CN114625777A - 车辆在线数量的统计方法、装置、服务器及存储介质 - Google Patents
车辆在线数量的统计方法、装置、服务器及存储介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN114625777A CN114625777A CN202210195694.3A CN202210195694A CN114625777A CN 114625777 A CN114625777 A CN 114625777A CN 202210195694 A CN202210195694 A CN 202210195694A CN 114625777 A CN114625777 A CN 114625777A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- online
- state
- vehicle
- value
- vehicles
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
- G06F16/24—Querying
- G06F16/245—Query processing
- G06F16/2458—Special types of queries, e.g. statistical queries, fuzzy queries or distributed queries
- G06F16/2462—Approximate or statistical queries
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
- G06F16/22—Indexing; Data structures therefor; Storage structures
- G06F16/2228—Indexing structures
- G06F16/2237—Vectors, bitmaps or matrices
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Probability & Statistics with Applications (AREA)
- Software Systems (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Fuzzy Systems (AREA)
- Computational Linguistics (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Traffic Control Systems (AREA)
Abstract
本申请涉及汽车技术领域,特别涉及一种车辆在线数量的统计方法、装置、服务器及存储介质,其中,方法包括:获取位图数据结构中每个存储位的状态值,其中,每个存储位的状态值与对应车辆的实际状态对应;判断每个存储位的状态值是否满足在线条件;以及统计满足在线条件的状态值的位数,生成车辆的在线数量。由此,解决了相关技术中采用数据库更新或缓存技术的方式统计车辆在线数量,需要占用较多的服务器资源,大大降低服务器的统计性能,统计实时性较差等问题。
Description
技术领域
本申请涉及车联网技术领域,特别涉及一种车辆在线数量的统计方法、装置、服务器及存储介质。
背景技术
随着车联网的普及,联网车辆越来越多,为掌握车联网平台中车辆的运营情况以及服务器资源的安全阈值,车辆在线数量的实时准确统计尤为重要。
相关技术中,通常通过数据库更新车辆登录/登出状态,实现车辆在线数量的统计,或者采取缓存技术代替数据库,通过缓存方式来提高统计性能。然而,这两种统计车辆在线数量的方式,往往需要占用较多的服务器资源,降低服务器的统计性能,无法满足车辆在线数量较多的情况,导致车辆在线数量统计的实时性较差。
发明内容
本申请提供一种车辆在线数量的统计方法、装置、服务器及存储介质,以解决相关技术中采用数据库更新或缓存技术的方式统计车辆在线数量,需要占用较多的服务器资源,大大降低服务器的统计性能,统计实时性较差等问题。
本申请第一方面实施例提供一种车辆在线数量的统计方法,包括以下步骤:
获取位图数据结构中每个存储位的状态值,其中,所述每个存储位的状态值与对应车辆的实际状态对应;
判断所述每个存储位的状态值是否满足在线条件;
统计满足所述在线条件的状态值的位数,生成车辆的在线数量。
进一步地,在获取位图数据结构中每个存储位的状态值之前,还包括:
在检测到车辆登录或登出时,获取所述车辆的身份标识号;
根据所述身份标识号匹配所述位图数据结构中存储位;
将所述存储位的状态值修改为与所述实际状态对应的值。
进一步地,所述根据所述身份标识号匹配所述位图数据结构中存储位,包括:
以所述身份标识号为索引,查询所述述位图数据结构,从所述位图数据结构中查找所述存储位。
进一步地,所述将所述存储位的状态值修改为与所述实际状态对应的值,包括:
在检测到车辆登录时,将所述车辆的实际状态修改为在线状态,并将所述状态值修改为与所述在线状态对应的值;
在检测到车辆登出时,将所述车辆的实际状态修改为离线状态,并将所述状态值修改为与所述离线状态对应的值。
进一步地,将所述车辆的实际状态修改为在线状态之后,包括:
检测所述车辆登录的持续时长;
当所述持续时长超过过期时长时,将所述车辆的实际状态修改为所述离线状态。
进一步地,所述获取位图数据结构中每个存储位的状态值,包括:
从所述位图数据结构的在线与离线状态键值对中读取所述每个存储位的状态值。
进一步地,所述每个存储位在所述位图数据结构中占用一个bit的存储空间。
本申请第二方面实施例提供的一种车辆在线数量的统计装置,包括:
获取模块,用于获取位图数据结构中每个存储位的状态值,其中,所述每个存储位的状态值与对应车辆的实际状态对应;
判断模块,用于判断所述每个存储位的状态值是否满足在线条件;
统计模块,用于统计满足所述在线条件的状态值的位数,生成车辆的在线数量。
本申请第三方面实施例提供一种服务器,包括:存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述程序,以实现如上所述的车辆在线数量的统计方法。
本申请第四方面实施例提供一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,该程序被处理器执行,以用于实现如上所述的车辆在线数量的统计方法。
由此,本申请至少具有如下有益效果:
采用位图数据结构实现车辆在线数量的统计,无需占用较多的服务器资源即可有效提高服务器的统计性能,并可以满足车辆在线数量较多的情况,提升车辆在线数量统计的实时性。由此,解决了相关技术中采用数据库更新或缓存技术的方式统计车辆在线数量,需要占用较多的服务器资源,大大降低服务器的统计性能,统计实时性较差等技术问题。
本申请附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出,部分将从下面的描述中变得明显,或通过本申请的实践了解到。
附图说明
本申请上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解,其中:
图1为根据本申请实施例提供的车辆在线数量的统计方法的流程图;
图2为根据本申请实施例提供的车辆在线数量的统计方法的位图数据结构示例图;
图3为根据本申请一个实施例提供的车辆在线数量的统计方法的流程图;
图4为根据本申请实施例提供的车辆在线数量的统计装置的示例图;
图5为根据本申请实施例提供的服务器的结构示意图。
具体实施方式
下面详细描述本申请的实施例,所述实施例的示例在附图中示出,其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的,旨在用于解释本申请,而不能理解为对本申请的限制。
下面参考附图描述本申请实施例的车辆在线数量的统计方法、装置、服务器及存储介质。针对上述背景技术中提到的相关技术中采用数据库更新或缓存技术的方式统计车辆在线数量,需要占用较多的服务器资源,大大降低服务器的统计性能,统计实时性较差问题,本申请提供了一种车辆在线数量的统计方法,采用位图数据结构实现车辆在线数量的统计,无需占用较多的服务器资源即可有效提高服务器的统计性能,并可以满足车辆在线数量较多的情况,提升车辆在线数量统计的实时性。由此,解决了相关技术中采用数据库更新或缓存技术的方式统计车辆在线数量,需要占用较多的服务器资源,大大降低服务器的统计性能,统计实时性较差等问题。
具体而言,图1为本申请实施例提供的一种车辆在线数量的统计方法的流程示意图。
如图1所示,该车辆在线数量的统计方法包括以下步骤:
在步骤S101中,获取位图数据结构中每个存储位的状态值,其中,每个存储位的状态值与对应车辆的实际状态对应。
需要说明的是,位图的基本思想是利用一个bit位来标记某个元素对应的Value,位图数据结构中的下标即是该元素,由于采用了bit为单位来存储数据,因此在存储空间方面,可以大大节省。例如,以20亿车辆为例,占用空间约为(2000000000/8/1024/1024/1024)≈0.233G。
正是基于上述原因,本申请实施例可以采用位图数据结构实现车辆在线数量的统计,以节约服务器资源,提高服务器的统计性能。
其中,位图数据结构的示例可以如图2所示;每个存储位在位图数据结构中占用一个bit的存储空间,状态值即为位图中的Value,状态值可以为0或1;车辆的实际状态可以包括在线状态和离线状态。
在本实施例中,本领域技术人员可以根据实际情况设置状态值与实际状态对应关系,比如,状态值为1时对应在线状态,状态值为0时对应离线状态;或者,状态值为0时对应在线状态,状态值为1时对应离线状态,对此不作具体限定。在以下实施例中,以状态值为1时对应在线状态,状态值为0时对应离线状态为例进行阐述。
在步骤S102中,判断每个存储位的状态值是否满足在线条件。
可以理解的是,本申请实施例可以通过每个存储位的状态值确定车辆是否满足在线。以状态值为1时对应在线状态,状态值为0时对应离线状态为例,当状态值为1时,表示满足在线条件。
在步骤S103中,统计满足在线条件的状态值的位数,生成车辆的在线数量。
可以理解的是,本申请实施例可以根据在线车辆对应的状态值的位数统计车辆在线数量,比如,状态值为1时对应在线状态,则本申请实施例只需要统计一下当前位图数据结构中状态值为1的位数,即可得到车辆在线数量,实现车辆数量的实时在线统计。
在本实施例中,在获取位图数据结构中每个存储位的状态值之前,还包括:在检测到车辆登录或登出时,获取车辆的身份标识号;根据身份标识号匹配位图数据结构中存储位;将存储位的状态值修改为与实际状态对应的值。
其中,身份标识号可以包括车辆的识别码等信息,用于唯一标识车辆的身份。
可以理解的是,车辆在登录或登出时,需要获取其身份标识号,根据身份标识号匹配到位图数据结构中的存储位,再将存储位的状态值修改为与实际状态对应的值,准确获取位图数据结构中每个存储位的状态值。
在本实施例中,根据身份标识号匹配位图数据结构中存储位,包括:以身份标识号为索引,查询位图数据结构,从位图数据结构中查找存储位。
可以理解的是,本申请实施例可以根据车辆的身份标识号查位图数据结构,从中找到对应的存储位,即为身份标识号所匹配位图数据结构中的存储位。
在本实施例中,将存储位的状态值修改为与实际状态对应的值,包括:在检测到车辆登录时,将车辆的实际状态修改为在线状态,并将状态值修改为与在线状态对应的值;在检测到车辆登出时,将车辆的实际状态修改为离线状态,并将状态值修改为与离线状态对应的值。
可以理解的是,本申请实施例在检测到车辆登录时,将其状态值修改为1,即可以将车辆的实际状态修改为在线状态;在检测到车辆登出时,并将其状态值修改为0,即可以将车辆的实际状态修改为登出离线状态;从而通过修改状态值即可实现车辆实际状态的修改,有效提升车辆在线数量统计的实时性。
在本实施例中,将车辆的实际状态修改为在线状态之后,包括:检测车辆登录的持续时长;当持续时长超过过期时长时,将车辆的实际状态修改为离线状态。
其中,过期时长可以根据具体情况进行设定,比如1天或2天等,对此不作具体限定。
可以理解的是,本申请实施例根据车辆的登录/登出修改车辆的实际状态,并根据实际状态确定在线数量,然而,车辆意外退出时,比如车辆突然断网时,通常无法正常上报登出报文,此时无法修改车辆的实际状态,容易导致在线数量统计的不准确。因此,为防止车辆意外退出时无法正常上报登出报文,导致在线数量统计的不准确的问题,本申请实施例在车辆登录之后监控车辆最后一次报文数据的有效过期时间,超过有效过期时间,触发车辆登出预警,并修改位图数据结构相应存储位的状态值,从而可以将车辆的实际状态修改为离线状态,提高车辆数量的实时在线统计的准确性。
在本实施例中,获取位图数据结构中每个存储位的状态值,包括:从位图数据结构的在线与离线状态键值对中读取每个存储位的状态值。
其中,键值对是可以根据一个键获得对应的一个值,键是指是存的值的编号,值是指存放的数据。
可以理解的是,本申请实施例在分布式缓存中定义一个用于存取车辆在线/离线的位图数据结构的kv键值对,因此,需从位图数据结构的在线与离线状态键值对中读取每个存储位的状态值。
下面将通过一个具体实施例对车辆在线数量的统计方法进行阐述,其中,以状态值为1时对应在线状态,状态值为0时对应离线状态为例,如图3所示,包括以下步骤:
1、在分布式缓存中定义一个用于存取车辆在线/离线的位图数据结构的kv键值对;
2、当车辆登录时,根据车辆id修改位图数据结构相应位的值为1;
3、当车辆登出时,根据车辆id修改位图数据结构相应位的值为0;
4、监控车辆最后一次报文数据的有效过期时间,超过有效过期时间,触发修改位图数据结构相应位的值为0;
5、实时在线统计,统计当前位图数据结构里面值为1的位数,即为车辆在线数量。
根据本申请实施例提出的车辆在线数量的统计方法,采用位图数据结构实现车辆在线数量的统计,无需占用较多的服务器资源即可有效提高服务器的统计性能,并可以满足车辆在线数量较多的情况,提升车辆在线数量统计的实时性。
其次参照附图描述根据本申请实施例提出的车辆在线数量的统计装置。
图4是本申请实施例的车辆在线数量的统计装置的方框示意图。
如图4所示,该车辆在线数量的统计装置10包括:获取模块100、判断模块200和统计模块300。
其中,获取模块100,用于获取位图数据结构中每个存储位的状态值,其中,每个存储位的状态值与对应车辆的实际状态对应;判断模块,用于判断每个存储位的状态值是否满足在线条件;统计模块300,用于统计满足在线条件的状态值的位数,生成车辆的在线数量。
需要说明的是,前述对车辆在线数量的统计方法实施例的解释说明也适用于该实施例的车辆在线数量的统计装置,此处不再赘述。
根据本申请实施例提出的车辆在线数量的统计装置,采用位图数据结构实现车辆在线数量的统计,无需占用较多的服务器资源即可有效提高服务器的统计性能,并可以满足车辆在线数量较多的情况,提升车辆在线数量统计的实时性。
图5为本申请实施例提供的服务器的结构示意图。该服务器可以包括:
存储器501、处理器502及存储在存储器501上并可在处理器502上运行的计算机程序。
处理器502执行程序时实现上述实施例中提供的车辆在线数量的统计方法。
进一步地,服务器还包括:
通信接口503,用于存储器501和处理器502之间的通信。
存储器501,用于存放可在处理器502上运行的计算机程序。
存储器501可能包含高速RAM(Random Access Memory,随机存取存储器)存储器,也可能还包括非易失性存储器,例如至少一个磁盘存储器。
如果存储器501、处理器502和通信接口503独立实现,则通信接口503、存储器501和处理器502可以通过总线相互连接并完成相互间的通信。总线可以是ISA(IndustryStandard Architecture,工业标准体系结构)总线、PCI(Peripheral Component,外部设备互连)总线或EISA(Extended Industry Standard Architecture,扩展工业标准体系结构)总线等。总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示,图5中仅用一条粗线表示,但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
可选的,在具体实现上,如果存储器501、处理器502及通信接口503,集成在一块芯片上实现,则存储器501、处理器502及通信接口503可以通过内部接口完成相互间的通信。
处理器502可能是一个CPU(Central Processing Unit,中央处理器),或者是ASIC(Application Specific Integrated Circuit,特定集成电路),或者是被配置成实施本申请实施例的一个或多个集成电路。
本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,该程序被处理器执行时实现如上的车辆在线数量的统计方法。
在本说明书的描述中,参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本申请的至少一个实施例或示例中。在本说明书中,对上述术语的示意性表述不是必须针对的是相同的实施例或示例。而且,描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或N个实施例或示例中以合适的方式结合。此外,在不相互矛盾的情况下,本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。
此外,术语“第一”、“第二”仅用于描述目的,而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此,限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本申请的描述中,“N个”的含义是至少两个,例如两个,三个等,除非另有明确具体的限定。
流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为,表示包括一个或更N个用于实现定制逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分,并且本申请的优选实施方式的范围包括另外的实现,其中可以不按所示出或讨论的顺序,包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序,来执行功能,这应被本申请的实施例所属技术领域的技术人员所理解。
应当理解,本申请的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中,N个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。如,如果用硬件来实现和在另一实施方式中一样,可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现:具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路,具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路,可编程门阵列,现场可编程门阵列等。
本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成,所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中,该程序在执行时,包括方法实施例的步骤之一或其组合。
Claims (10)
1.一种车辆在线数量的统计方法,其特征在于,包括以下步骤:
获取位图数据结构中每个存储位的状态值,其中,所述每个存储位的状态值与对应车辆的实际状态对应;
判断所述每个存储位的状态值是否满足在线条件;以及
统计满足所述在线条件的状态值的位数,生成车辆的在线数量。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在获取位图数据结构中每个存储位的状态值之前,还包括:
在检测到车辆登录或登出时,获取所述车辆的身份标识号;
根据所述身份标识号匹配所述位图数据结构中存储位;
将所述存储位的状态值修改为与所述实际状态对应的值。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述根据所述身份标识号匹配所述位图数据结构中存储位,包括:
以所述身份标识号为索引,查询所述述位图数据结构,从所述位图数据结构中查找所述存储位。
4.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述将所述存储位的状态值修改为与所述实际状态对应的值,包括:
在检测到车辆登录时,将所述车辆的实际状态修改为在线状态,并将所述状态值修改为与所述在线状态对应的值;
在检测到车辆登出时,将所述车辆的实际状态修改为离线状态,并将所述状态值修改为与所述离线状态对应的值。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,将所述车辆的实际状态修改为在线状态之后,包括:
检测所述车辆登录的持续时长;
当所述持续时长超过过期时长时,将所述车辆的实际状态修改为所述离线状态。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获取位图数据结构中每个存储位的状态值,包括:
从所述位图数据结构的在线与离线状态键值对中读取所述每个存储位的状态值。
7.根据权利要求1-6任意一项所述的方法,其特征在于,所述每个存储位在所述位图数据结构中占用一个bit的存储空间。
8.一种车辆在线数量的统计装置,其特征在于,包括:
获取模块,用于获取位图数据结构中每个存储位的状态值,其中,所述每个存储位的状态值与对应车辆的实际状态对应;
判断模块,用于判断所述每个存储位的状态值是否满足在线条件;以及
统计模块,用于统计满足所述在线条件的状态值的位数,生成车辆的在线数量。
9.一种服务器,其特征在于,包括:存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述程序,以实现如权利要求1-7任一项所述的车辆在线数量的统计方法。
10.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,该程序被处理器执行,以用于实现如权利要求1-7任一项所述的车辆在线数量的统计方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202210195694.3A CN114625777A (zh) | 2022-03-01 | 2022-03-01 | 车辆在线数量的统计方法、装置、服务器及存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202210195694.3A CN114625777A (zh) | 2022-03-01 | 2022-03-01 | 车辆在线数量的统计方法、装置、服务器及存储介质 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN114625777A true CN114625777A (zh) | 2022-06-14 |
Family
ID=81901044
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202210195694.3A Pending CN114625777A (zh) | 2022-03-01 | 2022-03-01 | 车辆在线数量的统计方法、装置、服务器及存储介质 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN114625777A (zh) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN116110224A (zh) * | 2022-12-29 | 2023-05-12 | 武汉小安科技有限公司 | 运营平台的车辆管理方法、装置、电子设备和存储介质 |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106535129A (zh) * | 2016-11-22 | 2017-03-22 | 腾云天宇科技(北京)有限公司 | 一种统计移动设备数量的方法、装置和计算设备 |
CN107341595A (zh) * | 2017-06-20 | 2017-11-10 | 北京市运输管理技术支持中心 | 一种车辆动态信息公共服务平台 |
CN110134721A (zh) * | 2019-05-17 | 2019-08-16 | 智慧足迹数据科技有限公司 | 基于位图的数据统计方法、装置及电子设备 |
CN111785068A (zh) * | 2020-06-24 | 2020-10-16 | 北京捷莱特技术有限公司 | 车库管理系统 |
CN113472881A (zh) * | 2021-06-30 | 2021-10-01 | 四川虹美智能科技有限公司 | 在线终端设备的统计方法和装置 |
-
2022
- 2022-03-01 CN CN202210195694.3A patent/CN114625777A/zh active Pending
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106535129A (zh) * | 2016-11-22 | 2017-03-22 | 腾云天宇科技(北京)有限公司 | 一种统计移动设备数量的方法、装置和计算设备 |
CN107341595A (zh) * | 2017-06-20 | 2017-11-10 | 北京市运输管理技术支持中心 | 一种车辆动态信息公共服务平台 |
CN110134721A (zh) * | 2019-05-17 | 2019-08-16 | 智慧足迹数据科技有限公司 | 基于位图的数据统计方法、装置及电子设备 |
CN111785068A (zh) * | 2020-06-24 | 2020-10-16 | 北京捷莱特技术有限公司 | 车库管理系统 |
CN113472881A (zh) * | 2021-06-30 | 2021-10-01 | 四川虹美智能科技有限公司 | 在线终端设备的统计方法和装置 |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN116110224A (zh) * | 2022-12-29 | 2023-05-12 | 武汉小安科技有限公司 | 运营平台的车辆管理方法、装置、电子设备和存储介质 |
CN116110224B (zh) * | 2022-12-29 | 2025-03-18 | 武汉小安科技有限公司 | 运营平台的车辆管理方法、装置、电子设备和存储介质 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP5364719B2 (ja) | Oltp環境における統計アプリケーション | |
WO2021012509A1 (zh) | 一种异常账号检测方法、装置及计算机存储介质 | |
CN110909025A (zh) | 数据库的查询方法、查询装置及终端 | |
JP7405773B2 (ja) | マルチコア相互接続のレベル2キャッシュへのアクセスを検証する方法 | |
CN110362455B (zh) | 一种数据处理方法和数据处理装置 | |
EP3488346B1 (en) | Anomaly detection using sequences of system calls | |
CN108769083A (zh) | 基于分布式服务器的登录方法、装置及系统 | |
CN109246234B (zh) | 一种镜像文件下载方法、装置、电子设备及存储介质 | |
CN108133031A (zh) | 一种过滤推荐视频候选结果的方法及装置 | |
CN107070940B (zh) | 一种从流式登录日志中判断恶意登录ip地址的方法及装置 | |
US20210067528A1 (en) | Information processing apparatus, information processing method, and recording medium | |
CN114221807A (zh) | 访问请求处理方法、装置、监控设备及存储介质 | |
WO2017172051A1 (en) | Method and apparatus to coordinate and authenticate requests for data | |
CN114625777A (zh) | 车辆在线数量的统计方法、装置、服务器及存储介质 | |
CN108551404A (zh) | 客户端信息分析的方法、装置、存储介质和终端设备 | |
CN112995360A (zh) | 一种域名检测方法、装置、dga服务设备及存储介质 | |
CN113779439B (zh) | 一种远程文件识别方法、装置、服务器及可读存储介质 | |
CN116107894A (zh) | 基于人工智能的灰度测试方法、装置、电子设备及介质 | |
CN113918776A (zh) | 数据缓存方法、装置及电子设备及数据查询方法 | |
WO2020177381A1 (zh) | 服务器测试方法、装置、计算机设备及存储介质 | |
CN116776310B (zh) | 用户账号自动识别方法、装置、计算机设备及存储介质 | |
CN108696446B (zh) | 一种流量特征信息的更新方法、装置及中心节点服务器 | |
CN116155539B (zh) | 一种基于信息流异步处理算法的自动化渗透测试方法、系统、设备以及存储介质 | |
CN117851854A (zh) | 基于最小先验知识的标签分配方法、电子设备及存储介质 | |
CN117574350A (zh) | 接口访问方法、装置、设备及介质 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination |