基于Hadoop的密钥管理方法及装置

    公开(公告)号:CN111092866B

    公开(公告)日:2023-04-07

    申请号:CN201911240549.7

    申请日:2019-12-06

    Abstract: 本发明公开了一种基于Hadoop的密钥管理方法及装置,通过接收客户端发来的加密密钥申请报文;根据所述加密密钥申请报文中的标识字段从预存的加密算法中确定目标加密算法;按照所述目标加密算法创建加密文件密钥;将所述加密文件密钥返回给所述客户端以使所述客户端使用所述加密文件密钥对文件进行加密。本发明实施例提供的基于Hadoop的密钥管理方法及装置,能够解决现有技术中存在Hadoop密钥管理只能利用Hadoop固有的加密算法,适用性低且安全性不高问题。

    数据处理方法、装置、电子设备及计算机存储介质

    公开(公告)号:CN115481439A

    公开(公告)日:2022-12-16

    申请号:CN202211151719.6

    申请日:2022-09-21

    Abstract: 本申请实施例提供了一种数据处理方法、装置、电子设备及计算机存储介质,所述数据处理方法包括:从至少一个数据源获取待处理数据;对所述待处理数据进行分析,获得所述待处理数据的至少一个分类标签,其中,所述分类标签用于指示所述待处理数据的类别;根据所述至少一个分类标签,确定所述待处理数据中至少一个字段对应的权限信息,其中,所述权限信息用于指示相对应字段的查询权限;将所述至少一个分类标签、所述权限信息和所述待处理数据的标识信息相关联后存储到标签系统。应用本申请实施例提供的数据处理方法可以对不同行业的各类数据的统一化、标准化、集中化管理,从而该数据处理方法具有较高的适用性。

    容器镜像创建方法和装置、存储介质和电子设备

    公开(公告)号:CN112486523A

    公开(公告)日:2021-03-12

    申请号:CN202011511280.4

    申请日:2020-12-18

    Abstract: 本公开涉及一种容器镜像创建方法和装置、存储介质和电子设备,其中,所述方法包括:响应于容器镜像的创建指令,获取所述创建指令对应的源镜像;从镜像仓库中提取与所述创建指令对应的中间镜像层;确定所述创建指令中的创建步骤;在本地fork/exec模式下,通过用户命名空间,基于所述创建步骤,将与所述创建步骤对应的中间镜像层和所述源镜像结合,生成容器镜像。本公开可以提升容器镜像生成的效率。

    一种人员能力评估方法、装置及云服务平台

    公开(公告)号:CN109934433A

    公开(公告)日:2019-06-25

    申请号:CN201711350250.8

    申请日:2017-12-15

    Inventor: 李瑞祥 王玲坤

    Abstract: 本发明实施例提供一种人员能力评估方法、装置及云服务平台,在该方法中,确定云服务平台上记录的待评估人员的工作数据,所述工作数据包括工作效率和工作质量;调用人员能力评估模型,所述人员能力评估模型为根据工作效率、工作质量与人员能力评估值预先构建的模型;根据所述工作数据以及所述人员能力评估模型,确定所述待评估人员的能力评估值。通过本发明实施例,可以量化分析出人员能力水平。

    一种税务风险企业挖掘方法及装置

    公开(公告)号:CN113989005B

    公开(公告)日:2025-01-28

    申请号:CN202111259021.1

    申请日:2021-10-27

    Abstract: 本申请涉及大数据挖掘技术领域,特别涉及一种税务风险企业挖掘方法及装置。该方法包括:获取黑名单企业的企业信息,并获取所述黑名单企业与其他企业之间的票流关系;基于所述黑名单企业的企业信息和所述黑名单企业与其他企业之间的票流关系,构建由所述黑名单企业和所述其他企业作为节点,所述黑名单企业和所述其他企业之间的票流关系作为边的有向图结构;基于所述有向图结构,计算各节点之间的关联度,并根据所述各节点之间的关联度,对所述各节点进行关联企业聚类处理,得到至少一个企业集合;基于各企业集合包括的黑名单企业数量和总企业数量,分别计算各企业集合的税务风险值。

    基于数据类型的机器学习模型的训练方法及装置

    公开(公告)号:CN111209998B

    公开(公告)日:2023-08-18

    申请号:CN201811311778.9

    申请日:2018-11-06

    Abstract: 本申请公开了一种基于数据类型的机器学习模型的训练方法及装置。该方法获取包括至少一种数据类型的通信数据,并采用已存储通信协议,对通信数据进行分析,得到已存储数据类型的当前训练样本和未存储数据类型的当前测试样本,之后基于预设的数据类型提取算法、当前训练样本和当前测试样本,训练得到目标数据类型的机器学习模型,目标数据类型的机器学习模型包括当前训练样本的目标数据类型。该方法通过目标数据类型的机器学习模型对未存储数据的数据类型进行检测,判断出未存储数据是否为正常数据,避免了正常数据被丢弃的现象,降低了丢包率。

    行业类别预测方法、电子设备及计算机存储介质

    公开(公告)号:CN115577838A

    公开(公告)日:2023-01-06

    申请号:CN202211211114.1

    申请日:2022-09-30

    Abstract: 本发明实施例提供一种行业类别预测方法、电子设备及计算机存储介质。基于行业类别预测方法包括获取企业的业务信息,其中,业务信息包括企业的经营数据、产业类别和n种主营商品;将n种主营商品按照销售额由高到低的顺序输入至第一序列模块,通过第一序列模块对n种主营商品进行序列处理,得到商品特征向量;从经营数据中提取出经营数据文本,将经营数据文本输入至文本特征提取模块,提取得到经营特征向量;将产业类别进行编码,得到产业向量;将商品特征向量、经营特征向量和产业向量拼接,得到拼接向量;将拼接向量输入自注意力层,通过自注意力层进行注意力计算,输出企业的行业小类预测结果。以此可以获得精准的行业类别预测结果。

    一种生成预训练词向量的方法及设备

    公开(公告)号:CN114648020A

    公开(公告)日:2022-06-21

    申请号:CN202011507741.0

    申请日:2020-12-18

    Abstract: 本发明公开了一种生成预训练词向量的方法及设备,用于通过预训练词向量表达出词语中的语义解释信息。该方法包括:根据预先构建的定义关系图中有连接关系的节点之间的权重,对所述定义关系图中各个节点对应的词语进行概率抽样确定词序列,其中,所述定义关系图包含多个节点,每个节点对应一个词语,所述节点之间的连接关系用于表征对应的词语之间有语义解释关系,所述权重用于表征具有语义解释关系的词语之间的语义相关程度,所述词序列中相邻词语之间存在语义解释关系;针对所述词序列中的任一词语,通过所述任一词语的上文单词和下文单词,对所述词语的初始词向量进行调整,得到所述词语的预训练词向量。

    一种票面信息识别方法及装置
    10.
    发明公开

    公开(公告)号:CN114627457A

    公开(公告)日:2022-06-14

    申请号:CN202011460902.5

    申请日:2020-12-11

    Abstract: 本申请涉及计算机视觉技术领域,尤其涉及一种票面信息识别方法及装置,从获取到的待识别图像中检测获得各文本区域图像;分别针对所述各文本区域图像,将任意一张文本区域图像输入至已训练的文本识别模型,对该文本区域图像的特征序列进行字符预测,获得所述特征序列中的每一帧特征所属文本字符的概率分布,根据各概率分布,确定出该文本区域图像中包含的文本字符串;根据确定出的各文本字符串和预设的票面信息模板,生成票面信息,这样,通过文本识别模型对文本区域图像进行识别,获得文本字符串,相比于现有技术中对单个汉字进行识别来说,能够提高识别的准确率。

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