一种集群GPU资源调度系统和方法

    公开(公告)号:CN102541640B

    公开(公告)日:2014-10-29

    申请号:CN201110446323.X

    申请日:2011-12-28

    Abstract: 本发明提供了一种集群图形处理器GPU资源调度系统,该系统包括集群初始化模块、GPU主节点以及若干个GPU子节点;所述集群初始化模块用于对所述GPU主节点以及所述若干个GPU子节点进行初始化;所述GPU主节点用于接收用户输入的任务,并将该任务划分为若干个子任务,通过调度若干个所述GPU子节点,将所述若干个子任务分配到若干个所述GPU子节点上;所述GPU子节点用于执行子任务并向所述GPU主节点返回任务执行结果。本发明提供的集群GPU资源调度系统和方法能够实现GPU资源的充分利用,使多个计算任务并行执行,此外,还能够实现集群中各子节点GPU的即插即用。

    移动存储介质数据安全保护方法

    公开(公告)号:CN103258170A

    公开(公告)日:2013-08-21

    申请号:CN201310144949.4

    申请日:2013-04-24

    Inventor: 高静峰 罗佳

    Abstract: 本发明提供了一种移动存储介质数据安全保护方法,通过把移动存储介质的磁盘空间划出一块未格式化区域,该区域不能被操作系统所识别,再通过管理软件对该区域通过加密算法进行数据加密存储、读取。即操作系统自身无法读取该区域的数据。从而如果移动存储介质丢失,即使采用数据恢复软件如不知道加密算法,则也无法恢复出该区域内加密存储的数据,大大提高了所存储数据的安全性。

    一种Sqlite删除记录结构重组方法

    公开(公告)号:CN102298634A

    公开(公告)日:2011-12-28

    申请号:CN201110266852.1

    申请日:2011-09-09

    Abstract: 本发明提供的一种Sqlite删除记录结构重组方法,包括:步骤一:设置滑动窗口初始偏移值offset为5;步骤二:学习待重组的记录所属数据表结构并依此界定滑动窗口;步骤三:计算所述滑动窗口的值和所述待重组的记录中整个数据域的大小,步骤四:判断步骤三计算的两个值是否相等,若是,则根据所述滑动窗口中最后一个小窗口的位置和所述待重组的记录的结构重组已删除记录,结束流程,否则判断所述offset取值是否已达其预定上限,若是,则尝试碎片重组并结束流程;否则,令offset=offset+1,并返回执行步骤三。本发明提供的Sqlite删除记录结构重组方法的重组结果准确性高、实用性强、可以适用于所有Sqlite数据库。

    一种分布式海量数据排重方法及系统

    公开(公告)号:CN102298633B

    公开(公告)日:2013-05-29

    申请号:CN201110264866.X

    申请日:2011-09-08

    Abstract: 本发明提供的分布式海量数据排重方法中,预先将数据库中所有数据的HASH值分为若干个HASH值集合并存储到至少两个节点服务器内存中,记录每个所述HASH值集合及其存放的节点服务器地址之间的映射关系;当接收到请求判断当前数据是否已存在的判断请求时,先计算当前数据的HASH值,确定当前数据的HASH值应该所处的HASH值集合所对应的节点服务器地址;随后比对判断当前数据的HASH值应该所处的HASH值集合所对应的节点服务器中是否有当前数据的HASH值,若是,则返回“当前数据已存在”的执行结果并结束流程;否则返回“当前数据不存在”的执行结果,并更新当前数据的HASH值应该所处的HASH值集合。

    图像边缘检测方法和装置

    公开(公告)号:CN102982554A

    公开(公告)日:2013-03-20

    申请号:CN201210581262.2

    申请日:2012-12-28

    Inventor: 张扬 罗佳

    Abstract: 本发明提供了一种图像边缘检测方法和装置,其中,上述方法包括:提取待测图像的纹理特征量;根据所述纹理特征量与Canny算子参数的映射关系确定所述Canny算子参数;利用Canny算子对所述待测图像进行边缘检测。本发明提出的基于纹理特征的Canny算子边缘检测方法,实现了Canny算子图像边缘检测的自动化,对于具有随机性浅纹理的一类图像有着非常好的边缘检测效果,能根据背景纹理特征的不同,自适应地调整Canny算子参数,有效地防止漏检、误检;此外,本发明提供的图像边缘检测方法的鲁棒性很强,对于同背景不同光照情况下的图像,也同样有非常出色的检测效果。

    一种分布式Bloom过滤系统及其使用方法

    公开(公告)号:CN102609446A

    公开(公告)日:2012-07-25

    申请号:CN201210001685.2

    申请日:2012-01-05

    Abstract: 本发明提供一种分布式Bloom过滤系统,包括分布式Bloom过滤系统主控模块和若干个子节点;其中,所述子节点是Bloom过滤器;所述若干个子节点形成一个闭合环,所述分布式Bloom过滤系统主控模块独立于所述子节点形成的闭合环外外,所述分布式Bloom过滤系统主控模块用于完成当前输入数据的第一重哈希的计算及所述当前输入数据到子节点的映射,所述子节点用于完成所述当前输入数据的第二重哈希计算,并根据当前输入数据的第二重哈希计算结果对所述当前输入数据进行数据查询。本发明提供的方案不仅检索速度快、精度高、扩展性好,而且特征值存储空间要求低,特别适合云计算时代的资源查询及信息检索。

    一种分布式海量数据排重方法及系统

    公开(公告)号:CN102298633A

    公开(公告)日:2011-12-28

    申请号:CN201110264866.X

    申请日:2011-09-08

    Abstract: 本发明提供的分布式海量数据排重方法中,预先将数据库中所有数据的HASH值分为若干个HASH值集合并存储到至少两个节点服务器内存中,记录每个所述HASH值集合及其存放的节点服务器地址之间的映射关系;当接收到请求判断当前数据数据是否已存在的判断请求时,先计算当前数据的HASH值,根据预先记录的HASH值集合和节点服务器地址之间的映射关系确定当前数据的HASH值及其应该所处的HASH值集合所对应的节点服务器地址;随后比对判断当前数据的FASH值应该所处的HASH值集合所对应的节点服务器中是否有当前数据的HASH值,若是,则返回“当前数据已存在”的执行结果并结束流程;否则返回“当前数据不存在”的执行结果,并更新当前数据的FASH值应该所处的HASH值集合。

    一种实时检测网页跨域请求的方法和装置

    公开(公告)号:CN103001817B

    公开(公告)日:2016-08-10

    申请号:CN201110275500.2

    申请日:2011-09-16

    Inventor: 卢文浩 罗佳

    Abstract: 本发明公开了一种实时检测网页跨域请求的方法,包括:对网页中标示网页页面资源的页面元素及其行为进行监测,捕获页面资源地址域名,和/或捕获页面元素行为产生的新域名;根据提取的域名进行异常域名鉴别;如果域名为异常域名,获取异常域名页面信息,阻止应用程序访问该域名。本发明基于检测客户端浏览器是否存在跨域引用未知资源的行为来判断恶意代码是否存在,而不是由服务端检测注入代码本身,因此无需漏洞检测库与关键字过滤,实时性高,代价小,不易察觉与绕过,能够及时获取、预防与分析。

    RAID5智能重组方法和装置
    9.
    发明公开

    公开(公告)号:CN102955673A

    公开(公告)日:2013-03-06

    申请号:CN201110250365.6

    申请日:2011-08-29

    Abstract: 本发明提供了一种RAID5智能重组方法和装置,所述方法包括:在第一磁盘的连续区域搜索所有具有记录特征的MFT记录,按其在磁盘内的地址排序,最中间的地址区间作为标准分析对象;在标准分析对象的0x2C偏移处提取一个32位无符号整数,与磁盘号一起组成一个键值对,并按键值升序排列;将每个键值对中的键值减去前一个键值,出现频率最高的差值作为块大小;确认校验盘,将校验盘移动到不同位置形成不同的组合方案;将分区表链和MFT数据簇流正确的组合方案作为最终方案。本发明基于MFT进行区域分析,利用文件系统的管理机制,提取特定区域的数据计算RAID5参数,重组速度快,准确率高,产生的组合方案少,重组成本低。

    一种基于Map/Reduce的快速支持向量数据描述方法及系统

    公开(公告)号:CN102591940A

    公开(公告)日:2012-07-18

    申请号:CN201110443726.9

    申请日:2011-12-27

    Abstract: 本发明涉及一种基于Map/Reduce的快速支持向量数据描述方法及系统,其中方法包括:对用于支持向量数据描述的数据进行预处理,生成支持向量数据描述的训练数据集D;根据预设置的参数、由训练数据集D生成n个子数据集,预设置的参数包括训练数据集的划分个数;根据n个子数据集,生成MapReduce编程架构下的n个子分类器SVDDi=(1,......,n)的Map任务,并将Map任务交由Hadoop集群调度器进行运算;调用MapReduce编程架构下的Reduce任务进行子分类器SVDDi=(1,......,n)的合并,得到训练数据集的SVDD分类器。本发明可以在处理海量数据时,降低SVDD训练数据集的维数,加快SVDD训练速度,同时避免训练中断。

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