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公开(公告)号：CN112306756A
公开(公告)日：2021-02-02
申请号：CN202011278277.2
申请日：2020-11-16
Applicant: 天津南大通用数据技术股份有限公司
Abstract: 本发明提供了一种高效实现主副本数据完全一致性的方法，包括以下方法：S1、解析DML任务后扫描相关表的数据；S2、根据设定的关联条件逐条生成结果集；S3、把结果集组成数据块；S4、本地立即存储完成的数据块；S5、依照存储顺序给数据块编号；S6、把数据块加入异步发送队列；S7、本地处理完所有数据块；S8、确认备份节点存储完所有数据块。本发明所述的集群数据库的表为了高可用，被横向切分成多个表分片，每个表分片有多个备份，一个备份不可用了，另一个备份必须立即替代，数据必须完全一致。原来的执行逻辑是同时下发DML任务到主备节点上分别执行，各备份节点分别按照自己的并发逻辑执行可能导致主备对应行的数据不一致。
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公开(公告)号：CN111339531A
公开(公告)日：2020-06-26
申请号：CN202010113038.5
申请日：2020-02-24
Applicant: 南开大学 , 天津南大通用数据技术股份有限公司
Abstract: 本发明提供了一种恶意代码的检测方法、检测装置、计算机可读存储介质以及电子设备，通过提取待检测代码的特征信息，并计算待检测代码的特征信息与典型恶意代码的特征信息的相似度，当该相似度大于预设的相似度阈值时，确定待检测代码为恶意代码，利用特征信息来检测出待检测代码中的恶意代码或恶意回调函数，可以较为准确的检测出恶意的待检测代码，从而提高了用户的使用安全。
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公开(公告)号：CN105574125B
公开(公告)日：2019-04-30
申请号：CN201510932780.8
申请日：2015-12-12
Applicant: 天津南大通用数据技术股份有限公司
IPC: G06F16/2458 , G06F16/951
Abstract: 本发明提供一种基于LDAPV3扩展操作的目录条目批量增删操作实现方法，在目录客户方的LDAPV3扩展请求中，将若干待操作的目录条目内容按照一定的格式要求填入到扩展请求的附加数据，一次性地发送给目录服务方来解析与操作，从而实现更复杂的目录条目的批量操作，目录服务方将批量操作的运行结果按照一定的格式要求返回给目录客户方。本发明使目录服务方通过扩展操作支持了LDAPV3标准中所不具有的目录条目的批量操作，填补了目录批量操作的功能空白，同时使用该操作可降低原客户方程序为实现若干条目同时增删的API调用的复杂度，大量减少原客户方与服务方请求和反馈等交互的多次网络花费，从而提升了目录的增删性能。
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公开(公告)号：CN108564101A
公开(公告)日：2018-09-21
申请号：CN201711473666.9
申请日：2017-12-29
Applicant: 天津南大通用数据技术股份有限公司
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明提供一种基于多属性聚类的数据融合方法，旨在提高发现真值的准确度，为用户的决策提供更好的辅助信息。包括，数据预处理，描述值准确度更新，属性准确度更新和属性聚类模块。采用本发明的方法，可以在融合异源异构数据时，从来自不同数据源、具有不同结构的数据中甄别质量高的数据源、挖掘最实时准确的信息，有效解决传统方法中的准确性不够、迭代次数过多、收敛结果不稳定等问题。
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公开(公告)号：CN108345633A
公开(公告)日：2018-07-31
申请号：CN201711473689.X
申请日：2017-12-29
Applicant: 天津南大通用数据技术股份有限公司
Abstract: 本发明旨在提供一种通过使用卷积神经网络的意识流来分析人格特质的自然语言处理方法。该方法针对五种人格特质使用相同的架构来分别训练相应的卷积神经网络，每个卷积神经网络是一个二进制分类器，该分类器可以预测相应的特征为正值或负值，对应着是否拥有该人格特质。将单词组成n元特征向量，再将其整合成句子，再将句子聚合成一个完整的文档，获得的值随后与文档级别的语义特征结合，并在最后分类阶段形成文档表示。本发明通过对自然语言的处理及分析从而实现一个人个性特点的自动检测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106528833A
公开(公告)日：2017-03-22
申请号：CN201611033076.X
申请日：2016-11-14
Applicant: 天津南大通用数据技术股份有限公司
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F16/21 , G06F16/24552
Abstract: 本发明提供了一种MPP数据库数据动态重分布的方法及装置，其中，所述方法包括：在每个节点划分缓存空间，所述缓存空间用于缓存重分布数据；判断所述缓存空间是否包括动态重分布需求对应的数据，在所述缓存空间包括动态重分布需求对应的数据时，使用所述缓存空间中的所述数据。通过在本地设置缓存，并在重分布时优先使用缓存中的数据。减少MPP数据库集群节点间的通讯，提升本地化运算比例，从而提升集群整体性能。
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公开(公告)号：CN106446030A
公开(公告)日：2017-02-22
申请号：CN201610777713.8
申请日：2016-08-31
Applicant: 天津南大通用数据技术股份有限公司
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明涉及一种支持带有伪列的分级查询集群数据库系统及分级查询方法。其目的是为了提供一种分级查询快捷、耗时短的分级查询系统及分级查询方法。本发明包括数据表查询器，分级查询模块分别对起点过滤模块、待处理结点列表模块、查询路径模块和子结点查询模块的工作状态进行控制。分级查询模块通过控制起点过滤模块、待处理结点列表模块、查询路径模块和子结点查询模块，完成对数据表的分级查询操作；起点过滤模块用于在数据表上查询时查询起点的结点；待处理结点列表模块用于保存还没有进行查询的子结点的结点；查询路径模块用于保存查询的整个过程；子结点查询模块用于对指定的父结点进行其子结点的查询，并在查询结束后生成相应的伪列。
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公开(公告)号：CN106355250A
公开(公告)日：2017-01-25
申请号：CN201610777841.2
申请日：2016-08-31
Applicant: 天津南大通用数据技术股份有限公司
IPC: G06N3/08
CPC classification number: G06N3/084
Abstract: 本发明提出了一种基于神经网络的判断隐蔽信道的优化方法及装置，该方法包括：建立BP神经网络模型；利用预设隐蔽信道集合对所述BP神经网络模型进行学习训练，训练得到最优权重参数，其中，所述预设隐蔽信道集合包括：伪隐蔽信道和真实隐蔽信道；将训练得到的最优权重参数添加到所述BP神经网络模型，以得到更新后的BP神经网络模型；利用更新后的BP神经网络模型对实际的包括伪隐蔽信道的隐蔽信道集合进行判断，以查找出真实隐蔽信道。本发明基于BP神经网络的反馈式学习方式，在可疑隐蔽信道的集合中找出真实隐蔽信道和伪隐蔽信道。
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公开(公告)号：CN105550309A
公开(公告)日：2016-05-04
申请号：CN201510927405.4
申请日：2015-12-12
Applicant: 天津南大通用数据技术股份有限公司
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明提供了一种MPP架构数据库集群序列系统及序列管理方法，其中，所述MPP架构数据库集群序列系统包括：内存数据库，用于为每个集群节点提供sequence序列对象管理服务。采用本发明所提供的上述技术方案，可以使MPP架构的数据库集群具有sequence序列功能，包括sequence序列对象管理，使得使用MPP架构数据库集群的sequence功能可以获得和单机数据库相同的体验；此外通过内存数据库提供sequence功能，可以提供高性能的sequence功能；sequence的管理全部在内存数据库中，可提供高速、并发处理机制，使得其性能远远大于单机数据库。
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公开(公告)号：CN105426469A
公开(公告)日：2016-03-23
申请号：CN201510786467.8
申请日：2015-11-16
Applicant: 天津南大通用数据技术股份有限公司
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F16/2365 , G06F16/27
Abstract: 本发明实施例提供了一种数据库集群元数据管理方法及系统，其中，所述方法包括：集群发起节点接收客户端发送的管理请求，向全局锁管理实体发送加锁请求；全局锁管理实体接收加锁请求，判断是否有锁冲突及判断是否有可用锁资源；在无锁冲突且具有锁资源时向所述集群发起节点发送加锁成功响应；集群发起节点接收加锁成功响应，向集群内其它节点发出管理元数据请求；集群内所有节点根据请求对元数据进行管理，并在管理完成后向集群发起节点发送成功响应消息；集群发起节点接收所述成功响应消息，向全局锁管理实体发送解锁请求。解决了在高并发场景下，从不同集群节点接入的客户端同时发起相同的管理元数据请求导致集群元数据不一致的问题。
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