一种资源编排调度方法、装置、节点和存储介质

    公开(公告)号:CN118819807A

    公开(公告)日:2024-10-22

    申请号:CN202410130251.5

    申请日:2024-01-30

    IPC分类号: G06F9/50

    摘要: 本发明实施例公开了一种资源编排调度方法、装置、节点和存储介质。所述方法包括:主节点利用第一模型算法预估多个工作节点运行待分配的第一业务实例的计算时间;所述主节点基于所述计算时间得到对应于每个工作节点的评价结果,基于所述评价结果和第二模型算法获得对应于每个工作节点对应的得分,按照每个工作节点对应的得分获得第一排序队列;所述主节点至少基于所述第一排序队列,获得推荐调度队列,按照所述推荐调度队列为所述第一业务实例分配至少一个第一工作节点。

    网络路由的配置方法、装置、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN118802700A

    公开(公告)日:2024-10-18

    申请号:CN202311785955.8

    申请日:2023-12-22

    摘要: 本申请公开了一种网络路由的配置方法、装置、设备及存储介质。该方法包括:获取指示目标网络中由源网元路由至宿网元的业务信息,业务信息包括:指示源网元的第一标识、指示宿网元的第二标识和指示带宽需求的带宽信息;基于训练好的图神经网络模型对目标网络的图信息进行处理,得到目标网络中各网元的嵌入向量;基于目标网络中各网元的嵌入向量和业务信息生成状态信息,输入状态信息至训练好的强化学习模型,基于强化学习模型生成业务信息的路由配置信息。可以满足复杂网络场景下的路由智能配置需求,实现复杂网络场景下的高效、稳定、灵活的路由智能配置。

    配置管理方法、服务器、计算机程序产品及存储介质

    公开(公告)号:CN118802514A

    公开(公告)日:2024-10-18

    申请号:CN202410205074.2

    申请日:2024-02-23

    IPC分类号: H04L41/0803 H04L41/084

    摘要: 本发明公开了一种配置管理方法、服务器、计算机程序产品及存储介质。配置管理方法应用于第一服务器,配置管理方法包括:监测到第二服务器中存在未消费的配置字典的情况下,确定未消费的配置字典中携带的目的机器标识是否与第一服务器匹配;未消费的配置字典由配置管理平台基于对应的配置信息生成并下发至第二服务器;未消费的配置字典携带有配置信息的目的机器标识和身份标识;若未消费的配置字典中携带的目的机器标识与第一服务器匹配,则基于未消费的配置字典中携带的配置信息的身份标识,向配置管理平台发送配置获取请求,以从配置管理平台获取对应的配置信息进行缓存;配置信息携带标签,标签表征配置信息为灰度配置信息或普通配置信息。

    节点的管理方法、装置、设备、系统和存储介质

    公开(公告)号:CN118802127A

    公开(公告)日:2024-10-18

    申请号:CN202410064307.1

    申请日:2024-01-16

    摘要: 本申请公开了一种节点的管理方法、装置、设备、系统和存储介质。该方法包括:接收来自节点设备的认证请求,认证请求包括:第一数据和第二数据;其中,第一数据表征基于随机数和配置的二次剩余函数生成的临时公钥,第二数据基于随机数、第一数据、节点设备的私钥数据和公钥数据生成,公钥数据为将私钥数据输入二次剩余函数后得到的数据;基于第一数据、第二数据、节点设备的公钥数据和二次剩余函数,对节点设备是否拥有私钥数据进行验证;确定节点设备验证通过,发送凭证信息给节点设备,凭证信息用于指示节点设备验证通过。提供了一种实用方便且通用的节点认证方法,可以极大程度地降低计算量,并提升分布式系统中节点管理的安全性。

    一种对话文本的分类及装置
    80.
    发明公开

    公开(公告)号:CN118152842A

    公开(公告)日:2024-06-07

    申请号:CN202211562098.0

    申请日:2022-12-07

    摘要: 本发明提供一种对话文本的分类及装置,该方法包括:基于文本分类模型,获取第i组训练样本的分类损失,所述分类损失用于指示所述文本分类模型输出的训练样本的预测类别和真实类别之间的不一致程度;根据每个训练样本的多个特征信息和稳定学习方式,获取第i组训练样本对应的一组样本权重,一组样本权重包括n个样本权重,n个样本权重与所述第i组训练样本中的n个训练样本一一对应;对所述分类损失和第i组训练样本对应的一组样本权重进行融合,得到第i组训练样本的目标损失函数,并根据所述第i组训练样本的目标损失函数对文本分类模型进行反向传播优化,得到训练后的文本分类模型;基于训练后的文本分类模型,获取对话文本的类别信息。