CN107659727B - 终端的控制方法、装置和存储介质 - Google Patents

终端的控制方法、装置和存储介质 Download PDF

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Abstract

本公开是关于一种终端的控制方法、装置和存储介质，属于电子技术应用领域。所述方法包括：通过关闭预设的至少两个进程进入睡眠模式；获取此次完全退出睡眠模式的预测时刻；在此次完全退出睡眠模式的预测时刻之前的预设时刻启动至少两个进程中的至少一个进程进入轻度退出睡眠模式。本公开实施例通过获取终端可能完全退出睡眠模式的预测时刻，在该时刻之前的预设时刻启动在睡眠模式时关闭的进程，使终端在完全退出睡眠模式时无需同时启动太多的进程。解决了相关技术中终端在退出睡眠模式时可能要启动大量的进程，导致终端在短时间内难以正常使用的问题。达到了终端既能减少在睡眠模式中的耗电量，又能够在退出睡眠模式后很快正常运行的效果。

Description

终端的控制方法、装置和存储介质
技术领域
本公开涉及电子技术领域，特别涉及一种终端的控制方法、装置和存储介质。
背景技术
目前，终端中的一些进程(如网络连接进程和消息提醒进程)会在夜间持续工作，增加终端的耗电量。
相关技术中，终端每天会在预设的时刻或息屏预设时长后进入睡眠模式，在该模式下，终端会关闭一些进程，以达到节省终端耗电量的效果。之后在用户点亮终端的屏幕时，终端退出睡眠模式，并启动在进入睡眠模式时关闭的进程。
但是，上述终端的控制方法中，终端在退出睡眠模式时可能要启动大量的进程，导致终端在短时间内难以正常使用。
发明内容
本公开实施例提供了一种终端的控制方法、装置和存储介质，可以解决相关技术中终端在退出睡眠模式时可能要启动大量的进程，导致终端在短时间内难以正常使用的问题。所述技术方案如下：
根据本公开实施例的第一方面，提供一种终端的控制方法，包括：
在接收到进入睡眠模式的指令后，通过关闭预设的至少两个进程进入睡眠模式；
获取此次完全退出睡眠模式的预测时刻，所述此次完全退出睡眠模式的预测时刻为根据所述终端历史预设次数的完全退出睡眠模式的时刻所确定的时刻；
通过在所述此次完全退出睡眠模式的预测时刻之前的预设时刻，启动所述至少两个进程中的至少一个进程进入轻度退出睡眠模式。
可选的，所述获取此次完全退出睡眠模式的预测时刻，包括：
获取预设的历史x天中，所述终端每天完全退出所述睡眠模式的时刻，所述x为大于0的整数；
根据所述终端每天完全退出所述睡眠模式的时刻，确定所述终端历史x天中完全退出所述睡眠模式的平均时刻；
根据所述平均时刻确定所述此次完全退出睡眠模式的预测时刻。
可选的，所述方法还包括：
获取预设的历史x天中，所述终端每天完全退出所述睡眠模式的时刻，所述x为大于0的整数；
根据所述终端每天完全退出所述睡眠模式的时刻，确定所述终端历史x天中完全退出所述睡眠模式的平均时刻；
根据所述平均时刻确定所述此次完全退出睡眠模式的预测时刻；
存储所述此次完全退出睡眠模式的预测时刻；
所述获取此次完全退出睡眠模式的预测时刻，包括：
提取预先存储的所述此次完全退出睡眠模式的预测时刻。
可选的，所述此次完全退出睡眠模式的预测时刻位于当前周的第n天，所述预设的历史x天包括所述x个周中每一周的所述第n天，1≤n≤7，且n为整数，
所述根据所述终端每天完全退出所述睡眠模式的时刻，确定所述终端历史x天中完全退出所述睡眠模式的平均时刻，包括：
根据所述终端每天完全退出所述睡眠模式的时刻，确定所述终端每周的所述第n天完全退出所述睡眠模式的平均时刻；
其中，根据每周的所述第n天完全退出睡眠模式的平均时刻，确定所述此次完全退出睡眠模式的预测时刻。
可选的，所述根据所述平均时刻确定所述此次完全退出睡眠模式的预测时刻，包括：
在所述平均时刻早于常规退出时刻时，将所述平均时刻确定为所述此次完全退出睡眠模式的预测时刻，所述常规退出时刻为根据预先设置的常规作息时间中的起床时刻所确定的时刻；
在所述平均时刻晚于所述常规退出时刻时，将所述常规退出时刻确定为所述此次完全退出睡眠模式的预测时刻。
可选的，所述至少两个进程包括网络连接进程和预设社交软件的进程，
所述通过在所述此次完全退出睡眠模式的预测时刻之前的预设时刻，启动所述至少两个进程中的至少一个进程进入轻度退出睡眠模式，包括：
通过在所述此次完全退出睡眠模式的预测时刻之前的预设时刻，启动所述网络连接进程和所述预设社交软件的进程进入所述轻度退出睡眠模式。
可选的，所述获取此次完全退出睡眠模式的预测时刻，包括：
获取包括多个数据样本的数据样本集，任一所述数据样本包括所述终端在历史的任一运行周期所采集的特征参数，以及所述任一运行周期之后所述终端首次完全退出睡眠模式的时刻，所述任一运行周期包括所述终端任意一次完全退出睡眠模式的时刻至所述终端再一次进入睡眠模式的时刻之间的时段；
确定机器学习算法；
以所述数据样本集作为训练数据，根据所述机器学习算法训练得到预测模型；
获取所述终端在当前时刻之前且距离当前时刻最近的运行周期所采集的特征参数；
将所述在当前时刻之前且距离当前时刻最近的运行周期所采集的特征参数输入所述预测模型，得到所述此次完全退出睡眠模式的预测时刻。
可选的，所述至少一个进程的个数少于所述至少两个进程的个数，
所述通过在所述此次完全退出睡眠模式的预测时刻之前的预设时刻，启动所述至少两个进程中的至少一个进程进入轻度退出睡眠模式之后，所述方法还包括：
在接收到完全退出睡眠模式的指令时，启动所述至少两个进程中除所述至少一个进程外的其他进程进入所述完全退出睡眠模式。
根据本公开实施例的第二方面，提供一种终端的控制装置，包括：
关闭模块，用于在接收到进入睡眠模式的指令后，通过关闭预设的至少两个进程进入睡眠模式；
获取模块，用于获取此次完全退出睡眠模式的预测时刻，所述此次完全退出睡眠模式的预测时刻为根据所述终端历史预设次数的完全退出睡眠模式的时刻所确定的时刻；
第一启动模块，用于通过在此次完全退出睡眠模式的预测时刻之前的预设时刻，启动所述至少两个进程中的至少一个进程进入轻度退出睡眠模式。
可选的，所述获取模块，包括：
时刻获取子模块，用于获取预设的历史x天中，所述终端每天完全退出所述睡眠模式的时刻，所述x为大于0的整数；
平均时刻获取子模块，用于根据所述终端每天完全退出所述睡眠模式的时刻，确定所述终端历史x天中完全退出所述睡眠模式的平均时刻；
确定子模块，用于根据所述平均时刻确定所述此次完全退出睡眠模式的预测时刻。
可选的，所述获取模块，还用于：
获取预设的历史x天中，所述终端每天完全退出所述睡眠模式的时刻，所述x为大于0的整数；
根据所述终端每天完全退出所述睡眠模式的时刻，确定所述终端历史x天中完全退出所述睡眠模式的平均时刻；
根据所述平均时刻确定所述此次完全退出睡眠模式的预测时刻；
存储所述此次完全退出睡眠模式的预测时刻；
所述获取模块，用于：
提取预先存储的所述此次完全退出睡眠模式的预测时刻。
可选的，所述此次完全退出睡眠模式的预测时刻位于当前周的第n天，所述预设的历史x天包括所述x个周中每一周的所述第n天，1≤n≤7，且n为整数，
所述平均时刻获取子模块，用于：
根据所述终端每天完全退出所述睡眠模式的时刻，确定所述终端每周的所述第n天完全退出所述睡眠模式的平均时刻；
其中，根据每周的所述第n天完全退出睡眠模式的平均时刻，确定所述此次完全退出睡眠模式的预测时刻。
可选的，所述确定子模块，用于：
在所述平均时刻早于常规退出时刻时，将所述平均时刻确定为所述此次完全退出睡眠模式的预测时刻，所述常规退出时刻为根据预先设置的常规作息时间中的起床时刻所确定的时刻；
在所述平均时刻晚于所述常规退出时刻时，将所述常规退出时刻确定为所述此次完全退出睡眠模式的预测时刻。
可选的，所述至少两个进程包括网络连接进程和预设社交软件的进程，
所述第一启动模块，用于：
在所述此次完全退出睡眠模式的预测时刻之前的预设时刻，启动所述网络连接进程和所述预设社交软件的进程进入轻度退出睡眠模式。
可选的，所述获取模块，还用于：
获取包括多个数据样本的数据样本集，任一所述数据样本包括所述终端在历史的任一运行周期所采集的特征参数，以及所述任一运行周期之后所述终端首次完全退出睡眠模式的时刻，所述任一运行周期包括所述终端任意一次完全退出睡眠模式的时刻至所述终端再一次进入睡眠模式的时刻之间的时段；
确定机器学习算法；
以所述数据样本集作为训练数据，根据所述机器学习算法训练得到预测模型；
获取所述终端在当前时刻之前且距离当前时刻最近的运行周期所采集的特征参数；
将所述在当前时刻之前且距离当前时刻最近的运行周期所采集的特征参数输入所述预测模型，得到所述此次完全退出睡眠模式的预测时刻。
可选的，所述至少一个进程的个数少于所述至少两个进程的个数，所述装置还包括：
第二启动模块，用于在接收到完全退出所述睡眠模式的指令时，启动所述至少两个进程中除所述至少一个进程外的其他进程进入所述完全退出睡眠模式。
根据本公开实施例的第三方面，提供一种终端的控制装置，包括：
处理器；
用于存储所述处理器的可执行指令的存储器；
其中，所述处理器被配置为：
在接收到进入睡眠模式的指令后，通过关闭预设的至少两个进程进入睡眠模式；
获取此次完全退出睡眠模式的预测时刻，所述此次完全退出睡眠模式的预测时刻为根据所述终端历史预设次数的完全退出睡眠模式的时刻所确定的时刻；
通过在所述此次完全退出睡眠模式的预测时刻之前的预设时刻，启动所述至少两个进程中的至少一个进程进入轻度退出睡眠模式。
根据本公开实施例的第四方面，提供一种存储介质，当所述存储介质中的指令由终端的处理器执行时，使得终端能够执行第一方面所述的终端的控制方法。
本公开的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：
通过获取终端可能完全退出睡眠模式的预测时刻，并且在该预测时刻之前的预设时刻启动至少一个在睡眠模式时关闭的进程进入轻度退出睡眠模式，使得终端在完全退出睡眠模式时无需同时启动太多的进程。解决了相关技术中终端在退出睡眠模式时可能要启动大量的进程，导致终端在短时间内难以正常使用的问题。达到了终端既能减少在睡眠模式中的耗电量，又能够在退出睡眠模式后很快正常运行的效果。
应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性的，并不能限制本公开。
附图说明
为了更清楚地说明本公开的实施例，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本公开的一些实施例，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。
图1是根据一示例性实施例示出的一种终端的控制方法的流程图。
图2-1是根据一示例性实施例示出的另一种终端的控制方法的流程图。
图2-2是根据图2-1所示的实施例示出的一种确定平均时刻的流程图。
图2-3是根据图2-1所示的实施例示出的一种确定此次完全退出睡眠模式的预测时刻的流程图。
图3是根据一示例性实施例示出的又一种终端的控制方法的流程图。
图4是根据一示例性实施例示出的又一种终端的控制方法的流程图。
图5-1是根据一示例性实施例示出的一种终端的控制装置的框图。
图5-2是图5-1所示的终端的控制装置中获取模块的框图。
图5-3是根据一示例性实施例示出的另一种终端的控制装置的框图。
图6是根据一示例性实施例示出的一种用于终端的装置的框图。
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。
具体实施方式
为了使本公开的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本公开作进一步地详细描述，显然，所描述的实施例仅仅是本公开一部份实施例，而不是全部的实施例。基于本公开中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本公开保护的范围。
本公开实施例所提供的各个终端的控制方法可以应用于终端中，该终端可以为智能手机、平板电脑、电脑、多媒体播放器、电子阅读器和可穿戴式设备等。
图1是根据一示例性实施例示出的一种终端的控制方法的流程图，如图1所示，该方法可以包括下面几个步骤：
步骤101、在接收到进入睡眠模式的指令后，通过关闭预设的至少两个进程进入睡眠模式。
步骤102、获取此次完全退出睡眠模式的预测时刻，此次完全退出睡眠模式的预测时刻为根据终端历史预设次数的完全退出睡眠模式的时刻所确定的时刻。
步骤103、通过在此次完全退出睡眠模式的预测时刻之前的预设时刻，启动至少两个进程中的至少一个进程进入轻度退出睡眠模式。
综上所述，本公开实施例提供的终端的控制方法，通过获取终端可能完全退出睡眠模式的预测时刻，并且在该预测时刻之前的预设时刻启动至少一个在睡眠模式时关闭的进程进入轻度退出睡眠模式，使得终端在完全退出睡眠模式时无需同时启动太多的进程。解决了相关技术中终端在退出睡眠模式时可能要启动大量的进程，导致终端在短时间内难以正常使用的问题。达到了终端既能减少在睡眠模式中的耗电量，又能够在退出睡眠模式后很快正常运行的效果。
根据确定此次完全退出睡眠模式的预测时刻的方式的不同，现通过下面三个实施例对本公开提供的终端的控制方法分情况进行说明。
第一种方式：如图2-1所示，图2-1是根据一示例性实施例示出的一种终端的控制方法，其中终端在进入睡眠模式之后确定此次完全退出睡眠模式的预测时刻，该方法包括：
步骤201、在接收到进入睡眠模式的指令后，通过关闭预设的至少两个进程进入睡眠模式。
终端在接收到进入睡眠模式的指令后，可以通过关闭预设的至少两个进程以进入到睡眠模式。其中，进入睡眠模式的指令可以是在达到预设条件后终端自动触发并接收到的，该预设条件可以有多种，示例性的，该预设条件可以为到达每天的预设时刻，或者屏幕熄灭预设时长等，该预设时刻和预设时长可以由用户设置，也可以是终端出厂时的默认值。此外，进入睡眠模式的指令也可以是终端在用户的操作下接收到的，示例性的，用户可以在终端中点击睡眠模式图标或按键来触发进入睡眠模式的指令。
此外，进入睡眠模式的指令如何被触发还可以参考相关技术，本公开实施例不做限制。
可选的，步骤201中，该预设的至少两个进程可以包括网络连接进程和预设社交软件的进程(社交软件的进程可以包括用于推送消息的推送进程)。该网络连接进程可以为数据网络连接进程和/或无线局域网连接进程；该预设社交软件的进程可以为目前主流的一些聊天软件或通话软件等。当关闭了网络连接进程和社交软件的进程后，终端将不再进行网络数据的接收和发送，社交软件也会被关闭，通过此方式，终端将在睡眠模式中的耗电量得到了减少。此外，该预设的至少两个进程还可以包括视频观看软件的进程或浏览器的进程等。
步骤202、获取预设的历史x天中，终端每天完全退出睡眠模式的时刻，x为大于0的整数。
其中，预设的历史x天可以是过去一段时间中连续的x天，如连续的12天，也可以是不连续的x天，如过去一年中每个月的第一天组成的不连续的12天。x的值可以预先进行设置，且x的值越大，后续获取的此次完全退出睡眠模式的预测时刻会越准确，x的值越小，获取预设的历史x天中，终端每天退出睡眠模式的时刻所耗费的时间越短。示例性的，x可以为60。
而终端每天完全退出睡眠模式的时刻可以是一个预先设置的固定的时刻或是终端处于睡眠模式时，屏幕被用户点亮的时刻。示例性的，x＝4，终端可以获取预设的历史4天中每天完全退出睡眠模式的时刻。
此外，本公开实施例中，终端在完全退出睡眠模式的运行状态可以相当于相关技术中终端退出睡眠模式的运行状态。
步骤203、根据终端每天完全退出睡眠模式的时刻，确定终端历史x天中完全退出睡眠模式的平均时刻。
终端历史x天中完全退出睡眠模式的平均时刻可以是根据终端在历史x天中每天完全退出睡眠模式的时刻所确定的算术平均值、几何平均值、平方平均值、调和平均值和加权平均值等。
在预设的历史x天为过去一段时间中连续的x天时，确定的完全退出睡眠模式的平均时刻可以适用于平均时刻确定后的每一天，示例性的，x＝60，且预设的60天为去年的最后60天，则根据这60天中，终端根据每天完全退出睡眠模式的时刻确定出的平均时刻可以作为这60天之后的每一天终端完全退出睡眠模式的平均时刻。
由于人的作息时间通常具有一定的规律性，该规律性与循环的时间周期(如年、季、月和周等)相关性较强。因而在预设的历史x天为过去一段时间中不连续的x天时，这过去一段时间中不连续的x天中任意相邻的两天可以位于相邻的两个时间周期中的的同一天，例如，x＝12，时间周期为月时，则预设的历史x天可以为过去一段时间中某12个月中每个月的第一天。以此种方式，终端能够获取较为可靠的完全退出睡眠模式的平均时刻。
可选的，此次完全退出睡眠模式的预测时刻位于当前周的第n天，预设历史x天包括历史x个周中每一周的第n天，1≤n≤7，且n为整数时，如图2-2所示，本步骤可以包括下面一个子步骤：
子步骤2031、根据终端每天完全退出睡眠模式的时刻，确定终端每周的第n天完全退出睡眠模式的平均时刻。
即每周中的每天(周一至周日)都可以拥有一个完全退出睡眠模式的平均退出时刻，每周中的第n天完全退出睡眠模式的平均退出时刻可以是x个周中每周的第n天完全退出睡眠模式的时刻的算术平均值、几何平均值、平方平均值、调和平均值和加权平均值等。示例性的，n＝2，x＝4，即此次完全退出睡眠模式的预测时刻位于当前周的第2天(根据地区的不同，每周的第一天也会不同，本示例以每周的第一天为周一为例，则当前周的第2天为周二)，预设的历史4天包括预设的过去一段时间中某4个周中每一周的周二，假设终端在该4个周二完全退出睡眠模式的时刻为t1、t2、t3和t4，则可以根据算术平均值的计算方法得出终端在周二完全退出睡眠模式的平均时刻ttue＝(t1+t2+t3+t4)/4。以此类推，可计算出周一到周日每一天的完全退出睡眠模式的平均时刻。此外，还可以根据其他种类的平均值计算方法计算得到终端在周二完全退出睡眠模式的平均时刻，在此不再赘述。
此外，预设的历史x天还可以有其它的时间周期，如预设的历史x天可以为过去一段时间中某x个月中，每个月的第m天，则一个月中的每一天都可以拥有一个完全退出睡眠模式的平均退出时刻，本公开实施例不再赘述。
在本步骤中，在预设的历史x天中任意相邻的两天位于相邻的两个时间周期中的同一天时，终端可以获取一整个时间周期中每一天完全退出睡眠模式的平均时刻，也可以获取终端进入睡眠模式时的当天(在终端进入睡眠模式的时刻早于当天终端完全退出睡眠模式的时刻时)或第二天(在终端进入睡眠模式的时刻晚于当天终端完全退出睡眠模式的时刻时)终端完全退出睡眠模式的平均时刻。
步骤204、根据平均时刻确定此次完全退出睡眠模式的预测时刻。
根据终端是否预先设置常规作息时间，本步骤可以包括下面两种执行方式：
第一种方式，在终端未预先设置常规作息时间时，终端可以将平均时刻确定为此次完全退出睡眠模式的预测时刻。
第二种方式，在终端预先设置有常规作息时间时，如图2-3所示，本步骤可以包括下面两个子步骤：
子步骤2041、判断平均时刻是否早于常规退出时刻。在平均时刻早于常规退出时刻时，执行子步骤2042，在平均时刻不早于常规退出时刻时，执行子步骤2043。
子步骤2042、将平均时刻确定为此次完全退出睡眠模式的预测时刻。
子步骤2043、将常规退出时刻确定为此次完全退出睡眠模式的预测时刻。
在实际应用中，对于作息不规律的用户来说，将此次完全退出睡眠模式的预测时刻确定为完全退出睡眠模式的平均时刻的方法不能完全适用，比如一个用户在周一至周五每天的上午8点起床，在周六和周日每天上午11点起床，该用户会在起床后立刻控制终端完全退出睡眠模式，那么该终端在周一到周五每天完全退出睡眠模式的时刻为上午8点，该终端在周六和周日每天完全退出睡眠模式的时刻为上午11点，那么该终端在这连续7天的完全退出睡眠模式的平均时刻为上午9点，如果将此次完全退出睡眠模式的预测时刻确定为该平均时刻，那么在周一至周五，终端所确定的此次完全退出睡眠模式的预测时刻将很可能会晚于用户起床的时刻，使得此次完全退出睡眠模式的预测时刻失去意义。
因此可以参照常规退出时刻来确定此次完全退出睡眠模式的预测时刻，而常规退出时刻可以为参考科学作息时间中的起床时刻所确定的时刻，示例性的，常规退出时刻可以为上午7点至上午8点之间的一个时刻。可选的，常规退出时刻可以为上午7点30分。对于该科学的作息时间，周一到周日的起床时刻可以相同。
在终端完全退出睡眠模式的平均时刻有多个时，步骤204可以根据每个平均时刻确定出一个完全退出睡眠模式的预测时刻。
此外，在此次完全退出睡眠模式的预测时刻位于当前周的第n天，预设历史x天包括历史x个周中每一周的第n天时，可以根据本步骤的两种方式计算出的每周的第n天完全退出睡眠模式的平均时刻，确定此次完全退出睡眠模式的预测时刻。比如，假设当前时刻的日期为北京时区的周二，那么，上述根据算术平均值的计算方法得出终端在周二完全退出睡眠模式的平均时刻为ttue，则可以以本步骤的两种方式，根据平均时刻ttue确定此次终端完全退出睡眠模式的预测时刻。
步骤205、在此次完全退出睡眠模式的预测时刻之前的预设时刻启动至少两个进程中的至少一个进程进入轻度退出睡眠模式。
该预设时刻可以为此次完全退出睡眠模式的预测时刻之前预设时长的一个时刻，示例性的，若此次完全退出睡眠模式的预测时刻为9点，则9点之前1小时的8点可以是预设时刻，若此次完全退出睡眠模式的预测时刻为8点，则8点之前1小时的7点可以是预设时刻。而本步骤启动的至少一个进程可以是步骤201所关闭的预设的至少两个进程中的部分进程或全部进程。在本步骤启动的至少一个进程是步骤201所关闭的预设的至少两个进程中的部分进程时，终端在本步骤进入了轻度退出睡眠模式。
在终端在步骤201关闭的预设的至少两个进程中包括网络连接进程和预设社交软件进程时，终端在本步骤所开启的进程可以包括网络连接进程和预设社交软件进程这两个进程。终端在开启这两个进程后进入轻度退出睡眠模式，在该轻度退出睡眠模式下，终端能够进行网络消息的接收和发送，并能够正常的通知(通过音频或震动来通知)用户，以避免用户无法及时的接收网络消息。达到了既能够在用户睡眠时通过关闭预设的至少两个进程来节省耗电量，又能够在用户快要醒来时，提前启动部分或全部进程以避免用户无法及时收到消息的效果。
步骤206、在接收到退出睡眠模式的指令时，启动至少两个进程中除至少一个进程外的其他进程进入完全退出睡眠模式。
在步骤205所启动的进程为步骤201关闭的预设的至少两个进程中的部分进程时(即步骤205启动的至少一个进程的个数少于步骤205关闭的预设的至少两个进程的个数)，终端可以在接收到完全退出睡眠模式的指令(完全退出睡眠模式的指令可以由用户在睡眠结束后触发)时，启动至少两个进程中除至少一个进程外的其他进程，以完全退出睡眠模式，恢复正常运行。
本步骤为可选步骤，在步骤205所启动的进程为步骤201关闭的预设的至少两个进程中的全部进程时，终端可以不执行本步骤。
在一个实际的例子中，终端可以在1月1号的下午11点接收到如步骤201中所述的进入睡眠模式的指令后，关闭预设的网络连接进程、社交软件的进程和视频播放软件的进程等多个进程以进入睡眠模式，在进入睡眠模式后，终端的耗电量会在一定程度上减小，此时终端的用户通常处于睡眠状态。之后，终端可以根据步骤202至步骤204的方式确定此次完全退出睡眠模式的预测时刻，该此次完全退出睡眠模式的预测时刻可以为1月2号的上午8点。终端可以在1月2号的上午8点之前的预设时刻上午7点半启动网络连接进程和社交软件的进程，这样终端就能够进入轻度退出睡眠模式，在该轻度退出睡眠模式下，终端可以正常通过社交软件接收网络信息，解决了用户在快要起床前无法接收到一些重要的网络信息的问题。之后，终端可以在接收到用户睡醒后触发的完全退出睡眠模式的指令时启动视频播放软件的进程等多个进程以进入完全退出睡眠模式，恢复正常的运行，由于终端在7点半已经启动了部分进程，因而终端在接收到完全退出睡眠模式的指令时启动的进程的数量不会太多，能够很快正常运行。
综上所述，本公开实施例提供的终端的控制方法，通过获取终端可能完全退出睡眠模式的预测时刻，并且在该预测时刻之前的预设时刻启动至少一个在睡眠模式时关闭的进程进入轻度退出睡眠模式，使得终端在完全退出睡眠模式时无需同时启动太多的进程。解决了相关技术中终端在退出睡眠模式时可能要启动大量的进程，导致终端在短时间内难以正常使用的问题。达到了终端既能减少在睡眠模式中的耗电量，又能够在退出睡眠模式后很快正常运行的效果。
第二种方式：如图3所示，图3是根据一示例性实施例示出的另一种终端的控制方法，其中终端在进入睡眠模式之前确定此次完全退出睡眠模式的预测时刻，该方法包括：
步骤301，获取预设的历史x天中，终端每天完全退出睡眠模式的时刻，x为大于0的整数。
本步骤可以参考图2-1所示实施例中的步骤202，在此不再赘述。
步骤302，根据终端每天完全退出睡眠模式的时刻，确定终端历史x天中完全退出睡眠模式的平均时刻。
该平均时刻可以包括终端在历史的某一天完全退出睡眠模式的平均时刻，或者可以包括终端在历史的多天中完全退出睡眠模式的平均时刻。确定终端退出睡眠模式的平均时刻的方法可以参考图2-1所示实施例中的步骤203，在此不再赘述。
步骤303，根据平均时刻确定此次完全退出睡眠模式的预测时刻。
本步骤303的具体实施过程可以参考图2-1所示实施例中的步骤204，在此不再赘述。
步骤304，存储此次完全退出睡眠模式的预测时刻。
终端在确定出此次完全退出睡眠模式的预测时刻后，可以将该此次完全退出睡眠模式的预测时刻存储在本地的存储器中，该此次完全退出睡眠模式的预测时刻可以为1个平均时刻(预设的历史x天为过去一段时间中连续的多天时)或者多个平均时刻(预设的历史x天为过去一段时间中不连续的多天时)。其中，终端所存储的此次完全退出睡眠模式的预测时刻可以是指记录有此次完全退出睡眠模式的预测时刻的数据。
此外，终端也可以将此次完全退出睡眠模式的预测时刻存储在云服务器中。
步骤305、在接收到进入睡眠模式的指令后，关闭预设的至少两个进程进入睡眠模式。
终端在接收到进入睡眠模式的指令后，可以关闭预设的至少两个进程以进入睡眠模式。本步骤的可以参考图2-1所示实施例中的步骤201。
步骤306、提取预先存储的此次完全退出睡眠模式的预测时刻。
终端在关闭预设的至少两个进程之后，可以从本地的存储器中获取终端在步骤304存储的此次完全退出睡眠模式的预测时刻。
终端在步骤304存储了一个适用于每一天的完全退出睡眠模式的预测时刻时，在本步骤中，终端可以获取该适用于每一天的完全退出睡眠模式的预测时刻，并将该预设时刻作为此次完全退出睡眠模式的预测时刻。终端在步骤304存储了一个时间周期中每一天的完全退出睡眠模式的预测时刻时，终端在本步骤可以获取该每一天的完全退出睡眠模式的预测时刻，也可以仅获取当前时刻的当天(在当前时刻早于当天的完全退出睡眠模式的预测时刻)或第二天(在当前时刻晚于当天的完全退出睡眠模式的预测时刻)的预测退出时刻完全退出睡眠模式的预测时刻。
此外，本步骤还可以在步骤305之前执行，本步骤在步骤305之前执行时，终端还可以从云服务器中获取此次完全退出睡眠模式的预测时刻。
步骤307、在此次完全退出睡眠模式的预测时刻之前的预设时刻，启动至少两个进程中的至少一个进程进入轻度退出睡眠模式。
具体的可参考步骤205。
综上所述，本公开实施例提供的终端的控制方法，通过获取终端可能完全退出睡眠模式的预测时刻，并且在该预测时刻之前的预设时刻启动至少一个在睡眠模式时关闭的进程进入轻度退出睡眠模式，使得终端在完全退出睡眠模式时无需同时启动太多的进程。解决了相关技术中终端在退出睡眠模式时可能要启动大量的进程，导致终端在短时间内难以正常使用的问题。达到了终端既能减少在睡眠模式中的耗电量，又能够在退出睡眠模式后很快正常运行的效果。
第三种方式：如图4所示，图4是根据一示例性实施例示出的另一种终端的控制方法，该方式通过机器学习的方式确定此次完全退出睡眠模式的预测时刻，该方法包括：
步骤401、在接收到进入睡眠模式的指令后，关闭预设的至少两个进程进入睡眠模式。
终端在接收到进入睡眠模式的指令后，可以关闭预设的至少两个进程以进入睡眠模式。本步骤的可以参考图2-1所示实施例中的步骤201。
步骤402、获取包括多个数据样本的数据样本集。
数据样本集中的任一数据样本包括终端在历史的任一运行周期所采集的特征参数，以及该任一运行周期之后终端首次完全退出睡眠模式的时刻。其中，运行周期可以包括终端任意一次完全退出睡眠模式的时刻至终端再一次进入睡眠模式的时刻之间的时段。此外，由于在当前时刻之前且距离当前时刻最近的运行周期之后，终端还未完全退出睡眠模式，无法获取终端完全退出睡眠模式的时刻，因而该历史的任一运行周期不包括当前时刻之前且距离当前时刻最近的运行周期。
而任一数据样本中的特征参数可以为表征各种运行状态的特征参数，如在任一运行周期中：终端完全退出睡眠模式的时刻，终端的亮屏总时长、终端进入睡眠模式的时刻和终端中各种应用的使用时长等。这些特征参数可能在一定程度上与终端在该运行周期之后何时完全退出睡眠模式有一定的关联性。
步骤403、确定机器学习算法。
该机器学习算法可以为决策树算法、逻辑回归算法和支持向量机算法中的任意一种。终端可以根据数据样本集来确定机器学习算法。
步骤404、以数据样本集作为训练数据，根据机器学习算法训练得到预测模型。
终端在训练预测模型的过程中，可以以机器学习算法对数据样本集中的数据样本进行多次迭代计算，以逐步调整预测模型的各个参数，使预测模型的性能逐步达到预设的要求，示例性的，可以逐步调整预测模型的各个参数，使预测模型的准确性大于80％。
步骤402至步骤404为获取预测模型的步骤，这些步骤也可以由服务器来执行，服务器在获取了终端的预测模型后，可以将该预测模型发送至该终端。
步骤405、获取终端在当前时刻之前且距离当前时刻最近的运行周期所采集的特征参数。
步骤406、将在当前时刻之前且距离当前时刻最近的运行周期所采集的特征参数输入预测模型，得到此次完全退出睡眠模式的预测时刻。
终端将在当前时刻之前且距离当前时刻最近的运行周期所采集的特征参数输入步骤404得到的预测模型，可以得到此次完全退出睡眠模式的预测时刻。
步骤407、在此次完全退出睡眠模式的预测时刻之前的预设时刻启动至少两个进程中的至少一个进程进入轻度退出睡眠模式。
本步骤可以可参考上述图2-1所示实施例中的步骤205。
综上所述，本公开实施例提供的终端的控制方法，通过获取终端可能完全退出睡眠模式的预测时刻，并且在该预测时刻之前的预设时刻启动至少一个在睡眠模式时关闭的进程进入轻度退出睡眠模式，使得终端在完全退出睡眠模式时无需同时启动太多的进程。解决了相关技术中终端在退出睡眠模式时可能要启动大量的进程，导致终端在短时间内难以正常使用的问题。达到了终端既能减少在睡眠模式中的耗电量，又能够在退出睡眠模式后很快正常运行的效果。
本公开实施例提供一种终端的控制装置50，如图5-1所示，该控制装置50包括：关闭模块501，获取模块502和第一启动模块503。
关闭模块501，用于在接收到进入睡眠模式的指令后，关闭预设的至少两个进程。
获取模块502，用于获取此次完全退出睡眠模式的预测时刻，此次完全退出睡眠模式的预测时刻为根据终端历史预设次数的完全退出睡眠模式的时刻所确定的时刻。
第一启动模块503，用于在此次完全退出睡眠模式的预测时刻之前的预设时刻启动至少两个进程中的至少一个进程。
综上所述，本公开实施例提供的终端的控制装置，通过获取终端可能完全退出睡眠模式的预测时刻，并且在该预测时刻之前的预设时刻启动至少一个在睡眠模式时关闭的进程进入轻度退出睡眠模式。使得终端在完全退出睡眠模式时无需同时启动太多的进程。解决了相关技术中终端在一次性退出睡眠模式时可能要启动大量的进程，导致终端在短时间内难以正常使用的问题。达到了终端既能减少在睡眠模式中的耗电量，又能够在退出睡眠模式后很快正常运行的效果。
可选的，如图5-2所示，获取模块502，包括：
时刻获取子模块5021，用于获取预设的历史x天中，终端每天退出睡眠模式的时刻，x为大于0的整数。
平均时刻获取子模块5022，用于根据终端每天退出睡眠模式的时刻确定终端退出睡眠模式的平均时刻。
确定子模块5023，用于根据平均时刻确定此次完全退出睡眠模式的预测时刻。
可选的，获取模块502，还用于：获取预设的历史x天中，终端每天退出睡眠模式的时刻，x为大于0的整数。
根据终端每天退出睡眠模式的时刻确定终端退出睡眠模式的平均时刻。
根据平均时刻确定此次完全退出睡眠模式的预测时刻。
存储此次完全退出睡眠模式的预测时刻。
该获取模块502，用于：提取预先存储的此次完全退出睡眠模式的预测时刻。
可选的，此次完全退出睡眠模式的预测时刻位于当前周的第n天，预设的历史x天包括预设x个周中每一周的第n天，1≤n≤7，且n为整数，平均时刻获取子模块5022，用于：
根据终端每天退出睡眠模式的时刻确定终端每周的第n天退出睡眠模式的平均时刻。
可选的，确定子模块5023，用于：
在平均时刻早于常规退出时刻时，将平均时刻确定为此次完全退出睡眠模式的预测时刻，常规退出时刻为根据预先设置的常规作息时间中的起床时刻所确定的时刻。
在平均时刻晚于常规退出时刻时，将常规退出时刻确定为此次完全退出睡眠模式的预测时刻。
可选的，至少两个进程包括网络连接进程和预设社交软件的进程，第一启动模块503，用于：
在此次完全退出睡眠模式的预测时刻之前的预设时刻启动网络连接进程和预设社交软件的进程。
可选的，获取模块502，还用于：
获取包括多个数据样本的数据样本集，任一数据样本包括终端在历史的任一运行周期所采集的特征参数，以及任一运行周期之后终端首次完全退出睡眠模式的时刻，任一运行周期包括终端任意一次完全退出睡眠模式的时刻至终端再一次进入睡眠模式的时刻；确定机器学习算法；
以数据样本集作为训练数据，根据机器学习算法训练得到预测模型；
获取终端当前时刻之前的运行周期所采集的特征参数；
将当前时刻之前的运行周期所采集的特征参数输入预测模型，得到此次完全退出睡眠模式的预测时刻。
可选的，至少一个进程的个数少于至少两个进程的个数，如图5-3所示，其为本公开实施例提供的另一种终端的控制装置，该终端的控制装置50还包括：
第二启动模块504，用于在接收到退出睡眠模式的指令时，启动至少两个进程中除至少一个进程外的其他进程。
综上所述，本公开实施例提供的终端的控制装置，通过获取终端可能完全退出睡眠模式的预测时刻，并且在该预测时刻之前的预设时刻启动至少一个在睡眠模式时关闭的进程进入轻度退出睡眠模式。使得终端在完全退出睡眠模式时无需同时启动太多的进程。解决了相关技术中终端在退出睡眠模式时可能要启动大量的进程，导致终端在短时间内难以正常使用的问题。达到了终端既能减少在睡眠模式中的耗电量，又能够在退出睡眠模式后很快正常运行的效果。
图6是根据一示例性实施例示出的一种用于终端的装置600的框图。例如，装置600可以是移动电话，计算机，数字广播终端，消息收发设备，游戏控制台，平板设备，医疗设备，健身设备，个人数字助理等。
参照图6，装置600可以包括以下一个或多个组件：处理组件602，存储器605，电源组件606，多媒体组件608，音频组件610，输入/输出(I/O)的接口612，传感器组件615，以及通信组件616。
处理组件602通常控制装置600的整体操作，诸如与显示，电话呼叫，数据通信，相机操作和记录操作相关联的操作。处理组件602可以包括一个或多个处理器620来执行指令，以完成上述的方法的全部或部分步骤。此外，处理组件602可以包括一个或多个模块，便于处理组件602和其他组件之间的交互。例如，处理组件602可以包括多媒体模块，以方便多媒体组件608和处理组件602之间的交互。
存储器605被配置为存储各种类型的数据以支持在装置600的操作。这些数据的示例包括用于在装置600上操作的任何应用进程或方法的指令，联系人数据，电话簿数据，消息，图片，视频等。存储器605可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(SRAM)，电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)，可擦除可编程只读存储器(EPROM)，可编程只读存储器(PROM)，只读存储器(ROM)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。
电源组件606为装置600的各种组件提供电力。电源组件606可以包括电源管理***，一个或多个电源，及其他与为装置600生成、管理和分配电力相关联的组件。
多媒体组件608包括在所述装置600和用户之间的提供一个输出接口的屏幕。在一些实施例中，屏幕可以包括液晶显示器(LCD)和触摸面板(TP)。如果屏幕包括触摸面板，屏幕可以被实现为触摸屏，以接收来自用户的输入信号。触摸面板包括一个或多个触摸传感器以感测触摸、滑动和触摸面板上的手势。所述触摸传感器可以不仅感测触摸或滑动动作的边界，而且还检测与所述触摸或滑动操作相关的持续时间和压力。在一些实施例中，多媒体组件608包括一个前置摄像头和/或后置摄像头。当装置600处于操作模式，如拍摄模式或视频模式时，前置摄像头和/或后置摄像头可以接收外部的多媒体数据。每个前置摄像头和后置摄像头可以是一个固定的光学透镜***或具有焦距和光学变焦能力。
音频组件610被配置为输出和/或输入音频信号。例如，音频组件610包括一个麦克风(MIC)，当装置600处于操作模式，如呼叫模式、记录模式和语音识别模式时，麦克风被配置为接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在存储器605或经由通信组件616发送。在一些实施例中，音频组件610还包括一个扬声器，用于输出音频信号。
I/O接口612为处理组件602和***接口模块之间提供接口，上述***接口模块可以是键盘，点击轮，按钮等。这些按钮可包括但不限于：主页按钮、音量按钮、启动按钮和锁定按钮。
传感器组件615包括一个或多个传感器，用于为装置600提供各个方面的状态评估。例如，传感器组件615可以检测到装置600的打开/关闭状态，组件的相对定位，例如所述组件为装置600的显示器和小键盘，传感器组件615还可以检测装置600或装置600一个组件的位置改变，用户与装置600接触的存在或不存在，装置600方位或加速/减速和装置600的温度变化。传感器组件615可以包括接近传感器，被配置用来在没有任何的物理接触时检测附近物体的存在。传感器组件615还可以包括光传感器，如CMOS或CCD图像传感器，用于在成像应用中使用。在一些实施例中，该传感器组件615还可以包括加速度传感器，陀螺仪传感器，磁传感器，压力传感器或温度传感器。
通信组件616被配置为便于装置600和其他设备之间有线或无线方式的通信。装置600可以接入基于通信标准的无线网络，如WiFi，2G或3G，或它们的组合。在一个示例性实施例中，通信组件616经由广播信道接收来自外部广播管理***的广播信号或广播相关信息。在一个示例性实施例中，所述通信组件616还包括近场通信(NFC)模块，以促进短程通信。例如，在NFC模块可基于射频识别(RFID)技术，红外数据协会(IrDA)技术，超宽带(UWB)技术，蓝牙(BT)技术和其他技术来实现。
在示例性实施例中，装置600可以被一个或多个应用专用集成电路(ASIC)、数字信号处理器(DSP)、数字信号处理设备(DSPD)、可编程逻辑器件(PLD)、现场可编程门阵列(FPGA)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现，用于执行上述各个实施例所提供的终端的控制方法。
在示例性实施例中，还提供了一种包括指令的非临时性计算机可读存储介质，例如包括指令的存储器605，上述指令可由装置600的处理器620执行以完成上述方法。例如，所述非临时性计算机可读存储介质可以是ROM、随机存取存储器(RAM)、CD-ROM、磁带、软盘和光数据存储设备等。
本公开实施例提供一种存储介质，该存储介质为非易失性存储介质，当存储介质中的指令由终端的处理器执行时，使得终端能够执行上述终端的控制方法。示例性的，该方法可以包括：
在接收到进入所述睡眠模式的指令后，关闭预设的至少两个进程；
获取此次完全退出睡眠模式的预测时刻，此次完全退出睡眠模式的预测时刻为根据终端历史预设次数的完全退出睡眠模式的时刻所确定的时刻；
在此次完全退出睡眠模式的预测时刻之前的预设时刻启动至少两个进程中的至少一个进程。
关于上述实施例中的装置，其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述，此处将不做详细阐述说明。
本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的内容后，将容易想到本公开的其它实施方案。本申请旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的真正范围和精神由权利要求指出。
应当理解的是，本公开并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本公开的范围仅由所附的权利要求来限制。

Claims (14)

1.一种终端的控制方法，其特征在于，所述方法包括：
在接收到进入睡眠模式的指令后，通过关闭预设的至少两个进程进入睡眠模式，所述至少两个进程包括网络连接进程和预设社交软件的进程；
获取此次完全退出睡眠模式的预测时刻，所述此次完全退出睡眠模式的预测时刻为根据所述终端历史预设次数的完全退出睡眠模式的时刻所确定的时刻，所述终端历史预设次数的完全退出睡眠模式的时刻为所述终端处于睡眠模式时屏幕被点亮的时刻；
通过在所述此次完全退出睡眠模式的预测时刻之前的预设时刻，启动所述网络连接进程和所述预设社交软件的进程进入轻度退出睡眠模式；
在接收到完全退出睡眠模式的指令时，启动所述至少两个进程中除所述网络连接进程和所述预设社交软件的进程外的其他进程进入所述完全退出睡眠模式。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取此次完全退出睡眠模式的预测时刻，包括：
获取预设的历史x天中，所述终端每天完全退出所述睡眠模式的时刻，所述x为大于0的整数；
根据所述终端每天完全退出所述睡眠模式的时刻，确定所述终端历史x天中完全退出所述睡眠模式的平均时刻；
根据所述平均时刻确定所述此次完全退出睡眠模式的预测时刻。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
获取预设的历史x天中，所述终端每天完全退出所述睡眠模式的时刻，所述x为大于0的整数；
根据所述终端每天完全退出所述睡眠模式的时刻，确定所述终端历史x天中完全退出所述睡眠模式的平均时刻；
根据所述平均时刻确定所述此次完全退出睡眠模式的预测时刻；
存储所述此次完全退出睡眠模式的预测时刻；
所述获取此次完全退出睡眠模式的预测时刻，包括：
提取预先存储的所述此次完全退出睡眠模式的预测时刻。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述此次完全退出睡眠模式的预测时刻位于当前周的第n天，所述预设的历史x天包括所述x个周中每一周的所述第n天，1≤n≤7，且n为整数，
所述根据所述终端每天完全退出所述睡眠模式的时刻，确定所述终端历史x天中完全退出所述睡眠模式的平均时刻，包括：
根据所述终端每天完全退出所述睡眠模式的时刻，确定所述终端每周的所述第n天完全退出所述睡眠模式的平均时刻；
其中，根据每周的所述第n天完全退出睡眠模式的平均时刻，确定所述此次完全退出睡眠模式的预测时刻。
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述平均时刻确定所述此次完全退出睡眠模式的预测时刻，包括：
在所述平均时刻早于常规退出时刻时，将所述平均时刻确定为所述此次完全退出睡眠模式的预测时刻，所述常规退出时刻为根据预先设置的常规作息时间中的起床时刻所确定的时刻；
在所述平均时刻晚于所述常规退出时刻时，将所述常规退出时刻确定为所述此次完全退出睡眠模式的预测时刻。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取此次完全退出睡眠模式的预测时刻，包括：
获取包括多个数据样本的数据样本集，任一所述数据样本包括所述终端在历史的任一运行周期所采集的特征参数，以及所述任一运行周期之后所述终端首次完全退出睡眠模式的时刻，所述任一运行周期包括所述终端任意一次完全退出睡眠模式的时刻至所述终端再一次进入睡眠模式的时刻之间的时段；确定机器学习算法；
以所述数据样本集作为训练数据，根据所述机器学习算法训练得到预测模型；
获取所述终端在当前时刻之前且距离当前时刻最近的运行周期所采集的特征参数；
将所述在当前时刻之前且距离当前时刻最近的运行周期所采集的特征参数输入所述预测模型，得到所述此次完全退出睡眠模式的预测时刻。
7.一种终端的控制装置，其特征在于，包括：
关闭模块，用于在接收到进入睡眠模式的指令后，通过关闭预设的至少两个进程进入睡眠模式；
获取模块，用于获取此次完全退出睡眠模式的预测时刻，所述此次完全退出睡眠模式的预测时刻为根据所述终端历史预设次数的完全退出睡眠模式的时刻所确定的时刻，所述终端历史预设次数的完全退出睡眠模式的时刻为所述终端处于睡眠模式时屏幕被点亮的时刻；
第一启动模块，用于通过在此次完全退出睡眠模式的预测时刻之前的预设时刻，启动所述至少两个进程中的至少一个进程进入轻度退出睡眠模式；
所述至少两个进程包括网络连接进程和预设社交软件的进程，所述第一启动模块，用于：在所述此次完全退出睡眠模式的预测时刻之前的预设时刻，启动所述网络连接进程和所述预设社交软件的进程进入轻度退出睡眠模式；
所述至少一个进程的个数少于所述至少两个进程的个数，所述装置还包括：
第二启动模块，用于在接收到完全退出所述睡眠模式的指令时，启动所述至少两个进程中除所述至少一个进程外的其他进程进入所述完全退出睡眠模式。
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，
所述获取模块，包括：
时刻获取子模块，用于获取预设的历史x天中，所述终端每天完全退出所述睡眠模式的时刻，所述x为大于0的整数；
平均时刻获取子模块，用于根据所述终端每天完全退出所述睡眠模式的时刻，确定所述终端历史x天中完全退出所述睡眠模式的平均时刻；
确定子模块，用于根据所述平均时刻确定所述此次完全退出睡眠模式的预测时刻。
9.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，
所述获取模块，还用于：
获取预设的历史x天中，所述终端每天完全退出所述睡眠模式的时刻，所述x为大于0的整数；
根据所述终端每天完全退出所述睡眠模式的时刻，确定所述终端历史x天中完全退出所述睡眠模式的平均时刻；
根据所述平均时刻确定所述此次完全退出睡眠模式的预测时刻；
存储所述此次完全退出睡眠模式的预测时刻；
所述获取模块，用于：
提取预先存储的所述此次完全退出睡眠模式的预测时刻。
10.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述此次完全退出睡眠模式的预测时刻位于当前周的第n天，所述预设的历史x天包括所述x个周中每一周的所述第n天，1≤n≤7，且n为整数，
所述平均时刻获取子模块，用于：
根据所述终端每天完全退出所述睡眠模式的时刻，确定所述终端每周的所述第n天完全退出所述睡眠模式的平均时刻；
其中，根据每周的所述第n天完全退出睡眠模式的平均时刻，确定所述此次完全退出睡眠模式的预测时刻。
11.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述确定子模块，用于：
在所述平均时刻早于常规退出时刻时，将所述平均时刻确定为所述此次完全退出睡眠模式的预测时刻，所述常规退出时刻为根据预先设置的常规作息时间中的起床时刻所确定的时刻；
在所述平均时刻晚于所述常规退出时刻时，将所述常规退出时刻确定为所述此次完全退出睡眠模式的预测时刻。
12.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述获取模块，还用于：
获取包括多个数据样本的数据样本集，任一所述数据样本包括所述终端在历史的任一运行周期所采集的特征参数，以及所述任一运行周期之后所述终端首次完全退出睡眠模式的时刻，所述任一运行周期包括所述终端任意一次完全退出睡眠模式的时刻至所述终端再一次进入睡眠模式的时刻之间的时段；
确定机器学习算法；
以所述数据样本集作为训练数据，根据所述机器学习算法训练得到预测模型；
获取所述终端在当前时刻之前且距离当前时刻最近的运行周期所采集的特征参数；
将所述在当前时刻之前且距离当前时刻最近的运行周期所采集的特征参数输入所述预测模型，得到所述此次完全退出睡眠模式的预测时刻。
13.一种终端的控制装置，其特征在于，包括：
处理器；
用于存储所述处理器的可执行指令的存储器；
其中，所述处理器被配置为：
在接收到进入睡眠模式的指令后，通过关闭预设的至少两个进程进入睡眠模式，所述至少两个进程包括网络连接进程和预设社交软件的进程；
获取此次完全退出睡眠模式的预测时刻，所述此次完全退出睡眠模式的预测时刻为根据所述终端历史预设次数的完全退出睡眠模式的时刻所确定的时刻，所述终端历史预设次数的完全退出睡眠模式的时刻为所述终端处于睡眠模式时屏幕被点亮的时刻；
通过在所述此次完全退出睡眠模式的预测时刻之前的预设时刻，启动所述网络连接进程和所述预设社交软件的进程进入轻度退出睡眠模式；
在接收到完全退出睡眠模式的指令时，启动所述至少两个进程中除所述网络连接进程和所述预设社交软件的进程外的其他进程进入所述完全退出睡眠模式。
14.一种存储介质，其特征在于，当所述存储介质中的指令由终端的处理器执行时，使得终端能够执行权利要求1至6任一所述的终端的控制方法。
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