CN106230792A - 基于移动办公的机器学习方法、终端设备及*** - Google Patents
基于移动办公的机器学习方法、终端设备及*** Download PDFInfo
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Abstract
本申请提出一种基于移动办公的机器学习方法、终端设备及***,其中,该方法包括:通过预先关联的权限管理***检测待登录移动办公应用程序的用户身份,如果用户身份合法,则允许用户登录;获取用户通过移动办公应用程序中的触屏拖拽组装任务功能选择的任务类型和对应的配置信息;向服务器发送包括任务类型和对应的配置信息的机器学习任务,以使服务器将任务类型和对应的配置信息发送到机器学习训练集群中进行训练。由此,实现了通过移动办公应用程序完成机器学习相关的办公任务,提高了移动办公的灵活性和效率,满足了用户对于机器学习相关的办公任务实时操作的需求。
Description
技术领域
本申请涉及移动终端技术领域,尤其涉及一种基于移动办公的机器学习方法、终端设备及***。
背景技术
随着移动设备的不断发展,互联网技术的不断提高,让用户可以随时随地,无需在公司的环境下办公,由此移动办公逐渐成为一种重要的工作方式。
然而,大多移动设备仅仅具备收发邮件、会议提醒等最基本办公功能,不能满足用户对于高级功能的需求,例如机器学习平台技术,只能通过浏览器登录,大多用户需要在电脑端操作,如果使用移动设备,需要在移动设备自带的浏览器登录网页版界面,使用不方便。
发明内容
本申请旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。
为此,本申请的第一个目的在于提出一种基于移动办公的机器学习方法,该方法实现了通过移动办公应用程序完成机器学习相关的办公任务,提高了移动办公的灵活性和效率,满足了用户对于机器学习相关的办公任务实时操作的需求。
本申请的第二个目的在于提出一种终端设备。
本申请的第三个目的在于提出一种基于移动办公的机器学习***。
为达上述目的,本申请第一方面实施例提出了一种基于移动办公的机器学习方法,包括:通过预先关联的权限管理***检测待登录移动办公应用程序的用户身份,如果所述用户身份合法,则允许所述用户登录;获取所述用户通过所述移动办公应用程序中的触屏拖拽组装任务功能选择的任务类型和对应的配置信息;向服务器发送包括所述任务类型和对应的配置信息的机器学习任务,以使所述服务器将所述任务类型和对应的配置信息发送到机器学习训练集群中进行训练。
本申请实施例的基于移动办公的机器学习方法,通过预先关联的权限管理***检测待登录移动办公应用程序的用户身份,接着获取用户通过移动办公应用程序中的触屏拖拽组装任务功能选择的任务类型和对应的配置信息,最后向服务器发送包括任务类型和对应的配置信息的机器学习任务,以使服务器将任务类型和对应的配置信息发送到机器学习训练集群中进行训练。由此,实现了通过移动办公应用程序完成机器学习相关的办公任务,提高了移动办公的灵活性和效率,满足了用户对于机器学习相关的办公任务实时操作的需求。
为达上述目的,本申请第二方面实施例提出了一种终端设备。
本申请实施例的终端设备,通过登录模块预先关联的权限管理***检测待登录移动办公应用程序的用户身份,接着获取模块获取用户通过移动办公应用程序中的触屏拖拽组装任务功能选择的任务类型和对应的配置信息,最后发送模块向服务器发送包括任务类型和对应的配置信息的机器学习任务,以使服务器将任务类型和对应的配置信息发送到机器学习训练集群中进行训练。由此,实现了通过移动办公应用程序完成机器学习相关的办公任务,提高了移动办公的灵活性和效率,满足了用户对于机器学习相关的办公任务实时操作的需求。
为达上述目的,本申请第三方面实施例提出了一种基于移动办公的机器学习***。
本申请实施例的基于移动办公的机器学习***,通过预先关联的权限管理***检测待登录移动办公应用程序的用户身份,接着获取用户通过移动办公应用程序中的触屏拖拽组装任务功能选择的任务类型和对应的配置信息,最后向服务器发送包括任务类型和对应的配置信息的机器学习任务,以使服务器将任务类型和对应的配置信息发送到机器学习训练集群中进行训练。由此,实现了通过移动办公应用程序完成机器学习相关的办公任务,提高了移动办公的灵活性和效率,满足了用户对于机器学习相关的办公任务实时操作的需求。
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是本申请一个实施例的基于移动办公的机器学习方法的流程图;
图2是本申请一个实施例的权限管理的示例图;
图3是本申请另一个实施例的基于移动办公的机器学习方法的流程图;
图4是本申请一个实施例的任务信息的示例图;
图5是本申请一个实施例的查看任务的配置信息的示例图;
图6是本申请一个实施例的终端设备的结构示意图;
图7本申请一个实施例的基于移动办公的机器学习***的结构示意图;以及
图8是本申请一个实施例的机器学习训练集群训练的示例图。
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基于移动办公的机器学习方法、终端设备及***。
图1是本申请一个实施例的基于移动办公的机器学习方法的流程图。
如图1所示,该基于移动办公的机器学习方法包括:
步骤101,通过预先关联的权限管理***检测待登录移动办公应用程序的用户身份,如果用户身份合法,则允许用户登录。
目前,当用户在公司的环境以外进行移动办公时,需要登录与公司认证***结合的登录***后,才能进行相应操作。即,每一位员工都有其对应的操作权限。
由此,本身请提供的基于移动办公的机器学习方法,预先将移动办公应用程序与权限管理***进行关联。
进而,当用户在在公司的环境以外进行移动办公时,通过预先关联的权限管理***检测待登录移动办公应用程序的用户身份。如果用户身份合法,则允许用户登录。另外,如果用户身份不合法,则拒绝用户登录。
其中,为了用户更加清楚了解权限管理***如何实现,下面结合图2,以百度giano权限管理为例进行详细说明:
具体地,权限管理包含两方面:第一方面是公司级别的权限管理,第二方面是公司内部权限管理。公司级别权限管理具体可以理解是移动办公应用程序与公司准入***融合,通过公司准入***确认员工身份,公司内部员工才有使用权限。公司内部权限管理(giano权限管理)可以理解是已经是公司内部员工的用户,互相之间的权限的管理方式。
其中,giano是百度内部的一个权限管理***,是百度公司内面向企业级安全的综合访问控制***IAM(Identity and Access Management)。分为四个层级:User–Group–Role–Permission。用户User隶属于某个部门(体系/特定人群)Group(以此申请访问资源并用于记账),而每一个Group对应一个或多个功能权限用Role表示。Role对应一个或多个权限,其实质是Permission即一系列操作的集合,这些操作包含,如发起训练任务、查看训练任务、停止训练任务。如图2中举例说明:个人User(赵六)隶属于下面的Group(核心维护组),以此申请并获得权限Role(管理员,超级管理员)。所以赵六最终被授权允许分配管理员、中止所有任务。
步骤102,获取用户通过移动办公应用程序中的触屏拖拽组装任务功能选择的任务类型和对应的配置信息。
步骤103,向服务器发送包括任务类型和对应的配置信息的机器学习任务,以使服务器将任务类型和对应的配置信息发送到机器学习训练集群中进行训练。
具体地,用户登录后,可以通过移动办公应用程序中的触屏拖拽组装任务功能选择的任务类型和对应的配置信息,再将包括任务类型和对应的配置信息的机器学习任务发送给服务器,以使服务器将任务类型和对应的配置信息发送到机器学习训练集群中进行训练。
需要说明的是,每一个任务都包含各种任务的配置信息,包含:输入、输出、参数定义等。而任务与任务之间的这些配置信息往往有相同或相似之处的地方,也就是说这些信息是可以共享的。因此,通过“触屏拖拽组装任务”的功能,当用户发起一个新任务时,可以以“拖拽”的方式将其他任务中的配置信息“拷贝”过来,方便的实现配置信息共享。
其中,选择任务类型和对应的配置信息的实现方式有很多种,可以根据实际需要进行选择,例如通过下拉菜单或者下拉文本框等方式实现。另外,将包括任务类型和对应的配置信息的机器学习任务发送给服务器的方式也有很多种,可以根据实际需要进行选择,例如采用HTTP方式通信发送,采用多种***共存方式通信发送等等。
本申请实施例的基于移动办公的机器学习方法,通过预先关联的权限管理***检测待登录移动办公应用程序的用户身份,接着获取用户通过移动办公应用程序中的触屏拖拽组装任务功能选择的任务类型和对应的配置信息,最后向服务器发送包括任务类型和对应的配置信息的机器学习任务,以使服务器将任务类型和对应的配置信息发送到机器学习训练集群中进行训练。由此,实现了通过移动办公应用程序完成机器学习相关的办公任务,提高了移动办公的灵活性和效率,满足了用户对于机器学习相关的办公任务实时操作的需求。
基于上述实施例,在用户发起任务,即服务器将任务类型和对应的配置信息发送到机器学习训练集群中进行训练之后,用户可以查看任务以及进行其他操作,下面结合图3进行详细说明。
图3是本申请另一个实施例的基于移动办公的机器学习方法的流程图。
如图3所示,该基于移动办公的机器学习方法包括以下步骤:
步骤301,向服务器发送机器学习任务查看请求。
步骤302,接收服务器查询数据库反馈的任务信息,并将任务信息显示在移动办公应用程序的界面上。
具体地,用户可以在界面上查看平台上的机器学习任务,通过向服务器发送机器学习任务查看请求,并接收服务器查询数据库反馈的任务信息,并将任务信息显示在移动办公应用程序的界面上。举例而言,用户需要查看现有的所有任务,向服务器发送查看现有的所有任务请求,接收服务器查询数据库反馈的任务信息如图4所示,包括提交时间、用户名、任务名、状态等信息。
步骤303,通过服务器与移动办公应用程序中的其他用户分享或交流机器学习任务。
具体地,不限于上述的查看任务,用户也可以通过服务器与移动办公应用程序中的其他用户分享或交流机器学习任务,也就是可以给别人展示自己的训练任务,以进行技术交流,还有同事之间讨论任务相关信息等,另外还可以聊天和社交、查看任务的配置信息,如图5所示。
本申请实施例的基于移动办公的机器学习方法,可以向服务器发送机器学习任务查看请求,接收服务器查询数据库反馈的任务信息,并将任务信息显示在移动办公应用程序的界面上以及通过服务器与移动办公应用程序中的其他用户分享或交流机器学习任务。进一步提高了移动办公的灵活性和效率。
为了实现上述实施例,本申请还提出了一种终端设备。
图6是根据本申请一个实施例的终端设备的结构示意图,如图6所示,该终端设备包括:登录模块110、获取模块120、发送模块130、显示模块140和处理模块150。
其中,登录模块110用于通过预先关联的权限管理***检测待登录移动办公应用程序的用户身份,如果用户身份合法,则允许用户登录。
当用户在在公司的环境以外进行移动办公时,通过预先关联的权限管理***检测待登录移动办公应用程序的用户身份。如果用户身份合法,则允许用户登录。另外,如果用户身份不合法,则拒绝用户登录。
获取模块120用于获取用户通过移动办公应用程序中的触屏拖拽组装任务功能选择的任务类型和对应的配置信息。
发送模块130用于向服务器发送包括任务类型和对应的配置信息的机器学习任务,以使服务器将任务类型和对应的配置信息发送到机器学习训练集群中进行训练。
具体地,用户登录后,可以通过移动办公应用程序中的触屏拖拽组装任务功能选择的任务类型和对应的配置信息,再将包括任务类型和对应的配置信息的机器学习任务发送给服务器,以使服务器将任务类型和对应的配置信息发送到机器学习训练集群中进行训练。
发送模块130还用于向服务器发送机器学习任务查看请求。
显示模块140用于接收服务器查询数据库反馈的任务信息,并将任务信息显示在移动办公应用程序的界面上。
具体地,用户可以在界面上查看平台上的机器学习任务,通过向服务器发送机器学习任务查看请求,并接收服务器查询数据库反馈的任务信息,并将任务信息显示在移动办公应用程序的界面上。
处理模块150用于通过服务器与移动办公应用程序中的其他用户分享或交流机器学习任务。
具体地,不限于上述的查看任务,用户也可以通过服务器与移动办公应用程序中的其他用户分享或交流机器学习任务,也就是可以给别人展示自己的训练任务,以进行技术交流,还有同事之间讨论任务相关信息等,另外还可以聊天和社交、查看任务的配置信息。
需要说明的是,前述对基于移动办公的机器学习方法实施例的解释说明也适用于该实施例的终端设备,其实现原理类似,此处不再赘述。
本申请实施例的终端设备,通过登录模块预先关联的权限管理***检测待登录移动办公应用程序的用户身份,接着获取模块获取用户通过移动办公应用程序中的触屏拖拽组装任务功能选择的任务类型和对应的配置信息,最后发送模块向服务器发送包括任务类型和对应的配置信息的机器学习任务,以使服务器将任务类型和对应的配置信息发送到机器学习训练集群中进行训练。由此,实现了通过移动办公应用程序完成机器学习相关的办公任务,提高了移动办公的灵活性和效率,满足了用户对于机器学习相关的办公任务实时操作的需求。
为了实现上述实施例,本申请还提出了一种基于移动办公的机器学习***。
图7是根据本申请一个实施例的基于移动办公的机器学习***的结构示意图,如图7所示,该基于移动办公的机器学习***包括:终端设备100、服务器200和、机器学习训练集群300。
其中,终端设备100,用于通过预先关联的权限管理***检测待登录移动办公应用程序的用户身份,如果用户身份合法,则允许用户登录;获取用户通过移动办公应用程序中的触屏拖拽组装任务功能选择的任务类型和对应的配置信息;向服务器发送包括任务类型和对应的配置信息的机器学习任务。
具体地,当用户在在公司的环境以外进行移动办公时,首先通过预先关联的权限管理***检测待登录移动办公应用程序的用户身份。如果用户身份合法,则允许用户登录。另外,如果用户身份不合法,则拒绝用户登录。
进而,在用户登录后,可以通过移动办公应用程序中的触屏拖拽组装任务功能选择的任务类型和对应的配置信息,再将包括任务类型和对应的配置信息的机器学习任务发送给服务器,以使服务器将任务类型和对应的配置信息发送到机器学习训练集群中进行训练。
需要说明的是,前述对基于移动办公的机器学习方法实施例的解释说明也适用于该实施例的终端设备100,其实现原理类似,此处不再赘述。
服务器200用于解析任务类型和对应的配置信息,并根据预设算法发送到机器学习训练集群中进行训练。
具体地,对于终端设备100发送的发起任务请求,服务器200会解析任务类型和配置信息,选择合适的算法,发送到机器学习训练集群300中进行训练。
服务器200还用于:接收终端设备发送的机器学习任务查看请求,查询数据库获取任务信息发送给终端设备,以使终端设备将任务信息显示在移动办公应用程序的界面上。
具体地,对于终端设备100发送的查看任务请求,服务器200会查询数据库中当前任务的数据,返回给终端设备100显示,其中,数据库是存储于服务器200。
服务器200还用于:接收移动办公应用程序中的第一用户向第二用户发送的处理请求;根据处理请求实现第一用户与第二用户之间的相关操作。
具体地,对于其他操作,例如查看任务的配置、分享、交流、社交等功能等等,当分享时,接收移动办公应用程序中的第一用户向第二用户发送的分享请求;根据分享请求实现第一用户与第二用户之间的分享。
机器学习训练集群300用于:接收服务器发送的机器学习任务;根据预设的调度策略将机器学习任务分配到一台或多台机器上进行训练。
具体地,机器学习训练集群300是多台常规的机器通过网络连接在一起形成的一个机器群,这个机器群专门用作训练机器学习相关的任务。本领域人员更加了解机器学习训练集群300结合图8进行详细说明。
如图8所示,服务器200会把任务提到给机器学习训练集群300,机器学习训练集群300会首先对任务进行分配。分配到具体的一台或多台机器上之后,机器会运行机器学习训练任务。需要注意的是,这里运行任务的过程,和正常的在机器上执行程序没有差别。
本申请实施例的基于移动办公的机器学习***,通过预先关联的权限管理***检测待登录移动办公应用程序的用户身份,接着获取用户通过移动办公应用程序中的触屏拖拽组装任务功能选择的任务类型和对应的配置信息,最后向服务器发送包括任务类型和对应的配置信息的机器学习任务,以使服务器将任务类型和对应的配置信息发送到机器学习训练集群中进行训练。由此,实现了通过移动办公应用程序完成机器学习相关的办公任务,提高了移动办公的灵活性和效率,满足了用户对于机器学习相关的办公任务实时操作的需求。
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必须针对的是相同的实施例或示例。而且,描述的具体特征或者特点可以在任一个或多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,“多个”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,表示包括一个或更多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。
Claims (10)
1.一种基于移动办公的机器学习方法,其特征在于,包括以下步骤:
通过预先关联的权限管理***检测待登录移动办公应用程序的用户身份,如果所述用户身份合法,则允许所述用户登录;
获取所述用户通过所述移动办公应用程序中的触屏拖拽组装任务功能选择的任务类型和对应的配置信息;
向服务器发送包括所述任务类型和对应的配置信息的机器学习任务,以使所述服务器将所述任务类型和对应的配置信息发送到机器学习训练集群中进行训练。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,还包括:
向所述服务器发送机器学习任务查看请求;
接收所述服务器查询数据库反馈的任务信息,并将所述任务信息显示在所述移动办公应用程序的界面上。
3.如权利要求1或2所述的方法,其特征在于,还包括:
通过所述服务器与所述移动办公应用程序中的其他用户分享或交流机器学习任务。
4.一种终端设备,其特征在于,包括:
登录模块,用于通过预先关联的权限管理***检测待登录移动办公应用程序的用户身份,如果所述用户身份合法,则允许所述用户登录;
获取模块,用于获取所述用户通过所述移动办公应用程序中的触屏拖拽组装任务功能选择的任务类型和对应的配置信息;
发送模块,用于向服务器发送包括所述任务类型和对应的配置信息的机器学习任务,以使所述服务器将所述任务类型和对应的配置信息发送到机器学习训练集群中进行训练。
5.如权利要求4所述的终端设备,其特征在于,还包括:
所述发送模块,还用于向所述服务器发送机器学习任务查看请求;
显示模块,用于接收所述服务器查询数据库反馈的任务信息,并将所述任务信息显示在所述移动办公应用程序的界面上。
6.如权利要求4或5所述的终端设备,其特征在于,还包括:
处理模块,用于通过所述服务器与所述移动办公应用程序中的其他用户分享或交流机器学习任务。
7.一种基于移动办公的机器学习***,其特征在于,包括:服务器、机器学习训练集群、以及终端设备;其中,
所述终端设备,用于通过预先关联的权限管理***检测待登录移动办公应用程序的用户身份,如果所述用户身份合法,则允许所述用户登录;获取所述用户通过所述移动办公应用程序中的触屏拖拽组装任务功能选择的任务类型和对应的配置信息;向服务器发送包括所述任务类型和对应的配置信息的机器学习任务;
所述服务器,用于解析所述任务类型和对应的配置信息,并根据预设算法发送到所述机器学习训练集群中进行训练。
8.如权利要求7所述的***,其特征在于,所述服务器还用于:
接收所述终端设备发送的机器学习任务查看请求;
查询数据库获取任务信息发送给所述终端设备,以使所述终端设备将所述任务信息显示在所述移动办公应用程序的界面上。
9.如权利要求7所述的***,其特征在于,所述服务器还用于:
接收所述移动办公应用程序中的第一用户向第二用户发送的处理请求;
根据所述处理请求实现所述第一用户与所述第二用户之间的相关操作。
10.如权利要求7-9任一所述的***,其特征在于,所述机器学习训练集群用于:
接收所述服务器发送的机器学习任务;
根据预设的调度策略将所述机器学习任务分配到一台或多台机器上进行训练。
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RJ01 | Rejection of invention patent application after publication | ||
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
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