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数据处理方法、装置、设备和存储介质.pdf
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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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本发明实施例提供一种数据处理方法、装置、设备和存储介质，该方法包括：获取目标虚拟商品的卖方的第一地理位置数据以及潜在买方的第二地理位置数据；基于第一地理位置数据以及第二地理位置数据确定卖方与潜在买方之间的距离；若该距离小于预定距离，则提示卖方与潜在买方进入线下交易模式，以通过线下交易方式完成目标虚拟商品的交易。根据本发明实施例的技术方案，能够方便快捷地促使卖方和潜在买方进行线下交易，从而能够简化交易流程，提高交易效率。
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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：响应于在终端设备处获取到目标空间的至少一个全景图像，基于终端设备的性能指标呈现至少一个提示，至少一个提示涉及使用至少一个全景图像来生成目标空间的点云模型的执行方以及基于接收到的针对提示的用户输入来确定执行方。以此方式，点云模型的生成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，从而进一步提高了模型生成的效率。此外，本公开的实现还能提高服
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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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