计算机系统日志模板的自动生成和在线更新方法与系统

    公开(公告)号:CN111435343A

    公开(公告)日:2020-07-21

    申请号:CN201910035072.2

    申请日:2019-01-15

    Applicant: 北京大学

    Abstract: 本发明公布了一种计算机系统日志模板的自动生成和在线更新方法及系统,包括离线挖掘阶段和在线更新阶段;离线挖掘阶段采用分组聚类方法,从给定日志数据集合中挖掘得到日志模板列表;在线更新阶段基于新采集的日志进行逐条分析,实现对现有日志模板自动更新。系统包括:日志预处理模块、日志分组组件、模板处理组件、模板跨组整合组件、模板匹配组件、模板更新组件。本发明不依赖特定的数据内容和格式,具有很强的泛化能力;可实现对系统日志数据集的自动化分析,生成日志模板,并能针对新采集的日志,提取数据特征,实现日志模板的自动化更新,确保日志模板列表的完备性和及时更新,且运行效率高。

    基于系统日志分析的智能在线自更新故障诊断方法和系统

    公开(公告)号:CN110750455A

    公开(公告)日:2020-02-04

    申请号:CN201910993251.7

    申请日:2019-10-18

    Applicant: 北京大学

    Abstract: 本发明公布了一种基于系统日志分析的智能在线自更新故障诊断方法及系统,输入在线日志流,将日志数据转化为日志模板,再在线训练并更新控制流图故障诊断模型,同时利用该控制流图故障诊断模型从在线日志流中发现异常并诊断系统故障;智能在线自更新故障诊断系统包括在线日志模板挖掘与转换模块、在线故障诊断模型训练与更新模块和在线故障诊断模块。采用本发明技术方案,根据动态控制流图故障诊断模型,在线分析日志数据进而诊断系统故障,实现实时在线边更新边诊断的故障诊断模式,可从大量日志数据中在线识别系统异常、诊断系统故障;同时实现故障诊断模型的在线自更新,智能化适配软件系统的快速升级和更新。

    一种基于生成式大模型的软件系统配置生成方法与系统

    公开(公告)号:CN116932037B

    公开(公告)日:2024-03-15

    申请号:CN202311002875.0

    申请日:2023-08-10

    Applicant: 北京大学

    Abstract: 本发明提供了一种基于生成式大模型的软件系统配置生成方法与系统,属于软件技术领域。本发明基于生成式大模型,收集多源系统配置数据,根据配置数据与目标软件系统配置数据的相似度进行适配得到微调数据集,使用微调数据集对生成式大模型进行微调,应用多目标提示工程接收来自用户的原配置文本、配置目标文本数据及配置示例集合,生成多目标提示文本作为生成式大模型的输入,模型输出得到候选配置,最后通过配置筛选,用户从输出的多个候选配置中筛选满足配置目标的有效配置作为最终结果,或将其返回用于多目标提示文本的优化,进一步提升多目标提示文本的质量和配置生成的有效性。

    一种基于耦合度的微服务在线分配方法与系统

    公开(公告)号:CN112148484B

    公开(公告)日:2024-02-23

    申请号:CN202010960107.6

    申请日:2020-09-14

    Applicant: 北京大学

    Abstract: 本发明公布了一种基于耦合度的微服务在线分配方法与系统,通过计算微服务之间的耦合度,对所有微服务进行分组,并将同一组内的微服务分配到同一个硬件节点上,降低网络通信开销,缩短请求响应时间,实现基于微服务架构的系统中微服务在线分配的优化;包括获取请求执行路径与资源监控数据、根据请求执行路径计算微服务之间的耦合度、基于耦合度将微服务划分为不同的微服务分组MicroServPod、基于微服务之间的资源竞争关系将微服务分组划分为微服务细分组SubMicroServPod、根据每个SubMicroServPod的资源消耗总量将SubMicroServPod在线分配到硬件节点上,实现基于微服务架构的系统中微服务在线分配的优化,缩短服务请求的响应时间,提高服务效率,提升系统运行性能。

    一种基于多层次跨模态差异调和的多模态行人重识别方法

    公开(公告)号:CN116682144B

    公开(公告)日:2023-12-22

    申请号:CN202310732993.0

    申请日:2023-06-20

    Applicant: 北京大学

    Abstract: 本发明提供了一种基于多层次跨模态差异调和的多模态行人重识别方法,属于计算机视觉领域。本发明包括训练样本的获取,以及行人图片和相应文本描述的预处理;然后使用模态编码器‑模态共享解码器架构,在一组可学习的语义查询嵌入的引导下,提取出模态对齐的视觉和文本特征;再使用全局文本特征和未掩码图像块作为输入,对掩码图像块重建,调和图像块级别和实例级别的跨模态差异;通过交叉身份双模拟学习,利用一个差异预测器,帮助不同身份行人特征间的相关性在不同模态间转换,缓解身份级别的跨模态差异;最后使用模型输出的模态对齐的视觉特征和文本特征,计算查询文本特征和图像(56)对比文件冯敏;张智成;吕进;余磊;韩斌.基于生成对抗网络的跨模态行人重识别研究.现代信息科技.2020,(第04期),全文.姜定 等.面向跨模态文本到图像行人重识别的Transformer网络.中国图象图形学报.2023,第25卷(第05期),全文.Qiang Liu et al..BDNet:A BERT-baseddual-path network for text-to-imagecross-modal person re-identification.pattern recognition.2023,全文.

    一种数联网上数据高效分发方法与装置

    公开(公告)号:CN115623000B

    公开(公告)日:2023-11-14

    申请号:CN202211194855.3

    申请日:2022-09-29

    Applicant: 北京大学

    Abstract: 本申请实施例提供了一种数联网上数据高效分发方法与装置,包括:通过本地客户端执行规划算法,从所有数联网其他节点中选取至少部分目标节点构建为树状结构的节点拓扑集合;在本地客户端,根据传输树结构生成树状网络规划文件,并与将要分发的目标数据文件打包上传至传输树根节点,依靠树状网络的传输关系将上述数据包分发至数联网中的所有节点;依靠建立树状传输树向数联网所有节点实行数据分发,能够大幅提高数联网节点之间的信息传输效率。

    基于约束检测与冲突消解的大规模在线服务系统变更调度方法及系统

    公开(公告)号:CN114564293B

    公开(公告)日:2022-11-25

    申请号:CN202210201442.7

    申请日:2022-03-02

    Applicant: 北京大学

    Abstract: 本发明提供了一种基于约束检测与冲突消解的大规模在线服务系统变更调度方法及系统,属于软件变更管理领域。本发明基于服务依赖图和历史变更运行数据,自动构建和更新变更约束模型;基于服务依赖图和变更约束模型,检测待调度变更之间的约束,并基于变更之间的约束进行变更间的冲突消解,生成满足约束的变更调度方案,保证变更调度的正确性。本发明中的变更约束模型构建与更新、约束检测、冲突消解都是自动进行,无需人工参与,节省了人力成本;变更约束模型能够随着系统中服务依赖关系的变化以及历史变更运行数据的积累进行更新,具有对系统迭代的较强的自适应性;变更约束检测与冲突消解过程保证了变更调度的正确性。

    一种数字对象的存证副本的管理方法与装置

    公开(公告)号:CN115185972A

    公开(公告)日:2022-10-14

    申请号:CN202211107317.6

    申请日:2022-09-13

    Applicant: 北京大学

    Abstract: 本发明实施例提供了一种数字对象的存证副本的管理方法及装置,所述方法通过在图式账本系统中发生节点变更的情况下,获取图式账本系统更新后的全局节点列表;获取图式账本中指定区块的区块哈希,并基于区块哈希和全局节点列表,确定指定区块对应的备份节点列表;在节点属于备份节点列表且本地未存储指定区块的情况下,获取指定区块并对指定区块进行备份。这样,在节点发生变更的情况下,动态的重新计算备份节点列表,基于备份节点列表以及节点本地的存储情况进行备份,动态调整区块的存证副本的数量,可以确保图式账本系统中区块始终保持适量数目的存证副本,避免存证副本减少导致数据丢失的安全隐患,一定程度上也保障了系统的安全性。

    诊断方法、装置、终端及存储介质

    公开(公告)号:CN114647525A

    公开(公告)日:2022-06-21

    申请号:CN202011519995.4

    申请日:2020-12-21

    Abstract: 本申请实施例提供一种诊断方法、装置、终端及存储介质,该诊断方法包括:获取日志流信息;获取故障诊断模型;利用故障诊断模型对所述日志流信息进行诊断,得到诊断结果;获取对应于所述诊断结果的诊断误报信息;根据所述误报信息进行故障诊断模型调整,能够对所述日志流信息进行模型异常诊断,根据误报信息对故障诊断模型进行动态更新,提高了诊断方法学习的效率。通过添加故障信息反馈,可以对模型进行针对性的调整。

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