故障根因定位方法及装置、设备以及存储介质

    公开(公告)号:CN115730774A

    公开(公告)日:2023-03-03

    申请号:CN202110979137.6

    申请日:2021-08-25

    Abstract: 本申请实施例提供一种故障根因定位方法及装置、设备以及存储介质,方法包括:获取第一偏离分数信息,所述第一偏离分数信息包括经过过滤处理后得到的多个目标偏离分数值;针对所述第一偏离分数信息基于密度的聚类算法计算得到多个不同的簇;遍历每个簇,以搜索出每个簇中的候选根因集合,并对所有候选根因进行过滤得到目标根因集合,所述目标根因集合中包故障根因的定位信息。通过该故障根因定位方法可以基于高斯核的自适应聚类算法,可以根据数据的分布特性将数据按照相对最大值和最小值确定各个簇的中心和边界,减少人力配置阈值的依赖性,提升聚类准确率。

    一种域名解析的方法及装置

    公开(公告)号:CN109981805B

    公开(公告)日:2022-04-15

    申请号:CN201711461549.0

    申请日:2017-12-28

    Abstract: 本发明的实施例公开了一种域名解析的方法及装置,该方法将目标域名对应的多个服务器作为待测服务器,通过访问目标域名的访问资源对应的URL,分别得到标识每一待测服务器当前的服务质量的测试数据,根据测试数据确定出服务质量最好的待测服务器,将其对应的目标服务器地址作为该目标域名的解析结果。该方法通过访问资源测试多个待测服务器的服务质量,得到每一待测服务器的测试数据,根据测试数据制定调度策略,充分考虑了当前各服务器的网路状况,保证为用户提供最佳的网络服务。

    基于感知JND模型的量化水印方法和装置

    公开(公告)号:CN111325651B

    公开(公告)日:2023-09-05

    申请号:CN201811533587.7

    申请日:2018-12-14

    Abstract: 本发明实施例提供一种基于感知JND模型的量化水印方法和装置。所述方法包括水印嵌入的步骤以及水印提取的步骤,在所述水印嵌入和水印提取的过程中,所述方法包括:通过感知JND模型计算松弛向量;根据所述松弛向量调制量化步长;所述感知JND模型为:Tjnd(n,i,j)=TB·FLA·FM,其中,n为DCT块的索引,(i,j)对应DCT块内的位置,TB为对比敏感度函数,FLA为是亮度自适应因子,FM为对比度掩蔽因子。本发明实施例提出的感知JND模型为对比敏感度函数,亮度自适应和对比度掩蔽的联合效应模型,通过将感知JND模型应用于量化水印方案,能够准确地估计人类视觉冗余,具有统一保真度的条件下,更具鲁棒性。

    一种视频内容分发方法、装置、存储介质和计算机设备

    公开(公告)号:CN113055721B

    公开(公告)日:2022-12-09

    申请号:CN201911377857.4

    申请日:2019-12-27

    Abstract: 本发明实施例提供的一种视频内容分发方法、装置、存储介质和计算机设备的技术方案中,若监测出节点服务器的用户请求数量大于或者等于预设请求数,获取当前时刻的用户访问所述节点服务器的日志数据信息,将所述日志数据信息作为第一状态,输入预先训练好的内容分发深度强化学习模型,获取所述深度强化学习内容分发模型输出的最优内容分发数量,将所述最优内容分发数量确定为节点服务器的内容分发数量,通过将获取的日志数据输入内容分发深度强化学习模型,根据内容分发深度强化学习模型的输出结果对节点服务器的内容分发数量进行调节,能够自适应调整节点服务器的内容分发数量,实现在兼顾节点服务器性能均衡的同时,提升服务器的吐流能力。

Patent Agency Ranking