[发明专利]一种数据存储的方法和装置在审
| 申请号： | 201810686053.1 | 申请日： | 2018-06-28 |
| 公开（公告）号： | CN110727739A | 公开（公告）日： | 2020-01-24 |
| 发明（设计）人： | 马德友 | 申请（专利权）人： | 北京京东尚科信息技术有限公司;北京京东世纪贸易有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/28 | 分类号： | G06F16/28;G06F16/25 |
| 代理公司： | 11219 中原信达知识产权代理有限责任公司 | 代理人： | 张一军;李阳 |
| 地址： | 100195 北京市海淀区杏石口路6*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种数据存储的方法和装置，涉及计算机技术领域。该方法的一具体实施方式包括：获取调用者的存储钥匙，以及确定待存储数据的存储方式；根据所述存储方式和存储钥匙生成存储地址；基于所述存储方式和所述存储地址，存储所述调用者的待存储数据。该方法能够根据需要的存储方式进行数据存储，并且通过调用者的存储钥匙区分不同调用者的存储数据，避免了数据覆盖。解决了现有技术中只能针对一种存储方式进行数据存储，以及相对独立的调用者存储数据时出现数据覆盖的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 存储方式 调用 存储钥匙 数据存储 待存储数据 存储地址 存储数据 数据覆盖 计算机技术领域 方法和装置 相对独立 存储 | ||
【主权项】：
1.一种数据存储的方法，其特征在于，包括：/n获取调用者的存储钥匙，以及确定待存储数据的存储方式；/n根据所述存储方式和存储钥匙生成存储地址；/n基于所述存储方式和所述存储地址，存储所述调用者的待存储数据。/n
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- 本发明提供了一种机电设备故障预警方法，通过构建边缘服务器，采集机电设备状态数据，边缘服务器进行故障分类后传输到云端大数据平台；周期性对积累的状态数据进行预处理，分割成训练集和测试集；用训练集的样本数据训练故障预警分类的GRU循环神经网络模型，在测试集上运行训练好的模型检测准确性；使用通过验证的GRU循环神经网络模型实时对机电设备数据进行故障预警分类计算，发布故障警告和故障预警消息。本发明采用GRU循环神经网络模型进行机电设备故障实时预测，提高预警的准确性和响应速度，协助运行维护人员提前发现机电设备可能存在的故障风险。
- 一种数据仓库数据异常的预检测方法和设备-201510742748.3
- 方鹏飞 - 阿里巴巴集团控股有限公司
- 2015-11-04 - 2020-01-31 - G06F16/28
- 本申请公开了一种数据仓库数据异常的预检测方法和设备，通过应用本申请实施例所提出的技术方案，服务器将当前的在线数据同步到数据仓库中作为待检测的基础数据，与之前的离线数据进行对比，并在基础数据出现变化的情况下，按照之前的处理规则生成模拟应用数据，进一步通过与之前的应用数据进行对比，来确定数据是否异常，从而，服务器可以对数据异常进行预判，而待检测的基础数据和模拟应用数据均为预生成的数据，可以有效的避免由于发现数据异常的滞后性而引起的不可挽回的损失，同时还节省了对异常数据进行修复时而产生的不必要的成本。
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