数据处理方法、装置、设备和存储介质.pdf
梅雪****67
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数据处理方法、装置、设备和存储介质.pdf
本申请提出一种数据处理方法、装置、设备和存储介质,该方法包括:根据第一数据库对应的回收频率,将第一数据库中的目标数据转换为第一数据类型的中转数据后回收至大数据仓库中;基于目的数据库与对应的源数据库之间的推送规则,根据大数据仓库中源数据库的中转数据获取目的数据库的目标中转数据;根据目的数据库所支持的数据类型,将目标中转数据转换为第二数据类型的推送数据后推送至目的数据库。本申请实现了不同数据库之间的数据格式转换和数据传输,适用各种不同的业务场景下不同数据库之间的数据交互和中转。
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,
数据处理方法、装置、设备和存储介质.pdf
本申请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:获取媒体待投放位置的历史客流信息以及对应的环境特征信息;基于历史客流量信息以及所述环境特征信息,通过客流量预测模型预测未来预定时间段的客流量预测值;基于历史客流滞留时间信息以及环境特征信息,通过客流滞留时间预测模型预测所述预定时间段的客流滞留时间预测值;基于客流量预测值以及客流滞留时间预测值,对媒体待投放位置在预定时间段的媒体投放价值进行评估,其中,客流量预测模型以及客流滞留时间预测模型均为机器学习模型。根据本申请实施例的技术方案,准确地
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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,
数据处理的方法、装置、设备和存储介质.pdf
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