一种数据处理方法、电子设备及计算机可读存储介质与流程

1.本技术涉及数据处理领域，具体而言，涉及一种数据处理方法、电子设备及计算机可读存储介质。


背景技术：

2.数据的种类繁多，来源复杂，更新速度快，精度要求高，要保存的历史数据量非常大，如果将这些数据直接储存，会占用非常大的存储空间，还会对数据的传输、备份、分析造成困难。
3.因此，为了较好的利用这些数据，需要将这些数据压缩至数据库进行存储。然而，现有的压缩方式存在效果差等问题。


技术实现要素：

4.有鉴于此，本技术实施例的目的在于提供一种数据处理方法，用以提高压缩数据的效果。
5.第一方面，本技术提供一种数据处理方法，该方法包括：获取待压缩数据，所述待压缩数据包括存储点和采集点；判断第一测量值是否小于噪音阈值，所述第一测量值为所述采集点和最新的存储点在时间-特征值坐标系中的距离；若所述第一测量值大于所述噪音阈值，则存储所述采集点，并将所述最新的存储点更新为所述采集点。
6.在本技术实施例中，通过判断当前采集点与最新的存储点的距离是否小于噪音阈值，以确定当前采集点是否属于极值点，而极值点表征待压缩数据的重要变化趋势，通过确定当前采集点是否属于极值点，并将极值点进行保存，避免将极值点当作普通数据点，从而不必要地增加压缩数据的长度，甚至影响后续对压缩数据的还原度。
7.一实施例中，所述方法还包括：若所述第一测量值小于所述噪音阈值，则根据sdt算法对所述采集点进行压缩处理。
8.在本技术实施例中，当第一测量值小于噪音阈值时，可以确定当前采集点为普通数据点，通过sdt判断该采集点是否需要存储，提高压缩效果。
9.一实施例中，所述根据sdt算法对所述采集点进行压缩处理，包括：确定旋转门的面积；根据所述旋转门的面积和所述第一测量值、所述采集点和所述最新的存储点，构建椭圆旋转门；判断中间采集点是否处于所述椭圆旋转门的覆盖区域内，所述中间采集点为所述最新的存储点到所述采集点之间的采集点；若否，则存储所述采集点，并将最新的存储点更新为所述采集点。
10.在本技术实施例中，通过预先设定旋转门的面积，避免旋转门的覆盖区不会随着采集点的增多而面积增大，从而保证数据压缩的准确性，并且，相较于现有技术所采用的矩形旋转门、三角旋转门等，在判断中间采集点是否处于旋转门区域时，需要计算各中间采集点的上斜率和下斜率，而本方案只需将各中间采集点代入椭圆旋转门的方程中，即可判断采集点是否需要压缩存储，减少数据压缩的计算量，提高压缩效率。
11.一实施例中，所述根据所述旋转门的面积和所述测量值、所述采集点和所述最新的存储点，构建椭圆旋转门，包括：根据所述采集点的坐标和所述最新的存储点，获取所述采集点和所述最新的存储点之间的中点的坐标；根据所述旋转门的面积和第二测量值，确定压缩偏移量，所述第二测量值为所述中点与所述采集点或所述最新的存储点在时间-特征值坐标系中的距离；通过所述中点的坐标、所述第二测量值和所述压缩偏移量，构建椭圆旋转门，所述压缩偏移量为所述椭圆旋转门的短轴，所述第二测量值为所述椭圆旋转门的长轴。
12.在本技术实施例中，压缩偏移量作为椭圆旋转门的短轴，通过预设固定的旋转门的面积以及数据压缩过程中可变的第二测量值，以使确定的压缩偏移量可以在数据压缩的过程中自适应调整，提高对采集点的存储确定，有效控制数据压缩过程中的产生的误差，提高数据压缩效果。
13.第二方面，本技术提供一种数据处理方法，该方法包括：获取待压缩数据，所述待压缩数据包括多个待压缩字符串；通过lzw算法，将各待压缩字符串与初始的字典索引表匹配，并更新所述字典索引表，获得第一压缩数据及第一更新字典索引表；在所述第一更新字典索引表满足预设条件的情况下，删除所述第一更新字典索引表中匹配次数少于第一预设阈值的索引记录，获得第二更新字典索引表；基于所述第二更新字典索引表，对尚未处理的待压缩数据进行匹配，获得第二压缩数据。
14.在本技术实施例中，通过在第一更新字典索引表满足预设条件时，删除第一更新字典索引表中匹配次数少于第一预设阈值的索引记录，以方便后续对尚未处理的待压缩数据进行处理，提高数据压缩效率和数据压缩效果。
15.一实施例中，所述在所述第一更新字典索引表满足预设条件的情况下，删除所述第一更新字典索引表中匹配次数少于第一预设阈值的索引记录，获得第二更新字典索引表，包括：判断所述第一更新字典索引表的大小是否大于第二预设阈值，若是，则删除所述第一更新字典索引表中匹配次数小于所述第一预设阈值的索引记录，获得所述第二更新字典索引表。
16.在本技术实施例中，通过在第一更新字典索引表的大小大于第二预设阈值时，删除第一更新字典索引表中匹配次数小于第一预设阈值的索引记录，为字典索引表提供一定冗余内存空间，方便后续对尚未处理的压缩数据进行处理，提高压缩数据的效率和效果。
17.一实施例中，所述删除所述第一更新字典索引表中匹配次数小于所述预设第一阈值的索引记录，获得所述第二更新字典索引表，包括：判断所述第一更新字典索引表的压缩转换率是否小于所述第三预设阈值；若是，则删除所述第一更新字典索引表中匹配次数小于所述第一预设阈值的索引记录，获得所述第二更新字典索引表。
18.在本技术实施例中，通过在第一更新字典索引表的压缩转换率小于第三预设阈值时，删除第一更新字典索引表中匹配次数小于第一预设阈值的索引记录，获得第二更新字典索引表，提高第二更新字典索引表对后续待压缩数据的压缩效果。
19.第三方面，本技术提供一种数据处理方法，该方法包括：将待压缩数据通过上述第一方面的数据处理方法，对所述待压缩进行有损压缩，获得中间压缩数据；将所述中间压缩数据通过上述第二方面的数据处理方法，对所述待压缩数据进行无损压缩，获得目标压缩数据。
20.在本技术实施例中，通过二级压缩的方式，先对待压缩数据进行有损压缩，去除待压缩数据中的重要性较低的数据，获得中间压缩数据，再对中间压缩数据进行无损压缩，进一步提升对待压缩数据的压缩率，并且保证对待压缩数据的压缩准确性。
21.第四方面，本技术提供一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被所述处理器执行时，使得所述处理器执行上述第一方面的数据处理方法或第二方面的数据处理方法。
22.第五方面，本技术提供一种存储有计算机可读指令的非易失性可读存储介质，所述计算机可读指令被处理器执行时，使得所述处理器执行上述第一方面的数据处理方法或第二方面的数据处理方法。
23.本技术的一个或多个实施例的细节在下面的附图和描述中提出。本技术的其它特征、目的和优点将从说明书、附图以及权利要求书变得明显。
附图说明
24.为了更清楚地说明本技术实施例的技术方案，下面将对本技术实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本技术的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，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相关的附图。
25.图1为本技术一实施例提供的数据处理方法的第一流程图；
26.图2为本技术一实施例提供的数据处理方法的第二流程图；
27.图3为本技术一实施例提供的lzw算法的示意图；
28.图4为本技术一实施例提供的数据处理方法的第三流程图；
29.图5为本技术一实施例提供的数据处理方法的第四流程图；
30.图6为本技术一实施例提供的数据处理装置的第一结构图；
31.图7为本技术一实施例提供的数据处理装置的第二结构图；
32.图8为本技术一实施例提供的电子设备的结构图。
33.图标：数据处理装置600；获取模块601；处理模块602；存储模块603；数据处理模块700；获取模块701；匹配模块702；删除模块703；获得模块704。
具体实施方式
34.为了使本技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本技术进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本技术，并不用于限定本技术。
35.数据压缩的方法分为有损压缩和无损压缩。其中，有损压缩是指解压缩后的数据与原来的数据有一定的误差，但是不影响数据的变化趋势，而无损压缩是指压缩前和解压缩后的数据完全一致。
36.实施例一：
37.目前，有损压缩通常采用sdt(swinging door trending，旋转门趋势分析)算法，sdt算法的基本原理为在获取新采集点时，通过该采集点与上一次的记录点一起构造出一个有两条边垂直于x轴的平行四边形。此时，如果该采集点和记录点之间有任何一个数据值
位于平行四边形外，则保存该采集点的上一个采集点，否则就继续获取采集点，不进行保存操作。
38.请参考图1，图1为本技术一实施例提供的数据处理方法。该数据处理方法，包括：
39.s101，获取待压缩数据；
40.其中，待压缩数据由多个数据点构成。所有数据点可以分为存储点和采集点。存储点表征在对待压缩数据处理的过程中，已经进行存储的数据点，采集点表征在对待压缩数据处理的过程中，需要进行处理，以确定是否进行存储的数据点。
41.示例性地，待压缩数据可以是传感器间隔一秒采集得到的多个数据点，各数据点分别为{time＝2022-12-25 16:30:01，value＝36℃}，{time＝2022-12-25 16:30:02，value＝37℃}，{time＝2022-12-25 16:30:04，value＝36℃}等等，按照时间戳的生成顺序，可以将首个数据点作为存储点进行存储，剩下的数据点作为采集点，根据后续对待压缩数据的处理，选择性地将各采集点进行保存，实现数据压缩。将温度数据中的时间戳作为横坐标，特征值(温度)作为纵坐标，建立时间-特征值坐标系，获得待压缩数据的各数据点在坐标系中的分布情况。
42.s102，判断第一测量值是否小于噪音阈值；
43.其中，第一测量值为采集点和最新的存储点在时间-特征值坐标系中的距离，噪音阈值可以是本领域技术人员根据具体应用场景进行设置。
44.s103，若第一测量值大于噪音阈值，则存储采集点，并将最新的存储点更新为采集点。
45.可以理解，通过判断当前采集点与最新的存储点的距离是否小于噪音阈值，以确定当前采集点是否属于极值点，而极值点表征待压缩数据的重要变化趋势，通过确定当前采集点是否属于极值点，并将极值点进行保存，避免将极值点当作普通数据点进行处理，从而不必要地增加压缩数据的长度，甚至影响后续对压缩数据的还原度。
46.一实施例中，数据处理方法还包括：若第一测量值小于噪音阈值，则根据sdt算法对采集点进行压缩处理。
47.可以理解，当第一测量值小于噪音阈值时，可以确定当前采集点为普通数据点，通过sdt算法判断该采集点是否需要存储，提高压缩效果。
48.一实施例中，根据sdt算法对采集点进行压缩处理，包括：确定旋转门的面积；根据旋转门的面积和第一测量值、采集点和最新的存储点，构建椭圆旋转门；判断中间采集点是否处于椭圆旋转门的覆盖区域内，中间采集点为最新的存储点到采集点之间的采集点；若否，则存储采集点，并将最新的存储点更新为采集点。
49.可以理解，通过预先设定旋转门的面积，避免旋转门的覆盖区不会随着采集点的增多而面积增大，从而保证数据压缩的准确性，并且，相较于现有技术所采用的矩形旋转门、三角旋转门等，在判断中间采集点是否处于旋转门区域时，需要计算各中间采集点的上斜率和下斜率，而本方案只需将各中间采集点代入椭圆旋转门的方程中，即可判断采集点是否需要压缩存储，减少数据压缩的计算量，提高压缩效率。
50.一实施例中，根据旋转门的面积和测量值、采集点和最新的存储点，构建椭圆旋转门，包括：根据采集点的坐标和最新的存储点，获取采集点和最新的存储点之间的中点的坐标；根据旋转门的面积和第二测量值，确定压缩偏移量，第二测量值为中点与采集点或最新
的存储点在时间-特征值坐标系中的距离；通过中点的坐标、第二测量值和压缩偏移量，构建椭圆旋转门，压缩偏移量为椭圆旋转门的短轴，第二测量值为椭圆旋转门的长轴。
51.示例性地，旋转门的面积为s，中点坐标为(x，y),采集点的坐标到最新的存储点的坐标的距离为2a，因此，可以确定第二测量值为a，压缩偏移量
52.以中点的坐标作为椭圆旋转门的中心，第二测量值a作为椭圆旋转门的长轴，压缩偏压量e作为椭圆旋转门的短轴，可以得到椭圆旋转门的方程为：
53.可以理解，压缩偏移量作为椭圆旋转门的短轴，通过预设固定的旋转门的面积以及数据压缩过程中可变的第二测量值，以使确定的压缩偏移量可以在数据压缩的过程中自适应调整，提高对采集点的存储确定，有效控制数据压缩过程中产生的误差，提高数据压缩效果。
54.实施例二：
55.为便于进一步理解本技术实施例一所提供的方案。本实施例在实施例一的基础上，以图2为例，为本技术做进一步示例说明。
56.s1.预先确定椭圆旋转门的面积s。
57.s2.确定噪音阈值nl。
58.s3.输入当前采集点。
59.s4.判断第一测量值2a是否大于噪音阈值nl，若第一测量值大于噪音阈值nl，则进入s9，否则进入s5。其中，第一测量值为当前采集点与最新的存储点在时间-特征值坐标系中的距离。
60.s5.确定当前采集点和最新的存储点之间的中点坐标(x，y)。
61.s6.通过椭圆旋转门的面积s和中点坐标与最新的存储点或当前采集点的距离a，确定压缩偏移量e。
62.s7.以中点坐标作为椭圆中心，将a作为椭圆旋转门的长轴，e作为椭圆旋转门的短轴，确定椭圆旋转门的方程
63.s8.将中间采集点代入椭圆旋转门的方程中，若中间采集点不在椭圆旋转门内，则进入s9，否则进入s3。
64.s9.存储当前采集点，并将该采集点作为最新的存储点。
65.实施例三：
66.目前，无损压缩通常采用lzw(lempel-ziv-welch encoding，蓝波-立夫-卫曲编码法)，也称为串表压缩算法，lzw算法的基本原理为提取待压缩字符串中的不同字符，基于这些字符创建一个字典索引表，然后用字典索引表中的字符的索引来替代原始文本文件数据中的相应字符，减少原始数据大小。
67.示例性地，请参照图3，假设待压缩字符串为“abababcd”，初始的字典索引表根据待压缩字符串动态创建，因此本实施例中初始的字典索引表前4项分别为字符串a，b，c，d，对应的索引分别为0，1，2，3。
68.将待压缩字符串与初始的字典索引表匹配，当前字符为a，在字典索引表已经存在，读入下个字符b，字符串ab在字典索引表中未存在，将字符串ab存入字典索引表中，索引为4，输出最大匹配的字符a对应的字典索引表的索引0，将当前字符串设置为b。继续读入下一字符a，将其添加到当前字符串中，查找字典索引表是否存在当前字符串ba，不存在，则将字符串ba存入字典索引表中，对应的索引为5，输出最大匹配的字符b对应的字典索引1，将当前字符串设置为a。继续读入下一字符b，当前字符串为ab，查找字典索引表是否存在当前字符串ab，存在，则读入下一字符c，查找字典索引表是否存在当前字符串abc，不存在，则当前字符串abc存入字典索引表中，对应的索引为7，输出最大匹配的字符ab对应的字典索引4。将当前字符串设置为c，读入字符d，查找字典索引表是否存在当前字符串cd，不存在，则将cd存入字典索引表中，对应的索引为8，输出最大匹配的字符c对应的字典索引2。将当前字符串设置为d，后续无待压缩字符，输出当前字符串d对应的字典索引3，压缩完成。即，待压缩字符串“abababcd”对应的压缩数据为“014423”。
69.请参考图4，图4为本技术一实施例提供的另一种数据处理方法。该数据处理方法，包括：
70.s401，获取待压缩数据；
71.其中，待压缩数据包括多个待压缩字符串。
72.在本技术实施例中，待压缩数据可以是预先获取并存储在本地或云端的数据，也可以是临时输入的数据。
73.s402，通过lzw算法，将各待压缩字符串与初始的字典索引表匹配，并更新字典索引表，获得第一压缩数据及第一更新字典索引表。
74.其中，初始的字典索引表根据待压缩字符串动态创建。
75.s403，在第一更新字典索引表满足预设条件的情况下，删除第一更新字典索引表中匹配次数少于第一预设阈值的索引记录，获得第二更新字典索引表；
76.其中，第一预设阈值可以根据待压缩数据的类型进行设置。
77.一实施例中，s303可以包括：判断第一更新字典索引表的大小是否大于第二预设阈值，若是，则删除第一更新字典索引表中匹配次数小于第一预设阈值的索引记录，获得第二更新字典索引表。
78.一实施例中，可以将第二预设阈值设置为第一更新字典索引表的上限容量，以最大效率的利用第一字典索引表。
79.可以理解，通过在第一更新字典索引表的大小大于第二预设阈值时，删除第一更新字典索引表中匹配次数小于第一预设阈值的索引记录，为字典索引表提供一定冗余内存空间，方便后续对尚未处理的压缩数据进行处理，提高压缩数据的效率和效果。
80.一实施例中，删除第一更新字典索引表中匹配次数小于预设第一阈值的索引记录，获得第二更新字典索引表，包括：判断第一更新字典索引表的压缩转换率是否小于第三预设阈值；若是，则删除第一更新字典索引表中匹配次数小于第一预设阈值的索引记录，获得第二更新字典索引表。
81.一实施例中，可以将一定长度的尚未处理中的待压缩数据输入第一更新索引表中，用第一更新字典索引表对这些尚未处理中的待压缩数据进行压缩，获得压缩后的数据，根据压缩前的数据的大小除压缩后的数据的大小，确定第一更新字典索引表的压缩效率。
82.需要说明的是，第三预设阈值可以根据具体数据类型进行具体设置。
83.可以理解，通过在第一更新字典索引表的压缩转换率小于第三预设阈值时，删除第一更新字典索引表中匹配次数小于第一预设阈值的索引记录，获得第二更新字典索引表，提高第二更新字典索引表对后续待压缩数据的压缩效果。
84.s404，基于第二更新字典索引表，对尚未处理的待压缩数据进行匹配，获得第二压缩数据。
85.可以理解，通过在第一更新字典索引表满足预设条件时，删除第一更新字典索引表中匹配次数少于第一预设阈值的索引记录，以方便后续对尚未处理的待压缩数据进行处理，提高数据压缩效率和数据压缩效果。
86.实施例四：
87.为便于进一步理解本技术实施例所提供的方案。本实施例在实施例三的基础上，以图5为例，为本技术做进一步示例说明。
88.s501，确定第三预设阈值t。
89.s502，初始化字典索引表。
90.s503，设定当前字符存i为空。
91.s504，读入待压缩字符串中的新字符x。
92.s505，查找字典索引表e是否存在当前字符串i+x。
93.s506，新字符串i+x加入前缀字符串中，即i＝i+x。
94.s516，将新字符串i+x保存至字典索引表e中。
95.s517，当前字符串尾字符成为下一个字符前缀，即i＝x。
96.s507，判断当前字典索引表e的存储空间是否已满。
97.s508，计算字典索引表e的压缩转换率。
98.s509，判断字典索引表e的压缩转换率是否小于第三预设阈值t。
99.s510，删除字典索引表中匹配次数小于第一预设阈值的索引记录。
100.实施例五：
101.为最大程度的提升压缩效率和质量，本技术提供一种数据处理方法，该方法包括：将待压缩数据通过上述实施例一或实施例二的数据处理方法，对待压缩进行有损压缩，获得中间压缩数据；将中间压缩数据通过上述实施例三或实施例四的数据处理方法，对中间压缩数据进行无损压缩，获得目标压缩数据。
102.可以理解，通过二级压缩的方式，先对待压缩数据进行有损压缩，去除待压缩数据中的重要性较低的数据，获得中间压缩数据，再对中间压缩数据进行无损压缩，进一步提升对待压缩数据的压缩率，并且保证对待压缩数据的压缩准确性。
103.实施例六：
104.基于实施例一的发明构思，本技术实施例中还提供一种数据处理装置600。请参阅图6所示，图6示出了实施例一所示的方法的数据处理装置600。应理解，装置600具体的功能可以参见上文中的描述，为避免重复，此处适当省略详细描述。装置600包括至少一个能以软件或固件的形式存储于存储器中或固化在装置600的操作系统中的软件功能模块。具体地：
105.参见图6所示，数据处理装置600包括：获取模块601、处理模块602、存储模块603。
其中：
106.获取模块601，用于获取待压缩数据，待压缩数据包括存储点和采集点；
107.处理模块602，用于判断第一测量值是否小于噪音阈值，第一测量值为采集点和最新的存储点在时间-特征值坐标系中的距离；
108.存储模块603，用于若第一测量值大于噪音阈值，则存储采集点，并将最新的存储点更新为采集点。
109.一实施例中，处理模块602，还用于若第一测量值小于噪音阈值，则根据sdt算法对采集点进行压缩处理。
110.一实施例中，处理模块602，还用于确定旋转门的面积；根据旋转门的面积和第一测量值、采集点和最新的存储点，构建椭圆旋转门；判断中间采集点是否处于椭圆旋转门的覆盖区域内，中间采集点为最新的存储点到采集点之间的采集点；若否，则存储采集点，并将最新的存储点更新为采集点。
111.一实施例中，处理模块602，还用于根据采集点的坐标和最新的存储点，获取采集点和最新的存储点之间的中点的坐标；根据旋转门的面积和第二测量值，确定压缩偏移量，第二测量值为中点与采集点或最新的存储点在时间-特征值坐标系中的距离；通过中点的坐标、第二测量值和压缩偏移量，构建椭圆旋转门，压缩偏移量为椭圆旋转门的短轴，第二测量值为椭圆旋转门的长轴。
112.实施例七：
113.基于实施例三的发明构思，本技术实施例中还提供一种数据处理装置700。请参阅图7所示，图7示出了实施例一所示的方法的数据处理装置700。应理解，装置700具体的功能可以参见上文中的描述，为避免重复，此处适当省略详细描述。装置700包括至少一个能以软件或固件的形式存储于存储器中或固化在装置700的操作系统中的软件功能模块。具体地：
114.参见图7所示，数据处理装置700包括：获取模块701、匹配模块702、删除模块703和获得模块704。其中：
115.获取模块701，用于获取待压缩数据，待压缩数据包括多个待压缩字符串。
116.匹配模块702，用于通过lzw算法，将各待压缩字符串与初始的字典索引表匹配，并更新字典索引表，获得第一压缩数据及第一更新字典索引表。
117.删除模块703，用于在第一更新字典索引表满足预设条件的情况下，删除第一更新字典索引表中匹配次数少于第一预设阈值的索引记录，获得第二更新字典索引表。
118.获得模块704，用于基于第二更新字典索引表，对尚未处理的待压缩数据进行匹配，获得第二压缩数据。
119.一实施例中，删除模块704，还用于判断第一更新字典索引表的大小是否大于第二预设阈值，若是，则删除第一更新字典索引表中匹配次数小于第一预设阈值的索引记录，获得第二更新字典索引表。
120.一实施例中，删除模块705，还用于判断第一更新字典索引表的压缩转换率是否小于第三预设阈值；若是，则删除第一更新字典索引表中匹配次数小于第一预设阈值的索引记录，获得第二更新字典索引表。
121.实施例八：
122.本实施例提供了一种电子设备，参见图8所示，图8为根据本技术的一个实施例的电子设备的内部结构示意图，电子设备可以为终端(如手机、电脑、平板等设备)、服务器等具有信息处理功能的设备。请参阅图8，该电子设备可以包括存储器和处理器。
123.处理器可以通过系统总线与存储器连接，存储器可以包括非易失性存储介质、内存储器等中的至少之一。除此之外，电子设备还可以包括输入装置、显示屏、网络接口等部件，但不作为限制。
124.其中，该电子设备的存储器中可存储操作系统和计算机可读指令，该计算机可读指令被执行时，可使得处理器执行计算机可读指令，以实现本技术各实施例的数据处理方法，该方法的具体实现过程可参考实施例一、二、三的具体内容，在此不再赘述。
125.该电子设备的处理器用于提供计算和控制能力，支撑整个电子设备的运行。
126.在电子设备具有输入装置时，输入装置可以用于各种数据的输入。在电子设备具有显示屏时，显示屏可以用于进行显示。在电子设备具有网络接口时，网络接口可以用于与外部设备进行网络通信。
127.可以理解，图8中示出的结构，仅仅是与本技术方案相关的部分结构的框图，并不构成对本技术方案所应用于其上的电子设备的限定，具体的电子设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
128.实施例九：
129.基于同一发明构思，本技术实施例提供的一种存储介质，该存储介质存储有一个或者多个计算机程序指令，一个或者多个计算机程序指令可被一个或者多个被计算机读取并运行，以实现上述的数据处理方法。
130.此处所使用的存储介质可包括非易失性存储器。合适的非易失性存储器可包括rom(read-only memory，只读存储器)、prom(programmable read-only memory，可编程只读存储器)、eprom(electrical programmable read-only memory，电动程控只读存储器)、eeprom(electrically erasable programmable read-only memory，电可擦编程只读存储器)或闪存。
131.在本技术所提供的实施例中，应该理解到，所揭露装置和方法，可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，又例如，多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些通信接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
132.另外，作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
133.再者，在本技术各个实施例中的各功能模块可以集成在一起形成一个独立的部分，也可以是各个模块单独存在，也可以两个或两个以上模块集成形成一个独立的部分。
134.在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际
的关系或者顺序。
135.以上所述仅为本技术的实施例而已，并不用于限制本技术的保护范围，对于本领域的技术人员来说，本技术可以有各种更改和变化。凡在本技术的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本技术的保护范围之内。