数据处理方法、装置、电子设备及存储介质与流程

1.本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及数据处理方法、装置、电子设备及存储介质。


背景技术：

2.目前，教育机构在不同时区设置各个组织数据库。由于时区不同和权限因素，每个组织数据库需要单独开发模型、计算任务和配置数据看板，无法在统一的地址查看和分析数据，同时也增加了工作量、浪费了计算和存储资源。


技术实现要素：

3.为了解决上述技术问题或者至少部分地解决上述技术问题，本公开提供了数据处理方法、装置、电子设备及存储介质。
4.根据本公开实施例的一方面，提供了一种数据处理方法，所述方法包括：
5.获取不同时区各个组织数据库的原始数据；
6.按照预设统一规则对所述原始数据进行处理，得到待处理数据；
7.对所述待处理数据进行建模，得到统一数据模型；
8.响应于数据获取请求，对所述数据获取请求进行解析，得到权限标识，根据所述权限标识从所述统一数据模型获取请求数据显示。
9.根据本公开实施例的另一方面，提供了一种数据处理装置，所述装置包括：
10.获取模块，用于获取不同时区各个组织数据库的原始数据；
11.处理模块，用于按照预设统一规则对所述原始数据进行处理，得到待处理数据；
12.建模模块，用于对所述待处理数据进行建模，得到统一数据模型；
13.响应显示模块，用于响应于数据获取请求，对所述数据获取请求进行解析，得到权限标识，根据所述权限标识从所述统一数据模型获取请求数据显示。
14.根据本公开实施例的另一方面，提供了一种电子设备，所述电子设备包括：处理器；用于存储所述处理器可执行指令的存储器；所述处理器，用于从所述存储器中读取所述可执行指令，并执行所述指令以实现如本公开实施例提供的数据处理方法。
15.根据本公开实施例的另一方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序用于执行如本公开实施例提供的数据处理方法。
16.根据本公开实施例的另一方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，其中，所述计算机程序在被处理器执行时实现本公开实施例提供的数据处理方法。
17.本公开实施例提供的上述技术方案，获取不同时区各个组织数据库的原始数据，按照预设统一规则对原始数据进行处理，得到待处理数据，对待处理数据进行建模，得到统一数据模型，响应于数据获取请求，对数据获取请求进行解析，得到权限标识，根据权限标识从统一数据模型获取请求数据显示。上述方式通过构建统一数据模型对不同时区各教学结构数据进行合并加工、计算、存储和展示，以及通过权限标识提供数据显示，实现统一中
有隔离，在提高数据处理和管理效率的同时保证数据安全性，满足数据显示需求。
附图说明
18.此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理。
19.为了更清楚地说明本公开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，对于本领域普通技术人员而言，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
20.图1为本公开实施例提供的一种数据处理方法的流程示意图；
21.图2为本公开实施例提供的另一种数据处理方法的流程示意图；
22.图3为本公开实施例提供的数据处理的示例图；
23.图4为本公开实施例提供的一种数据处理装置的结构示意图；
24.图5为本公开实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
25.为了能够更清楚地理解本公开的上述目的、特征和优点，下面将对本公开的方案进行进一步描述。需要说明的是，在不冲突的情况下，本公开的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
26.在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本公开，但本公开还可以采用其他不同于在此描述的方式来实施；显然，说明书中的实施例只是本公开的一部分实施例，而不是全部的实施例。
27.考虑到相关技术中，教育机构在不同时区设置各个教学机构，即各个教学结构具有自己的组织数据库用于存储本组织的数据，由于时区不同和权限因素，每个教学机构需要单独开发模型、计算任务和配置数据看板，无法在统一的地址查看和分析数据，同时也增加了工作量、浪费了计算和存储资源。针对上述问题，本公开实施例提供了一种数据处理方法、装置、电子设备及存储介质，获取不同时区各个组织数据库的原始数据，按照预设统一规则对原始数据进行处理，得到待处理数据，对待处理数据进行建模，得到统一数据模型，响应于数据获取请求，对数据获取请求进行解析，得到权限标识，根据所述权限标识从所述统一数据模型获取请求数据显示。上述方式通过构建统一数据模型对不同时区各教学结构数据进行合并加工、计算、存储和展示，以及通过权限标识提供数据显示，实现统一中有隔离，在提高数据处理和管理效率的同时保证数据安全性，满足数据显示需求，本公开实施例详细说明如下。
28.首先，本公开实施例提供了一种数据处理方法，图1为本公开实施例提供的一种数据处理方法的流程示意图，该方法可以由数据处理装置执行，其中该装置可以采用软件和/或硬件实现，一般可集成在电子设备中。如图1所示，该方法包括如下步骤s102～步骤s108：
29.步骤102，获取不同时区各个组织数据库的原始数据。
30.步骤104，按照预设统一规则对原始数据进行处理，得到待处理数据。
31.在本公开实施例中，不同时区各个组织数据库指的是在不同区域设置一个或者多个组织数据库用于存储对应组织数据，比如教学机构数据库用于存储教学中的各个数据
(比如报名数据、上学数据等)，不同区域之间可能存在时差，比如在a区域设置组织数据库1和2，组织数据库1和2之间是属于同一时区，没有时差；再比如在b区域设置组织数据库3，a区域和b区域存在12小时时差，则组织数据库1和2分别和组织数据库3存在12小时时差。
32.可以理解的是，不同时区的组织数据库的时差并无固定规律，而且随着教学结构逐渐增加，各个组织数据库对应的数据更多，如果针对不同组织数据库的单独开发模型、计算任务和配置数据看板，会导致浪费开发、计算和存储资源的问题。
33.在本公开实施例中，原始数据指的是各个组织数据库的课程类别、在读人数、学期数量等等，获取不同时区各个组织数据库的原始数据的方式有很多种，在一些实施方式中，从各个组织数据库对应的数据库、文件和日志中获取课程类别、学期、老师等原始数据；在另一些实施方式中，按照预设数据获取频率(比如小时)、同步方式(全量或者增量)和需求数据(交易数据、课前数据、课中数据和课后数据等)获取各个组织数据库的原始数据。
34.在本公开实施例中，预先设置统一规则，比如对原始数据进行清洗(比如去重、去除错误数据)、数据格式转换为统一数据格式等。
35.在本公开实施例中，按照预设统一规则对原始数据进行处理，得到待处理数据的方式有很多方式，在一些实施方式中，对原始数据进行去重后转换成统一数据格式，得到待处理数据。
36.步骤106，对待处理数据进行建模，得到统一数据模型。
37.在本公开实施例中，对待处理数据进行建模，得到统一数据模型的方式有很多种方式，在一些实施方式中，按照数据明细层对待处理数据进行划分，得到多个业务域数据，按照预设核心维度对待处理数据划分，得到多个核心维度数据，对多个业务域数据和多个核心维度数据进行处理，得到多个主题模型，基于多个主题模型构建统一数据模型。
38.在另一些实施方式中，直接对待处理数据按照预设主题进行建模，得到不同主题模型，基于多个主题模型构建统一数据模型。
39.以上两种方式仅为对待处理数据进行建模，得到统一数据模型的示例，本公开实施例不对对待处理数据进行建模，得到统一数据模型的方式进行具体限制。
40.步骤108，响应于数据获取请求，对数据获取请求进行解析，得到权限标识，根据权限标识从统一数据模型获取请求数据显示。
41.在本公开实施例中，在接收到数据获取请求后，对数据获取请求进行解析，得到权限标识，根据权限标识从统一数据模型获取请求数据显示。其中，数据获取请求可以为各个组织，也可以为组织的管理者发送的，具体根据应用场景选择发送数据获取请求，各个组织或者是组织的管理者具有不同的数据获取权限，可以通过权限标识唯一标识组织获取数据权限。举例而言，组织x，确定组织x的登录账号比如手机号作为权限标识，根据权限标识从统一数据模型获取与组织x有关的数据显示。
42.在本公开实施例中，基于权限标识从统一数据模型获取请求数据显示的方式有很多种，在一些实施方式中，从统一数据模型中获取与权限标识匹配的所有数据，基于预设的聚合算法对所有数据进行汇总，得到请求数据并显示；在另一些实施方式中，从统一数据模型中获取与权限标识匹配的所有数据在看板上显示。
43.以上两种方式仅为基于权限标识从统一数据模型获取请求数据显示的示例，本公开实施例不对基于权限标识从统一数据模型获取请求数据显示的实现方式进行具体限制。
44.综上所述，本公开的数据处理方法，通过获取不同时区各个组织数据库的原始数据，按照预设统一规则对原始数据进行处理，得到待处理数据，对待处理数据进行建模，得到统一数据模型，响应于数据获取请求，对数据获取请求进行解析，得到权限标识，根据所述权限标识从所述统一数据模型获取请求数据显示。上述方式通过构建统一数据模型对不同时区各教学结构数据进行合并加工、计算、存储和展示，以及通过权限标识提供数据显示，实现统一中有隔离，在提高数据处理和管理效率的同时保证数据安全性，满足数据显示需求。
45.图2为本公开实施例提供的另一种数据处理方法的流程示意图，本实施例在上述实施例的基础上，进一步优化了上述数据处理方法。如图2所示，该方法包括：
46.步骤202，获取不同时区各个组织数据库的原始数据，按照预设统一规则对原始数据进行处理，得到待处理数据。
47.步骤202与前述实施例步骤102-步骤104相同，具体参见步骤102-步骤104的详细描述，此处不再详述。
48.步骤204，按照数据明细层对所述待处理数据进行划分，得到多个业务域数据，按照预设核心维度对待处理数据进行划分，得到多个核心维度数据，对多个业务域数据和多个核心维度数据进行处理，得到多个主题模型，基于多个主题模型构建统一数据模型。
49.在本公开实施例中，根据目标需求和多个主题模型，生成应用模型并输出。
50.具体地，通过构建统一数据模型，对各组织数据库数据进行合并加工、计算、存储和展示，对原始数据进行分析，所有原始数据在业务系统进行统一存储，并且加工规则一致，最终显示设备(比如看板)配置规则也一致，可以建立统一数据模型、按照统一加工规则开发任务例行执行并输出。
51.因此，最终显示设备只配置一次，通过区分不同角色对不同组织数据库权限隔离的方式解决了模型和显示设备重复开发的问题，显示设备既能进行隔离又可以提供给管理者统一查看、对比或汇总数据，进一步满足用户需求。
52.可以理解的是，现有方式面向需求烟囱式开发，模型重复建设，导致数据孤岛、不统一、不一致的问题、以及开发难度大、周期长、维护和升级成本高，模型易、可用性差，无法及时满足需求，可以通过从业务出发，构建总线矩阵，按照维度建模理论完成基础模型设计，再形成各主题数据，最终按照需求进行开发交付、以及通过数据分层，形成一致性维度、明细、轻度汇总数据方式，不断完善明细和轻度汇总层，最终所有的需求都从轻度汇总层或明细层获取，提高模型的易用性、复用性。
53.具体地，原始数据为续报数据，原续报数据的每个需求都直接引用数据仓库的数据缓冲层进行开发，烟囱式重复建设，模型不规范、复用性差，没有形成数据资产提供数据价值。本技术实施例主要根据维度建模理论，逐层进行模型设计，包括：
54.数据仓库明细层的订单明细模型“dwd_trad_order_product_fh”，由于续报的数据来源主要是订单表，所以首先需要对数据仓库明细层的订单明细表进行设计和开发，续报分析用到的该模型中的核心字段比如字段名“school_code”、字段类型“string”和字段注释“分校编码”；还比如字段名“order_time”、字段类型“timestamp”和字段注释“下单时间”等。
55.数据仓库维度层的学期维度模型为“dim_term_year”，分析续报数据的前提是要
清楚续报的定义，以下学期续报人数为例，同一个学生支付了本学期的订单，在下学期又支付了同一学科的订单，这样的学生去重即为下期续报人数，然后进行计算的关键是要先建立本学期和下学期之间的联系，不同分校、不同年份的学期不相同(如中间对学期进行拆分或合并)，还有跨年问题，所以创建学期维表模型也是一个重点和难点，学期维表的全部字段信息比如字段名“year”、字段类型“string”和字段注释“年份”；还比如字段名“term_order”、字段类型“int”和字段注释“本学期序号”等。
56.数据仓库汇总层的续报明细模型为“dws_renew_detail_fh”，有了订单明细表和学期维度表，还需要结合其他维度模型，通过维度退化，创建轻度汇总模型形成宽表，以满足应用层各种复杂计算和多维分析。该模型是续报主题的核心模型，包括续报明细表依赖的上游模型和续报明细表信息，依赖的上游模型比如模型英文名“dim_term_year”、模型中文名“年份学期维表”和用途“关联本学期对应的下学期、下下学期”；还比如字段名“dwd_trad_order_product_fh”、模型中文名“订单货品表”和用途“续报主要数据源”等；续报明细表信息比如字段名“school_code”、字段类型“string”和字段注释“分校编码”；还比如字段名“course_name”、字段类型“string”和字段注释“课程名称”等。
57.因此，在完成了几乎涵盖教学结构业务中所有维度组合的数据仓库汇总层的续报明细模型后，就可以基于它提供轻度汇总的续报数据和聚合汇总数据。
58.针对具体需求，比如提供了续报班级汇总模型、续报老师汇总模型和续报学期汇总模型3个，分别在班级、老师、学期粒度对数据进行汇总计算。在每个模型中都提供了“在读人数”、“在读人次”、“续报人次”、“续报下期人次”、“续报下下期人次”、“续报人数”、“续报下期人数”、“续报下下期人数”、“联报人次”、“联报人数”等10个核心续报指标，满足用户对续报数据的分析和决策。
59.最终将明细和汇总数据通过相关工具比如“datax”工具将数据从数仓导出至数据库，然后在相关数据平台进行数据源、数据集、显示设备(看板)配置，对数据进行可视化展示和分析。
60.由此，开发出一套基于业务过程的数据仓库明细层的明细模型、数据仓库维度层公共维度模型、数据仓库汇总层轻度汇总模型和面向需求的应用数据层高度聚合汇总模型。尤其数据仓库汇总层轻度汇总模型可支撑90％应用层续报主题需求，也解决烟囱式开发、指标口径不一致、跨层引用、不符合数仓分层架构等的模型设计问题。
61.步骤206，响应于数据获取请求，对数据获取请求进行解析，得到权限标识，从统一数据模型中获取与权限标识匹配的所有数据，基于预设的聚合算法对所有数据进行汇总，得到请求数据并显示。
62.在本公开实施例中，在基于预设的聚合算法对所有数据进行汇总之前，还包括：从所有数据中获取目标类型的目标数据，对目标数据添加目标标识，得到待汇总数据，基于预设的聚合算法对所有数据进行汇总，得到请求数据并显示，包括：基于聚合算法对所有数据中的剩余数据和待汇总数据进行汇总，得到请求数据并显示。
63.具体地，在数据展示和分析时，除了要看到所有维度的交叉组合数据，如三年级和数据学科的组合，还要看到汇总数据，如三年级和全部学科(即不区分学科)、全部年级(即不区分年级)和数学学科、全部年级和全部学科(即不区分年级和学科)。但由于一些指标无法加和汇总，所以需要在数据应用层模型中既计算除各维度的组合数据，还要计算出汇总
数据。
64.以续报老师汇总表为例，随着数据量的增长，任务执行时间越来越长，数据迟迟无法产出而且影响了下游管理，通过针对目标类型的目标数据添加目标标识后进行汇总计算，提高计算效率，其中，目标类型可以根据应用场景选择，比如同时虚报线上课程和续保线下课程的人数等。目标标识比如
“‑
1”等，用于标识该目标数据进行转换后进行汇总计算，比如“lateral view explode”函数替换“with cube”函数，从而保证计算效率和精确性。
65.由此，可以通过同一数据源、同一加工任务、同一套模型、同一看板配置，每小时产出各分校的最新数据，提供查看数据和决策分析。
66.作为一种示例，如图3所示，在数据仓库维度层学期维度模型dim_term_year建立了本学期和下学期、下下学期之间的联系，不同组织数据库(分校)、不同年份的学期不相同(如中间对学期进行拆分、或合并、或修改)，还标记出每个续期是否跨年，来解决学期的变更和跨年问题，通过形成数据仓库汇总层的续报明细宽表模型，满足日常90％应用层续报主题需求和分析师提数、统计分析需求，通过建设数据应用层面向需求的模型，直接输出数据通过看板进行展示，形形成一套涵盖明细和汇总的续报主题的数据资产，避免烟囱重复建设。
67.需要说明的是，步骤202至步骤206后，可以执行步骤208和/或步骤210，图2仅为示例。
68.步骤208，按照预设的更新频率对原始数据进行更新；其中，更新频率为每小时更新一次。
69.具体地，在做了将各组织数据库合并在同一计算任务中的尝试后，由于时区不同，不少组织数据库的数据仍然延迟很大，部分组织数据库数据产出不及时，不能满足用户需求。
70.在本公开实施例中，确定更新频率为每小时更新一次，即按小时进行加工和调度，使所有组织数据库的数据每小时更新一次，解决因时区不一致导致的部分分校数据产出不及时问题。
71.步骤210，按照预设的数据增量对原始数据进行同步处理；和/或，对原始数据进行分析，获取非分区静态数据，对非分区静态数据执行目标次数更新操作。
72.在本公开实施例中，由于任务链路较长，有时因资源紧张或系统不稳定原因需要隔小时产出，带来不好体验，可以将数据量较大的数据表，由全量改为增量同步，极大地提升数据同步速度，以及针对极缓慢变化和数据变更、新增需要人工参与的维表，如日历维表、学期维表由小时分区表改为非分区静态表，即从小时调度执行改为单次非例行执行。当有改动时因为本身需要人为参与，就在改动后执行一次即可，节省了不少上游依赖任务的执行时间和下游任务依赖检查时间。
73.由此，对所有组织数据库建立统一的模型、加工任务和数据看板，减少重复开发、计算、配置，再通过在显示设备中设置权限控制，实现统一中有隔离，组织数据库只看各自组织数据库数据，管理者既能看单独组织数据库数据又能看到整体汇总数据，既可对比又可整体分析；按照每小时加工和调度一次的方案使所有组织数据库数据每小时更新一次，解决多组织数据库间因时区不一致导致的部分分校数据产出不及时问题；在数据仓库维度层学期维度模型dim_term_year建立了本学期和下学期、下下学期之间的联系，不同组织数
据库、不同年份的学期不相同(如中间对学期进行拆分、或合并、或修改)，还标记出每个续期是否跨年，来解决学期的变更和跨年问题；通过形成数据仓库汇总层续报明细宽表模型，满足日常90％应用层续报主题需求和分析师提数、统计分析需求；通过建设数据应用层面向需求的模型，直接输出数据通过看板进行展示，形形成一套涵盖明细和汇总的续报主题的数据资产，避免烟囱重复建设；使用“lateral view explode”方案替换“with cube”多维度分析函数，既满足了多维度交叉的分析需求，又极大节约计算资源，提升比如80％数据产出时效；对极缓慢变化或数据变更、新增需要人工参与的维表，如日历维表、学期维表由小时调度执行改为单次非例行执行，可节约计算资源，减少下游任务的等待和依赖检查时间，加快整个任务链路执行速度。
74.对应于前述数据处理方法，本公开实施例提供了一种数据处理装置，图4为本公开实施例提供的一种数据处理装置300的结构示意图，该装置可由软件和/或硬件实现，一般可集成在电子设备中，如图4所示，数据处理装置300包括如下模块：
75.获取模块302，用于获取不同时区各个组织数据库的原始数据；
76.处理模块304，用于按照预设统一规则对所述原始数据进行处理，得到待处理数据；
77.建模模块306，用于对所述待处理数据进行建模，得到统一数据模型；
78.响应显示模块308，用于响应于数据获取请求，对所述数据获取请求进行解析，得到权限标识，根据所述权限标识从所述统一数据模型获取请求数据显示。
79.本公开实施例提供的上述装置，通过获取不同时区各个组织数据库的原始数据，按照预设统一规则对原始数据进行处理，得到待处理数据，对待处理数据进行建模，得到统一数据模型，响应于数据获取请求；其中，数据获取请求包括权限标识，并基于权限标识从统一数据模型获取请求数据显示。上述方式通过构建统一数据模型对不同时区各教学结构数据进行合并加工、计算、存储和展示，以及通过权限标识提供数据显示，实现统一中有隔离，在提高数据处理和管理效率的同时保证数据安全性，满足数据显示需求。
80.在一些实施方式中，建模模块306，，具体用于：
81.按照数据明细层对所述待处理数据进行划分，得到多个业务域数据；
82.按照预设核心维度对所述待处理数据进行划分，得到多个核心维度数据；
83.对所述多个业务域数据和所述多个核心维度数据进行处理，得到多个主题模型；
84.基于所述多个主题模型构建所述统一数据模型。
85.在一些实施方式中，所述装置，还包括：
86.生成模块，用于根据所述目标需求和所述多个主题模型，生成应用模型并输出。
87.在一些实施方式中，所述装置还包括：
88.更新模块，用于按照预设的更新频率对所述原始数据进行更新；其中，所述更新频率为每小时更新一次。
89.在一些实施方式中，响应显示模块308，具体用于：
90.响应于数据获取请求；其中，所述数据获取请求包括权限标识，从所述统一数据模型中获取与所述权限标识匹配的所有数据；
91.基于预设的聚合算法对所述所有数据进行汇总，得到所述请求数据并显示。
92.在一些实施方式中，所述装置，还包括：
93.获取添加模块，用于从所述所有数据中获取目标类型的目标数据，对所述目标数据添加目标标识，得到待汇总数据；
94.所述基于预设的聚合算法对所述所有数据进行汇总，得到所述请求数据并显示，包括：
95.基于所述聚合算法对所述所有数据中的剩余数据和所述待汇总数据进行汇总，得到所述请求数据并显示。
96.在一些实施方式中，所述装置还包括：
97.同步模块，用于按照预设的数据增量对所述原始数据进行同步处理；和/或，
98.分析操作模块，用于对所述原始数据进行分析，获取非分区静态数据，对所述非分区静态数据执行目标次数更新操作。
99.本公开实施例所提供的数据处理装置可执行本公开任意实施例所提供的数据处理方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。
100.所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的装置实施例的具体工作过程，可以参考方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
101.本公开示例性实施例还提供一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及与至少一个处理器通信连接的存储器。所述存储器存储有能够被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序在被所述至少一个处理器执行时用于使所述电子设备执行根据本公开实施例的数据处理方法。
102.本公开示例性实施例还提供一种存储有计算机程序的非瞬时计算机可读存储介质，其中，所述计算机程序在被计算机的处理器执行时用于使所述计算机执行根据本公开实施例的数据处理方法。
103.本公开示例性实施例还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，其中，所述计算机程序在被计算机的处理器执行时用于使所述计算机执行根据本公开实施例的数据处理方法。
104.参考图5，现将描述可以作为本公开的服务器或客户端的电子设备500的结构框图，其是可以应用于本公开的各方面的硬件设备的示例。电子设备旨在表示各种形式的数字电子的计算机设备，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本公开的实现。
105.如图5所示，电子设备500包括计算单元501，其可以根据存储在只读存储器(rom)502中的计算机程序或者从存储单元508加载到随机访问存储器(ram)503中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在ram 503中，还可存储设备500操作所需的各种程序和数据。计算单元501、rom 502以及ram503通过总线504彼此相连。输入/输出(i/o)接口505也连接至总线504。
106.电子设备500中的多个部件连接至i/o接口505，包括：输入单元506、输出单元507、存储单元508以及通信单元509。输入单元506可以是能向电子设备500输入信息的任何类型的设备，输入单元506可以接收输入的数字或字符信息，以及产生与电子设备的用户设置
和/或功能控制有关的键信号输入。输出单元507可以是能呈现信息的任何类型的设备，并且可以包括但不限于显示器、扬声器、视频/音频输出终端、振动器和/或打印机。存储单元508可以包括但不限于磁盘、光盘。通信单元509允许电子设备500通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据，并且可以包括但不限于调制解调器、网卡、红外通信设备、无线通信收发机和/或芯片组，例如蓝牙tm设备、wifi设备、wimax设备、蜂窝通信设备和/或类似物。
107.计算单元501可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。计算单元501的一些示例包括但不限于中央处理单元(cpu)、图形处理单元(gpu)、各种专用的人工智能(ai)计算芯片、各种运行机器学习模型算法的计算单元、数字信号处理器(dsp)、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。计算单元501执行上文所描述的各个方法和处理。例如，在一些实施例中，方法102-108可被实现为计算机软件程序，其被有形地包含于机器可读介质，例如存储单元508。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由rom 502和/或通信单元509而被载入和/或安装到电子设备500上。在一些实施例中，计算单元501可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行数据处理方法。
108.用于实施本公开的方法的程序代码可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些程序代码可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器或控制器，使得程序代码当由处理器或控制器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。程序代码可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行，作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。
109.在本公开的上下文中，机器可读介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦除可编程只读存储器(eprom或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(cd-rom)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。
110.如本公开使用的，术语“机器可读介质”和“计算机可读介质”指的是用于将机器指令和/或数据提供给可编程处理器的任何计算机程序产品、设备、和/或装置(例如，磁盘、光盘、存储器、可编程逻辑装置(pld))，包括，接收作为机器可读信号的机器指令的机器可读介质。术语“机器可读信号”指的是用于将机器指令和/或数据提供给可编程处理器的任何信号。
111.为了提供与用户的交互，可以在计算机上实施此处描述的系统和技术，该计算机具有：用于向用户显示信息的显示装置(例如，crt(阴极射线管)或者lcd(液晶显示器)监视器)；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者轨迹球)，用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给计算机。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈)；并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。
112.可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如，作为数据
服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如，应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如，通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网(lan)、广域网(wan)和互联网。
113.计算机系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。