下游算子的推荐方法、电子设备及计算机可读存储介质与流程

1.本技术属于人工智能技术领域，特别是涉及一种下游算子的推荐方法、电子设备及计算机可读存储介质。


背景技术：

2.在算法方案建模领域，一般实现一个算法方案需要一个甚至几十个不同的算子通过一定的规则组成，这些算子既承担了各自的业务功能又互相影响。
3.设计者在搭建方案的过程中，需要先选择合适的算子，然后建立算子间的连接，当算子较多时，搭建方案的过程需要花费大量的时间，不仅容易出错，还会降低工作效率。


技术实现要素：

4.本技术提供一种下游算子的推荐方法、电子设备及计算机可读存储介质，能够智能地生成算子推荐列表供设计者选择合适的下游算子，降低设计者的操作复杂度。
5.本技术实施例第一方面提供一种下游算子的推荐方法，所述方法包括：在建立连接关系的至少一个算子中，获取输出流向待定的第一目标算子，其中，所述至少一个算子之间的所述连接关系是外部输入的；确定算子集合中每个模板算子的推荐评分，其中，所述模板算子的所述推荐评分是根据所述第一目标算子以及所述模板算子确定的；根据所述推荐评分，对所述算子集合中的所述模板算子进行筛选；根据筛选出的所述模板算子，生成用于指示所述第一目标算子可连接的下游算子的算子推荐列表。
6.本技术实施例第二方面提供一种电子设备，所述电子设备包括处理器、存储器以及通信电路，所述处理器分别耦接所述存储器、所述通信电路，所述存储器中存储有程序数据，所述处理器通过执行所述存储器内的所述程序数据以实现上述方法中的步骤。
7.本技术实施例第三方面提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序能够被处理器执行以实现上述方法中的步骤。
8.有益效果是：本技术首先生成算子集合中每个模板算子的推荐评分，然后根据推荐评分，对算子集合中的模板算子进行筛选，最后根据筛选出的模板算子，生成算子推荐列表，使得设计者可以优先从算子推荐列表中查找第一目标算子的下游算子，既可以减少设计者的查找量，也能够减少设计者在查找时出错。
附图说明
9.为了更清楚地说明本技术实施例中的技术方案，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技术的一些实施例，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它的附图，其中：图1是本技术人工智能平台一界面图；图2是本技术下游算子的推荐方法一实施方式的流程示意图；
图3是图2中步骤s120的流程示意图；图4是图2中步骤s140的流程示意图；图5是图4中步骤s142的流程示意图；图6是本技术电子设备一实施方式的结构示意图；图7是本技术电子设备另一实施方式的结构示意图；图8是本技术计算机可读存储介质一实施方式的结构示意图。
具体实施方式
10.下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本技术的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，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，都属于本技术保护的范围。
11.需要说明的是，本技术中的术语“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。本技术的描述中，“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。此外，术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
12.在介绍本技术的方案之前，首先对本技术的人工智能平台进行简单介绍：首先设计者在人工智能平台（是用于开发机器学习模型的平台）上根据任务需求，利用多个算法组件可以构建相应的方案，其中每个算法组件内通常包含了特定算法功能的模型、模型的建模代码、训练模型使用的数据集、模型的部署代码等信息，本技术将这种算法组件称为算子。例如，通过一个算子可以实现目标检测功能、目标跟踪功能或者目标识别功能等。
13.同时本技术提供了一种拖拽式的人工智能平台，结合图1，设计者在人工智能平台上搭建方案时，首先输入方案创建指令，进入创建界面（图1中用标号10表示）。创建界面上分为多个子区域，其中，标号为101的子区域为信息配置区域，在该子区域中，设计者可以对方案信息以及算子信息进行详细配置，其中当选中方案信息栏对方案信息进行配置时，可以配置方案的名称、配置方案的业务应用场景，例如，配置方案的业务应用场景为出入口检测、考勤打开或者智慧小区等，或者还可以配置方案所支持或者所选择的设备平台（方案所支持的设备平台是能够应用该方案的设备平台，方案所选择的设备平台为该方案即将应用的设备平台），或者还可以配置方案的权限人员，即配置允许使用该方案的人员。其中当选中算子信息栏对选中的算子进行信息配置时，可以对算子的开发者、维护者、应用场景、输入数据、输出数据等信息进行配置。当然还可以对方案以及算子的其他信息进行配置，在此不再一一举例说明。
14.其中标号为102的子区域显示的是算子列表，该算子列表可以包含所有的算子，也可以只包括方案所选择的设备平台或者方案所支持的设备平台所支持的算子。其中算子列表中的算子可以已经按照相关功能进行了分类，例如在图1中，算子列表包括了5组算子，每
组算子能够实现不同的功能，其中实现目标跟踪功能的有算子1、算子2以及算子3。
15.设计者在搭建方案时，首先依次从标号为102的子区域中选择算子，并进行拖拽操作，将选择的算子拖拽至标号为103的子区域中，其中设计者每次在将算子拖拽至标号为103的子区域中后，都需要将刚刚拖拽的算子与之前已经拖拽的算子建立连接关系，即确定刚刚拖拽的算子接收哪个算子的输出数据。其中需要说明的是，将算子从标号为102的子区域拖拽至标号为103的子区域中后，该算子依然还可以显示在标号为102的子区域中，在接下来的拖拽过程中，设计者依然可以再次将该算子从标号为102的子区域中拖拽至标号为103的子区域中。
16.也就是说，设计者构建方案的流程为：第一步：设计者从标号为102的子区域中选择一个算子，并将该算子拖拽至标号为103的子区域中，将该算子作为整个方案的开始节点，也就是说，该算子接收方案的输入数据；第二步：设计者从标号为102的子区域中选择一个算子；第三步：设计者将选择的算子拖拽至标号为103的子区域中，并将该算子和已经处于标号为103的子区域中的算子建立连接关系，即确定该算子接收已经处于标号为103的子区域中的哪个算子的输出数据；重复执行第二步和第三步，直至拖拽且建立连接的所有算子构成一个完整的方案，即最末端的算子输出方案的输出数据。
17.通过上述方案，当拖拽且建立连接的所有算子构成一个完整的方案时，设计者进行文件的打包，其中打包的文件包括完整方案中所有算子以及设计者在所有算子之间建立的连接关系。接着设计者将打包的文件发送给相应的业务设备，例如摄像头，然后业务设备在接收到文件后运行文件，使得该完整的方案在业务设备上运行，进而实现相应功能。
18.从上述内容可以看出，设计者每次都需要从标号为102的子区域中选择一个算子并进行拖拽，当标号为102的子区域显示的算子较多时，设计者需要花费一定的时间查找合适的算子，对于设计者来说，不仅费时，还容易出错。
19.因此为了避免上述缺陷，本技术提供了如下方案：参阅图2，在本技术一实施方式中，下游算子的推荐方法包括：s110：在建立连接关系的至少一个算子中，获取输出流向待定的第一目标算子，其中，至少一个算子之间的连接关系是外部输入的。
20.具体地，第一目标算子指的是已经建立连接关系的至少一个算子中，输出流向待定的算子，也就是说，设计者接下来选择并拖拽的就是接收第一目标算子输出数据的算子。其中，本技术的目的就是向设计者推荐在本次方案中有可能接收第一目标算子的输出数据的算子，也就是第一目标算子的下游算子。
21.其中，设计者预先将至少一个算子拖拽至相应的区域，并且在至少一个算子之间建立连接关系。
22.其中，在建立连接关系的至少一个算子中，输出流向待定的第一目标算子可以是一个，也可以是多个。当第一目标算子是多个时，针对每个第一目标算子都执行接下来的步骤，后续针对每个第一目标算子都会有一个算子推荐列表。但是为了便于说明，以下均以第一目标算子的数量为一个进行说明。
23.s120：确定算子集合中每个模板算子的推荐评分，其中，模板算子的推荐评分是根据第一目标算子以及模板算子确定的。
24.具体地，能够被设计者选择并拖拽至标号为103的子区域中的任何一个算子都处于算子集合中。在本实施方式中，算子集合包括的就是显示在标号为102的子区域中的算子。其中为了便于说明，将算子集合中的算子定义为模板算子。
25.由于是需要推荐第一目标算子的下游算子，因此具体向设计者推荐哪些算子，与第一目标算子息息相关。因此对于任意一个模板算子而言，根据第一目标算子与该模板算子而生成的推荐评分，能够准确地表示在本次方案中，模板算子接收第一目标算子输出数据的概率，其中，模板算子的推荐评分越高，表示模板算子在本次方案中接收第一目标算子输出数据的概率越大。
26.s130：根据推荐评分，对算子集合中的模板算子进行筛选。
27.具体地，由于模板算子的推荐评分能够表示在本次方案中，模板算子接收第一目标算子输出数据的概率，因此根据推荐评分，能够筛选出本次方案中存在较高概率接收第一目标算子输出数据的模板算子。
28.其中，步骤s130筛选的过程可以是：筛选出推荐评分超过评分阈值的模板算子，也可以是筛选出推荐评分最高的若干位的模板算子。本技术对步骤s130不做具体限制。
29.s140：根据筛选出的模板算子，生成算子推荐列表，其中，该算子推荐列表指示第一目标算子可连接的下游算子。
30.具体地，生成算子推荐列表后，设计者可以优先从算子推荐列表中选择合适的模板算子，并将选择的模板量子拖拽至标号为103的子区域中。
31.可以理解的是，当设计者无法从算子推荐列表中选择合适的模板算子时，其可以从算子集合中选择合适的模板算子，也就是说，在图1中设计者依然可以从标号为102的子区域中选择合适的模板算子。
32.可以理解的是，算子推荐列表是根据筛选出的模板算子生成的，因此算子推荐列表中模板算子的数量必定小于算子集合中模板算子的数量，从而对于设计者来说，其从算子推荐列表中选择合适的模板算子的难度小于从算子集合中选择合适的模板算子，且在查找时不容易出错。
33.在本实施方式中，为了让设计者能够更加快速地选择，在将生成的算子推荐列表显示给设计者时，算子推荐列表中还可以显示每个模板算子对应的推荐评分、每个模板算子相应的算子信息等，其中，模板算子的算子信息包括但不限于模板算子可支持的应用场景、模板算子输入数据的类型、模板算子输出数据的类型、模板算子的开发者等。
34.同时算子推荐列表中显示的各个模板算子，还可以按照推荐评分从高到低的顺序进行排列。
35.其中，对于最终加入算子推荐列表中的模板算子，如果其具有多个不同的版本，还可以将测试结果最优的版本加入算子推荐列表中。
36.参阅图3，在本实施方式中，步骤s120具体包括：s121：针对每个模板算子，在已记录的历史方案库中，筛选出目标历史方案；其中，目标历史方案包括第一目标算子、且在目标历史方案中，第一目标算子直连的下游算子为模板算子；统计目标历史方案的数量，基于目标历史方案的数量，确定模板算子与第一目标
算子的关联度。
37.具体地，历史方案库保存有多个之前已经运行过的历史方案，每个历史方案都能够实现业务需求。
38.每个模板算子对应的目标历史方案均满足如下条件：该目标历史方案包括模板算子以及第一目标算子，且在目标历史方案中，第一目标算子直连的下游算子为模板算子，也就是说，在目标历史方案中，模板算子接收第一目标算子输出的数据。
39.由于本技术的目的是推荐第一目标算子的下游算子，因此根据模板算子对应的目标历史方案的数量而确定的关联度，能够准确地表征在本次方案中，模板算子接收第一目标算子输出数据的概率。
40.在一应用场景中，对于任意模板算子而言，均按照如下步骤确定第一目标算子与模板算子之间的关联度：s1211：响应于目标历史方案的数量未超过第一数量阈值，将模板算子与第一目标算子的关联度，确定为预设值。
41.s1212：响应于目标历史方案的数量超过第一数量阈值，根据目标历史方案的数量与目标总数量的比值，确定模板算子与第一目标算子之间的关联度，其中，目标总数量为数量超过第一数量阈值的所有目标历史方案的数量之和，其中，关联度与比值呈正比。
42.具体地，如果模板算子对应的目标历史方案的数量未超过第一数量阈值，则判定在本次方案中，模板算子接收第一目标算子输出数据的概率非常低，为了减少计算量，直接将第一目标算子与模板算子之间的关联度，确定为一预设值。该预设值可以根据实际需求设定，但是需要保证预设值小于，第一目标算子与任何一个数量超过第一数量阈值的目标历史方案对应的模板算子之间的关联度。
43.而如果模板算子对应的目标历史方案的数量超过第一数量阈值，则判定在本次方案中，模板算子接收第一目标算子输出数据的概率较高，则根据目标历史方案的数量与目标总数量的比值，确定第一目标算子与模板算子之间的关联度。
44.其中，确定目标总数量的过程是：将数量超过第一数量阈值的所有目标历史方案的数量进行相加，得到目标总数量。
45.其中，当模板算子对应的目标历史方案的数量超过第一数量阈值时，可以直接将模板算子对应的目标历史方案的数量与目标总数量的比值，确定为第一目标算子与模板算子之间的关联度，或者也可以对模板算子对应的目标历史方案的数量与目标总数量的比值进行运算，得到第一目标算子与模板算子之间的关联度，只要保证比值越高，关联度越高即可。
46.其中，第一数量阈值可以根据实际需求设定。
47.s122：针对每个模板算子，确定第一目标算子与模板算子的相似度。
48.具体地，能够接收第一目标算子输出数据的模板算子与第一目标算子应该存在一定的相似度，例如，能够接收第一目标算子输出数据的模板算子的输入数据的类型与第一目标算子输出数据的类型应该是相同的（例如都是目标框类型），或者两者能够应用的场景应该是类似的，或者两者的开发者或者维护者应该是类似的。
49.因此第一目标算子与模板算子的相似度越高，说明在本次方案中，模板算子接收第一目标算子输出数据的可能性越高。也就是说，第一目标算子与模板算子的相似度也能
表示在本次方案中，模板算子接收第一目标算子输出数据的概率。
50.在本实施方式中，对于任意模板算子而言，均按照如下步骤确定第一目标算子与模板算子的相似度：s1221：根据第一目标算子的算子属性，确定第一目标算子的第一特征向量。
51.s1222：针对每个模板算子，根据模板算子的算子属性，确定模板算子的第二特征向量。
52.s1223：针对每个模板算子，基于第一目标算子的第一特征向量、以及模板算子的第二特征向量，确定第一目标算子和模板算子的相似度。
53.具体地，第一目标算子、各个模板算子都是一个算法组件，该算法组件包含了特定算法功能的模型、模型的建模代码、训练模型使用的数据集、模型的部署代码等信息，而为了确定第一目标算子与模板算子的相似度，本实施方式中根据第一目标算子的算子属性，为第一目标算子生成第一特征向量，根据模板算子的算子属性，为模板算子生成第二特征向量，然后比较第一特征向量、第二特征向量的相似度，得到第一目标算子与模板算子之间的相似度。
54.其中，具体可以根据第一特征向量与第二特征向量之间的欧式距离或者余弦值，确定第一目标算子与模板算子的相似度，本技术对该过程不做具体限制。可以理解的是，由于需要对第一特征向量与第二特征向量进行计算，第一特征向量与第二特征向量的长度是一样的，即包括相同数量的数值。
55.在本实施方式中，考虑到模板算子能够接收第一目标算子输出数据的前提条件是，模板算子输入数据的类型与第一目标算子输出数据的类型相同，因此设置步骤s1221中第一目标算子的算子属性至少包括第一目标算子输出数据的类型，步骤s1222中模板算子的算子属性至少包括模板算子输入数据的类型。也就是说，至少根据第一目标算子输出数据的类型，确定第一目标算子的第一特征向量，以及至少根据模板算子输入数据的类型，确定模板算子的第二特征向量。
56.其中，数据的类型指的是数据表示的含义，例如，如果数据表示的是图像上的目标框，则该数据的类型就是目标框类型，如果数据表示的是图像中某个目标对象是人的概率，则该数据的类型就是置信度类型，如果数据表示的是图像上某个目标对象的特征信息，则该数据的类型就是目标特征类型。
57.具体地，可以预先对应数据的每个类型，都设置一个相应的向量，例如，用向量1表示目标框类型，用向量2表示特征类型，用向量3表示图像类型等等。其中，第一目标算子输出数据的类型可能是一个，也有可能是多个，如果是一个，则直接用该类型对应的向量作为第一目标算子的第一特征向量，但是如果是多个，则先获取每个类型对应的向量，然后将所有类型对应的向量融合为一个向量，得到第一目标算子的第一特征向量，其中，融合得到的向量的长度和融合前的各个向量的长度需要保持一致。其中，确定模板算子的第二特征向量的过程与确定第一目标算子的第一特征向量的过程类似，在此不再赘述。
58.或者还可以预先给定一个固定长度的基向量，其中，在生成第一目标算子的第一特征向量时，根据第一目标算子输出数据的类型，将基向量中第一预设位置的数值修改为与第一目标算子输出数据的类型对应，在生成模板算子的第二特征向量时，根据模板算子输入数据的类型，将该基向量中第一预设位置的数值修改为与模板算子输入数据的类型对
应，其中，第一预设位置可以是基向量中的任意一个位置。
59.需要说明的是，在其他实施方式中，步骤s1221中第一目标算子的算子属性还可以包括第一目标算子应用场景、维护者、所支持的设备平台等参数，相应地，步骤s1222中模板算子的算子属性也可以包括应用场景、维护者、所支持的设备平台等参数。其中，如果第一目标算子的算子属性还进一步包括其他类型的参数，则模板算子的算子属性也需要进一步包括该类型的参数。例如，如果步骤s1221中第一目标算子的算子属性还包括第一目标算子的应用场景，则步骤s1222中模板算子的算子属性也需要进一步包括模板算子的应用场景。
60.s123：针对每个模板算子，基于第一目标算子与模板算子的关联度和相似度，确定模板算子的推荐评分。
61.其中，对于每个模板算子而言，其对应的关联度、相似度都能够表征在本次方案中，模板算子接收第一目标算子输出数据的概率，因此根据模板算子对应的关联度以及相似度确定的推荐评分，也能表示在本次方案中，模板算子接收第一目标算子输出数据的概率。且同时根据模板算子对应的关联度以及相似度，对模板算子进行评估，可以使得生成的推荐评分能够展现模板算子多方面的情况，保证后续的精准推荐。
62.在本实施方式中，可以对模板算子对应的关联度、相似度进行加权求和处理，得到模板算子的推荐评分。此时可以根据实际需求设置关联度、相似度对应的权重，灵活性高。
63.在其他实施方式中，还可以对模板算子对应的关联度、相似度进行例如求平均值等其他运算，得到模板算子的推荐评分。
64.参阅图4，在本实施方式中，步骤s140具体包括：s141：从建立连接关系的至少一个算子中，确定第二目标算子，其中，第一目标算子接收第二目标算子的输出数据。
65.具体地，第二目标算子是建立连接关系的至少一个算子中，将数据输出给第一目标算子的算子，也就是说第二目标算子是第一目标算子的上游算子。
66.s142：根据第二目标算子，对筛选出的模板算子进行再次筛选。
67.具体地，第二目标算子是第一目标算子的上游算子，展现了第一目标算子的上文环境，因此根据第二目标算子对筛选出的模板算子进行再次筛选，可以进一步保证后续的精准推荐。
68.s143：根据再次筛选出的模板算子，生成算子推荐列表中。
69.其中，可以直接将再次筛选出的模板算子，加入算子推荐列表中，或者还可以对再次筛选出的模板算子进行进一步地筛选，例如，再根据第二目标算子的上游算子进行筛选。
70.参阅图5，在本实施方式中，步骤s142具体包括：s1421：针对筛选出的每个模板算子，生成模板算子对应的第一目标组合；第一目标组合包括：第一目标算子、第二目标算子和模板算子；且在第一目标组合中，第一目标算子的上游算子为第二目标算子，第一目标算子的下游算子为模板算子。
71.具体地，对于筛选出的每一个模板算子，都生成第一目标组合。对于任意一个筛选出的模板算子而言，在其对应的第一目标组合中，第一目标算子的上游算子为第二目标算子，第一目标算子的下游算子为模板算子，也就是说，在第一目标组合中，第一目标算子接收第二目标算子的输出数据，模板算子接收第一目标算子的输出数据。
72.可以理解的是，如果设计者将筛选出的某个模板算子作为接下来拖拽的算子，则
本次方案中也将包括该模板算子对应的第一目标组合。因此为了实现更加精准地推荐，接下来将分析每个模板算子对应的第一目标组合出现在本次方案中的可能性，筛选出可能性高的第一目标组合，最后将筛选出的第一目标组合中的模板算子作为再次筛选出的模板算子。
73.s1422：根据历史方案库，对所有模板算子对应的第一目标组合进行筛选。
74.s1423：将筛选出的第一目标组合对应的模板算子，作为再次筛选出的模板算子。
75.在本实施方式中，步骤s1422具体包括：统计每个第一目标组合在历史方案库中的出现次数；筛选出出现次数满足预设要求的第一目标组合。
76.具体地，第一目标组合在历史方案库中的出现次数越高，说明在本次方案中，第一目标组合出现的可能性也越高，进而第一目标组合对应的模板算子接收第一目标算子输出数据的可能性越高。
77.其中，可以将出现次数超过阈值的第一目标组合筛选出来，也可以先按照出现次数从高到低，对第一目标组合进行排序，然后筛选出排在前面的预设数量的第一目标组合。
78.在其他应用场景中，步骤s1422还可以按照其他规则对所有模板算子对应的第一目标组合进行筛选，例如，根据历史方案库，统计各个第一目标组合被使用的最新日期，然后按照距离当前时刻由近到远的顺序对第一目标组合进行排序，然后筛选出排在前面的若干个第一目标组合。
79.在其他实施方式中，s142对筛选出的模板算子进行再次筛选的过程还可以是：对于筛选出的模板算子而言，分别统计历史方案库中，第二目标算子和模板算子同时出现在同一个历史方案中的次数，在得到每个筛选出的模板算子对应的次数后，根据次数对筛选出的模板算子进行再次筛选。
80.参阅图6，图6是本技术电子设备一实施方式的结构示意图。该电子设备200包括处理器210、存储器220以及通信电路230，处理器210分别耦接存储器220、通信电路230，存储器220中存储有程序数据，处理器210通过执行存储器220内的程序数据以实现上述任一项实施方式方法中的步骤，其中详细的步骤可参见上述实施方式，在此不再赘述。
81.其中，电子设备200可以是电脑、手机等任一项具有算法处理能力设备，其上可以集成有人工智能平台。
82.参阅图7，图7是本技术电子设备另一实施方式的结构示意图。该电子设备300包括获取模块310、确定模块320、筛选模块330以及生成模块340。
83.获取模块310用于在建立连接关系的至少一个算子中，获取输出流向待定的第一目标算子，其中，至少一个算子之间的连接关系是外部输入的。
84.确定模块320与获取模块310连接，用于确定算子集合中每个模板算子的推荐评分，其中，模板算子的推荐评分是根据第一目标算子以及模板算子确定的。
85.筛选模块330与确定模块320连接，用于根据推荐评分，对算子集合中的模板算子进行筛选。
86.生成模块340与筛选模块330连接，用于根据筛选出的模板算子，生成用于指示第一目标算子可连接的下游算子的算子推荐列表。
87.其中，电子设备300可以是电脑、手机等任一项具有算法处理能力设备，其上可以集成有人工智能平台。
88.同时电子设备300在工作时执行上述任一项实施方式中的步骤，详细的步骤可参见上述相关内容，在此不再赘述。
89.参阅图8，图8是本技术计算机可读存储介质一实施方式的结构示意图。该计算机可读存储介质400存储有计算机程序410，计算机程序410能够被处理器执行以实现上述任一项方法中的步骤。
90.其中，计算机可读存储介质400具体可以为u盘、移动硬盘、只读存储器（rom，read-only memory）、随机存取存储器（ram，random access memory）、磁碟或者光盘等可以存储计算机程序410的装置，或者也可以为存储有该计算机程序410的服务器，该服务器可将存储的计算机程序410发送给其他设备运行，或者也可以自运行该存储的计算机程序410。
91.以上所述仅为本技术的实施例，并非因此限制本技术的专利范围，凡是利用本技术说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其它相关的技术领域，均同理包括在本技术的专利保护范围内。