一种基于flink的流盘算性能优化系统及要领-明略科技

首页明略研究一种基于flink的流盘算性能优化系统及要领

一种基于flink的流盘算性能优化系统及要领

2024-02-23

本发明果真了一种基于flink的流盘算性能优化系统及要领，，，，，属于流盘算手艺领域。。。。。。。。本系统监控�？？？？？？椋�，，用于实时监控并获取flink运行历程中差别阶段的运行参数；；；；；数据网络�？？？？？？椋�，，用于将从所述监控�？？？？？？榛袢〉脑诵胁问涑鲋烈皇菘庵校唬唬�；；战略调解�？？？？？？椋�，，凭证所述数据库中的运行参数，，，，，团结预设的启动参数，，，，，通过战略调解算法，，，，，输出下一步的运行计划；；；；；运行治理�？？？？？？椋�，，凭证所述战略调解�？？？？？？槭涑龅脑诵屑苹鹘庠诵胁问�，，并应用到flink运行中。。。。。。。。本发明用于flink流盘算场景资源分派自动适配，，，，，可以提高流盘算效劳的现实吞吐量，，，，，充分验展硬件性能；；；；；节约开发和调试本钱，，，，，由程序自行运行判断，，，，，降低人力本钱。。。。。。。。

一种基于flink的流盘算性能优化系统，，，，，其特征在于，，，，，包括：监控�？？？？？？椋�，，用于实时监控并获取flink运行历程中差别阶段的运行参数；；；；；数据网络�？？？？？？椋�，，用于将从所述监控�？？？？？？榛袢〉脑诵胁问涑鲋烈皇菘庵校唬唬�；；战略调解�？？？？？？椋�，，凭证所述数据库中的运行参数，，，，，团结预设的启动参数，，，，，通过战略调解算法，，，，，输出下一步的运行计划；；；；；运行治理�？？？？？？椋�，，凭证所述战略调解�？？？？？？槭涑龅脑诵屑苹鹘庠诵胁问�，，并应用到flink运行中。。。。。。。。

申请号：CN202010732081.X
申请（专利权）人：btt博天堂
果真日期（果真）：2020.12.15
果真日期（授权）：2024.02.23

推荐阅读

全球双榜SOTA！明略科技专有大模子 Mano开启GUI智能操作新时代

2025-09-28

明略科技推出的GUI大模子Mano在Mind2Web和OSWorld两大基准测试中取得了创纪录的SOTA效果，，，，，乐成率抵达40.1%。。。。。。。。通过在线强化学习和自动数据收罗，，，，，Mano为GUI智能体领域提供了可扩展的新范式，，，，，显著提升了重大使命的执行能力。。。。。。。。该手艺的突破不但推动了自动化界线的扩展，，，，，也为企业智能化转型提供了强有力的支持

相识更多

官宣！明略科技推出专有大模子产品线DeepMiner，，，，，可信商业数据剖析智能体终于能用了！

2025-09-22

明略科技推出专有大模子产品线DeepMiner，，，，，以“可信智能体+可信数据”双轮驱动，，，，，解决企业智能体落地中幻觉率高、历程不透明等痛点。。。。。。。。该产品通过多智能体协同架构、企业级数据整合及全流程透明化设计，，，，，降低幻觉率并支持知识沉淀，，，，，其自研Mano和Cito模子划分实现精准执行与深度推理，，，，，助力企业构建可信生产力。。。。。。。。

相识更多

明略科技 Mano Technical Report

2025-09-18

Graphical user interfaces (GUIs) are the primary medium for human-computer interaction, yet automating GUI interactions remains challenging due to the complexity of visual elements, dynamic environments, and the need for multi-step reasoning. Existing methods based on vision-language models (VLMs) often suffer from limited resolution, domain mismatch, and insufficient sequential decisionmaking capability. To address these issues, we propose Mano, a robust GUI agent built upon a multi-modal foundation model pre-trained on extensive web and computer system data. Our approach integrates a novel simulated environment for high-fidelity data generation, a three-stage training pipeline (supervised fine-tuning, offline reinforcement learning, and online reinforcement learning), and a verification module for error recovery. Mano demonstrates state-of-the-art performance on multiple GUI benchmarks, including Mind2Web and OSWorld, achieving significant improvements in success rate and operational accuracy. Our work provides new insights into the effective integration of reinforcement learning with VLMs for practical GUI agent deployment, highlighting the importance of domain-specific data, iterative training, and holistic reward design.

相识更多

上一篇：95%员工已用上大模子，，，，，但明略科技想让更多企业拿到大模子船票

下一篇：知识图谱流通展示要领、装置

返回行业资讯