一种任务调度方法、装置、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN111930489B

    公开(公告)日:2022-06-14

    申请号:CN202010969534.0

    申请日:2020-09-15

    Abstract: 本发明实施例公开了一种任务调度方法、装置、设备及存储介质。其中,该方法由任务调度系统的管理节点执行,任务调度系统包括至少两个管理节点,方法包括:由目标管理节点读取应用服务节点中目标任务调度请求的任务参数;根据预设的可执行命令生成器,将目标任务调度请求中的任务参数拼装成可执行命令语句;接收至少一个候选任务提交器发送的心跳信息,根据心跳信息,确定目标任务提交器;将可执行命令语句发送至目标任务提交器,供目标任务提交器将可执行命令语句发送给集群,使集群执行任务调度请求,并由目标任务提交器确定目标任务在集群中的执行状态。实现对众多任务的合理调配,保证系统的高可用性和任务调度效率。

    数据分析方法、装置、电子设备及存储介质

    公开(公告)号:CN112560694A

    公开(公告)日:2021-03-26

    申请号:CN202011499709.2

    申请日:2020-12-18

    Abstract: 本申请提供一种数据分析方法、装置、电子设备及存储介质,用于解决如何有效发掘用户之间的社交关系提高处理资源利用率仍有待解决的问题。本申请中,乘客的人脸特征存储是会关联发起订单的目标对象。对每个目标对象,可以基于该目标对象的订单关联的人脸特征通过大数据分析来分析出目标对象的特征以及其关联对象的特征,并对未知对象进行身份确认,从而实现不同用户之间的社交关系的挖掘,提高社交关系建立的准确性。

    网约车司机离职预测方法及系统

    公开(公告)号:CN113762621A

    公开(公告)日:2021-12-07

    申请号:CN202111056641.5

    申请日:2021-09-09

    Abstract: 本发明提供一种网约车司机离职预测方法及系统,涉及离职预测技术领域,该方法包括:获取目标网约车司机的多种特征信息,特征信息包括个人特征信息和/或工作特征信息;将多种特征信息作为输入,通过离职模型确定目标网约车司机的离职概率;离职模型通过以下方式进行训练得到:获取多个网约车司机的多种特征信息,以及每个网约车司机的离职情况;从多个网约车司机的多种特征信息中,将目标类型的特征信息剔除,目标类型为区分网约车司机是否离职的能力小于预设能力的特征信息的类型,并训练基础模型,得到离职模型。本发明实施例在训练过程中将区分能力比较弱的类型的特征信息剔除,采用剔除后的特征信息训练模型,提高训练的速度。

    一种任务调度方法、装置、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN111930489A

    公开(公告)日:2020-11-13

    申请号:CN202010969534.0

    申请日:2020-09-15

    Abstract: 本发明实施例公开了一种任务调度方法、装置、设备及存储介质。其中,该方法由任务调度系统的管理节点执行,任务调度系统包括至少两个管理节点,方法包括:由目标管理节点读取应用服务节点中目标任务调度请求的任务参数;根据预设的可执行命令生成器,将目标任务调度请求中的任务参数拼装成可执行命令语句;接收至少一个候选任务提交器发送的心跳信息,根据心跳信息,确定目标任务提交器;将可执行命令语句发送至目标任务提交器,供目标任务提交器将可执行命令语句发送给集群,使集群执行任务调度请求,并由目标任务提交器确定目标任务在集群中的执行状态。实现对众多任务的合理调配,保证系统的高可用性和任务调度效率。

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