一种基于SPDK的对象存储优化方法

    公开(公告)号:CN112347044B

    公开(公告)日:2024-04-12

    申请号:CN202011247634.9

    申请日:2020-11-10

    Inventor: 孟宪文

    Abstract: 本发明是一种基于SPDK的对象存储优化方法,属于数据存储技术领域。本发明方法包括:配置对象存储系统至少包含3台服务器,每台服务器至少配有1块SSD盘及多块HDD盘,并在对象存储系统安装好SPDK(存储性能开发工具包)驱动库;对象存储系统启动并初始化,自动配置好索引数据的SSD盘和对象数据的HDD盘;上层业务通过对象存储系统的类S3接口写入或读取对象数据;在写入时,对象的索引信息通过SPDK的文件写入接口操作磁盘直接持久化到SSD盘,对象的content通过Linux文件系统接口直接持久化到HDD盘。采用本发明方法提高了对象存储系统的响应速率,提高了对象存储的整体性能,实现了成本和性能的权衡。

    一种基于改进贝叶斯神经网络的伪造人脸视频检测方法

    公开(公告)号:CN116978097A

    公开(公告)日:2023-10-31

    申请号:CN202310919359.8

    申请日:2023-07-25

    Abstract: 本发明公开了一种基于改进贝叶斯神经网络的伪造人脸视频检测方法,属于计算机视听觉技术领域。本发明方法包括:利用二分法的思想采用阈值动态采样法对视频进行人脸抽取;引入全局特征与局部特征相结合,从图像中提取人脸信息五元组;构建伪造人脸检测模型,模型包含人脸特征融合模块和改进的贝叶斯网络,模型输出人脸真伪及不确定性;引入平滑机制与不确定机制进行帧后处理,矫正人脸真伪识别结果。采用本发明方法提升了伪造人脸的检测效率与准确率,同时增加了对未知伪造方法的不确定预测,大幅度的提升了伪造人脸视频的工业实用性。

    一种可保持janusGraph数据一致性的分布式高效并行加载方法

    公开(公告)号:CN112685419B

    公开(公告)日:2021-09-10

    申请号:CN202011622773.5

    申请日:2020-12-31

    Inventor: 谢铭 蒲路 孟宪文

    Abstract: 本发明公开了一种可保持janusGraph实时数据一致性的高效并行加载方法,属于分布式图数据库领域,首先构建分布式结构;创建两个空的分布式队列;然后,实时接收数据并解析后存入队列一中;数据处理模块逐条取出,调用分布式索引模块中存在对应ID的数据加载到图数据库中,并将无法调用ID的点的唯一标志存入队列二中,点处理模块判断能否获取各标志对应的ID,如果能,则继续获取下一个进行判断;否则,将各标志加载到图数据库中,并产生对应的ID;同时将S与ID的对应关系保存;集群管理模块找寻主节点,并对各子节点分发任务,各子节点并行处理各自的分布式队列分区中的数据。本发明保证数据一致性的同时提高实时数据的并行加载。

    一种基于非完整信令数据的用户身份信息关联实现方法

    公开(公告)号:CN112822649A

    公开(公告)日:2021-05-18

    申请号:CN202011643687.2

    申请日:2020-12-31

    Inventor: 谢铭 郑康田

    Abstract: 本发明提供了一种基于非完整信令数据的用户身份信息关联实现方法,属于通信数据处理技术领域。本发明的目的是解决在只有上行或下行通信信令消息的情况下,用户身份信息识别、提取和关联的问题。本发明方法包括:对捕获的上行或下行通信信令数据解码提取元数据,将元数据输入会话定时器和状态机,会话定时器对每个不同会话绑定一个定时器,根据通信流程设置会话超时时间,状态机检测通信流程阶段,提取关联用户身份信息的元数据;采用LRU缓存会话元数据,当会话超时时输出关键数据。通过本发明方法可以最大程度实现非完整上下行用户身份信息的关联,在通信领域具有广泛的应用前景。

    一种基于Spark框架进行全文检索的实现方法

    公开(公告)号:CN107943952B

    公开(公告)日:2020-10-13

    申请号:CN201711194929.2

    申请日:2017-11-24

    Abstract: 本发明公开了一种基于Spark框架进行全文检索的实现方法,属于大数据处理领域。该方法首先接收待执行SQL语句,生成语法树并转换成相应的逻辑计划;然后,从Hive中获取检索所有表的元数据,寻找支持全文检索的字段,并通过字段哈希索引对数据块进行初步裁剪;继而,根据查询条件从文件元数据中获取数据块所具体存放的磁盘位置;最后,将逻辑执行计划转换为可分布式执行的任务集合,通过各个数据块位置来确定任务具体执行的目标节点和任务所具体执行的目标进程;对任务进行分发执行,并汇总执行结果,迭代获取最终结果。该方法具有较高的效率,可以快速的完成海量数据的全文检索,在大数据处理领域具有很强的实用性和应用范围,具有很广泛的应用前景。

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