一种基于峰值检测的分级采样方法

    公开(公告)号:CN114281004A

    公开(公告)日:2022-04-05

    申请号:CN202111676195.8

    申请日:2021-12-31

    Abstract: 本发明涉及一种基于峰值检测的分级采样方法,属于大数据处理技术领域,解决了现有采样方法容易出现波形失真、显示界面无法看到数据全貌的问题。方法包括:基于当前数据曲线的波峰波谷位置,将数据曲线划分为若干递增/递减采样区间、递增递减混合采样区间;对递增/递减采样区间采用简单采样方法进行采样,获取递增/递减采样区间的采样点;对递增递减混合采样区间采用基于峰值检测的采样方法进行采样,获取递增递减混合采样区间的采样点;将每个递增/递减采样区间和每个混合采样区间的采样点按时间顺序进行合并,得到当前数据曲线的采样点;将当前数据曲线的采样点形成的数据曲线作为下一级采样时的当前数据曲线,重复上述步骤,实现分级采样。

    一种负载均衡算法中的节点锁定方法

    公开(公告)号:CN107888697B

    公开(公告)日:2020-07-14

    申请号:CN201711195017.7

    申请日:2017-11-24

    Abstract: 一种负载均衡算法中的节点锁定方法,步骤如下:(1)创建多个数据处理进程作为虚拟节点,同时对应并行数据处理系统中的各个实际节点;(2)根据后续节点中分级抽样的抽样间隔z和最大抽样级数n,以及连续1‑N包数据之间的关联性计算得到N;(3)对一批数据包进行解析,得到数据包a;(4)判断并行地各个虚拟节点中是否已有数据包a,没有:基于负载均衡算法对数据包a进行数据分发;有:则进入步骤(5);(5)判断新的数据包a是否为该节点中第kN个数据包a,是:基于负载均衡算法对数据包a进行数据分发;否:启动节点锁定机制,直接将这一数据包a分发至该节点;(6)进行下一批数据包的循环。

    一种大数据处理系统的数据预处理守护方法

    公开(公告)号:CN114327999B

    公开(公告)日:2025-03-11

    申请号:CN202111676194.3

    申请日:2021-12-31

    Abstract: 本发明涉及一种大数据处理系统的数据预处理守护方法,属于大数据处理技术领域,解决了现有大数据预处理方法造成的后续数据处理精度低、效率低以及界面无法展示全部数据点的问题。方法包括:对数据进行过滤、时间对齐处理,得到过滤对齐后的数据;对过滤对齐后的数据进行分级采样,形成多级采样数据;对采样失败的数据,重新进行采样,获取多级采样数据;对所述多级采样数据进行压缩,获得压缩后的多级采样数据;创建数据导入进程,将压缩后的多级采样数据批量导入数据库中。本发明的数据预处理方法能够保证数据的完整性,提高后续大数据处理的处理精度和效率,同时能够不失真的显示多级采样数据,能够广泛应用于大数据处理领域。

    一种智能多功能伺服负载器
    8.
    发明公开

    公开(公告)号:CN118151573A

    公开(公告)日:2024-06-07

    申请号:CN202311837956.2

    申请日:2023-12-28

    Abstract: 一种智能多功能伺服负载器,包括:智能负载、过压过流采集模块、网络通信模块和数字控制器;智能负载用于模拟伺服器的工作,并通过网络通信模块实现智能负载接入或断开控制;过压过流检测模块用于检测并采集负载器的输入电压和电流;网络通信模块将智能负载、过压过流采集模块、模拟信号处理成数字信号,完成与后台计算机系统进行通信,后台计算机系统通过网络通信模块给数字处理器发控制命令;数字控制器负责负载器的接通控制、故障诊断、状态监测和数据通信;同时实时监测负载器两端的电压电流,若过压或者过流,则直接切断负载器。

    一种基于元强化学习的机器学习作业调度方法及系统

    公开(公告)号:CN117851004A

    公开(公告)日:2024-04-09

    申请号:CN202311809153.6

    申请日:2023-12-26

    Abstract: 一种基于元强化学习的机器学习作业调度方法及系统,包括:基于强化学习算法框架,对机器学习集群中数据并行的机器学习作业调度问题进行建模,确定强化学习算法框架中的状态、动作以及奖励;基于构建的模型,对调度框架部件进行定义;所述调度框架部件包括环境、调度器、性能监视器和性能模型;使用集群离线数据对不同超参数设定下的调度器和性能模型进行训练,并选出使调度器和性能模型收敛最快的最优超参数组合;使用元强化学习方法对待调度作业进行在线调度,并在调度的同时,基于所述最优超参数组合对调度器和性能模型进行在线训练,直至调度任务完成。

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