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一种基于大数据分析的UI设计的系统和方法
本发明公开了一种基于大数据分析的UI设计的系统和方法,其特征是：采集用户的驾驶信息数据并上传至云端后台服务器；云端后台服务器对采集到的驾驶信息数据进行数据处理及分析,形成基于用户使用习惯的数据报告；根据用户使用习惯的数据报告设计多种车机UI界面供用户选择。利用本发明所述的方法,数据更具真实性,且通过大数据技术聚类分析挖掘其不同的用户潜在的特征习惯,更能符合每个不同操纵习惯用户的使用,同样此种设计方法也适用于其它具备后台服务器数据存储的终端界面设计。
一种粗排序的方法及装置
本申请公开了一种粗排序的方法及装置,该方法包括：获取用户的历史条目集合,并根据所述历史条目集合确定所述用户的多种兴趣点信息；获取候选条目集合,并确定所述候选条目集合中各候选条目分别与所述多种兴趣点信息的相关度分数；从所述相关度分数中确定各候选条目的最终相关度分数；根据各候选条目的最终相关度分数,从所述候选条目集合中选取用于进行精排序的目标候选条目。使得选出的目标候选条目与当前用户的历史使用习惯相匹配,用户个性化程度高,提高了粗排阶段筛选目标候选条目的质量和准确度。
基于用户价值分类的信息推荐方法、装置、设备及介质
本发明公开了一种基于用户价值分类的信息推荐方法、装置、设备及介质。所述方法包括：获取当前用户的消费数据和用户画像；根据预设的用户画像与消费数据中的各数据类型的修正系数分配策略的映射关系,确定所述消费数据中各数据类型的价值分析修正系数的分配策略；根据所述价值分析修正系数的分配策略,确定所述消费数据中每一数据类型的价值分析修正系数；根据所述消费数据的每一数据类型的价值分析修正系数,对所述消费数据进行价值分析,得到所述当前用户的用户价值类型；根据所述用户价值类型向所述当前用户推荐对应的目标信息。采用本发明,能有效提高对用户进行信息推荐的针对性和准确性,从而为用户提供一个良好的使用体验。
一种学习平台的分表方法、装置、计算机设备和存储介质
本发明实施例提供了一种学习平台的分表方法、装置、计算机设备和存储介质,包括：获取学员标识、课程标识、学员报名标识、登录日志信息、系统操作记录及邮件信息；根据所述学员标识、课程标识、学员报名标识、登录日志信息、系统操作记录及邮件信息针对数据进行分表操作；需要对学习平台学员常用功能进行分库分表,根据业务特性制作特定分表策略,数据根据特定策略分开存储。使单表的数据量得以减少,提高性能,解决学习平台在大数据下,性能变差的问题,也提高学习平台的稳定性和负载能力。为学习平台的通用大数据量业务定制特定分表策略,使学习平台在引进Sharding-JDBC分库分表的同时,所有业务不受到分库分表影响。
高效的相似性搜索
一种用于测量在二进制查询向量和多个二进制候选向量之间的相似性的系统包括存储单元和处理器。存储单元存储二进制查询向量和多个候选向量,并且处理器依据汉明距离执行谷本计算。处理器包括：谷本到汉明门限转换器、汉明测量器、以及汉明比较器。谷本到汉明门限转换器将谷本门限转换为汉明门限。汉明测量器测量在候选向量和查询向量之间的汉明距离。汉明比较器选择其距查询向量的汉明距离小于或等于汉明门限的候选向量。
一种基于爬虫的外挂精准标记与识别方法和装置
本申请公开了一种基于爬虫的外挂精准标记与识别方法和装置,该方法包括基于爬虫检测外挂样本的更新情况；当检测到外挂样本更新时,下载外挂样本；确定外挂样本是否为外挂；当确定外挂样本为外挂时,对外挂进行归类和标记；当检测到运行程序的文件时,将文件与归类和标记的外挂进行对比,识别出文件是否为当前游戏的外挂。这样可以仅检测当前运行的游戏有无对应外挂运行,无需技术人员参与提取特征,在占用极低的客户端资源情况下即可完成检测,不影响用户的正常体验,在网吧场景中为租号精准检测有无对应游戏外挂启动,在云电脑系统中检测并终止用户的非正常游戏行为,以防止设备被游戏厂商封禁。本申请公开的上述装置具有与上述方法相同的优点。
利用分形计算针对偷盗燃气行为的数据挖掘方法
本发明公开了一种利用分形计算针对偷盗燃气行为的数据挖掘方法,包括步骤：提取若干燃气表具的数据,对所有数据进行预处理,形成待筛选的数据集S；所述数据集S中的每一个元素具有一只燃气表具的表号；遍历数据集S中的每一个元素,按照表号分别对每个燃气表具的数据进行线性相关处理,计算其分形曲线；对分形曲线进行层次性聚类,得出的孤点为偷盗气行为的燃气表具。本发明基于分形维的偷盗燃气监控原理是以时段作为度量的尺子,考察用气量K线的分形曲线,在此基础上,通过基于欧几里得距离的层次性聚类的方式,定位出分形特征比较特别的燃气用户,从而挖掘出偷盗气用户。
一种基于IP历史位置的静态IP楼宇级定位方法
本发明提供了一种基于IP历史位置的静态IP楼宇级定位方法,包括步骤1、利用大数据处理技术,采集并清洗IP的历史基准点数据；步骤2、筛选静态IP的历史基准点数据；步骤3、使用聚类算法对IP的历史基准点数据进行聚类处理,实现对静态IP的定位。该基于IP历史位置的静态IP楼宇级定位方法,结合IP的网络特征和地理特征,使用聚类算法对静态IP的历史位置信息进行聚类,形成一个中心位置的经度、纬度和对应的半径,实现对静态IP的楼宇级的定位。
一种softmax函数的硬件实现方法、模块、芯片和系统
本发明公开一种softmax函数的硬件实现方法、模块、芯片和系统,属于神经网络多任务分类激活函数的硬件实现技术领域。基于现有技术softmax激活函数的硬件中难以实现的e指数操作和除法操作,硬件实现性能不高等问题,本发明对softmax函数进行变换,在硬件系统构建主控器模块、数据输入模块、计算模块和数据输出模块,在计算模块使用比较、减法、数据分割、移位求和、镜像查找等方法,实现E-to-2softmax函数。本发明首先理论分析了E-to-2softmax函数的可行性,然后详细介绍函数的硬件实现部分,在硬件实现上避免了softmax函数的e指数运算和除法操作,节省硬件资源,硬件友好性强,具有性能高、复杂度低等特点。
数据查询系统、方法、装置、计算机设备和存储介质
本申请涉及一种数据查询系统、方法、装置、计算机设备和存储介质。所述系统包括：显示设备、输入设备、整理模块、读取器、处理器、储存器和传输模块,整理模块分别与显示设备、输入设备和读取器连接,处理器分别与读取器和储存器连接,储存器还连接有传输模块,显示设备还连接有输入设备和传输模块；输入设备用于将输入的查询指令数据发送至整理模块,以及通过显示设备显示查询指令数据；整理模块用于对查询指令数据进行整理分类,得到第一查询指令数据,并将第一查询指令数据发送至读取器；读取器用于对第一查询指令数据进行读取分析,得到第二查询指令数据,并将第二查询指令数据发送至处理器。采用本方法,能够提高数据查询效率。

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