一种深度学习参数流转方法和系统、电子设备、存储介质技术方案

本发明专利技术提供一种深度学习参数流转方法和系统、电子设备、存储介质，可应用于人工智能领域、大数据领域、物联网领域、移动互联领域或金融领域。该方法包括：接收并依据分类请求，通过参数分类器对变更单进行分类得到分类结果；依据分类结果对每个变更单打标签；标签与维护人员一一对应；将含有标签的变更单传送至Gunicorn架构内，Gunicorn架构判断含有标签的变更单是否属于维护内容，是否不存在流量冲突，以及是否没有紧急变更单；若是，则将含有标签的变更单派发至对应的的维护人员；若否，则将含有标签的变更单退回变更单等待区，等待下一次派发；从而，实现自动流转变更单到具体维护人员，效率提高，数据安全性也得到了提升。数据安全性也得到了提升。数据安全性也得到了提升。

【技术实现步骤摘要】
一种深度学习参数流转方法和系统、电子设备、存储介质


[0001]本专利技术属于参数流转
，更具体的说，尤其涉及一种深度学习参数流转方法和系统、电子设备、存储介质。

技术介绍

[0002]参数管理平台是银行业务人员和维护人员之间沟通的桥梁，也是业务发布生效的源头。参数管理平台对于参数维护工作来说，是日常必不可少的工具，也是工作的重中之重。随着银行业对参数精细化程度的需求提高，以及技术不断革新。
[0003]目前的参数流转方案，需要切换参数维护岗再人工接单，各个维护人员之间的权限隔离并不完善，也不利于维护人员快速处理变更单。

技术实现思路

[0004]有鉴于此，本专利技术的目的在于提供一种深度学习参数流转方法和系统、电子设备、存储介质，用于实现自动流转变更单到具体维护人员，效率提高，数据安全性也得到了提升。
[0005]本申请第一方面公开了一种深度学习参数流转方法，应用于设置于云上的参数管理平台，所述方法包括：
[0006]接收分类请求；其中，所述分类请求包括：变更单和变更单数据；
[0007]依据所述分类请求，通过参数分类器对所述变更单进行分类得到分类结果；
[0008]依据所述分类结果对每个所述变更单打标签；其中，所述标签与维护人员一一对应；
[0009]将含有标签的变更单传送至Gunicorn架构内，所述Gunicorn架构判断所述含有标签的变更单是否属于维护内容，是否不存在流量冲突，以及是否没有紧急变更单；
[0010]若是，则将所述含有标签的变更单派发至对应的的维护人员；
[0011]若否，则将所述含有标签的变更单退回变更单等待区，等待下一次派发。
[0012]可选的，在上述深度学习参数流转方法中，判断所述含有标签的变更单是否属于维护内容，包括：
[0013]判断所述含有标签的变更单对应维护人员是否在岗或是否属于本岗位。
[0014]可选的，在上述深度学习参数流转方法中，判断所述含有标签的变更单是否不存在流量冲突，包括：
[0015]依据所述含有标签的变更单，读取所述含有标签的变更单对应的维护人员在系统内的本人在办事项信息；
[0016]依据所述本人在办事项信息，判断所述含有标签的变更单对应维护人员是否已有在处理的变更单，或，是否存在多张变更单同时到达的情况；
[0017]若是，则判定所述含有标签的变更单存在流量冲突；若否，则判定所述含有标签的变更单不存在流量冲突。
[0018]可选的，在上述深度学习参数流转方法中，在所述接收分类请求之前，还包括：
[0019]通过云存储技术，获取训练数据；
[0020]通过云存储技术对所述训练数据，进行深度学习建模，得到所述参数分类器；
[0021]依据所述参数分类器，进行Gunicorn架构部署。
[0022]可选的，在上述深度学习参数流转方法中，在所述通过云存储技术，获取训练数据之后，还包括：
[0023]对所述训练数据进行预处理。
[0024]本申请第二方面公开了一种深度学习参数流转系统，包括：
[0025]参数分类器，用于接收分类请求；其中，所述分类请求包括：变更单和变更单数据；依据所述分类请求，对所述变更单进行分类得到分类结果；依据所述分类结果对每个所述变更单打标签；其中，所述标签与维护人员一一对应；
[0026]Gunicorn架构，用于接收并判断所述含有标签的变更单是否属于维护内容，是否不存在流量冲突，以及是否没有紧急变更单；若是，则将所述含有标签的变更单派发至对应的的维护人员；若否，则将所述含有标签的变更单退回变更单等待区，等待下一次派发。
[0027]可选的，在上述深度学习参数流转系统中，所述Gunicorn架构用于判断所述含有标签的变更单是否属于维护内容时，具体用于：
[0028]判断所述含有标签的变更单对应维护人员是否在岗或是否属于本岗位。
[0029]可选的，在上述深度学习参数流转系统中，所述Gunicorn架构，用于判断所述含有标签的变更单是否不存在流量冲突，包括：
[0030]依据所述含有标签的变更单，读取含有标签的变更单对应的维护人员在系统内的本人在办事项信息；
[0031]依据所述本人在办事项信息，判断所述含有标签的变更单对应维护人员是否已有在处理的变更单，或是否存在多张变更单同时到达的情况；
[0032]若是，则判定所述含有标签的变更单存在流量冲突；若否，则判定所述含有标签的变更单不存在流量冲突。
[0033]本申请第三方面公开了一种电子设备，包括：
[0034]一个或多个处理器；
[0035]存储装置，其上存储有一个或多个程序；
[0036]当一个或多个程序被一个或多个处理器执行时，使得一个或多个处理器实现如本申请第一方面中任一项所述的深度学习参数流转方法。
[0037]本申请第四方面公开了一种存储介质，其上存储有计算机程序，其中，计算机程序被处理器执行时实现如本申请第一方面中任一项所述的深度学习参数流转方法。
[0038]从上述技术方案可知，本专利技术提供的一种深度学习参数流转方法，包括：接收分类请求；其中，分类请求包括：变更单和变更单数据；依据分类请求，通过参数分类器对变更单进行分类得到分类结果；依据分类结果对每个变更单打标签；其中，标签与维护人员一一对应；将含有标签的变更单传送至Gunicorn架构内，Gunicorn架构判断含有标签的变更单是否属于维护内容，是否不存在流量冲突，以及是否没有紧急变更单；若是，则将含有标签的变更单派发至对应的的维护人员；若否，则将含有标签的变更单退回变更单等待区，等待下一次派发；从而，实现自动流转变更单到具体维护人员，效率提高，数据安全性也得到了提
升。
附图说明
[0039]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0040]图1是本专利技术实施例提供的一种深度学习参数流转方法的流程图；
[0041]图2是本专利技术实施例提供的另一种深度学习参数流转方法的流程图；
[0042]图3是现有技术提供的数据库的逻辑和结构示意图；
[0043]图4是本专利技术实施例提供的云数据库的逻辑和示意图；
[0044]图5是本专利技术实施例提供的另一种深度学习参数流转方法的流程图；
[0045]图6是本专利技术实施例提供的另一种深度学习参数流转方法的流程图；
[0046]图7是本专利技术实施例提供的另一种深度学习参数流转方法的流程图；
[0047]图8是本专利技术实施例提供的一种深度学习参数流转系统的示意图；
[0048]图9是本专利技术实施例提供的一种电子设备的示意图。
具体实施方式本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种深度学习参数流转方法，其特征在于，应用于设置于云上的参数管理平台，所述方法包括：接收分类请求；其中，所述分类请求包括：变更单和变更单数据；依据所述分类请求，通过参数分类器对所述变更单进行分类得到分类结果；依据所述分类结果对每个所述变更单打标签；其中，所述标签与维护人员一一对应；将含有标签的变更单传送至Gunicorn架构内，所述Gunicorn架构判断所述含有标签的变更单是否属于维护内容，是否不存在流量冲突，以及是否没有紧急变更单；若是，则将所述含有标签的变更单派发至对应的的维护人员；若否，则将所述含有标签的变更单退回变更单等待区，等待下一次派发。2.根据权利要求1所述的深度学习参数流转方法，其特征在于，判断所述含有标签的变更单是否属于维护内容，包括：判断所述含有标签的变更单对应维护人员是否在岗或是否属于本岗位。3.根据权利要求1所述的深度学习参数流转方法，其特征在于，判断所述含有标签的变更单是否不存在流量冲突，包括：依据所述含有标签的变更单，读取所述含有标签的变更单对应的维护人员在系统内的本人在办事项信息；依据所述本人在办事项信息，判断所述含有标签的变更单对应维护人员是否已有在处理的变更单，或，是否存在多张变更单同时到达的情况；若是，则判定所述含有标签的变更单存在流量冲突；若否，则判定所述含有标签的变更单不存在流量冲突。4.根据权利要求1所述的深度学习参数流转方法，其特征在于，在所述接收分类请求之前，还包括：通过云存储技术，获取训练数据；通过云存储技术对所述训练数据，进行深度学习建模，得到所述参数分类器；依据所述参数分类器，进行Gunicorn架构部署。5.根据权利要求4所述的深度学习参数流转方法，其特征在于，在所述通过云存储技术，获取训练数据之后，还包括：对所述训练数据进行预处理。6.一种深度学习参数...

【专利技术属性】
技术研发人员：郁杰琪，
申请(专利权)人：中国建设银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：