本技术实施例中提供了一种解决ECharts图表在svg模式下模糊的方法、装置及电子设备，属于数据处理技术领域，该方法包括:使用Reacthooks在组件挂载时初始化图表，并在series数据变化时重新渲染；根据传入的props动态配置图表，配置完成后使用setOption方法对图表进行渲染；处理传入的series数据，添加额外的样式和配置；配置完成后使用setOption方法对图表进行渲染；当图表渲染完成之后，使用myChart.on('rendered',()=>{dealPath(chartID);})方法修改图表dom下的所有path标签的transform属性，将transform属性值进行四舍五入，全部变成整数。本发明提高了ECharts图表在svg模式下的清晰度。

本技术公开了移动终端恢复出厂设置处理方法、装置、移动终端及介质，方法包括:预先在移动终端上设置工厂模式和普通用户模式的标志位，并将该标志位保存在移动终端的存储器上；移动终端系统启动时从存储器读取模式标志位信息；当判断标志位信息为工厂模式，则初始化文件系统时映射内存空间为虚拟用户存储空间，存储用户数据；当移动终端处于工厂模式下系统检测到关机或断电，虚拟用户存储空间的数据自动清空。本发明适用于电子产品生产制造过程，从耗时上看，只需系统关机或断电即可，相比普通恢复出厂设置需要的几分钟到10几分钟，效率上有极大提高。

本技术涉及数据处理技术领域，具体涉及一种矿用光纤矿山压力实时监测方法及系统，包括:获取矿山上多个采集点对应的压力数据，并划分为若干个实时时间窗口数据，获取每个采集点对应的实时时间窗口数据的分布相似性，从而得到实时时间窗口数据的综合分布相似性，获取每个实时时间窗口数据的平稳度，从而得到每个实时时间窗口数据的增减系数，获取每个实时时间窗口数据调整后的孤立森林的树的数量，由此使用孤立森林算法进行运算，得到矿山压力数据的监测结果。本发明通过自适应孤立森林算法中树的数量，提高了矿用光纤矿山压力实时监测结果的准确性。

本文公开了一种助拔器、机箱及刀片服务器，涉及机箱设备技术领域，通过操作把手，操作把手转动连接于机箱；助推件，助推件部署于操作把手上；当操作把手向第一方向旋转时，助推件用于通过刀片受力部推动刀片插入机箱，当操作把手向第二方向旋转时，助推件用于通过刀片受力部推动刀片拔出机箱，实现对刀片的省力插拔，在机箱少、刀片多的场景下可以减少助拔器的使用，进而达成减少助拔器使用，降低成本与机箱空间占用，便于量产的技术效果。

本技术公开了一种基于机器学习的文本数据检测方法、装置和设备。一种基于机器学习的文本数据检测方法，包括:对用于训练的文本数据进行特征提取；基于特征提取结果训练检测算法模型；基于特征提取结果和检测算法模型训练解释算法模型；基于训练得到的检测算法模型对待检测的文本数据进行检测，得到检测结果；基于训练得到的解释算法模型对待检测的文本数据进行解释，得到解释结果；对所述检测结果和解释结果进行汇总输出。本实施例的技术方案，解决了文本数据的检测内容容易被攻击者绕过，且难以自动扩展检测范围，需要维护大量规则的问题，达到了精确地对文本数据进行检测，并且可以对检测结果进行解释说明的效果。

本技术实施例公开了一种日志处理方法、装置、设备及介质。该方法包括:应用于日志处理系统，获取待处理日志，并对待处理日志进行写入校验，确定校验结果；若校验结果为校验通过，则根据预设的字符替换关系，对待处理日志中的待处理字符进行分类，得到候选处理字符和候选替换字符组；根据预设的字符分组符号，对候选处理字符进行分组，得到候选字符组，并对候选字符组中的候选处理字符进行迭代分组，得到参考字符组，以及确定参考字符组对应的字符替换数据，根据字符替换数据，对参考字符组进行字符替换，并根据字符替换关系对候选替换字符组进行字符替换，得到待处理日志对应的已处理日志。降低了机构对待处理日志进行处理的成本。

本技术提供了一种应用信息配置方法及装置，该方法包括:框架程序根据用户类型定位到对应的机密配置文件，其中，所述用户类型包括以下之一：生产用户、普通用户；所述框架程序从待启动的目标应用程序的应用配置文件中获取应用配置的敏感信息标识；所述框架程序从所述机密配置文件中获取与所述敏感信息标识对应的配置项，并将所述配置项导出为所述目标应用程序的环境变量；所述框架程序根据所述应用配置文件启动所述目标应用程序，并将所述环境变量传递至所述目标应用程序。通过本发明，由框架程序定位到不同的机密配置文件，来传递敏感信息给应用程序，达到提高应用信息安全性的效果。

本文提供一种模型训练方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，方法包括:获取对于原始模型在本轮训练中得到的模型参数；对模型参数进行量化，得到量化参数；将并行模型的模型参数更新为量化参数，并将原始模型在本轮训练中的输入数据，输入至并行模型中进行训练；其中，并行模型与原始模型的模型结构一致；根据原始模型在本轮训练中的损失值，和并行模型在本轮训练中的损失值，确定出本轮训练的综合损失值；在综合损失值不满足预设结束条件时，对原始模型的模型参数进行更新。该方案在训练过程中考虑了模型参数被量化后所产生的损失，使得最终训练得到的模型在被量化后，其损失也在可接受范围内，从而降低了模型量化后的精度损失。

本公开实施例公开了一种辅助文稿自动生成方法、装置、存储介质、程序产品。其中，方法包括:基于历史文稿和参考词搜集参考资料；根据所述参考资料提取第一词句；基于所述第一词句获得参考资料中的第一关键词；基于输入的第二关键词和所述第一关键词，获得文稿关键词和文稿材料；基于所述文稿关键词和所述文稿材料生成辅助文稿。该方法能够免于用户手动查询参考资料，节省用户时间，并且通过自主查询参考资料、获得文稿关键词和文稿材料的方式，智能生成内容丰富全面的辅助文稿。

本技术实施例公开了一种信息交互方法及装置。所述方法在显示目标页面后，会接收针对目标权益任务的选择指令，再根据选择指令将目标权益任务与目标用户账户绑定，并将目标权益任务归属的目标任务容器切换至第二状态，响应于目标权益任务被完成，调整目标用户账户中的权益数额。其中，所述目标页面中包括多个任务容器，各所述任务容器在第一状态显示多个待选择状态的权益任务，同一任务容器中的权益任务对应于同一服务类别，所述目标任务容器在第二状态显示已选择状态的目标权益任务。通过所述方法可以增强人机交互性，改善用户的体验。