附加权重通用资源协商调度锁方法与装置

    公开(公告)号:CN117097802A

    公开(公告)日:2023-11-21

    申请号:CN202311029926.9

    申请日:2023-08-14

    Abstract: 本发明公开了一种附加权重通用资源协商调度锁方法,包括:请求对象作为临界区资源加锁的发起者,完成锁申请头的填写以生成加锁请求,并将加锁请求发送到接受请求管理对象;接受请求管理对象检查请求对象的请求内容,并将请求分发到对应的资源管理对象;资源管理对象为最终实际的锁的控制者,完成对临界区资源的实际分配以及锁的状态的统一管理,根据请求内容,针对不同类型的锁资源按照不同的需求注册加锁、解锁以及协商动作。本发明增加了锁承载负荷,对于频繁操作锁的场景降低了整体的阻塞情况;提高优先级等权重信息,丰富了调度功能;增加协商机制,提高了锁管理的灵活性。本发明还提供了相应的附加权重通用资源协商调度锁装置。

    一种网元配置模型动态扩展的方法和装置

    公开(公告)号:CN116743569A

    公开(公告)日:2023-09-12

    申请号:CN202310954274.3

    申请日:2023-07-31

    Abstract: 本发明涉及网络设备管理领域,特别是涉及一种网元配置模型动态扩展的方法和装置。主要包括:获取元数据模型,元数据模型用于描述网元配置模型;定义扩展字段结构,使用扩展字段结构在元数据模型中预留扩展字段,并在网元配置模型中使用相应的扩展字段;根据元数据模型,通过代码编译过程生成基于网元配置模型的不同网元配置数据的模型间的转换代码,转换代码用于在扩展后的数据模型间进行数据转换;当网元配置数据的模型需要扩展时,在网元配置模型的扩展字段中进行扩展。本发明可以所有不同设备配置块的扩展都包含在扩展字段中,且能够使用转换代码进行转换,无需在网管侧进行额外的配置。

    一种测试用例的筛选模型的训练方法及相应的装置

    公开(公告)号:CN116719714A

    公开(公告)日:2023-09-08

    申请号:CN202310514967.0

    申请日:2023-05-04

    Abstract: 本发明涉及软件测试技术领域,提供了一种测试用例的筛选模型的训练方法及相应的装置。其中,训练方法包括获取多个测试用例以及相应测试用例的权重影响因素,将所述测试用例的有效信息以及权重影响因素进行特征编码,得到相应测试用例的原始特征向量;再根据所述权重影响因素,调节所述原始特征向量中相应的特征值,以得到目标特征向量;最后根据所述目标特征向量对筛选模型进行训练。本发明通过对测试用例的权重影响因素动态调整测试用例,逐步优化从而得到更优的测试用例集合,提高训练的筛选模型的训练效果;通过对测试用例进行筛选后使用更高质量的测试用例作为训练数据,减少训练数据的规模,缩短训练时间,降低训练成本。

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