决策略对目标设备进行异常修复。

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