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公开(公告)号：CN112055087B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202010947696.4
申请日：2020-09-10
申请人： 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
IPC分类号： H04L67/303 , G06F9/50 , G06F9/445 , H04L67/10 , H04L41/0663
摘要： 本发明给出了一种Mongodb集群快速部署、迁移和维护的方法及系统，包括对Mongodb的集群部署过程中的配置文件进行修改，将集群所有节点的IP地址与对应主机名的映射写入主节点的/etc/hosts配置文件中，并基于映射将其他节点的配置文件中的IP地址替换为对应主机名，降低了集群中所有节点之间对IP地址的耦合性，当某个节点需要迁移或维护时，只需要将该节点的实例停掉，将/etc/hosts配置文件中待迁移/维护的节点的IP地址替换为新节点的IP地址，最后在新节点上运行相应的Mongodb实例，从而实现Mongodb的快速部署、迁移和维护，同时使得各节点之间的IP地址不能通过Mongodb的集群相关命令看到，只能通过IP地址映射的配置文件查看。本发明解决了传统的Mongodb集群部署繁琐，迁移麻烦，维护不方便的问题。
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公开(公告)号：CN113626385B
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202110767562.9
申请日：2021-07-07
申请人： 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
摘要： 本发明给出了一种基于文本数据读取的方法和系统，包括分析过滤重复文件并将关联的文件合并归类至对应数据集合Fn中；比对待提取文本文件中属性集合与属性列表以根据其相似程度赋值处理引擎，并形成文件的属性分析结果集合；响应于属性分析结果集合与待提取文本文件中的内容分析集合的匹配度超过第一阈值，利用属性对应的特处理引擎提取文本数据。该方法和系统可以自动适配已知特征和未知特征的文本文件数据，调取相应的数据提取引擎，实现文本文件类型原始数据的自动识别和解析入库，提高文本文件的提取效率和准确性，提升大数据分析能力。
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公开(公告)号：CN112612913A
公开(公告)日：2021-04-06
申请号：CN202011582643.3
申请日：2020-12-28
申请人： 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
IPC分类号： G06F16/532 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要： 本发明给出了一种用于图像的搜索方法和系统，包括对待查询图片进行归一化处理获得第一图像；将第一图像输入卷积神经网络的训练模型，提取第一图像中的高层语义特征和低层图片特征并融合生成一维图片特征向量，并选取第一图像的特征维度索引特征值；根据特征维度索引特征值选取一维图片特征向量的对应部分的特征向量作为待查询图片特征；计算待查询图片特征和底库图片特征的余弦相似度，根据余弦相似度的排序选取与待查询图片最相似的底库图片。本方法将图片的高层语义特征和低层图片特征融合再进行降维提取的特征，用于图像的以图搜图，提高了搜索准确率的同时保证搜索速度基本不变。
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公开(公告)号：CN111783624B
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN202010605632.6
申请日：2020-06-29
申请人： 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
IPC分类号： G06V40/10 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本发明提出了一种保留平移不变性的行人重识别方法、装置及存储介质，该方法包括：训练步骤，使用样本集对卷积神经网络模型进行训练获得训练后的卷积神经网络模型，其中，所述神经网络的模型的下采样层由步长为1的最大池化层、步长为2的平均池化层依次连接组成，或者由步长为1的卷积层、ReLU激活函数层和步长为2的平均池化层依次连接组成；行人重识别步骤，使用训练后的卷积神经网络模型对摄像头获取的图像进行行人重识别获得识别结果。本发明对卷积神经网络的下采样层的结构进行了修改，仅使用平均池化层进行下采样操作，不会破坏整个网络的平移不变性，提高了行人重识别的准确性，且针对修改后的网络结构提出了样本集及损失函数的具体修改方法。
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公开(公告)号：CN114138555A
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN202111392228.6
申请日：2021-11-19
申请人： 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
摘要： 本发明给出了一种自动化数据库备份方法与系统，包括添加数据库连接信息，根据数据库类型自动匹配对应的数据库进行自动连接；通过后台编写好的自动扫描库表信息脚本进行自动扫描，将扫描结果返回库表信息列表用于提供给用户进行选择，根据所述用户的选择添加备份任务；通过可视化配置动态添加和修改所述备份任务，在所述备份任务进行的过程中实时输出相关日志，并同步备份进度和备份异常问题定位；最后将所述备份任务的结果推送给所述用户。该方法支持远程备份数据，减少了操作人员的学习成本，提高了工作效率。同时，可以和企业运维结合起得来，随时查看备份过程，及时推送备份结果，很大程度上降低了数据库备份失败的风险。
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公开(公告)号：CN111783624A
公开(公告)日：2020-10-16
申请号：CN202010605632.6
申请日：2020-06-29
申请人： 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
摘要： 本发明提出了一种保留平移不变性的行人重识别方法、装置及存储介质，该方法包括：训练步骤，使用样本集对卷积神经网络模型进行训练获得训练后的卷积神经网络模型，其中，所述神经网络的模型的下采样层由步长为1的最大池化层、步长为2的平均池化层依次连接组成，或者由步长为1的卷积层、ReLU激活函数层和步长为2的平均池化层依次连接组成；行人重识别步骤，使用训练后的卷积神经网络模型对摄像头获取的图像进行行人重识别获得识别结果。本发明对卷积神经网络的下采样层的结构进行了修改，仅使用平均池化层进行下采样操作，不会破坏整个网络的平移不变性，提高了行人重识别的准确性，且针对修改后的网络结构提出了样本集及损失函数的具体修改方法。
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公开(公告)号：CN114064792A
公开(公告)日：2022-02-18
申请号：CN202111369333.8
申请日：2021-11-18
申请人： 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
IPC分类号： G06F16/26 , G06F16/9537
摘要： 本发明涉及一种时空伴随对象挖掘方法、终端设备及存储介质，该方法包括：接收用于时空伴随对象挖掘的数据，并对接收的所有数据进行两两分组，针对每一组数据均计算其属于时空伴随对象的综合置信度，根据综合置信度大小的排序确定每个数据对应的时空伴随对象。本发明通过对关联的时空离散度刻画，更能确定关联的可靠性，提高时空伴随对象挖掘的准确度，为使用者提供最可靠的线索，便于其迅速追踪目标多维最新动向，同时也为多维融合推荐打下良好基础。
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公开(公告)号：CN113626385A
公开(公告)日：2021-11-09
申请号：CN202110767562.9
申请日：2021-07-07
申请人： 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
摘要： 本发明给出了一种基于文本数据读取的方法和系统，包括分析过滤重复文件并将关联的文件合并归类至对应数据集合Fn中；比对待提取文本文件中属性集合与属性列表以根据其相似程度赋值处理引擎，并形成文件的属性分析结果集合；响应于属性分析结果集合与待提取文本文件中的内容分析集合的匹配度超过第一阈值，利用属性对应的特处理引擎提取文本数据。该方法和系统可以自动适配已知特征和未知特征的文本文件数据，调取相应的数据提取引擎，实现文本文件类型原始数据的自动识别和解析入库，提高文本文件的提取效率和准确性，提升大数据分析能力。
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公开(公告)号：CN115617795A
公开(公告)日：2023-01-17
申请号：CN202211242108.2
申请日：2022-10-11
申请人： 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
IPC分类号： G06F16/22 , G06F16/242 , G06F16/2457
摘要： 本发明提供一种数据库表的通用查询方法、装置及存储介质，方法包括：获取接口定义步骤，接收查询请求，基于查询请求关联的接口ID获取接口定义；所述接口定义包括条件数组和结果配置数组；解析查询条件步骤，获取用户查询请求中的查询条件以及条件数组中与查询条件相对应的条件字段；基于各条件字段的解析类型，对用户查询请求中的查询条件进行解析；基于解析结果和各条件字段的表达式构建查询语句；查询步骤，使用构建的查询语句查询数据库表；处理查询结果步骤，基于结果配置数组对查询结果进行解析。本发明的接口定义能够根据业务需求进行配置，满足不同业务系统的查询需求，且无需在业务系统侧配置数据源及编写查询语句，避免重复开发。
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公开(公告)号：CN113837278B
公开(公告)日：2022-06-28
申请号：CN202111123840.3
申请日：2021-09-24
申请人： 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
IPC分类号： G06K9/62 , G06F16/2458
摘要： 本发明给出了一种脏数据检测的方法和装置，包括对原始数据的属性类型进行归一化处理后再进行属性特征分析，从而区分出其中的已明确类型的原始数据项和未明确类型的原始数据项，根据区分出来的结果对原始数据匹配合适的脏数据检测方案。此外，基于不同的分类方式分别对原始数据进行分类，并利用匹配到的脏数据检测方案进行检测后统计各分类的脏数据比例，根据得到的脏数据比例调整所使用的脏数据检测方案，重新统计各分类的脏数据比例，最终对同一数据项选取脏数据比例为最高时所使用的脏数据检测方案为优先执行的脏数据检测方案。本发明能够快速准确地识别海量原始数据中的脏数据，大大提高了大数据的分析利用价值，减少大数据系统的建设成本。
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