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本发明涉及研发过程优化技术领域，本发明提供一种模型生成方法、系统、计算机设备和存储介质，上述方法包括：根据项目开发需求从内部网络已存储的神经网络模型中选取待复用模型；获取待复用模型的归档文件；根据项目开发需求和第一特征信息获取待调用训练样本的第二特征信息，并根据第二特征信息选取待调用的训练样本；根据待调用的训练样本对待复用模型进行二次训练，生成符合项目开发需求的目标网络模型。上述模型生成方法，可以将内部网络中的神经网络模型进行复用，按照项目开发需求选取训练样本并对待复用模型进行二次训练，生成目标网络模型，提高神经网络模型的使用率，减少反复训练生成已存在的待复用模型，同时提高训练神经网络的效率。

本公开涉及计算机技术领域，尤其涉及一种组件构建方法及装置、存储介质、电子设备。其中方法包括：构建一组件定义数据库，所述组件定义数据库中包括每个组件的名称，以及所述每个组件的主要参数和自定义参数；响应组件构建指令，获取待构建组件的名称；根据所述待构建组件的名称在所述组件定义数据库中获取所述待构建组件的主要参数和自定义参数；根据所述待构建组件的主要参数和自定义参数构建所述待构建组件。本公开提高了组件的构建效率，降低了组件的构建成本。

本发明公开了一种通用组件调用方法、装置、计算机设备及存储介质，该方法包括：获取调用请求，调用请求包括目标业务类型和目标业务类型对应的业务参数；基于目标业务类型查询类库组件表，获取与目标业务类型对应的通用组件名和存储ID；基于通用组件名和存储ID，从存储资源库中获取与目标业务类型相对应的目标通用组件；通过目标通用组件的接口将业务参数发送至目标通用组件中；执行目标通用组件，基于业务参数生成目标文件，本发明通过快速调用目标通用组件生成目标文件，提高了类库组件的复用率，提升了开发效率。

本发明实施例公开了一种数据获取方法、装置、计算机设备以及存储介质，其中，所述方法包括：当检测到后台数据的调用指令时，根据所述调用指令中携带的键名在配置对象中查找对应的键值，所述配置对象包括一个或者多个键名，所述目标键名为所述配置对象中的任一键名，每个键名对应一个键值，每个键值对应一个数据字段名，每个所述数据字段名对应有所述后台数据中相应的数据；根据所查找的键值确定对应的数据字段名，并从所述后台数据中获取与所确定的数据字段名相对应的数据。本发明实施例能够在很大程度上简化后台数据的获取逻辑，在不需要修改逻辑代码的情况下，提高代码的复用率。

本发明属于计算机技术领域，尤其涉及一种软件系统生成方法、装置、计算机可读存储介质及服务器。所述方法接收软件系统生成指令，并从所述软件系统生成指令中提取目标软件系统的功能组件配置文件；从所述功能组件配置文件中提取功能组件标识集合，所述功能组件标识集合中包括一个以上的功能组件标识；从预设的功能组件库中分别获取与所述功能组件标识集合中的各个功能组件标识对应的各个功能组件，其中，对于任意一个功能组件标识，均有且仅有一个对应的功能组件；按照预设的功能组件关联规则将获取的各个功能组件进行组合部署，生成所述目标软件系统。无需开发人员重复编写相同功能的代码，大大提高了软件系统的开发效率。

本发明提出一种Mashup服务需求的组件服务推荐方法，包括：构建Mashup服务需求的候选组件Web API集合；为服务需求和候选组件集合中的Web API生成潜在应用场景特征词；生成场景语义增强的Mashup服务需求向量和服务功能向量；为Web API生成融合多维关联特征的异质关联向量；建立分组混搭优化的Mashup服务需求的组件服务推荐模型，并求解推荐的组件。本发明可以更好地将与服务应用场景契合度高的特征词优先提取出来。所提出的应用场景语义增强的服务功能向量生成方法，能够极大提升Mashup服务需求与Web API功能匹配精确度。所建立的融合四种关联特征的Web API异质关联兼容性判定方法，大幅度提升推荐组件服务的兼容性。所建立的分组混搭优化推荐模型使得推荐的组件服务的多样性更优，推荐质量更高。