微软100题-天天做-第21题

K8s部署与资源管理教程
本教程提供了一系列关于Kubernetes(K8s)的部署方法及资源管理配置的视频课程链接,涵盖从开发测试环境到生产环境的各种部署方式,并详细介绍了K8s核心资源的使用方法。

发布一个k8s部署视频:https://edu.youkuaiyun.com/course/detail/26967

课程内容:各种k8s部署方式。包括minikube部署,kubeadm部署,kubeasz部署,rancher部署,k3s部署。包括开发测试环境部署k8s,和生产环境部署k8s。

腾讯课堂连接地址https://ke.qq.com/course/478827?taid=4373109931462251&tuin=ba64518

第二个视频发布  https://edu.youkuaiyun.com/course/detail/27109

腾讯课堂连接地址https://ke.qq.com/course/484107?tuin=ba64518

介绍主要的k8s资源的使用配置和命令。包括configmap,pod,service,replicaset,namespace,deployment,daemonset,ingress,pv,pvc,sc,role,rolebinding,clusterrole,clusterrolebinding,secret,serviceaccount,statefulset,job,cronjob,podDisruptionbudget,podSecurityPolicy,networkPolicy,resourceQuota,limitrange,endpoint,event,conponentstatus,node,apiservice,controllerRevision等。

第三个视频发布:https://edu.youkuaiyun.com/course/detail/27574

详细介绍helm命令,学习helm chart语法,编写helm chart。深入分析各项目源码,学习编写helm插件
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第21题(数组)2010年中兴面试题
编程求解:
输入两个整数 n 和 m,从数列1,2,3.......n 中 随意取几个数,

 

 

使其和等于 m ,要求将其中所有的可能组合列出来.

 

 

 

package com.microsoft;

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

public class MSumOfN {
	private static List<Integer> result=new ArrayList<Integer>();


	public static void fenjie(int m,int n){
		if(m<0){
			return;
		}
		if(n<=0){
			return;
		}
		if(m==0){
			for(int i=0;i<result.size();i++){
				System.out.print(result.get(i)+"+");
			}
			System.out.println();
		}
		if(n>m){
			n=m;
		}
		result.add(n);
		fenjie(m-n,n-1);
		if(result.size()>0){
			result.remove(result.size()-1);
			fenjie(m,n-1);
		}
	}
	
	public static void main(String[] args) {
		fenjie(20,10);
		
	}

}

 

 

 

 

 

基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制”展开,采用Matlab代码实现相关算法,属于顶级EI期刊的复现研究成果。文中重点研究了分布式模型预测控制(DMPC)在多无人机系统中的一致性控制问,通过构建固定翼无人机的动力学模型,结合分布式协同控制策略,实现多无人机在复杂环境下的轨迹一致性和稳定协同飞行。研究涵盖了控制算法设计、系统建模、优化求解及仿真验证全过程,并提供了完整的Matlab代码支持,便于读者复现实验结果。; 适合人群:具备自动控制、无人机系统或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及自动化、航空航天领域的研发工程师;熟悉Matlab编程和基本控制理论者更佳; 使用场景及目标:①用于多无人机协同控制系统的算法研究与仿真验证;②支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发;③掌握分布式模型预测控制在实际系统中的应用方法,提升对多智能体协同控制的理解与实践能力; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注DMPC算法的构建流程、约束处理方式及一致性协议的设计逻辑,同时可拓展学习文中提及的路径规划、编队控制等相关技术,以深化对无人机集群控制的整体认知。
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