分布式任务调度方法、装置、电子设备及存储介质

    公开(公告)号:CN117149386A

    公开(公告)日:2023-12-01

    申请号:CN202311108604.3

    申请日:2023-08-30

    Abstract: 本公开提供了一种分布式任务调度方法、装置、电子设备及存储介质,涉及计算机技术领域。方法由远程分布式任务调度平台中的管理端执行,该方法包括:接收上述远程分布式任务调度平台中的执行器通过基于TCP的RPC协议注册至上述管理端的远程调度任务;根据上述远程调用任务生成对应的调度策略;通过上述RPC协议向上述执行器发送上述远程调度策略。本公开可以通过基于TCP的RPC协议实现管理端与执行器的长连接,有效避免了当管理端处于远程环境,执行器处于内网时导致的远程调度任务执行失败,从而提高了分布式任务调度的可靠性,确保用户体验。

    异常团伙识别方法、装置、计算机设备和存储介质

    公开(公告)号:CN116996881A

    公开(公告)日:2023-11-03

    申请号:CN202311013975.3

    申请日:2023-08-11

    Abstract: 本申请涉及一种异常团伙识别方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。该方法包括:根据已知异常通信号码的历史通话记录信息,对通话关系图进行更新;从更新后通话关系图中与所述已知异常通信号码关联的通信号码中,确定出初始异常通信号码;基于所述更新后通话关系图,从所述初始异常通信号码中,确定出候选异常通信号码;对所述候选异常通信号码进行识别,得到对应的识别结果;所述识别结果用于表示所述候选异常通信号码所属用户是否为所述已知异常通信号码所属用户的异常团伙。采用本方法,能够提高电信诈骗团伙的识别效率。

    用户业务处理方法、处理装置、电子设备和存储介质

    公开(公告)号:CN116886421A

    公开(公告)日:2023-10-13

    申请号:CN202311015078.6

    申请日:2023-08-11

    Abstract: 本公开提供了一种用户业务处理方法、处理装置、电子设备和存储介质,涉及网络安全技术领域。其中,用户业务处理方法包括:接收终端发送的用户身份认证信息;提取用户身份认证信息中的用户敏感信息;基于对用户敏感信息的认证操作获取对应的相关业务信息;对用户敏感信息进行加密,生成令牌加密密文;将令牌加密密文和相关业务信息作为有效载荷,生成基于JSON对象的JWT网络令牌;将JWT网络令牌返回至终端,以由终端将JWT网络令牌发送至业务系统,由业务系统基于JWT网络令牌处理用户业务。通过本公开的技术方案,有利于降低认证中心的性能开销,并且业务系统可更为高效地获取用户信息,更便于后续对于用户行为的分析和跟踪,保证用户业务处理的高效性。

    告警风暴处理方法、装置、计算机设备和存储介质

    公开(公告)号:CN116827749A

    公开(公告)日:2023-09-29

    申请号:CN202310922955.1

    申请日:2023-07-25

    Abstract: 本申请涉及一种告警风暴处理方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。所述方法包括:将实时接收的告警消息存入第一消息队列;对第一消息队列中的告警消息进行初次合并处理,得到第一合并后告警消息,并将第一合并后告警消息存入第二消息队列;按照预设接收速率,从第二消息队列中获取第一合并后告警消息,将获取的第一合并后告警消息存入待处理队列中;对待处理队列中的第一合并后告警消息进行再次合并处理,得到第二合并后告警消息;将第二合并后告警消息发送至网络管理平台。采用本方法能够降低告警风暴带来的海量告警消息所占用的系统资源。

    一种基础模型训练方法、装置、设备及介质

    公开(公告)号:CN116822654A

    公开(公告)日:2023-09-29

    申请号:CN202310930650.5

    申请日:2023-07-27

    Abstract: 本申请实施例提供了一种基础模型训练方法、装置、设备及介质,用以解决现有技术中对基础模型进行训练的各区域训练数据的数据量不均衡,导致基础模型无法准确预测的问题。在该方法中,获取针对各区域对应保存的子训练集;根据每个子训练集中包含的训练样本的数量,确定等量抽样对应的目标数量;基于每个子训练集中包含的训练样本,获取各区域对应目标数量的目标训练样本;根据各区域对应的目标训练样本,对基础模型进行训练。基于等量抽样确定的对应目标数量的目标训练样本对基础模型进行训练,保证了对基础模型进行训练时的各区域的数据量均衡,从而使基础模型可以学习到各区域通信数据的信息,提高了训练完成的基础模型的预测准确性。

    模型训练方法、装置,以及网络服务方法、装置

    公开(公告)号:CN119202704A

    公开(公告)日:2024-12-27

    申请号:CN202411138727.6

    申请日:2024-08-19

    Abstract: 本申请涉及大数据领域,特别是涉及一种模型训练方法、装置,以及网络服务方法、装置。方法包括:获取样本数据;样本数据中包括全局知识特征和多个局部知识特征;根据样本数据对初始网络服务模型进行模型训练,得到训练后的目标网络服务模型;目标网络服务模型用于提供网络服务。本申请在根据全局知识特征和多个局部知识特征训练初始网络服务模型的过程中,不仅能够使得初始网络服务模型充分考虑数据整体的知识特征,还能够结合数据各个领域下的知识特征,以此实现在获取训练后的目标网络服务模型的过程中,分利用率数据之间的深层次信息,防止由于数据间存在着众多错综复杂的相互关系,而影响针对目标网络服务模型的训练效果。

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