算法实践篇-快速排序

JavaScript实现快速排序算法 JavaScript实现经典排序算法—快排 快速排序算法的性能比之前的冒泡、选择排序都要好,和归并排序一样,是一个可以用于实战的算法,听说chrome用的就是快排 又听说前端面试会考,那你实现一个快排吧! 一、快速排序的算法思路 还是在这里看一下快排是啥意思 快速排序算法动图 1、快速排序的特点就是随机设置一个基准点,比如是数组的第一个元素,然后数组的其他元素就跟这个基准线进行对比,比基准线大的放在左边,比基准线小的放在右边 2、再设置一个基准线,再这样小的放左边,大的放右边,递归。 二、编码实现 详细分析 阅读详情

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。

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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
————————————————------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

 

package com.sort;
/**
 * 快速排序
 * @author Administrator
 *
 */
public class QuickSort {
	private static int partition(int []data ,int p,int r){
		int x=data[r];
		int i=p-1;
		for(int j=p;j<=r-1;j++){
			if(data[j]<=x){
				i=i+1;
				int tmp=data[i];
				data[i]=data[j];
				data[j]=tmp;
			}
		}
		int tmp=data[i+1];
		data[i+1]=data[r];
		data[r]=tmp;
		return i+1;
	}
	
	public static void quickSort(int[]data,int p,int r){
		if(p<r){
			int q=partition(data,p,r);
			quickSort(data,p,q-1);
			quickSort(data,q+1,r);
		}
	}
	public static void main(String[] args) {
		int[] data=new int[]{1,3,7,9,11,12,5,4};
		for(int i=0;i<data.length;i++){
			System.out.print(data[i]+" ");
		}
		System.out.println();
		quickSort(data,0,data.length-1);
		for(int i=0;i<data.length;i++){
			System.out.print(data[i]+" ");
		}
		System.out.println();
	}

}

 

【2025CVPR】基于脉冲神经网络的能效目标检测模型:Multi-scale Spiking Detector(MSD)深度解析 本文提出了一种创新的多尺度脉冲神经网络目标检测器(MSD),通过生物启发的ONNB模块和MSDF框架实现了高效准确的目标检测。该模型采用端到端直接训练策略,在COCO数据集上达到62.0%mAP的精度,同时仅需7.8M参数和6.43mJ能耗,较传统方法提升2.8%精度并降低82.9%能耗。实验验证了其在小目标检测和事件数据处理的优越性,为边缘计算应用提供了新范式。 阅读详情

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hxpjava1
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