一种非侵入式WEB应用活跃度监测方法及系统

    公开(公告)号:CN114338764A

    公开(公告)日:2022-04-12

    申请号:CN202111405420.4

    申请日:2021-11-24

    Abstract: 本发明提供了网络应用服务技术领域的一种非侵入式WEB应用活跃度监测方法及系统,方法包括如下步骤:步骤S10、在监控设备创建一活跃度计算规则;步骤S20、监控设备基于安装的监控探针,分别获取应用服务器、数据库服务器以及负载均衡设备对应的应用系统日志、数据库日志以及负载均衡日志;步骤S30、基于所述活跃度计算规则、应用系统日志、数据库日志以及负载均衡日志计算得到第一活跃度、第二活跃度以及第三活跃度;步骤S40、基于所述第一活跃度、第二活跃度以及第三活跃度计算得到WEB应用活跃度。本发明的优点在于:实现在不影响应用服务器性能的前提下,对WEB应用活跃度进行批量的监测,进而极大的提升了WEB应用活跃度监测的质量和效率。

    一种对文件进行编排的方法、系统、设备和介质

    公开(公告)号:CN114330244A

    公开(公告)日:2022-04-12

    申请号:CN202111405384.1

    申请日:2021-11-24

    Abstract: 本发明公开了一种对文件进行编排的方法、系统、设备和介质,涉及文件管理技术领域。所述方法包括:根据用户新建文件信息档的操作,生成至少一个文件信息档;根据用户上传文件的操作,将上传的文件与用户选择的文件信息档关联;根据用户创建目录树的操作,生成至少一个目录树;根据用户在任意所述目录树中选中所述文件信息档的操作,将所述文件信息档与所述目录树关联。本发明实施例提供的一种对文件进行编排的方法,实现了一个文件被多个目录引用,减少了人员的工作量以及可能存在的误操作行为、文档不一致性等问题,方便了用户对错综复杂的文件所属情况进行更新与管理。

    一种一体化的融媒体云生产发布方法

    公开(公告)号:CN113704662A

    公开(公告)日:2021-11-26

    申请号:CN202110967429.8

    申请日:2021-08-23

    Abstract: 本发明涉及融媒体技术领域,且公开了一种一体化的融媒体云生产发布方法,包括以下步骤:S1:投递稿件,收集基层单位投递的稿件到上层单位;S2:业务评判,对投递的稿件进行业务评判,符合业务规范的采纳,不符合业务规范的进行驳回或打回补充修改,然后重新收集;S3:编辑稿件,利用稿件编辑器,对稿件基本信息、版本管理、操作记录进行编辑;S4:稿件审核,把编辑好的稿件交给上层领导进行审核。本发明提高大众认可度,构建覆盖融媒体新闻宣传相关的可视化专题,构建舆论引导量化可视化专题,定期根据各单位新闻发布工作情况提出考核评价意见,及时进行调节整理,优化发布内容,建立日常媒体关系维护机制,实现媒体关系线上管理。

    多入口数据缓存方法及存储介质

    公开(公告)号:CN111090675A

    公开(公告)日:2020-05-01

    申请号:CN201911154529.8

    申请日:2019-11-22

    Abstract: 一种多入口数据缓存方法及存储介质,其中方法包括如下步骤,拦截原缓存调用请求,根据该缓存调用请求生成密钥KEY,所述密钥KEY的生成规则为:入口平台代码+命名空间+类名+命名空间版本号+识别码;使用上述密钥在缓存服务器中进行数据调用,若获取的到数据,则将数据返回,若未命中数据,则直接使用原缓存调用请求获取数据库中数据,并将该数据及对应的密钥KEY存储在缓存服务器中。本发明通过对数据调用的请求进行拦截,然后在缓存服务器中创建识别KEY及对应数据的方式,使得多入口分次调用相同数据的请求不用再多次访问数据库,减少了数据库的代码侵入,并进一步地提高了入口数据调用的效率。

    一种基于大语言模型的机器学习算法改进方法及系统

    公开(公告)号:CN118607579A

    公开(公告)日:2024-09-06

    申请号:CN202410761687.4

    申请日:2024-06-13

    Abstract: 本发明公开了一种基于大语言模型的机器学习算法改进方法及系统,其中方法包括:将分析提示与技术文档输入大语言模型,生成现有机器学习算法的分析结果;基于分析结果,利用大语言模型挖掘潜在的创新点;利用大语言模型通过使用元学习策略,生成新的机器学习算法;结合大语言模型与模型解释工具所述机器学习算法的特征贡献度;利用大语言模型生成模型融合策略,组合多个新生成的机器学习算法的预测结果;利用大语言模型自动生成特征工程策略,将生成的特征工程策略输入自动化特征工具进行特征提取;利用训练与验证数据集对最终的机器学习算法进行训练与评估。本发明通过利用大语言模型分析现有机器学习算法,提高机器学习算法的性能和准确度。

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