数据处理方法、装置、设备和存储介质.pdf
新槐****公主
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数据处理方法、装置、设备和存储介质.pdf
本申请公开了一种数据处理方法、装置、设备和存储介质。该数据处理方法通过对比多列数据中第i列数据的数据值,调整第i列数据所在行的行号和第i列数据中与行号对应的数据,得到第一排序结果,接着,在第一排序结果包括相同的数据值情况下,根据相同的数据值所在行号的第i+1列目标数据的数据值,调整至少两个相同的数据值所在的行号,得到行号的排序结果,并基于行号的排序结果,确定多列数据的有序数据。根据本申请实施例提供的数据处理方法,摒弃传统逐行排序的方式,采用逐列排序,能够减少计算资源和内存资源的消耗,同时还能减少访存开销,
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本申请公开了一种数据处理方法、装置、设备和存储介质。该数据处理方法通过对比多列数据中第i列数据的数据值,调整第i列数据所在行的行号和第i列数据中与行号对应的数据,得到第一排序结果,接着,在第一排序结果包括相同的数据值情况下,根据相同的数据值所在行号的第i+1列目标数据的数据值,调整至少两个相同的数据值所在的行号,得到行号的排序结果,并基于行号的排序结果,确定多列数据的有序数据。根据本申请实施例提供的数据处理方法,摒弃传统逐行排序的方式,采用逐列排序,能够减少计算资源和内存资源的消耗,同时还能减少访存开销,
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根据本公开的实施例,提供了数据处理的方法、装置、设备和存储介质。数据处理的方法包括:在终端设备处获取与目标空间相关联的多组原始点云数据;基于终端设备的至少一个性能指标,确定对多组原始点云数据的配准的执行方;以及响应于确定在远程设备处执行配准中的至少一部分操作,将多组原始点云数据中与至少一部分操作有关的数据部分传输至远程设备。以此方式,点云数据的配准的执行方可以根据终端设备的性能来进行选择。能够避免在终端设备性能较差的情况下进行配准带来的系统资源和成本浪费以及配准精细度不足等问题,从而进一步提高了后续生成建
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本申请实施例提供了一种数据处理方法、装置、设备和存储介质,以解决现有技术中,软测量模型的预测性能较差的问题。所述方法包括:获取目标事务的待预测数据;将所述待预测数据输入至目标预测器,得到预测结果;其中,所述预测结果包括至少两个因变量;所述待预测数据包括所述因变量的自变量;所述目标预测器包括图卷积层,所述图卷积层包括根据样本数据训练得到的图结构,所述图结构的结点包括所述样本数据中的样本因变量。本申请实施例基于以多因变量为结点的图结构,采用图卷积运算将具有相关关系的结点相连接,使不同因变量在预测过程相互影响,
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本申请实施例提供了一种数据处理方法、装置、设备和存储介质,以解决现有技术中,图布局算法的复杂度较高的问题。所述方法包括:在显示界面显示目标图形;其中,所述目标图形为目标树结构映射得到的;确定所述目标图形的焦点,显示所述焦点的数据信息,以点线图显示大规模数据中的细节图,对大图进行简化,提供一种便于在大图中探索、挖掘潜藏信息的可视化展现形式,提高可视化数据图的分析效率,提升可视化数据图对决策问题的辅助能力。