基于Java语言的模型生成方法、装置、设备及可读存储介质.pdf
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本发明涉及物联网技术领域,公开了一种基于Java语言的模型生成方法、装置、设备及可读存储介质。其中,该方法包括:获取待生成模型的属性信息以及对应于属性信息的Java类模板,该属性信息包括类属性和对象属性;基于Java类模板对类属性进行编译,生成对应于待生成模型的类文件;基于对象属性加载对应于类文件的目标对象;基于对象属性对目标对象进行赋值,生成对象实例,得到对应于对象实例的目标模型。通过实施本发明,基于Java的语言特性实现了模型之间的继承,方便了模型之间的组合,最大程度上降低了模型之间的关联难度,且模型
基于Java语言的SQL脚本生成方法、装置、设备及存储介质.pdf
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模型生成方法、装置、设备及计算机可读存储介质.pdf
本申请提供了一种模型生成方法,包括:将至少一种向量生成方法、与至少两种域名检测算法进行组合,得到至少两种组合方式;对于每种组合方式,采用该组合方式下的向量生成方法,对域名样本库中的各个样本域名进行域名向量化,且基于生成的域名向量,采用该组合方式下的域名检测算法进行模型训练,得到该组合方式对应的待选域名检测模型;根据每种组合方式对应的待选域名检测模型的模型选择指标,选择一个待选域名检测模型,作为目标域名检测模型,以便利用目标域名检测模型进行域名检测。本申请能够在节省人力的情况下生成目标域名检测模型,且保证了
模型生成方法、装置、设备和计算机可读存储介质.pdf
本申请实施例提供一种模型生成方法、装置、设备和计算机可读存储介质,方法包括:获取目标样本数据集;根据目标样本数据集训练得到目标图生成器;根据目标样本数据集和目标图生成器,生成目标样本数据集对应的神经网络模型。本申请实施例提供的模型生成方法结合了拓扑图的思想,利用可处理拓扑图的图生成器作为生成神经网络结构的控制器,即在获取样本数据集后,利用样本数据集训练得到目标图生成器,该目标图生成器可以进一步得到拓扑图表示的神经网络结构,数据处理格式更小,降低了神经结构搜索算法中的搜索难度。
生成排序模型的方法、装置、设备及存储介质.pdf
本申请公开了一种生成排序模型的方法、装置、设备及存储介质,涉及人工智能技术领域。该方法的一具体实施方式包括:获取样本集,其中,样本集中的样本包括物品的属性样本数据和物品的行为样本数据,物品包括已点击物品和未点击物品,已点击物品为预设时间段内被曝光且被点击的物品,未点击物品为预设时间段内被曝光且未被点击的物品;利用样本集对机器学习模型进行训练,得到排序模型。