检测库存异常的方法和装置与流程

1.本公开的实施例涉及物流技术领域，具体涉及检测库存异常的方法和装置。


背景技术：

2.内单不同商家的商品可以由不同的管理系统管理库存，仓库管理实际商品库存，经过一定时间由于系统间交互各种原因会导致管理系统与仓库之间库存不一致，产生库存差后会导致商品超卖，时常收到外商家投诉，并出现了因为库存差异原因与公司解约的情况，以及存在实物但无库存可售造成销售机会损失问题，同时也带来实际的经济损失。
3.现有技术涉及业务节点繁多，组合后报文种类复杂，难免会因为某个系统问题导致库存不一致，比如仓库正常扣减，回传管理系统后商品批次信息不存在导致扣减库存失败，比如报文因为系统修改缺失或者增加节点，导致其中一方不能进行库存修改操作，同时因为库存涉及多个系统，系统间一般异步处理库存，部分节点系统之间没有对应的信息反馈机制，也会导致库存不一致，随着时间增加可能就导致库存差异且可能越积越多，这就导致处理商品的差异、排查差异原因也变得困难。


技术实现要素：

4.本公开的实施例提出了检测库存异常的方法和装置。
5.第一方面，本公开的实施例提供了一种检测库存异常的方法，包括：获取目标商品的平台库存管理信息和物流库存管理信息；根据所述平台库存管理信息和物流库存管理信息确定所述目标商品的积压信息；根据所述平台库存管理信息、物流库存管理信息和所述积压信息确定平台库存与物流库存之间的库存差异量；若库存差异量大于预定阈值，则输出所述目标商品的库存差异相关的信息。
6.在一些实施例中，获取目标商品的平台库存管理信息和物流库存管理信息，包括：将目标商品名称添加到推送名单中；响应于检测到目标商品的平台库存管理信息中的库存数量和/或物流库存管理信息中的库存数量变化，同步目标商品的平台库存管理信息和物流库存管理信息。
7.在一些实施例中，所述根据所述平台库存管理信息和物流库存管理信息确定所述目标商品的积压信息，包括：获取所述目标商品的以下至少一项积压信息：收货但上架未回传；分仓异常未返库；分仓部分出库；物权变更单；根据所述至少一项积压信息统计所述目标商品的积压信息。
8.在一些实施例中，所述方法还包括：获取目标商品的平台流水管理信息和物流流水管理信息；计算所述平台流水管理信息和所述物流流水管理信息中流水差异量；若流水差异量大于预定阈值，则输出所述目标商品与流水差异相关的信息。
9.在一些实施例中，所述方法还包括：响应于接收到查询目标商品的库存异常请求，在查询界面展示所述目标商品的库存差异相关的信息。
10.在一些实施例中，所述方法还包括：响应于接收到分析目标商品的库存异常请求，
在查询界面展示所述目标商品的流水差异相关的信息。
11.在一些实施例中，所述方法还包括：根据预先配置的任务调度信息，定时根据所述平台库存管理信息和物流库存管理信息确定所述目标商品的积压信息，以及根据所述平台库存管理信息、物流库存管理信息和所述积压信息确定平台库存与物流库存之间的库存差异量。
12.第二方面，本公开的实施例提供了一种检测库存异常的装置，包括：获取单元，被配置成获取目标商品的平台库存管理信息和物流库存管理信息；确定单元，被配置成根据所述平台库存管理信息和物流库存管理信息确定所述目标商品的积压信息；计算单元，被配置成根据所述平台库存管理信息、物流库存管理信息和所述积压信息确定平台库存与物流库存之间的库存差异量；输出单元，被配置成若库存差异量大于预定阈值，则输出所述目标商品的库存差异相关的信息。
13.在一些实施例中，获取单元进一步被配置成：将目标商品名称添加到推送名单中；响应于检测到目标商品的平台库存管理信息中的库存数量和/或物流库存管理信息中的库存数量变化，同步目标商品的平台库存管理信息和物流库存管理信息。
14.在一些实施例中，确定单元进一步被配置成：获取所述目标商品的以下至少一项积压信息：收货但上架未回传；分仓异常未返库；分仓部分出库；物权变更单；根据所述至少一项积压信息统计所述目标商品的积压信息。
15.在一些实施例中，所述装置还包括分析单元，被配置成：获取目标商品的平台流水管理信息和物流流水管理信息；计算所述平台流水管理信息和所述物流流水管理信息中流水差异量；若流水差异量大于预定阈值，则输出所述目标商品与流水差异相关的信息。
16.在一些实施例中，所述装置还包括查询单元，被配置成：响应于接收到查询目标商品的库存异常请求，在查询界面展示所述目标商品的库存差异相关的信息。
17.在一些实施例中，所述装置还包括查询单元，被配置成：响应于接收到分析目标商品的库存异常请求，在查询界面展示所述目标商品的流水差异相关的信息。
18.在一些实施例中，所述装置还包括调度单元，被配置成：根据预先配置的任务调度信息，定时根据所述平台库存管理信息和物流库存管理信息确定所述目标商品的积压信息，以及根据所述平台库存管理信息、物流库存管理信息和所述积压信息确定平台库存与物流库存之间的库存差异量。
19.第三方面，本公开的实施例提供了一种检测库存异常的电子设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，其上存储有一个或多个计算机程序，当所述一个或多个计算机程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如第一方面中任一项所述的方法。
20.第四方面，本公开的实施例提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被处理器执行时实现如第一方面中任一项所述的方法。
21.本技术能够解决各个系统间商品库存差异，建立库存差异预警，保证实际可销售的商品存在实际库存，解决超卖问题和商家投诉，以及给仓库带来实际经济效率。本技术的方案通过一年左右运行实际解决了大件内单商品2000件左右，外单商品1400件左右差异，共计3400件左右，按照一件2000元计算，能带来7百万左右经济效率，同时通过预警机制也能详细查看到差异数量和单据信息，极大降低了库存差异排查难度。
附图说明
22.通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本公开的其它特征、目的和优点将会变得更明显：
23.图1是本公开的一个实施例可以应用于其中的示例性系统架构图；
24.图2是根据本公开的检测库存异常的方法的一个实施例的流程图；
25.图3是根据本公开的检测库存异常的方法的又一个实施例的流程图；
26.图4a-4c是根据本公开的检测库存异常的方法的一个应用场景的示意图；
27.图5是根据本公开的检测库存异常的装置的一个实施例的结构示意图；
28.图6是适于用来实现本公开的实施例的电子设备的计算机系统的结构示意图。
具体实施方式
29.下面结合附图和实施例对本公开作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释相关发明，而非对该发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与有关发明相关的部分。
30.需要说明的是，在不冲突的情况下，本公开中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本公开。
31.图1示出了可以应用本公开的检测库存异常的方法或检测库存异常的装置的实施例的示例性系统架构。
32.如图1所示，系统架构可以包括生产系统、大数据平台和应用系统。生产系统、大数据平台和应用系统之间通过网络通信。网络可以包括各种连接类型，例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。
33.生产系统提供数据源，有三个来源：eclp、wms和erp。其中，erp:内单商品管理系统，包括内单商品库存管理。eclp：外单商品管理系统，包括外单商品库存管理。wms：物流行业仓库管理系统，提供一系列商品出入库，订单销售出库发货等重要功能的系统。内单商品是自己提供的商品，外单商品是第三方卖家提供的商品。
34.大数据平台是基于hadoop的高性能、高稳定性、高安全性的数据存储、数据治理、数据分析、数据挖掘基础平台。大数据平台提供了数据接入、数据加工、数据分发功能。可通过plumber任务从数据源拉取数据。使得大数据平台中的数据与数据源同步。大数据平台还可通过调度启用数据加工任务。针对不同类型的商品管理系统计算库存差异、流水差异、在途量(即积压信息)。再通过plumber推送任务将计算后的数据推送到应用系统中的目标数据源report。
35.应用系统提供告警和查询平台，从目标数据源中读取库存异常相关信息。及时输出异常告警信息。也可提供查询界面，供用户查询、定位库存异常。
36.需要说明的是，大数据平台可以是硬件，也可以是软件。当大数据平台为硬件时，可以实现成多个服务器组成的分布式服务器集群，也可以实现成单个服务器。当大数据平台为软件时，可以实现成多个软件或软件模块(例如用来提供分布式服务的多个软件或软件模块)，也可以实现成单个软件或软件模块。在此不做具体限定。大数据平台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。大数据平台也可以是云服务器，或者是带人工智能技术的智能云计算服务器或智能云主机。
37.举例外单商品现有交互流程，eclp(外单商品管理系统，包括外单商品库存管理)建销售单下发wms(物流行业仓库管理系统，提供一系列商品出入库，订单销售出库发货等重要功能的系统)系统，wms接收订单，仓库定位、拣货、派工后复核发货，发货后wms扣减库存，下发扣减库存指令到eclp系统，eclp会根据商品等级、批次、出库数量等信息扣减相应库存，目前单据维度涉及拒收入、备件入、备件库驳回入库、采购入库、销售单出库、内配单出库、退厂单出库、货主变更单等单据，每种单据都会涉及商品等级、批次、出库数量，系统间通过各种组合组织不同报文来进行相应的库存增加和修改操作。
38.需要说明的是，本公开的实施例所提供的检测库存异常的方法一般由大数据平台执行，相应地，检测库存异常的装置一般设置于大数据平台中。
39.应该理解，图1中的生产系统、大数据平台和应用系统的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数目的生产系统、大数据平台和应用系统。
40.继续参考图2，示出了根据本公开的检测库存异常的方法的一个实施例的流程200。该检测库存异常的方法，包括以下步骤：
41.步骤201，获取目标商品的平台库存管理信息和物流库存管理信息。
42.在本实施例中，检测库存异常的方法的执行主体(例如图1所示的大数据平台)可以通过有线连接方式或者无线连接方式从生产系统获取平台库存管理信息和物流库存管理信息。可预先配置了plumber任务从生产系统拉取数据，每当检测到生产系统中库存量变化时可执行拉取数据操作。拉取过程如图4a所示。
43.梳理业务系统涉及到库存、库存流水和单据数据表，用来建设大数据对比库存基础数据和库存以及流水数据，如wms系统涉及到仓库库存、erp系统涉及到商城库存，eclp系统涉及外单商品库存，将数据表抽取到数据仓库，最终同步到数据集市，通过数据集市创建调度任务，设置任务运行规则，时间，周期，重试等策略，调度任务可通过python等脚本分别计算各个系统库存。
44.平台库存管理信息指的是erp或eclp系统中的库存管理信息。物流库存管理信息指的是wms的库存管理信息。
45.目标商品是由用户预先指定需要进行异常检测的商品，用户还可指定不用进行异常检测的白名单，不拉取白名单中商品的库存数据。如果没有设置白名单，则拉取所有商品的库存数据。白名单如图4b所示。白名单可根据名称、价格、仓库等属性设置，例如，价格小于1千元的商品列入白名单，则该系统对小件商品不进行库存异常检测，只检测大件商品。
46.平台库存管理信息和物流库存管理信息涉及库存表、库存交易流水表，入库预约表，预约单明细表，验收记录表，上架任务表，出库涉及集合单表，集合单明细表，订单表，通过大数据推送任务，将库存数据写入大数据库存应用表对应的各个拉链表。拉链表中可包括：英文名称、中文名称、数据类型、安全级别、描述等信息。举例说明中文名称为：商家id、事业部id、wms编号、eclp编号、erp编号等。
47.可选地，还可梳理erp和eclp源数据，内单库存和内单交易流水，外单库存和外单库存交易流水。
48.在本实施例的一些可选的实现方式中，获取目标商品的平台库存管理信息和物流库存管理信息，包括：将目标商品名称添加到推送名单中；响应于检测到目标商品的平台库存管理信息中的库存数量和/或物流库存管理信息中的库存数量变化，同步目标商品的平
台库存管理信息和物流库存管理信息。从而可以有针对性的监测目标商品库存异常。可通过商品价格(例如，价格大于1千的大件商品)等参数选择目标商品，从而有效利用大数据平台的资源，减少计算量，节约运营开销。可选地，可根据检测出的目标商品集中的仓库合理推断出该仓库的其它商品也会有异常。则可将出现异常的仓库的所有商品作为目标商品，进行检测。从而可以快速定位问题，防止遗漏。
49.步骤202，根据平台库存管理信息和物流库存管理信息确定目标商品的积压信息。
50.在本实施例中，由于某些单据存在在途状态(即积压)，需要将此类数据也一并计算。
51.积压信息包括收货、上架未回传；分仓异常未返库；分仓部分出库；物权变更单，具体逻辑如下：
52.a)收货、上架未回传逻辑:收货、上架状态包括已收货未生成任务或者未上架；部分上架；已全部上架但是未完验；分别统计采购单、内配入库单、拒收入库单、备件库入库单；统计逻辑根据预约单表和预约单明细表、收货记录、上架任务等数据按照相应逻辑统计；统计数量写入库存汇总宽表app_laga_store_eclp_inv_wid_orc的no_task字段；宽表为多日统计数据，例如15天。
53.b)分仓异常未返库逻辑:根据集合单表、明细表统计分仓发货，订单取消判断是否生成返库单，存在返库单统计预约单返库类型，计算未返库数量，数据写入库存汇总宽表app_laga_store_eclp_inv_wid_orc的order_return字段；
54.c)分仓部分出库逻辑:根据订单和订单明细统计分仓发货订单出库量，数据写入库存汇总宽表app_laga_store_eclp_inv_wid_orc的sql_mut_section字段；
55.d)物权变更单逻辑:根据物权单和物权任务统计执行中货主变更单，根据物权单状态和任务数量判断，统计出执行中数量，数据写入库存汇总宽表app_laga_store_eclp_inv_wid_orc的mv_right字段。
56.在本实施例的一些可选的实现方式中，根据所述平台库存管理信息和物流库存管理信息确定所述目标商品的积压信息，包括：获取所述目标商品的以下至少一项积压信息：收货但上架未回传；分仓异常未返库；分仓部分出库；物权变更单；根据所述至少一项积压信息统计所述目标商品的积压信息。将每个可能积压的情况都考虑在内，最后统计总数。可以保证不遗漏积压信息，提高库存检测的准确性。
57.步骤203，根据平台库存管理信息、物流库存管理信息和积压信息确定平台库存与物流库存之间的库存差异量。
58.在本实施例中，计算后实际内单差异量＝erp库存-wms库存-在途库存，外单差异量＝eclp库存-wms库存-在途库存。在途库存即积压信息。计算库存差异后，再通过调度任务分析库存流水，通过流水单据号，仓库号，商品，商品等级关联比较，最终生成差异量和差异量关联的单据。
59.编写库存比较的python脚本，逻辑比较大数据拉取的wms库存表、eclp库存表、erp库存表，按照仓库、商品、商品等级、货主分组统计，扣减白名单数据表数据，扣减对应的积压信息数据，生成差异数据，记录到app_openstage_laga_stockdiff_sum_d表。
60.在本实施例的一些可选的实现方式中，该方法还包括：根据预先配置的任务调度信息，定时根据所述平台库存管理信息和物流库存管理信息确定所述目标商品的积压信
息，以及根据所述平台库存管理信息、物流库存管理信息和所述积压信息确定平台库存与物流库存之间的库存差异量。外单商品脚本差异任务关系依赖图如图4c所示，计算外单库存差异调度任务设置信息可包括：任务基本信息(例如，任务类型、任务名称、任务等级等)、任务运行规则(例如，调度周期、运行时间、超时时长、最大并发实例数等)。可根据调度任务配置信息自动触发库存异常检测，有效利用资源，提高工作效率。
61.步骤204，若库存差异量大于预定阈值，则输出目标商品的库存差异相关的信息。
62.在本实施例中，可设置预定阈值(例如0)作为告警阈值，超过该值时告警输出目标商品的库存差异相关的信息。不仅输出库存量差异，还输出仓库名称、储位、时间等方便定位库存差异原因的信息。输出方式可包括网页展示、短信、邮件等方式推送。从而可以及时通知管理人员发生异常。还可将库存差异相关信息保存起来，方便以后查询使用。
63.本公开的上述实施例提供的方法，能够避免商城超卖，减少商家投诉，带来实际的经济效益。大大降低了排查差异商品原因难度。
64.在本实施例的一些可选的实现方式中，该方法还包括：响应于接收到查询目标商品的库存异常请求，在查询界面展示所述目标商品的库存差异相关的信息。应用系统可提供库存异常查询业务，用户可在查询界面输入商品名称，应用系统可根据商品名称从存储的库存差异相关信息中找到目标商品的库存差异相关的信息。可选地，还可设置其它的查询条件，方便随时、随地查询。
65.进一步参考图3，其示出了检测库存异常的方法的又一个实施例的流程300。该检测库存异常的方法的流程300，包括以下步骤：
66.步骤301，获取目标商品的平台库存管理信息和物流库存管理信息。
67.步骤302，根据平台库存管理信息和物流库存管理信息确定目标商品的积压信息。
68.步骤303，根据平台库存管理信息、物流库存管理信息和积压信息确定平台库存与物流库存之间的库存差异量。
69.步骤304，若库存差异量大于预定阈值，则输出目标商品的库存差异相关的信息。
70.步骤301-304与步骤201-204基本相同，因此不再赘述。
71.步骤305，获取目标商品的平台流水管理信息和物流流水管理信息。
72.在本实施例中，梳理平台流水管理信息，例如erp和eclp源数据，从中提取出内单库存和内单交易流水，外单库存和外单库存交易流水。
73.步骤306，计算平台流水管理信息和物流流水管理信息中流水差异量。
74.在本实施例中，编写python差异脚本比较交易流水，逻辑通过比较wms的库存交易流水fdm_wms3_inv_transaction_chain表、内单erp的交易流水记录表，eclp的交易流水记录表，按照关联单号对比查询，根据仓库、商品、等级、货主算差异量，最终将数据写入流水差异汇总表app_laswms_erp_flow_分组计diff(内单)、app_openstage_laga_stockdiff_sum_d(外单)。
75.步骤307，若流水差异量大于预定阈值，则输出目标商品与流水差异相关的信息。
76.在本实施例中，可根据告警等级设置预定阈值，例如，常规告警将预定阈值设置为0。也可设置严重告警的预定阈值，例如10。不同的告警等级以不同的显示方式输出，例如，严重告警以红色字体显示。
77.在本实施例的一些可选的实现方式中，该方法还包括：响应于接收到分析目标商
品的库存异常请求，在查询界面展示所述目标商品的流水差异相关的信息。应用系统可提供库存异常分析业务，用户可在查询界面输入待分析的商品名称，应用系统可根据商品名称从存储的流水差异相关信息中找到目标商品的流水差异相关的信息。可选地，还可设置其它的查询条件，方便随时、随地查询。
78.进一步参考图5，作为对上述各图所示方法的实现，本公开提供了一种检测库存异常的装置的一个实施例，该装置实施例与图2所示的方法实施例相对应，该装置具体可以应用于各种电子设备中。
79.如图5所示，本实施例的检测库存异常的装置500包括：获取单元501、确定单元502、计算单元503和输出单元504。其中，获取单元501，被配置成获取目标商品的平台库存管理信息和物流库存管理信息；确定单元502，被配置成根据所述平台库存管理信息和物流库存管理信息确定所述目标商品的积压信息；计算单元503，被配置成根据所述平台库存管理信息、物流库存管理信息和所述积压信息确定平台库存与物流库存之间的库存差异量；输出单元504，被配置成若库存差异量大于预定阈值，则输出所述目标商品的库存差异相关的信息。
80.在本实施例中，检测库存异常的装置500的获取单元501、确定单元502、计算单元503和输出单元504的具体处理可以参考图2对应实施例中的步骤201、步骤202、步骤203、步骤204。
81.在本实施例的一些可选的实现方式中，获取单元501进一步被配置成：将目标商品名称添加到推送名单中；响应于检测到目标商品的平台库存管理信息中的库存数量和/或物流库存管理信息中的库存数量变化，同步目标商品的平台库存管理信息和物流库存管理信息。
82.在本实施例的一些可选的实现方式中，确定单元502进一步被配置成：获取所述目标商品的以下至少一项积压信息：收货但上架未回传；分仓异常未返库；分仓部分出库；物权变更单；根据所述至少一项积压信息统计所述目标商品的积压信息。
83.在本实施例的一些可选的实现方式中，装置500还包括分析单元(附图未示出)，被配置成：获取目标商品的平台流水管理信息和物流流水管理信息；计算所述平台流水管理信息和所述物流流水管理信息中流水差异量；若流水差异量大于预定阈值，则输出所述目标商品与流水差异相关的信息。
84.在本实施例的一些可选的实现方式中，装置500还包括查询单元(附图未示出)，被配置成：响应于接收到查询目标商品的库存异常请求，在查询界面展示所述目标商品的库存差异相关的信息。
85.在本实施例的一些可选的实现方式中，装置500还包括查询单元(附图未示出)，被配置成：响应于接收到分析目标商品的库存异常请求，在查询界面展示所述目标商品的流水差异相关的信息。
86.在本实施例的一些可选的实现方式中，装置500还包括调度单元(附图未示出)，被配置成：根据预先配置的任务调度信息，定时根据所述平台库存管理信息和物流库存管理信息确定所述目标商品的积压信息，以及根据所述平台库存管理信息、物流库存管理信息和所述积压信息确定平台库存与物流库存之间的库存差异量。
87.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。
88.一种检测库存异常的电子设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，其上存储有一个或多个计算机程序，当所述一个或多个计算机程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如流程200或300所述的方法。
89.一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被处理器执行时实现如流程200或300所述的方法。
90.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，个人数字处理、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。
91.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。
92.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。
93.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，例如检测库存异常的方法。例如，在一些实施例中，检测库存异常的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检测库存异常的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)而被配置为执行检测库存异常的方法。
94.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、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)、负载可编程逻辑设备(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。
95.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。
96.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。
97.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。
98.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)和互联网。
99.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。服务器可以为分布式系统的服务器，或者是结合了区块链的服务器。服务器也可以是云服务器，或者是带人工智能技术的智能云计算服务器或智能云主机。服务器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。服务器也可以是云服务器，或者是带人工智能技术的智能云计算服务器或智能云主机。
100.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，本发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。
101.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。