应用集群数据预加载方法、装置、存储介质、设备及系统.pdf
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相关资料
应用集群数据预加载方法、装置、存储介质、设备及系统.pdf
本发明实施例公开了应用集群数据预加载方法、装置、存储介质、设备及系统。该方法包括:检测到数据预加载事件被触发时,基于获取随机数的方式确定延迟时间;控制预加载事件在延迟时间内保持暂停状态;当暂停状态结束后,开始进行数据预加载操作。本发明实施例通过采用上述技术方案,应用集群中的应用节点在需要进行数据预加载时,先通过获取随机数的方式确定延迟时间,在经过延迟时间之后再进行预加载操作,由于随机数具有平均分布的特性,所以不同应用节点的延迟时间不同,可以保证一段时间内集群只有部分应用节点可以执行数据预加载操作,可以达到
数据预加载方法、装置、终端及存储介质.pdf
本申请公开了一种数据预加载方法、装置、终端及存储介质,属于通信技术领域,该方法包括:获取第一弱网区域信息,该第一弱网区域信息包括至少一个弱网区域的地点信息和时间信息,该第一弱网区域信息基于时间场景、时间段、运营商,计算卡顿指标,并将该卡顿指标与终端所在地区进行结合获得;根据第一弱网区域信息,确定第一区域到第二区域之间存在的目标弱网区域,该第一区域为终端当前所在的区域,该第二区域为预测的目标区域;在进入目标弱网区域之前的目标时间内,预加载与该目标弱网区域对应的数据。
数据预加载装置及其预加载方法、存储介质和计算机设备.pdf
本发明公开了一种数据预加载装置及其预加载方法、存储介质和计算机设备。所述数据预加载方法包括:获取原始数据集和补零数据集,所述原始数据集和所述补零数据集共同构成卷积神经网络的输入数据集;在各个计算单元进行卷积计算之前,将所述输入数据集中的数据按照预定分配方式存储至各个计算单元对应的缓存中,以分别在各个计算单元的缓存中形成不同的目标数据集,其中,目标数据集中的数据为计算单元在卷积计算过程中所需的数据。通过对原始数据和补零数据进行时间排序或空间排序,形成输入数据集,将输入数据集中各个数据分配至不同计算单元的缓存
资源预加载方法、资源预加载装置、存储介质及电子设备.pdf
本公开实施方式涉及资源预加载方法、装置、存储介质与电子设备,涉及计算机技术领域。所述资源预加载方法包括:在应用程序启动之后,拦截所述应用程序发出的资源加载请求;利用所述资源加载请求所请求的资源信息对所述应用程序内植入的预加载模型进行优化训练,以更新所述预加载模型;通过所述更新后的预加载模型预测得到第一预加载资源,并对所述第一预加载资源进行预加载。本公开能够通过模型的不断学习和校准,自动生成最优模型,在节约人力成本的前提下,提升模型的训练效率和场景贴合度。
页面资源预加载方法、装置、设备及存储介质.pdf
本公开实施例提供了页面资源预加载方法、装置、设备及存储介质。该方法包括:确定目标应用软件在当前时间窗口所呈现的当前页面;根据当前页面,从目标应用软件的功能页面中确定下一时间窗口的目标页面;确定目标页面运行所依赖的页面资源,并在当前时间窗口下预加载页面资源。利用该方法,能够仅对确定出的下一时间窗口的目标页面进行预加载,降低了功能页面加载时的响应时长,相比于现有在应用软件运行时对所有功能页面所需资源进行预加载,本技术方案实现了待加载页面的筛选确定,降低了因预加载页面资源而引起的设备性能资源过度耗费,在提升设备