数据处理方法、装置、设备、介质及程序产品.pdf
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数据处理方法、装置、设备、介质及程序产品.pdf
本申请提供了一种数据处理方法、装置、设备、介质及程序产品,通过获取训练数据以及第一待训练模型;然后根据多个特征参数组以及训练数据,分别对第一待训练模型进行训练,以确定多个待选模型,每个待选模型与特征参数组相对应;再根据训练数据,判断至少一个待选模型是否满足预设要求;若否,则获取调整训练数据,并对待选模型进行动态调整训练,直至待选模型满足预设要求;若是,则根据预设使用要求,从多个待选模型中确定至少一个目标处理模型,并利用目标处理模型,对获取的待处理数据进行处理,以确定目标处理结果。解决了现有技术中存在的对业
数据处理方法、装置、设备、介质及程序产品.pdf
本申请提供了一种数据处理方法、装置、设备、介质及程序产品,通过获取第一缓存区的容量信息以及数据使用信息,第一缓存区用于存储数据生成端产生的数据,容量信息用于表示容量的动态使用情况,数据使用信息用于表示数据使用端中各个使用节点对数据的使用情况;根据容量信息以及数据使用信息,将满足预设转移条件的数据从第一缓存区转移到历史数据存储区。解决了现有技术中数据生成端以及数据使用端之间的数据传输受制于数据处理能力最若的数据使用节点,造成系统整体数据处理能力较低的技术问题。同时可以从历史数据存储区调用数据,使得新增数据使
数据处理方法、装置、设备、介质和程序产品.pdf
本公开提供了一种用于应用层的数据处理方法、装置、设备、介质和程序产品。该方法包括:接收数据访问请求,其中,所述数据访问请求包括第一访问标识和业务参数;基于所述第一访问标识,从M个数据源信息中确定出目标数据源信息;根据所述目标数据源信息,访问目标数据源中的目标数据;基于所述业务参数对所述目标数据进行处理,其中,所述业务参数包括对所述目标数据的处理条件。本公开还提供了一种用于网关层的数据处理方法、装置、设备、介质和程序产品。
数据处理方法、装置、设备、存储介质及程序产品.pdf
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。
数据处理方法、装置、设备、存储介质及程序产品.pdf
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