基于kafka流的数据处理方法、电子设备及存储介质

    公开(公告)号:CN117033449A

    公开(公告)日:2023-11-10

    申请号:CN202311296035.X

    申请日:2023-10-09

    Abstract: 本发明提供了一种基于kafka流的数据处理方法、电子设备和存储介质,包括:获取通过kafka流获取的m个用户的数据需求信息;将获取的m个数据需求信息通过消息组件发送给数据预处理节点,得到具有设定格式的目标数据需求信息;获取当前时刻t对应的原始数据集Dt;从Dt中获取DSti,并基于Ir对应的目标数据需求信息,确定DSti是否为Ir对应的关联数据,如果是,则将Dti标记为Ir对应的关联数据;基于Irfs,从MDrw中获取对应的字段作为Ir对应的目标数据。本发明能够从海量的数据中及时且准确的获取到多个用户所需求的数据。

    数据排重方法、装置、设备及介质

    公开(公告)号:CN117033358A

    公开(公告)日:2023-11-10

    申请号:CN202310937656.5

    申请日:2023-07-27

    Abstract: 本公开涉及一种数据排重方法、装置、设备及介质。其中,数据排重方法包括:获取待排重数据以及待排重数据对应的标识信息,标识信息包括待排重数据对应的第一指纹键;基于标识信息确定待排重数据对应的目标存储区域,目标存储区域对应有预设实例,预设实例用于对目标存储区域执行数据写入操作和/或数据读取操作;基于预设实例执行数据读取操作,得到目标存储区域中的目标存储数据,基于目标存储数据确定待排重数据是否存在,根据本公开实施例,能够提高数据排重的效率和准确率。

    一种图像去噪处理系统
    24.
    发明公开

    公开(公告)号:CN116797493A

    公开(公告)日:2023-09-22

    申请号:CN202310964411.1

    申请日:2023-08-02

    Abstract: 本发明涉及图像处理领域,尤其涉及一种图像去噪处理系统,包括:含噪人脸图像A、中间素描图像特征集合B=(B1,B2,……,Bn,……,BM)和文本特征C,所述系统实现以下步骤:对A和B1进行下采样得到第一个中间图像特征D1,对Di和Bi进行下采样得到Di+1,对DM和文本特征C进行注意力特征提取得到注意力图像特征E,对E进行上采样得到第一个中间噪声图像特征F1,对Fj和DM‑j进行上采样得到Fj+1,对FM‑1和D1进行上采样得到预测噪声图像G,根据A和G得到去噪人脸图像,将图像模态下的B、文本模态下的C与A进行信息融合,根据双模态的特征信息提高了对A的表征能力,提高了去噪结果的准确性。

    一种量子视觉MLP处理系统及存储介质

    公开(公告)号:CN115797715B

    公开(公告)日:2023-06-23

    申请号:CN202211583636.4

    申请日:2022-12-09

    Abstract: 本发明提供了一种量子视觉MLP处理系统及存储介质,所述系统包括n个量子视觉MLP处理模块、处理器和存储有一段计算机程序的存储器,所述量子视觉处理模块包括n个依次连接的量子视觉MLP处理单元,当所述处理器执行一段计算机程序时,实现如下步骤:获取目标图像对应的图像块初始特征向量,将图像块初始化特征向量输入量子视觉MLP处理模块,以获得该目标图像的最终图像聚合特征和最终图像块特征;本发明提出的量子视觉MLP处理系统,一方面使得图像块的特征充分考虑了其语义内容,更利于图像块的聚合,另一方面,其包含了较少的归纳偏差,具有较高的适应性。

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