原始名称记载: 华为云计算技术有限公司

本发明提供了一种垃圾回收方法、装置及计算设备集群。本发明实施例中，方法应用于存储节点，存储节点通过数据单元进行数据存储，数据单元包括多个页，方法包括：确定对第一数据单元进行垃圾回收；第一数据单元为需要压缩的数据单元；对第一数据单元中有效的页面进行压缩，得到压缩后的页面；将压缩后的页面存储到第二数据单元，第二数据单元为空白的数据单元；删除第一数据单元。在垃圾回收过程进行有效page的压缩，无需对无效的page进行压缩，从而减少对计算资源的消耗和存储资源的浪费。

本申请提供了一种视频编码的方法、装置。该视频编码方法包括：获取第一视频帧的第一切片方案；确定第二视频帧采用该第一切片方案时获得的N个第二切片的编码性能预测值；根据该N个第二切片的编码性能预测值，确定该第二视频帧的第二切片方案；根据该第二切片方案，将该第二视频帧分割为N个第三切片，并对该N个第三切片分别进行编码。本申请的实施例通过确定当前视频帧即第二视频帧的预测编码性能，确定适合第二视频帧且编码性能更加均衡的第二切片方案，进而显著提高视频帧和整个视频的编码性能。

本申请公开了一种处理数据流的方法、装置、系统及存储介质，属于通信领域。所述方法应用于内容分发系统，内容分发系统包括第一CDN中心节点，第一CDN中心节点所在的片区还包括至少一个CDN中心节点。所述方法包括：第一CDN中心节点接收直播业务的第一数据流；第一CDN中心节点向至少一个CDN中心节点分别发送第一数据流的第一信息，第一信息包括第一数据流的标识信息和位置信息；至少一个CDN中心节点中的第二CDN中心节点基于第一信息向第一CDN中心节点发送第一拉流请求；第一CDN中心节点向第二CDN中心节点发送第一数据流。本申请能够减少时延和网络资源。

本申请提供了一种代码热替换的方法及装置，该方法包括：获取源代码编译后得到的第一字节码和通过对修改后的源代码进行增量编译得到的第二字节码；将第二字节码中的相对第一字节码的修改内容中的第一类型的修改内容的声明转移至第三字节码中，第一类型的修改内容包括除修改方法体以外的修改；修补转移后的第二字节码或第三字节码中的至少一个指令，至少一个指令分别用于调用第二字节码中的至少一个内容，修补后的至少一个指令分别用于调用第三字节码中与至少一个内容对应的内容；加载目标第二字节码和目标第三字节码。本申请实施例的方案有利于提高调试效率。

为了为用户个性化文本内容，在端点设备中获取用户特定信息，并且CRDS计算器确定所述用户的默认舒适可读性得分（comfort readability score，CRDS）。然后将所述默认CRDS嵌入到发送给内容提供商的第一内容请求中，并由所述内容提供商计算所述请求的文本内容的可读性得分（readability score，RDS）。如果所述RDS与所述默认CRDS不匹配，则根据对应的所述默认CRDS适配所述请求的文本内容，并将根据所述默认CRDS适配的所述文本内容以及所述内容提供商可用的所述请求的文本内容的特征提供给所述端点设备。这样就可以为所述用户适配所述文本内容，同时维护用户的隐私。

为了有效地处理直接照明信息，获取到达场景中的表面点的辐射率样本，并且通过以下操作生成所述表面点上的辐射的锥体表示，其中，所述锥体表示包括多个锥体：创建新锥体以并入辐射率样本，或者将辐射率样本并入现有锥体中，或者根据现有锥体之间的接近度扩展现有锥体以并入辐射率样本，或者将两个现有锥体合并为一个锥体，其中，所述两个现有锥体之间的距离小于所述两个现有锥体分别与辐射率样本之间的距离，并创建新锥体以并入所述辐射率样本。所述锥体表示存储为所述表面点的直接照明信息。与传统的直接照明计算技术相比，本发明在提高速度的同时还降低了计算成本和内存需求。

本申请提供了一种构建应用的方法，包括：获取目标业务的场景信息；根据该目标业务的场景信息确定该目标业务对应的目标业务事项；根据该目标业务事项确定与该目标业务对应的目标业务对象；根据该目标业务事项以及该目标业务对象构建该目标业务对应的目标应用。该方案以业务梳理为源头，快速构建应用，从而降低应用构建的成本，提高应用构建的效率。

公开了一种扩散模型水印嵌入方法及装置，涉及人工智能技术领域。计算设备获取第一扩散模型，并根据教师模型中的编码器对第一扩散模型进行训练，得到中间扩散模型，以及，根据教师模型中的解码器对中间扩散模型进行训练，得到第二扩散模型。其中，中间扩散模型能够生成带有第一水印的三维模型，第二扩散模型能够生成带有第二水印的三维模型，第二水印与目标水印的匹配度大于第一水印与目标水印的匹配度。通过编码器和解码器对第一扩散模型进行分段调整，实现第一扩散模型学习到生成带有目标水印的三维模型阶段的特征，进而得到的第二扩散模型既能尽可能保留生成三维模型的模型参数，又能更新生成水印的模型参数，从而提高了第二扩散模型的可用性。

公开了一种基于视觉重建技术的模型训练方法、设备及集群，涉及视觉重建技术领域。获取第一图像和初始模型根据第一拍摄参数生成的第二图像的残差，以及利用该残差训练初始模型，得到训练后的初始模型(如图像生成模型)。第一图像和第二图像间的残差能够真实反映第一图像中第一内容和第一干扰信息的信息，提高了图像生成模型准确识别图像中干扰信息的可能性，为得到高质量图像提供了保障。

本申请提供了一种基于异构计算的参数处理方法，该方法应用于异构大数据平台，异构大数据平台用于管理基础设施，基础设施中包括至少两个算力不等的核，该方法包括：获取用户输入的计算作业和配置参数调优设置，计算作业由异构大数据平台运行，配置参数调优设置用于确定异构大数据平台运行计算作业的相关配置参数的调优设置；获取与计算作业有关的运行指标，运行指标包括软件指标和硬件指标；根据计算作业、运行指标和配置参数调优设置确定第一配置参数集合，第一配置参数集合包括异构大数据平台运行该计算作业的相关配置参数中的部分或全部参数。本申请提供的参数处理方法能够自适应异构多核计算平台，对参数进行适时调整和优化。

本申请的实施例提供了一种基于数据流图(data flow graph，DFG)进行计算的方法及相关设备。所述方法包括：第一算子从第二算子中获取多个数据值，其中，所述数据流图包括所述第一算子和所述第二算子，所述多个数据值分别存储在对应于所述DFG中的所述第二算子的多个指令单元中；所述第一算子根据所述第二算子中的多个数据值计算所述第一算子的输出结果，其中，所述第二算子中的所述多个数据值是所述第一算子的输入。通过所提出的技术，可以在所述DFG中进行循环或递归。

为了防止反射分布式拒绝服务（distributed denial of service，DDoS）攻击，网络节点通过从服务器接收非预期应答报文来检测反射DDoS攻击，并获取DDoS攻击的攻击向量信息。然后，向所述服务器发送具有所述攻击向量信息的反射攻击投诉请求，以发起对对抗请求的分析，从而获取攻击特定信息。通过比较所述攻击向量信息与所述攻击特定信息，确定攻击者特征，所述攻击者特征区分所述对抗请求和良性请求。如果确定没有攻击者特征，则所述服务器与所述网络节点共享秘密，用于在保护模式下实现流量区分，并提供所述良性请求与所述对抗请求的目标差异。