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数据处理方法、装置、设备、存储介质及程序产品.pdf
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玉军****la
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本发明公开了一种数据处理方法、装置、设备、存储介质及程序产品。本发明涉及数据处理技术领域。该方法包括:确定设定金融业务的多个影响因子;对所述多个影响因子进行特征识别,获得多个特征信息;根据所述特征信息对所述多个影响因子进行筛选,获得至少一个目标影响因子;将所述至少一个目标影响因子输入收益预测模型,获得所述设定金融业务的收益信息。本公开实施例,根据特征信息对所述多个影响因子进行筛选,以及通过收益预测模型对设定金融业务的收益信息进行预测的方式,不仅可以提高对金融业务的收益预测的准确性,还具有较高的适用性。
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本申请实施例提供一种数据处理方法、装置、设备、存储介质及程序产品，本申请实施例涉及数据处理技术领域，该方法包括：根据训练样本集，通过无监督学习模型，得到本轮迭代结果；所述训练样本集为语料样本集或图像样本集；对所述本轮迭代结果中分类存储的数据样本进行特征筛选，得到新的分类存储的数据样本；根据所述本轮迭代结果，调整所述无监督学习模型的参数，并将所述新的分类存储的数据样本，通过本轮调整后的无监督学习模型进行下一轮迭代操作，直至达到迭代停止条件；其中，训练好的无监督学习模型用于语音识别或图像识别。本申请实例提供的
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本申请提供一种数据处理的方法、装置、设备、存储介质及程序产品。本申请的方法，利用数据对象总表以横表的方式存储所有数据对象的基本属性信息，利用配置规则表和扩展规则表以竖表的方式存所有数据对象的个性化的配置规则信息和扩展规则信息，基于数据对象对应的配置类的注解信息，实现配置类对象与数据对象的基本属性信息、配置规则信息和扩展规则信息的转换，以横表和竖表结合的方式，实现数据对象类型的快速扩展，并且新增数据对象类型或者添加/扩展数据对象类型的属性字段时，不需要重写数据库的增删改查逻辑，能够节省数据库表资源和研发资源
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本申请实施例公开了一种数据处理方法、装置、设备、存储介质及程序产品，其中，所述方法包括：获取具有相同属性的至少一个对象中每一所述对象的轨迹点集合；其中，每一所述轨迹点集合中的每一轨迹点具有一空间区域标识；基于每一所述对象的轨迹点集合中每一轨迹点的空间区域标识，确定在第一空间区域出现的至少一个目标对象，以及每一所述目标对象的至少一条与所述第一空间区域关联的跨区域迁移轨迹；基于每一所述目标对象的至少一条跨区域迁移轨迹和设定的第一对象数量阈值，确定至少一个第二空间区域；其中，在所述第一空间区域与每一所述第二空间
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本申请涉及一种数据处理方法、装置、设备、存储介质和程序产品。该方法包括：响应于基于区块链发起的数据操作请求，生成数据共享操作项；将数据共享操作项写入区块链的分布式账本中，对各区块链节点保留的账本副本进行同步处理；根据各区块链节点上同步处理后的账本副本，在关联用户的数据容器中执行对应的数据共享操作。在本申请中，区块链包括数据操作请求的关联用户的数据容器对应的区块链节点，不同关联用户的数据容器之间相互隔离。另外，数据操作请求包括创建共享数据、共享数据流转、共享数据读取和撤销数据共享中任一种，不同的数据操作请求
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