K短路

K8S 专栏 —— Pod 篇

基础概念定义：Pod是K8S中最小的部署单元，是一个或多个紧密关联容器的组合。调度：Pod作为一个整体被调度到K8S集群中的节点上。生命周期：Pod的生命周期由包含的容器的生命周期决定。
dsd2333·2025-06-17 16:32

【美团笔试题汇总】2024-04-06-美团春秋招笔试题-三语言题解(CPP/Python/Java)

文章目录01.最小修改次数题目描述输入格式输出格式样例输入样例输出数据范围题解参考代码02.K小姐的复数统计问题描
春秋招笔试突围·2025-06-17 15:24

算法学习day10----单链表习题

前排部分结构化开发没毛病，但是有几个需要注意的点，对于第k个插入与删除的数，是按照输入的时间顺序发生的：例如：操作1：H1->链表：1，nodes[1]=节点1操作2：I12->在节点1后面
阴暗老鼠人·2025-06-17 14:47

字典序的第K小数字

440.字典序的第K小数字题目链接：440.字典序的第K小数字代码如下：classSolution{public:intfindKthNumber(intn,intk){intcurr=1;k--;while
咔咔咔的·2025-06-17 14:15

XS9922D芯昇CHIPUP，爱芯元智，2路AHD模拟芯片

XS9922D芯昇CHIPUP，爱芯元智，2路AHD模拟芯片输入2通道AHD模拟视频输出BT.656*2/BT.1120*1视频协议AHD/CVI/TVI/CVBS视频分辨率2K@25/30fps1080P
AUTO_15075675965·2025-06-17 12:32

深度学习笔记

文章目录聚类导入模块生成模拟数据建立并训练K-Means聚类模型创建图形绘制散点图（聚类结果）获取聚类中心可视化聚类中心设置图形标题和标签输出效果数据降维一、常见的数据降维方法二、Python降维示例（
疯狂成瘾者·2025-06-17 10:54

多参表达式Hive UDF

=：不等于range：区间内，range[n,m]表示betweennandmnrange：区间外，即notbetweenandin：集合内，in(n,m,j,k)表示in(‘n’,‘m’,‘j’,‘k
春马与夏·2025-06-17 10:24

10.和为 K 的子数组

目录问题链接：问题描述：实例：代码1：代码2：知识补充：前缀和：枚举右，维护左：问题链接：和为K的子数组问题描述：给你一个整数数组nums和一个整数k，请你统计并返回该数组中和为k的子数组的个数。
hello，你好呀·2025-06-17 10:49

高斯混合模型（Gaussian Mixture Model, GMM）

GMM是一种软聚类方法，与K-Means不同，它不仅能将数据点分配到某个簇，还能给出数据点属于每个簇的概率。1.1核心思想混合模型：GMM认为数据集中的每个数据
爱看烟花的码农·2025-06-17 09:16

K8S篇之pod服务因空间资源不足问题而被驱逐Evicted问题

报错Thenodewaslowonresource:ephemeral-storage,Containerstartiver-image-managerwasusing46176Ki,whichexceedsitsrequestof0.根据您提供的信息，Pod被驱逐(Evicted)的原因是节点临时存储(ephemeral-storage)不足，尽管您已经设置了CPU和内存的限制。以下是优化建议：
听说唐僧不吃肉·2025-06-17 08:38

代码随想录-算法训练营day33(贪心算法03:K次取反后最大化的数组和,加油站,分发糖果)

第八章贪心算法part03●1005.K次取反后最大化的数组和●134.加油站●135.分发糖果详细布置1005.K次取反后最大化的数组和本题简单一些，估计大家不用想着贪心，用自己直觉也会有思路。
java菜鸡加油·2025-06-17 08:07

K8S 专栏 —— namespace和Label篇

文章目录namespace创建namespacenamespace使用默认namespaceLabel添加Label查询Labelnamespace命名空间是一种用于在kubernetes集群中划分资源的虚拟化手段，每个资源都属于一个命名空间，使得多个团队或应用可以在同一个集群中独立运行，避免资源冲突。创建namespaceyaml文件创建apiVersion:v1kind:Namespaceme
dsd2333·2025-06-17 08:03

K8S 专栏 —— Deployment 篇

文章目录DeploymentDeployment基础概念Deployment使用DeploymentDeployment是K8S中用于管理应用程序副本的对象，它提供了对应用程序的声明式定义，自动化部署、
dsd2333·2025-06-17 07:00

Docker部署Java应用对接Office365邮件频繁宕机？保姆级解决方案来了！

前言：从"间歇性报错"到"服务崩溃"的惊险历程最近在负责的Java项目中遇到一个棘手问题：通过Docker部署在K8s集群中的应用，在对接Office365邮件系统时频繁出现宕机。
混进IT圈·2025-06-17 04:07

LeetCode刷题算法复盘

目录链表1.常用解题方法2.常用基本函数二叉树栈和队列数组和排序二分和分治递归和回溯哈希动态规划贪心字符串双指针位运算链表1.常用解题方法增加一个哑结点使用双指针使用快慢指针2.常用基本函数找倒数第k个结点
·2025-06-17 03:33

Docker方式部署Kubernetes集群

kubernetes部署有多种方式，目前主流的方式有kubeadm、minikube、二进制，本文介绍以docker方式部署k8s集群minikube：一个用于快速搭建单节点kubernetes的工具kubeadm
小白lhd·2025-06-17 01:48

百万行级代码理解要不要建立Codebase RAG能力？cline说不

作为开源AInativeIDE的Top产品，一致被诟病的一点是，prompt全靠拼接，全靠Claude4200K上下文推理能力。处理百万行代码仓，对比Cursor毫无优势可言。"
小橘子就是小橘子·2025-06-16 23:38

Kubernetes 全面解析：架构与核心概念

Kubernetes（简称K8s）是当前云原生时代的容器编排标准，由Google基于其内部Borg系统经验开源，现由云原生计算基金会（CNCF）维护。
梦幻南瓜·2025-06-16 23:36

k8s监控方案实践补充（二）：使用kube-state-metrics获取资源状态指标

k8s监控方案实践补充（二）：使用kube-state-metrics获取资源状态指标文章目录k8s监控方案实践补充（二）：使用kube-state-metrics获取资源状态指标一、MetricsServer
hwj运维之路·2025-06-16 22:00

Maven多模块项目架构设计：聚合、继承与依赖治理

__c=1000，移动端可微信小程序搜索“历代文学”）总架构师，15年工作经验，精通Java编程，高并发设计，Springboot和微服务，熟悉Linux，ESXI虚拟化以及云原生Docker和K8s，
越重天·2025-06-16 20:12

强化学习-K臂老虎机

强化学习强化学习（ReinforcementLearning，RL）是一种机器学习方法，强化学习的基础框架是马尔可夫决策过程，它允许智能体（Agent）能够在与环境（Environment）的交互中通过试错来学习最优策略。智能体在环境中执行行动（Action），并根据行动的结果接收反馈，即奖励（Reward）。这些奖励信号指导智能体调整其策略，以最大化长期累积奖励。强化学习的核心是价值函数（Val
·2025-06-16 19:06

鸿蒙开发实战之Image Kit重构美颜相机图像处理管线

一、核心能力突破通过ImageKit实现三大技术革新：硬件加速处理4K图像处理延迟降至16ms（NPU+GPU协同）支持10bitHDR管线（BT.2020色域）AI增强算法实时皮肤质感分析（98%毛孔保留率
·2025-06-16 17:27

贪心算法经典问题

目录贪心思想一、Dijkstra最短路问题问题描述：贪心策略：二、Prim和Kruskal最小生成树问题Prim算法：Kruskal算法：三、Huffman树问题问题描述：贪心策略：四、背包问题问题描述
弥彦_·2025-06-16 17:55

可持续AI的基石：液冷数据中心的关键技术解析与能效优化实践

二、液冷技术的核心原理与拓扑架构2.1热传导效率对比冷却方式导热系数(W/m·K)热传递效率空气0.0241X水0.
梦玄海·2025-06-16 16:51

Java面试必备：Docker Swarm vs Kubernetes集群管理的主要区别

DockerSwarm和Kubernetes（K8s）是两种最流行的容器编排解决方案，它们都能帮助开发者和运维团队管理容器化应用的部署、扩展和运维。本文将深入比较这两者在集群管理上的主要区别。
二进制11·2025-06-16 15:10

DeepSeek-V2与GPT-4的深度测评对比

上下文长度：支持长达128K的上下文长度，这有助于处理
淮橘√·2025-06-16 14:36

每日算法刷题Day32 6.15:leetcode枚举技巧7道题，用时1h10min

.与对应负数同时存在的最大正整数(简单)2441.与对应负数同时存在的最大正整数-力扣（LeetCode）思想1.给你一个不包含任何零的整数数组nums，找出自身与对应的负数都在数组中存在的最大正整数k。
爱coding的橙子·2025-06-16 14:32

FM28V020-SGTR铁电存储器英飞凌 工业/汽车首选！替代SRAM+EEPROM

关键特性：存储容量：2Mb（256K×8位）接口类型：并行总线（异步SRAM兼容），支持55ns访问速度超高速写入：无延迟写入（无需擦除周期）1
深圳市尚想信息技术有限公司·2025-06-16 13:25

鸿蒙开发实战之Media Kit重构美颜相机多媒体引擎

一、核心架构革新通过MediaKit实现三大技术突破：智能拍摄管线4K/60fps多流并行采集（主摄+ToF+麦克风）硬件级HDR合成（动态范围提升4EV）实时特效引擎美颜/滤镜/AR叠加延迟<8ms支持
·2025-06-16 10:18

鸿蒙开发实战之Sensor Service Kit实现美颜相机智能环境感知

一、核心功能场景通过SensorServiceKit，美颜相机实现三大环境感知能力：光线自适应根据环境光强自动调整美白强度（0-100klux精准检测）色温补偿（2500K-10000K自动匹配）状态检测横竖屏智能切换
·2025-06-16 10:15

向量检索中的 ANN（Approximate Nearest Neighbor）技术

向量检索中的ANN（ApproximateNearestNeighbor）技术是一种在高维空间中高效查找与查询向量q最相似的Top-K个向量的方法，其核心在于牺牲一定的精度（召回率）以换取比精确最近邻搜索
XiaoQiong.Zhang·2025-06-16 09:58

TC3xx中PFLASH缓存对XCP标定常量的影响

且缓存区域芯片总共只有32K。影响1：使用劳特巴赫在标定修改具有（Pache）缓
星叔·2025-06-16 08:26

前缀和：K倍区间

前缀和：K倍区间K倍区间www.acwing.com/problem/content/1232/任取一个iii作为这个区间的右端点，那么就是求能令Si−Si−k≡0S_{i}-S_{i-k}\equiv0Si
·2025-06-16 06:12

ubuntu22.04和ubuntu20.04 的ssh配置不然repo init失败

diffie-hellman-group1-sha1ubuntu20.04ubuntu@ubuntu-HP-ProDesk-480-G7-PCI-Microtower-PC:~/zyh$cat~/.ssh/configHost*K
Auv开心·2025-06-16 05:06

【无标题】在 4K 高分辨率（如 3840×2160）笔记本上运行 VMware 虚拟机时平面太小字体太小（ubuntu）

✅方法一：写入~/.xprofile（推荐）这个文件会在你登录图形界面前自动执行，适合设置缩放比例等桌面配置。1.打开.xprofile文件（如果没有会自动创建）：nano~/.xprofile2.写入以下内容：#!/bin/bashgsettingssetorg.gnome.desktop.interfacescaling-factor2✅如果你使用的是GTK应用，还可以加上：exportGDK
linuxarmsummary·2025-06-16 05:04

面试手撕代码-k-means算法

要求：随机生成x,y均在[0,10]范围内的10个点，k=2,训练一个简单的k-means模型。
jiao_xd17·2025-06-16 04:29

机器学习手撕代码（3）k-means

机器学习手撕代码（3）k-means本篇分享一下k-means的代码，k_means.py为K均值模型的代码。utils.py中为可视化结果的工具。dataset见本系列第0篇。
54渣渣shuo·2025-06-16 04:57

鸿蒙开发实战之Asset Store Kit实现美颜相机素材智能管理

一、核心能力架构通过AssetStoreKit构建美颜相机素材中台，实现：分层资源体系基础素材：预置100+滤镜/贴纸（内置包体积<15MB）动态素材：按需下载4K级特效资源（云端2000+素材）付费素材
·2025-06-16 02:10

求1+2+3+...+n的和

解法1：利用逻辑运算符的短路原则，代码如下：代码中如果ans是0则结束递归，返回结果，是不是很nice。classSolution{public:intS
川夜施密特·2025-06-16 02:17

JS.Day2-堆选(Py)/三路快排-快速选择-215,11,560,21,128,20,121

目录215.找第k大元素三路的快速排序快速选择法2.堆选（堆排序）11.盛更多水的容器代码1代码2560.和为K的子数组（题意！）
ceilf·2025-06-16 02:14

2020 cr节目源_2020/8月最新IPTV M3U8直播源分享

纯享4K20M2160,http://39.134.157.199/PLTV/88888888/224/3221225670/index.m3u8CCTV14M1080,http://39.134.157.205
seiji morisako·2025-06-15 13:25

边缘计算场景下K3s架构的源码级优化实践

一、边缘计算场景的技术挑战与K3s定位在边缘计算场景中，设备通常面临三大核心约束：资源受限：内存≤2GB，CPU为ARMv7/v8架构网络不可靠：带宽100ms，断网频发安全要求高：需支持TLS卸载、轻量级鉴权
梦玄海·2025-06-15 13:20

【人工智能机器学习基础篇】——深入详解无监督学习之聚类，理解K-Means、层次聚类、数据分组和分类

深入详解无监督学习之聚类：如K-Means、层次聚类，理解数据分组和分类无监督学习是机器学习中的一个重要分支，旨在从未标注的数据中发现潜在的结构和模式。
猿享天开·2025-06-15 12:16

《Sklearn 机器学习模型--分类模型》--K-means 聚类（K-means clustering algorithm）

K-means聚类算法K-means聚类算法是一种基于划分的无监督学习算法，通过迭代优化将数据划分为指定簇数（K值），使同一簇内样本相似度最大化、簇间差异最大化34。
非门由也·2025-06-15 12:16

【机器学习与数据挖掘实战 | 医疗】案例16：基于K-Means聚类的医疗保险的欺诈发现

【作者主页】FrancekChen【专栏介绍】⌈⌈⌈机器学习与数据挖掘实战⌋⌋⌋机器学习是人工智能的一个分支，专注于让计算机系统通过数据学习和改进。它利用统计和计算方法，使模型能够从数据中自动提取特征并做出预测或决策。数据挖掘则是从大型数据集中发现模式、关联和异常的过程，旨在提取有价值的信息和知识。机器学习为数据挖掘提供了强大的分析工具，而数据挖掘则是机器学习应用的重要领域，两者相辅相成，共同推动
Francek Chen·2025-06-15 12:44

最小费用最大流算法

求：从源点到汇点的最大流量在流量最大的前提下，总费用最小核心思想：在找增广路时，选择单位费用之和最小的路径（使用SPFA找最短路）实现步骤建图：使用链式前向星存储（含反向边）正向边：容量cap，费用cost
Da_秀·2025-06-15 08:49

中级统计师-统计学基础知识-第八章 统计指数

第一节统计指数的概念和种类一、统计指数的概念广义指数：表明社会经济现象总体数量变动的相对数示例：单只股票价格指数Kp=p1p0=78.573.5≈1.068K_p=\frac{p_1}{p_0}=\frac
孟意昶·2025-06-15 07:16

排序算法 -计数排序

计数排序的时间复杂度为O(n+k)，其中n
誓约酱·2025-06-15 06:07

LeetCode|910. 最小差值 II(day19)

题目描述简要回顾给定一个整数数组nums和一个整数k，我们可以将数组中的每个元素加上或者减去一个不超过k的数。目标是找到经过调整后，数组的最大值与最小值的最小差。解题
·2025-06-15 03:44

JavaScript 将一个带K-V特征的JSON数组转换为JSON对象

文章目录方法1：使用`Array.prototype.reduce()`方法2：使用`Object.fromEntries()`（ES2019+）⚙️方法3：手动遍历数组⚠️注意事项完整流程示例总结数据处理过程中，要将一个包含key和value属性的JSON数组整合成一个JSON对象（其中每个元素的key作为属性名，value作为属性值），以下是几种常用的JavaScript实现方法及示例：方法1
Humbunklung·2025-06-14 22:09
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