云盘分配方法、装置、电子设备及存储介质

    公开(公告)号:CN111722806B

    公开(公告)日:2024-09-13

    申请号:CN202010567943.8

    申请日:2020-06-19

    IPC分类号: G06F3/06

    摘要: 本申请实施例提供了一种云盘分配方法、装置、电子设备及存储介质,涉及人工智能和云存储技术领域。该方法包括:基于云盘分配请求中包含的云盘请求特征的特征值,确定负载特征的特征值;基于云盘请求特征的特征值和负载特征的特征值,从各候选存储仓库中确定目标存储仓库,进而从目标存储仓库中确定与云盘分配请求匹配的存储空间作为目标云盘。其中,基于云盘请求特征的特征值和负载特征的特征值最终确定目标云盘,从多个维度实现了云盘的相对均衡分配,减少了云块存储系统中各个存储仓库负载不均衡的问题,降低了存储仓库资源过载的风险,提高了云块存储系统的资源利用率。

    数据迁移方法、装置、计算机设备和存储介质

    公开(公告)号:CN115509733A

    公开(公告)日:2022-12-23

    申请号:CN202110700745.9

    申请日:2021-06-23

    IPC分类号: G06F9/50 G06K9/62

    摘要: 本申请涉及一种数据迁移方法、装置、计算机设备和存储介质。该方法包括:确定目标集群集合中各个目标集群对应的网络存储单元集合;获取对目标集群对应的网络存储单元进行迁移的候选迁移策略;基于候选迁移策略确定目标集群集合对应的迁移后的迁移集群集合;获取迁移集群集合对应的第一资源利用差异度,第一资源利用差异度表示迁移集群集合中的集群利用存储资源的差异度;获取迁移集群集合所对应的第二资源利用差异度,第二资源利用差异度表示迁移集群集合在不同时间段利用存储资源的差异度;基于各个候选迁移策略所对应的第一资源利用差异度以及第二资源利用差异度,得到目标迁移策略。采用本方法能够提高数据迁移的效果,提高集群的负载均衡。

    一种基于DQN的高速公路监测视频去雾方法和系统

    公开(公告)号:CN112365428B

    公开(公告)日:2022-04-01

    申请号:CN202011413159.8

    申请日:2020-12-03

    摘要: 本发明公开了一种基于DQN的高速公路监测视频去雾方法和系统,属于图像处理领域。由于强化学习本身性质,可灵活扩充去雾动作空间,获得更好的去雾效果;基于强化学习本身特性,是一种通过进行一系列序列决策,通过反复、多次从简单去雾图像处理动作集合中选取多个图像处理动作叠加式地完成图像去雾任务,符合人类专家进行修图的过程。本发明采用实际高速公路监测视频在不同能见度下进行训练,仅需当时当地能见度实况数值即可对去雾质量计算模型进行训练。并且通过去雾质量模型即可计算经过去雾处理后的图片对应的奖励值,进而引导强化学习去雾策略达到更好的去雾效果,无需带雾‑无雾图像真实数据集即可进行训练,大大降低了对数据集的要求。

    云盘分配方法、装置、电子设备及存储介质

    公开(公告)号:CN111722806A

    公开(公告)日:2020-09-29

    申请号:CN202010567943.8

    申请日:2020-06-19

    IPC分类号: G06F3/06

    摘要: 本申请实施例提供了一种云盘分配方法、装置、电子设备及存储介质,涉及人工智能和云存储技术领域。该方法包括:基于云盘分配请求中包含的云盘请求特征的特征值,确定负载特征的特征值;基于云盘请求特征的特征值和负载特征的特征值,从各候选存储仓库中确定目标存储仓库,进而从目标存储仓库中确定与云盘分配请求匹配的存储空间作为目标云盘。其中,基于云盘请求特征的特征值和负载特征的特征值最终确定目标云盘,从多个维度实现了云盘的相对均衡分配,减少了云块存储系统中各个存储仓库负载不均衡的问题,降低了存储仓库资源过载的风险,提高了云块存储系统的资源利用率。

    数据块的缓存方法、装置、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN109144431A

    公开(公告)日:2019-01-04

    申请号:CN201811157995.7

    申请日:2018-09-30

    IPC分类号: G06F3/06

    摘要: 本申请公开了一种数据块的缓存方法、装置、计算机设备及存储介质,属于存储技术领域。所述方法包括:获取访问请求,所述访问请求用于请求访问第一数据块;当所述第一数据块在所述缓存空间中未命中时,检测第二数据块是否满足懒惰条件,所述第二数据块是所述缓存空间中的备选剔除块;当所述第二数据块满足所述懒惰条件时,从所述存储空间访问所述第一数据块且不将所述第二数据块替换出所述缓存空间中。本申请能够极大地延长第二数据块在缓存空间中的停留时长,提高有用数据块的命中率,从而提升存储系统的读写性能。

    亚硫酸氢钠甲萘醌在预防和治疗阿尔兹海默病中的应用

    公开(公告)号:CN108451938A

    公开(公告)日:2018-08-28

    申请号:CN201810399975.4

    申请日:2018-04-28

    CPC分类号: A61K31/122

    摘要: 本发明提供了一种具有预防和治疗阿尔兹海默病作用的药物——亚硫酸氢钠甲萘醌(MSB),本发明研究发现亚硫酸氢钠甲萘醌具有能够显著抑制阿尔兹海默病(AD)致病蛋白--β-淀粉样蛋白1-42(Aβ42)的聚集、延缓β-淀粉样蛋白1-42淀粉样聚集过程中的二级结构由无规则卷曲向β片层转变、减弱β-淀粉样蛋白1-42毒性聚集体的破坏细胞膜能力及抑制细胞内β-淀粉样蛋白1-42的聚集、在秀丽隐杆线虫AD模型中亚硫酸氢钠甲萘醌能明显延长线虫寿命且安全性高等作用,揭示亚硫酸氢钠甲萘醌能用于制备具有预防或/和治疗阿尔兹海默病作用的药物。

    数据写入方法、装置及存储服务器和计算机可读存储介质

    公开(公告)号:CN111104066A

    公开(公告)日:2020-05-05

    申请号:CN201911304631.1

    申请日:2019-12-17

    IPC分类号: G06F3/06

    摘要: 本申请公开了一种数据写入方法、装置及一种存储服务器和计算机可读存储介质,该方法包括:当接收到写入请求时,将所述写入请求对应的写入数据写入写缓冲区中;当触发所述写缓冲区的数据下刷操作时,获取所述待下刷数据对应的数据块的历史访问数据;基于所述历史访问数据判断待下刷数据是否为只写数据;若是,则将所述待下刷数据写入硬盘驱动器中;若否,则将所述待下刷数据写入缓存中。本申请提供的数据写入方法,可以有效减少写入缓存的无用流量,同时在缓存中为普通数据留出更多空间,提高缓存空间利用率,从而提高缓存的读取命中率,提升存储系统的读性能,实现了对缓存的最低写入流量,提高了写策略的效率。

    一种缓存系统、缓存处理方法、装置、设备及介质

    公开(公告)号:CN111737168B

    公开(公告)日:2024-09-20

    申请号:CN202010585684.1

    申请日:2020-06-24

    IPC分类号: G06F12/0871

    摘要: 本申请实施例公开了一种缓存系统、缓存处理方法、装置、设备及介质,其中方法包括:依照当前时刻检测到的I/O请求,确定当前时刻各存储节点的缓存命中率曲线,在满足缓存处理条件时,基于最新时刻各存储节点的缓存命中率曲线确定目标缓存配置方案,并依照目标缓存配置方案指示的各存储节点的待配缓存空间大小,调整各存储节点对应缓存实例的缓存空间大小。本申请实施例,可依照I/O请求实时分析出各存储节点的缓存命中率曲线,并基于各存储节点的缓存命中率曲线搜索出最佳缓存配置方案,动态调整各缓存实例的缓存空间,有利于实现缓存空间的按需分配,有效提高缓存利用率。

    数据写入方法、装置及存储服务器和计算机可读存储介质

    公开(公告)号:CN111104066B

    公开(公告)日:2021-07-27

    申请号:CN201911304631.1

    申请日:2019-12-17

    IPC分类号: G06F3/06

    摘要: 本申请公开了一种数据写入方法、装置及一种存储服务器和计算机可读存储介质,该方法包括:当接收到写入请求时,将所述写入请求对应的写入数据写入写缓冲区中;当触发所述写缓冲区的数据下刷操作时,获取所述待下刷数据对应的数据块的历史访问数据;基于所述历史访问数据判断待下刷数据是否为只写数据;若是,则将所述待下刷数据写入硬盘驱动器中;若否,则将所述待下刷数据写入缓存中。本申请提供的数据写入方法,可以有效减少写入缓存的无用流量,同时在缓存中为普通数据留出更多空间,提高缓存空间利用率,从而提高缓存的读取命中率,提升存储系统的读性能,实现了对缓存的最低写入流量,提高了写策略的效率。

    一种基于DQN的高速公路监测视频去雾方法和系统

    公开(公告)号:CN112365428A

    公开(公告)日:2021-02-12

    申请号:CN202011413159.8

    申请日:2020-12-03

    摘要: 本发明公开了一种基于DQN的高速公路监测视频去雾方法和系统,属于图像处理领域。由于强化学习本身性质,可灵活扩充去雾动作空间,获得更好的去雾效果;基于强化学习本身特性,是一种通过进行一系列序列决策,通过反复、多次从简单去雾图像处理动作集合中选取多个图像处理动作叠加式地完成图像去雾任务,符合人类专家进行修图的过程。本发明采用实际高速公路监测视频在不同能见度下进行训练,仅需当时当地能见度实况数值即可对去雾质量计算模型进行训练。并且通过去雾质量模型即可计算经过去雾处理后的图片对应的奖励值,进而引导强化学习去雾策略达到更好的去雾效果,无需带雾‑无雾图像真实数据集即可进行训练,大大降低了对数据集的要求。