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公开(公告)号:CN102957563A
公开(公告)日:2013-03-06
申请号:CN201210031209.5
申请日:2012-02-13
发明人: 单联瑜 , 丛龙水 , 董涛 , 李战强 , 孙世为 , 邢占军 , 孙友凯 , 段淼 , 刘玉梅 , 徐香明 , 赵军民 , 付巧娟 , 吴敏 , 车晓萍 , 刘芳 , 卢晋平 , 董倩 , 尚新民 , 侯树杰 , 郭见乐
IPC分类号: H04L12/24
摘要: 本发明提供一种Linux集群故障自动恢复方法,包括执行数据信息采集并判断是否出现故障;当判断出现故障时,重新启动节点;当重新启动该节点后,再次执行该数据信息采集并判断出现故障时,执行故障节点的维护集成;在执行该故障节点的维护集成后,再次执行该数据信息采集并判断出现故障时,执行故障节点的安装集成;以及在执行该故障节点的安装集成后,再次执行该数据信息采集并判断出现故障时,进行人工处理。该Linux集群故障自动恢复方法在很大程度上减少了人工的消耗,能够自动、快速、高效地完成集群节点系统的故障自动恢复,能够满足异构集群不同需求,支持多个版本操作系统,提高了集群资源利用效率。
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公开(公告)号:CN102957563B
公开(公告)日:2016-07-06
申请号:CN201210031209.5
申请日:2012-02-13
发明人: 单联瑜 , 丛龙水 , 董涛 , 李战强 , 孙世为 , 邢占军 , 孙友凯 , 段淼 , 刘玉梅 , 徐香明 , 赵军民 , 付巧娟 , 吴敏 , 车晓萍 , 刘芳 , 卢晋平 , 董倩 , 尚新民 , 侯树杰 , 郭见乐
IPC分类号: H04L12/24
摘要: 本发明提供一种Linux集群故障自动恢复方法,包括执行数据信息采集并判断是否出现故障;当判断出现故障时,重新启动节点;当重新启动该节点后,再次执行该数据信息采集并判断出现故障时,执行故障节点的维护集成;在执行该故障节点的维护集成后,再次执行该数据信息采集并判断出现故障时,执行故障节点的安装集成;以及在执行该故障节点的安装集成后,再次执行该数据信息采集并判断出现故障时,进行人工处理。该Linux集群故障自动恢复方法在很大程度上减少了人工的消耗,能够自动、快速、高效地完成集群节点系统的故障自动恢复,能够满足异构集群不同需求,支持多个版本操作系统,提高了集群资源利用效率。
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公开(公告)号:CN102957562A
公开(公告)日:2013-03-06
申请号:CN201210031206.1
申请日:2012-02-13
发明人: 单联瑜 , 丛龙水 , 李战强 , 董涛 , 邢占军 , 孙世为 , 段淼 , 孙友凯 , 赵军民 , 付巧娟 , 吴敏 , 刘玉梅 , 徐香明 , 卢晋平 , 董倩 , 车晓萍 , 刘芳 , 尚新民 , 侯树杰 , 徐辉
摘要: 本发明提供一种Linux集群系统远程自动维护方法和维护系统,该Linux集群系统远程自动维护方法包括保存集群系统特征的配置参数;当需要对节点进行系统维护时,将数据库中对应的该节点的引导状态进行设置;根据数据库中该节点的该引导状态,使用不同的引导程序,进行系统维护;以及将该节点的状态设置为正常启动,自动重新启动该节点到正常的生产状态。该Linux集群系统远程自动维护方法和系统避免了手工引导系统到维护模式,将节点运程自动引导到维护方式,方便系统管理员的操作,提高系统管理的效率。
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公开(公告)号:CN102957562B
公开(公告)日:2016-03-30
申请号:CN201210031206.1
申请日:2012-02-13
发明人: 单联瑜 , 丛龙水 , 李战强 , 董涛 , 邢占军 , 孙世为 , 段淼 , 孙友凯 , 赵军民 , 付巧娟 , 吴敏 , 刘玉梅 , 徐香明 , 卢晋平 , 董倩 , 车晓萍 , 刘芳 , 尚新民 , 侯树杰 , 徐辉
摘要: 本发明提供一种Linux集群系统远程自动维护方法和维护系统,该Linux集群系统远程自动维护方法包括保存集群系统特征的配置参数;当需要对节点进行系统维护时,将数据库中对应的该节点的引导状态进行设置;根据数据库中该节点的该引导状态,使用不同的引导程序,进行系统维护;以及将该节点的状态设置为正常启动,自动重新启动该节点到正常的生产状态。该Linux集群系统远程自动维护方法和系统避免了手工引导系统到维护模式,将节点运程自动引导到维护方式,方便系统管理员的操作,提高系统管理的效率。
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公开(公告)号:CN118671823A
公开(公告)日:2024-09-20
申请号:CN202310251889.X
申请日:2023-03-16
申请人: 中国石油化工股份有限公司 , 中国石油化工股份有限公司胜利油田分公司
摘要: 本发明提供的一种基于深度神经网络的初至能量边界拾取方法及系统,拾取方法包括:正演生成不同的合成炮记录;为所述合成炮记录添加噪声,制作合成数据样本集;搭建适合初至拾取的网络模型,对所述合成数据样本集进行训练、验证及测试,并调整网络参数至获得最优模型;根据所述最优模型对数据预处理后的真实地震数据进行预测,获得预测地震结果;根据所述预测地震结果优化语义分割网络,优化深度学习算法,获得最终网络结构;采用所述最终网络结构实现对初至波的拾取。本发明将图像处理领域的语义分割技术用于地震资料的初至拾取,搭建适合初至拾取的网络模型,提升网络模型泛化能力、初至拾取的准确率以及效率。
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