CN114416678A - 一种资源处理方法、装置、设备以及存储介质 - Google Patents

Abstract

本公开提供了一种资源处理方法、装置、设备以及存储介质，涉及计算机技术领域，尤其涉及人工智能技术领域。具体可用于资源开发场景。具体实现方案为：获取目标检测资源；从命名规则指标和内容重复性指标中选择目标检测指标；根据目标检测指标，对目标检测资源进行检测。给出了一种从命名规则和/或内容重复性的角度，来对资源进行检测的方案，以规范资源开发行为，提高资源开发标准。

Description

一种资源处理方法、装置、设备以及存储介质

技术领域

本公开涉及计算机技术领域，尤其涉及人工智能技术领域，具体可用于资源开发场景。

背景技术

随着计算机技术的发展，资源的迭代更新速度越来越快，为了便于对资源的统一管理和维护，在资源发开过程中，如何规范资源开发行为，以提高资源开发标准至关重要。

发明内容

本公开提供了一种资源处理方法、装置、设备以及存储介质。

根据本公开的一方面，提供了一种资源处理方法，包括：

获取目标检测资源；

从命名规则指标和内容重复性指标中选择目标检测指标；

根据目标检测指标，对目标检测资源进行检测。

根据本公开的另一方面，提供了一种电子设备，该电子设备包括：

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；其中，

存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行本公开任一实施例的资源处理方法。

根据本公开的另一方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，计算机指令用于使计算机执行本公开任一实施例的资源处理方法。

本公开实施例的方案，给出了一种从命名规则和/或内容重复性的角度，来对资源进行检测的方案，以规范资源开发行为，提高资源开发标准。

应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。

附图说明

附图用于更好地理解本方案，不构成对本公开的限定。其中：

图1是根据本公开实施例提供的一种资源处理方法的流程图；

图2是根据本公开实施例提供的一种资源处理方法的流程图；

图3是根据本公开实施例提供的一种资源处理方法的流程图；

图4是根据本公开实施例提供的一种资源处理方法的流程图；

图5是根据本公开实施例提供的一种资源处理装置的结构示意图；

图6是用来实现本公开实施例的资源处理方法的电子设备的框图。

具体实施方式

以下结合附图对本公开的示范性实施例做出说明，其中包括本公开实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本公开的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。

图1是根据本公开实施例提供的一种资源处理方法的流程图。本公开实施例适用于对资源进行处理的情况，尤其适用于对研发过程中的资源，进行规范性检测处理的情况。该方法可以由资源处理装置来执行，该装置可以采用软件和/或硬件的方式实现。具体可以集成于电子设备中。如图1所示，本实施例提供的资源处理方法可以包括：

S101，获取目标检测资源。

其中，目标检测资源可以是需要进行检测的资源，优选为项目开发过程中，为实现至少一个业务功能而新生成的资源。本实施例的目标检测资源的数量为至少一个，优选为多个。可选的，由于项目开发过程中需要使用的资源类型可能是一种，也可能是多种，所以本实施例的目标检测资源的资源类型也可以是一种或多种。例如，该目标检测资源的资源类型可以包括但不限于：图片、文本、音频或视频等。

可选的，在本实施例中，获取目标检测资源的方式有很多，对此不进行限定。

一种可实施方式为：在检测到用户在电子设备上触发的资源检测指令(如点击资源检测按钮所触发的指令)，且上传了需要检测的资源(即目标检测资源)的情况下，电子设备可以直接获取用户上传的目标检测资源。

另一种可实施方式为：在检测到用户在电子设备上触发的资源检测指令，且配置了目标检测资源的资源存储路径(如存储目标检测资源的数据库地址，或文件夹地址)的情况下，电子设备可以基于用户配置的资源存储路径访问对应的资源存储空间，在该资源存储空间中遍历并获取各个资源作为目标检测资源。

又一种可实施方式为：在检测到资源研发完成事件的情况下，电子设备可以获取本次研发完成的各个资源作为目标检测资源。例如，若资源研发完成事件为用户基于研发的资源发起项目资源封装请求(即请求将研发的资源封装成项目安装包)，则此时可以获取项目资源封装所需要的各个资源作为目标检测资源。若资源研发完成事件为用户基于研发的资源发起资源提交请求(即将研发的资源提交到资源库进行管理)，则此时可以获取需要提交的各个资源作为目标检测资源。

需要说明的是，目标检测资源可以通过不同的存储路径来获取，例如，可以获取不同文件夹下的资源作为目标检测资源。

S102，从命名规则指标和内容重复性指标中选择目标检测指标。

其中，命名规则指标可以是衡量资源命名规则是否规范化而设置的指标，具体可以包括：命名格式规则指标和/或命名内容规则指标。例如，命名格式规则指标可以规定资源命名的格式，如项目名前缀+资源名；命名内容规则指标可以规定资源命名的内容，如统一使用小写字母，不能有标点符号、汉字和空格等。内容重复性指标可以是衡量资源内容是否重复而设置的指标，可以包括内容完全重复、部分内容重复(即一部分内容重复一部分内容不重复)和内容完全不重复。

可选的，在本实施例中，从命名规则指标和内容重复性指标中选择目标检测指标的方式有很多，对此本实施例不进行限定。

一种可实施方式为：根据用户的配置信息，从命名规则指标和内容重复性指标中选择目标检测指标。例如，电子设备可以向用户提供指标配置界面，该指标配置界面上有命名规则指标和内容重复性指标两个配置选项，用户可以根据需求，在该指标配置界面上配置(如点选)其本次想要进行资源检测的指标，此时电子设备可以基于用户在该指标配置界面的配置操作，确定目标检测指标。

另一种可实施方式为：根据用户的历史检测习惯，从命名规则指标和内容重复性指标中选择目标检测指标。具体的，可以根据用户标识，统计该用户的历史检测习惯，如统计用户历史一段时间内，经常选择的检测指标，作为目标检测指标。例如，若某一用户能够保证其研发资源命名的规范性，通常只是对其研发的资源进行内容重复性检测，则对该用户研发的资源进行检测时，可以选择内容重复性指标作为目标检测指标。

又一种可实施方式为：根据目标检测资源关联的项目研发方式，来从命名规则指标和内容重复性指标中选择目标检测指标。具体的，在目标检测资源关联的项目研发方式为多人合作的组件化开发方式时，为了保证不同组件资源的通用性，必须要保证资源命名的规范性，此时选择的目标检测指标中至少要包含命名规则指标。

需要说明的是，本实施例可以从命名规则指标和内容重复性指标中选择一个作为目标检测指标，也可以同时将命名规则指标和内容重复性指标作为目标检测指标。

S103，根据目标检测指标，对目标检测资源进行检测。

可选的，若目标检测指标为命名规则指标，则对目标检测资源进行检测的方式可以是：针对每一目标检测资源，基于命名规则指标关联的命名规则，来判断该目标检测资源的资源名是否符合该命名规则。具体的，可以是判断资源名的格式是否符合命名格式规则指标，和/或判断资源名的内容是否符合命名内容规则指标。例如，判断资源名是否是项目名前缀+资源名的格式，判断内容中的字母是否都是小写字母，其中是否还包含有标点符号、汉字或空格等。

若目标检测指标为内容重复性指标，则对目标检测资源进行检测的方式可以是：依次获取每一目标检测资源的资源内容，并将每一资源内容都与其余各资源内容进行内容是否一致的判断(如计算资源内容的相似度是否为1)。可选的，可以直接比较资源内容的本身，还可以对各个资源内容进行相同处理后，比较处理结果的一致性等。对此本实施例不进行限定。

可选的，本实施例可以是分别为命名规则指标和内容重复性指标编写对应的检测脚本，在执行本步骤操作时，可以直接调用目标检测指标对应的目标检测脚本来执行对目标检测资源的检测操作。还可以是分别为命名规则指标和内容重复性指标训练对应的检测模型，在执行本步骤操作时，可以直接调用目标检测指标对应的目标检测模型来执行对目标检测资源的检测操作等。

需要说明的是，由于目标检测资源的类型可以有多种，所以在对不同类型的目标检测资源进行内容一致性比较时，具体使用的比较算法可以相同也可以不同。

还需要说明的是，若本实施例的目标检测指标同时包括命名规则指标和内容重复性指标，则可以基于上述介绍的方式，并行或依次执行对目标检测资源的命名规则指标和内容重复性指标的检测。

本公开实施例的方案，通过从命名规则指标和内容重复性指标中选择目标检测指标，来对获取的目标检测资源进行检测处理。给出了一种从命名规则和/或内容重复性的角度，来对资源进行检测的方案，基于命名规则指标检测资源能够规范资源开发行为，提高资源的通用性；基于内容重复性指标检测资源，能够降低资源间的冗余性，本方案在资源开发阶段，可以灵活选择检测指标来提高资源开发的标准，为资源检测提供了新的解决方案。

图2是根据本公开实施例提供的一种资源处理方法的流程图。本公开实施例在上述实施例的基础上，进一步对如何从命名规则指标和内容重复性指标中选择目标检测指标进行详细解释说明，如图2所示，本实施例提供的资源处理方法可以包括：

S201，获取目标检测资源。

S202，根据目标检测资源的历史检测结果，和/或目标检测资源间的资源名相似度，从命名规则指标和内容重复性指标中选择目标检测指标。

其中，历史检测结果可以是目标检测资源在本次检测之前所执行的检测操作对应的检测结果。优选可以是上一次对该目标检测资源进行检测时的结果。

可选的，本实施例的一种可实施方式：根据目标检测资源的历史检测结果，从命名规则指标和内容重复性指标中选择目标检测指标的具体实现方式为：结合目标检测资源的历史检测结果，将历史检测结果中不符合要求的指标作为本次检测的目标检测指标。例如，若研发出某一目标检测资源后，先对其进行了一次命名规则指标和内容重复性指标的检测，检测后发现命名规则指标的检测结果为格式不符合要求，内容重复性检测结果符合不重复要求，研发人员会基于检测结果对该目标检测资源的资源名进行修改后，再次触发对目标检测指标进行第二次检测，此时可以基于第一次对目标检测资源的检测结果(即历史检测结果)，将第一次检测不符合要求的命名规则指标作为第二次检测的目标检测指标。还可以是根据历史检测结果判断是否有未检测的指标，并将历史未检测的指标作为目标检测指标。

可选的，本实施例的另一种可实施方式：根据目标检测资源间的资源名相似度，从命名规则指标和内容重复性指标中选择目标检测指标的具体实现方式为：获取各个目标检测资源的资源名内容，并对两两资源名内容进行相似度计算，若相似度高于相似度阈值，则说明这两个目标检测资源的资源名较为相似，相应的这两个目标检测资源内容重复的概率也就越高，所以本实施例可以针对资源名相似度高于相似度阈值的各个目标检测资源，至少要为其选择内容重复性指标，也可以同时选择两个检测指标；针对资源名相似度小于或等于相似度阈值的各个目标检测资源，可以不为其选择内容重复性指标，仅选择命名规则指标即可。

可选的，本实施例的又一种可实施方式：根据目标检测资源的历史检测结果，和目标检测资源间的资源名相似度，从命名规则指标和内容重复性指标中选择目标检测指标。具体的，该可实施方式可以将上述两种可实施方式结合，同时考虑目标检测资源的历史检测结果，以及目标检测资源间的资源名相似度，来确定目标检测指标。以提高目标检测指标确定的灵活性、精准性和全面性。

S203，根据目标检测指标，对目标检测资源进行检测。

本公开实施例的方案，获取目标检测资源后，基于目标检测资源的历史检测结果，和/或目标检测资源间的资源名相似度，从命名规则指标和内容重复性指标中选择目标检测指标，来对获取的目标检测资源进行检测处理。本方案，基于目标检测资源的历史检测结果选择目标检测指标时，能够避免对符合要求的指标重复检测，降低系统功耗，提高检测效率；基于目标检测资源间的资源名相似度选择目标检测指标时，能够根据资源名间的相似度，初步筛选出可能存在内容重复的目标检测资源进行内容重复性指标检测，降低内容重复性检测次数，提高检测效率。为灵活、全面且准确的选择目标检测指标提供了新的解决思路。

图3是根据本公开实施例提供的一种资源处理方法的流程图。本公开实施例在上述实施例的基础上，进一步对如何根据目标检测指标，对目标检测资源进行检测进行详细解释说明，如图3所示，本实施例提供的资源处理方法可以包括：

S301，获取目标检测资源。

S302，从命名规则指标和内容重复性指标中选择目标检测指标。

S303，若目标检测指标为命名规则指标，则确定目标检测指标的命名模板。

其中，命名模板可以基于命名格式和/或内容要求而设置的参考模板。

本实施例的一种可实施方式为：在研发一个项目前，预先为每一项目中的各功能关联的资源都设置相同的命名模板。例如，为项目1设置的参考模板可以是“【项目1标识】+【资源名】+【XX年XX月XX日】”。此时，可以先确定目标检测资源所属目标项目，进而获取预先为目标项目所设置的命名模板作为该目标检测指标的命名模板。

本实施例的另一种可实现方式为：预先针对不同的资源类型，为每种资源类型设置对应的命名模板，例如，为文本类型的资源设置的参考模板可以是“【资源名】+【文本格式】+【XX年XX月XX日】”。此时可以确定目标检测资源所属资源类型，进而获取预先为该资源类型所设置的命名模板作为该目标检测指标的命名模板。

S304，根据命名模板，对目标检测资源进行命名规则检测。

可选的，根据命名模板对目标检测资源进行命名规则检测时，可以是获取目标检测资源的资源名，并判断该资源名是否符合命名模板的格式和/或内容要求，如果符合则说明检测结果为命名规则符合要求，否则命名规则为不符合要求。具体的，可以是调用匹配算法，或预先训练好的命名规则检测模型来根据命名模板，对目标检测资源进行命名规则检测。

S305，若目标检测指标为内容重复性指标，则根据目标检测资源的资源内容，确定目标检测资源的资源标识。

其中，目标检测资源的资源标识可以是基于预设的算法，基于目标检测资源的资源内容，为该目标检测资源生成的唯一性标识。

具体的，本实施例根据目标检测资源的资源内容，确定目标检测资源的资源标识的方式可以有很多，对此不进行限定。例如，可以是按照预设加密算法对目检测资源的资源内容进行加密处理，如采用目标检测资源的研发人员标识对目标检测资源的资源内容进行加密，并将加密结果作为目标检测资源的资源标识。还可以是基于消息摘要算法(如md5算法)计算目检测资源的资源内容的摘要信息(如md5值)，并将该摘要信息作为目标检测资源的资源标识等。

S306，根据目标检测资源的资源标识，对目标检测资源进行内容重复性检测。

可选的，本实施例可以对不同目标检测资源进行资源标识的比较，并将资源标识一致的目标检测资源作为一组内容重复资源。

具体的，本实施例可以维护一个专门用于记录本次待检测的多个目标检测资源的资源标识的列表，即资源标识列表。进而依次遍历每一目标检测资源，计算出该目标检测资源的资源标识后，判断该资源标识是否在资源标识列表中出现过，若没有出现过，则说明目前还不存在资源内容重复的目标检测资源，此时需要将该目标检测资源的资源标识记录在标识列表中；若出现过，则说明该目标检测资源与资源标识列表中该资源标识关联的目标检测资源内容重复，此时将该资源标识，与其关联的具有相同资源标识的目标检测资源作为一组内容重复资源。

本公开实施例的方案，若选择基于命名规则指标来检测目标检测资源时，可以先确定目标检测资源的命名模板，进而基于命名模板来对目标检测资源进行命名规则检测，基于命名模板可以快速且精准的完成对资源命名规则的检测。若选择基于内容重复性指标来检测目标检测资源时，可以基于目标检测资源的资源内容确定目标检测资源的资源标识，通过比较各个目标检测资源的资源标识的一致性，来判断不同目标检测资源的资源内容是否重复。由资源标识的比较来替代具体资源内容的比较，极大的降低了内容重复性指标检测的复杂程度，在保证检测准确性的同时，极大的提高了检测效率。

进一步的，本公开实施例在上述实施例对目标检测资源进行命名规则指标和/或内容重复性指标检测后，还可以继续执行：根据检测结果，对目标检测资源进行处理。本实施例在处理资源前，先基于上述实施例介绍的方式，从命名规则和/或内容重复性的角度，来对资源进行检测，基于检测结果在进行后续处理。很好的避免了资源命名不规范和/或内容重复为资源的后续处理造成影响的问题，保证了后续处理过程的顺利进行。

具体的，本实施例根据检测结果，对目标检测资源进行处理的方式有很多，其中，图4示出的根据检测结果，对目标检测资源进行处理的其他一些可实施方式，具体的，如图4所示该方法可以包括：

S401，获取目标检测资源。

S402，从命名规则指标和内容重复性指标中选择目标检测指标。

S403，根据目标检测指标，对目标检测资源进行检测。

S404，判断任一目标检测资源的检测结果是否均为规范命名和/或内容不重复，若是，则执行S405，若否，则执行S406。

具体的，本实施例在基于上述S401-S403的操作对每一个目标检测资源都进行检测后，获取每一目标检测资源的检测结果，判断所有的目标检测资源的检测结果是否均符合目标检测指标的要求。具体的，若目标检测指标为命名规则指标，则检测结果是目标检测资源属于规范命名；若目标检测指标为内容重复性指标，则检测结果是目标检测资源内容不重复。若目标检测指标为命名规则指标和内容重复性指标，则检测结果是目标检测资源属于规范命名，且内容不重复。

若所有的目标检测资源的检测结果均符合目标检测指标的要求，则对目标检测资源执行S405的操作。否则对目标检测资源执行S406的操作。

S405，在任一目标检测资源的检测结果均为规范命名和/或内容不重复的情况下，对目标检测资源进行封装处理和/或入库处理。

可选的，在S404确定任一目标检测资源的检测结果均为规范命名和/或内容不重复的情况下，可以基于目标检测资源的实际使用场景，来确定其具体的处理过程。

具体的，实际使用场景为项目软件研发场景时，本实施例的目标检测资源应该是开发该项目软件过程中所研发的所有资源，此时若所有目标检测资源的目标检测指标都通过了，即规范命名和/或内容不重复，则可对所有的目标检测资源进行后续软件封装处理，得到项目软件的安装包。

实际使用场景是资源入库场景(即将资源提交到统一的资源库中进行管理的场景)时，若所有目标检测资源的目标检测指标都通过了，即规范命名和/或内容不重复，则可对所有的目标检测资源进行统一入库处理，即提交到统一的资源库，或提交到各类型资源对应的资源库进行管理。

此外，若本实施例的实际使用场景就是资源检测场景，此时若所有目标检测资源的目标检测指标都通过了，即规范命名和/或内容不重复，则还可以直接输出检测通过提示消息。

S406，输出检测结果为非规范命名和/或内容重复的目标检测资源。

可选的，在S404确定并非所有目标检测资源的检测结果均为规范命名和/或内容不重复的情况下，即针对目标检测资源，其并没有完成满足目标检测指标的相关要求。此时可以输出检测结果为非规范命名和/或内容重复的目标检测资源。

具体的，一种输出方式为：将检测结果为非规范命名的目标检测资源添加到无效资源名列表中，将将检测结果为内容重复的目标检测资源添加到重复文件列表中，并分别输出无效资源名列表和重复文件列表。

另一种输出方式为：针对检测结果为非规范命名和/或内容重复的每一目标检测资源，通过提示框的方式输出该目标检测资源及其对应的改进方式。例如，若检测结果为内容重复，则输出的改进方式可以包括：删除、保留、修改资源名和修改资源内容等。若检测结果为非规范命名，则输出的改进方式为：修改资源名。

由一种输出方式为：将所有的目标检测资源添加到资源列表中，并在该资源列表中标注出非规范命名和/或内容重复的目标检测资源，并输出标注后的资源列表。

本实施例的技术方案，从命名规则指标和内容重复性指标中选择目标检测指标，对获取的目标检测资源进行指标检测后，若有所的目标检测资源的检测结果均为规范命名和/或内容不重复，则对目标检测资源进行封装处理和/或入库处理，否则输出检测结果为非规范命名和/或内容重复的目标检测资源。本方案能够在所有的目标检测资源均符合指标要求的情况下，方可进行后续处理操作，否则输出不符合指标要求的目标检测资源，保证了对目标检测资源后需封装或入库的操作，保证了封装或入库资源的命名规范性，降低了封装或入库资源的冗余性，便于规范资源发开行为。

可选的，在上述实施例的基础上，在根据检测结果，对目标检测资源进行处理的又一种可实施方式为：若至少两个目标检测资源的检测结果为部分内容重复，则获取至少两个目标检测资源的编辑时间；根据至少两个目标检测资源的编辑时间，对至少两个目标检测资源进行处理。

具体的，目标检测资源的内容重复性检测的检测结果可能包括：内容完全重复、部分内容重复(即一部分内容重复一部分内容不重复)和内容完全不重复。对于部分内容重复的至少两个目标检测资源，本实施例可以分别获取这些目标检测资源的编辑时间，例如，可以是从目标检测资源的属性信息中获取，进而根据资源的编辑时间，对部分内容重复的至少两个目标检测资源进行处理。具体的处理方式可以将部分内容重复的至少两个目标检测资源及其编辑时间展示给资源研发人员，供资源研发人员选择具体的处理方式。若当前场景为资源升级场景时，还可以是将近期编辑的目标检测资源替换以前编辑的目标检测资源等。这样设置的好处是，对于部分内容重复的至少两个目标检测资源，可以根据其编辑时间来确定资源处理方式，提高了基于资源检测结果对资源处理的精细度和多样性。

图5是根据本公开实施例提供的一种资源处理装置的结构示意图。本公开实施例适用于对资源进行处理的情况，尤其适用于对研发过程中的资源，进行规范性检测处理的情况。该装置可以采用软件和/或硬件来实现，该装置可以实现本公开任意实施例的资源处理方法。如图5所示，该资源处理装置500包括：

资源获取模块501，用于获取目标检测资源；

指标选择模块502，用于从命名规则指标和内容重复性指标中选择目标检测指标；

资源检测模块503，用于根据目标检测指标，对目标检测资源进行检测。

本公开实施例的方案，通过从命名规则指标和内容重复性指标中选择目标检测指标，来对获取的目标检测资源进行检测处理。给出了一种从命名规则和/或内容重复性的角度，来对资源进行检测的方案，基于命名规则指标检测资源能够规范资源开发行为，提高资源的通用性；基于内容重复性指标检测资源，能够降低资源间的冗余性，本方案在资源开发阶段，可以灵活选择检测指标来提高资源开发的标准，为资源检测提供了新的解决方案。

进一步的，指标选择模块502，具体用于：

根据目标检测资源的历史检测结果，和/或目标检测资源间的资源名相似度，从命名规则指标和内容重复性指标中选择目标检测指标。

进一步的，资源检测模块503，具体用于：

若目标检测指标为命名规则指标，则确定目标检测指标的命名模板；

根据命名模板，对目标检测资源进行命名规则检测。

进一步的，资源检测模块503，还具体用于：

若目标检测指标为内容重复性指标，则根据目标检测资源的资源内容，确定目标检测资源的资源标识；

根据目标检测资源的资源标识，对目标检测资源进行内容重复性检测。

进一步的，上述装置，还包括：

资源处理模块，用于根据检测结果，对目标检测资源进行处理。

进一步的，资源处理模块，具体用于：

输出检测结果为非规范命名和/或内容重复的目标检测资源；或者，

在任一目标检测资源的检测结果均为规范命名和/或内容不重复的情况下，对目标检测资源进行封装处理和/或入库处理。

进一步的，资源处理模块，还具体用于：

若至少两个目标检测资源的检测结果为部分内容重复，则获取至少两个目标检测资源的编辑时间；

根据至少两个目标检测资源的编辑时间，对至少两个目标检测资源进行处理。

上述产品可执行本公开任意实施例所提供的方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。

本公开的技术方案中，所涉及的检测资源、检测指标和检测结果等的获取，存储和应用等，均符合相关法律法规的规定，且不违背公序良俗。

根据本公开的实施例，本公开还提供了一种电子设备、一种可读存储介质和一种计算机程序产品。

图6示出了可以用来实施本公开的实施例的示例电子设备600的示意性框图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机，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，个人数字助理、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。

如图6所示，设备600包括计算单元601，其可以根据存储在只读存储器(ROM)602中的计算机程序或者从存储单元608加载到随机访问存储器(RAM)603中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在RAM 603中，还可存储设备600操作所需的各种程序和数据。计算单元601、ROM 602以及RAM 603通过总线604彼此相连。输入/输出(I/O)接口605也连接至总线604。

设备600中的多个部件连接至I/O接口605，包括：输入单元606，例如键盘、鼠标等；输出单元607，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元608，例如磁盘、光盘等；以及通信单元609，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元609允许设备600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。

计算单元601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601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601执行上文所描述的各个方法和处理，例如资源处理方法。例如，在一些实施例中，资源处理方法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608。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由ROM 602和/或通信单元609而被载入和/或安装到设备600上。当计算机程序加载到RAM 603并由计算单元601执行时，可以执行上文描述的资源处理方法的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，计算单元601可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行资源处理方法。

本文中以上描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、现场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、芯片上系统的系统(SOC)、复杂可编程逻辑设备(CPLD)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。

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。

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。

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。

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)、区块链网络和互联网。

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。服务器可以是云服务器，又称为云计算服务器或云主机，是云计算服务体系中的一项主机产品，以解决了传统物理主机与VPS服务中，存在的管理难度大，业务扩展性弱的缺陷。服务器也可以为分布式系统的服务器，或者是结合了区块链的服务器。

人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为(如学习、推理、思考、规划等)的学科，既有硬件层面的技术也有软件层面的技术。人工智能硬件技术一般包括如传感器、专用人工智能芯片、云计算、分布式存储、大数据处理等技术；人工智能软件技术主要包括计算机视觉技术、语音识别技术、自然语言处理技术及机器学习/深度学习技术、大数据处理技术、知识图谱技术等几大方向。

云计算(cloud computing)，指的是通过网络接入弹性可扩展的共享物理或虚拟资源池，资源可以包括服务器、操作系统、网络、软件、应用和存储设备等，并可以按需、自服务的方式对资源进行部署和管理的技术体系。通过云计算技术，可以为人工智能、区块链等技术应用、模型训练提供高效强大的数据处理能力。

应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本公开中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本公开公开的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。

上述具体实施方式，并不构成对本公开保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，根据设计要求和其他因素，可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本公开的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本公开保护范围之内。

Claims (17)

1.一种资源处理方法，包括：

获取目标检测资源；

从命名规则指标和内容重复性指标中选择目标检测指标；

根据所述目标检测指标，对所述目标检测资源进行检测。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述从命名规则指标和内容重复性指标中选择目标检测指标，包括：

根据所述目标检测资源的历史检测结果，和/或所述目标检测资源间的资源名相似度，从命名规则指标和内容重复性指标中选择目标检测指标。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据所述目标检测指标，对所述目标检测资源进行检测，包括：

若所述目标检测指标为命名规则指标，则确定所述目标检测指标的命名模板；

根据所述命名模板，对所述目标检测资源进行命名规则检测。

4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据所述目标检测指标，对所述目标检测资源进行检测，包括：

若所述目标检测指标为内容重复性指标，则根据所述目标检测资源的资源内容，确定所述目标检测资源的资源标识；

根据所述目标检测资源的资源标识，对所述目标检测资源进行内容重复性检测。

5.根据权利要求1-4中任一项所述的方法，还包括：

根据检测结果，对所述目标检测资源进行处理。

6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述根据检测结果，对所述目标检测资源进行处理，包括：

输出检测结果为非规范命名和/或内容重复的目标检测资源；或者，

在任一目标检测资源的检测结果均为规范命名和/或内容不重复的情况下，对所述目标检测资源进行封装处理和/或入库处理。

7.根据权利要求5所述的方法，其中，所述根据检测结果，对所述目标检测资源进行处理，包括：

若至少两个目标检测资源的检测结果为部分内容重复，则获取所述至少两个目标检测资源的编辑时间；

根据所述至少两个目标检测资源的编辑时间，对所述至少两个目标检测资源进行处理。

8.一种资源处理装置，包括：

资源获取模块，用于获取目标检测资源；

指标选择模块，用于从命名规则指标和内容重复性指标中选择目标检测指标；

资源检测模块，用于根据所述目标检测指标，对所述目标检测资源进行检测。

9.根据权利要求8所述的装置，其中，所述指标选择模块，具体用于：

根据所述目标检测资源的历史检测结果，和/或所述目标检测资源间的资源名相似度，从命名规则指标和内容重复性指标中选择目标检测指标。

10.根据权利要求8所述的装置，其中，所述资源检测模块，具体用于：

若所述目标检测指标为命名规则指标，则确定所述目标检测指标的命名模板；

根据所述命名模板，对所述目标检测资源进行命名规则检测。

11.根据权利要求8所述的装置，其中，所述资源检测模块，还具体用于：

若所述目标检测指标为内容重复性指标，则根据所述目标检测资源的资源内容，确定所述目标检测资源的资源标识；

根据所述目标检测资源的资源标识，对所述目标检测资源进行内容重复性检测。

12.根据权利要求8-11中任一项所述的装置，还包括：

资源处理模块，用于根据检测结果，对所述目标检测资源进行处理。

13.根据权利要求12所述的装置，其中，所述资源处理模块，具体用于：

输出检测结果为非规范命名和/或内容重复的目标检测资源；或者，

在任一目标检测资源的检测结果均为规范命名和/或内容不重复的情况下，对所述目标检测资源进行封装处理和/或入库处理。

14.根据权利要求12所述的装置，其中，所述资源处理模块，还具体用于：

若至少两个目标检测资源的检测结果为部分内容重复，则获取所述至少两个目标检测资源的编辑时间；

根据所述至少两个目标检测资源的编辑时间，对所述至少两个目标检测资源进行处理。

15.一种电子设备，包括：

至少一个处理器；以及

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-7中任一项所述的资源处理方法。

16.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，所述计算机指令用于使所述计算机执行权利要求1-7中任一项所述的资源处理方法。

17.一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现权利要求1-7中任一项所述的资源处理方法。

Images