微软100题-天天做-第四题

PyCharm配置WSL开发环境保姆级教程:从安装Conda到项目依赖一键搞定 本文提供PyCharm配置WSL开发环境的完整教程,涵盖从安装Conda到项目依赖管理的全流程。详细介绍了WSL2环境准备、Conda环境配置、PyCharm远程解释器设置等关键步骤,并包含实用技巧和常见问题解决方案,帮助开发者高效搭建Python开发环境。 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。

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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4.在二元树中找出和为某一值的所有路径(树)

题目:输入一个整数和一棵二元树。
从树的根结点开始往下访问一直到叶结点所经过的所有结点形成一条路径。
打印出和与输入整数相等的所有路径。
例如 输入整数22和如下二元树
    10  
  /   /   
 5    12   
/ \     
4  7
则打印出两条路径:10, 12和10, 5, 7。

二元树节点的数据结构定义为:
struct BinaryTreeNode // a node in the binary tree
{
int m_nValue; // value of node
BinaryTreeNode *m_pLeft; // left child of node
BinaryTreeNode *m_pRight; // right child of node
};

 

 

package com.microsoft;

import java.util.Random;

public class ValuePathTree {
	private Node root;

	public ValuePathTree(int[] data) {
		for (int i = 0; i < data.length; i++) {
			Node node = new Node();
			node.value = data[i];
			node.leaf = true;
			insert(node);
		}
	}

	public void insert(Node node) {
		insert(root, node, true);
	}

	public void insert(Node parent, Node node, boolean left) {
		if (parent != root && parent.leaf && left) {
			parent.leaf = false;
			parent.left = node;
			node.parent = parent;
			int weight = node.value;
			Node p = node.parent;
			node.weight = weight + p.weight;
			return;
		} else if (parent != root && parent.leaf && !left) {
			parent.leaf = false;
			parent.right = node;
			node.parent = parent;
			int weight = node.value;
			Node p = node.parent;
			node.weight = weight + p.weight;
			return;
		}
		if (parent == null) {
			root = node;
			node.weight = node.value;
			return;
		}
		int random = new Random().nextInt(2);
		if (random == 1) {
			if (parent.left == null) {
				parent.left = node;
				parent.leaf = false;
				node.parent = parent;
				int weight = node.value;
				Node p = node.parent;
				node.weight = weight + p.weight;
			} else {
				insert(parent.left, node, true);
			}

		} else {
			if (parent.right == null) {
				parent.right = node;
				parent.leaf = false;
				node.parent = parent;
				int weight = node.value;
				Node p = node.parent;
				node.weight = weight + p.weight;
			} else {
				insert(parent.right, node, false);
			}

		}
	}

	public void print() {
		Node h = this.root;
		this.print(0, h);
	}

	private void print(int level, Node node) {
		for (int i = 0; i < level; i++) {
			System.out.format(" ");
		}
		System.out.format("|");
		for (int i = 0; i < level; i++) {
			System.out.format("-");
		}

		System.out.format("%d,%s%n", node.value, node.weight);
		Node left = node.left;
		Node right = node.right;
		if (left != null) {
			print(level + 1, left);
		}
		if (right != null) {
			print(level + 1, right);
		}
	}

	private class Node {
		private Node parent;
		private Node left;
		private Node right;
		private boolean leaf;
		private int value;
		private int weight;
	}
	
	public void printPath(int weight){
		printPath(root,weight);
	}
	
	public void printPath(Node node,int weight){
		if(node==null){
			return;
		}
		if(!node.leaf){
			if(node.weight>weight){
				return;
			}else{
				printPath(node.left,weight);
				printPath(node.right,weight);
			}
		}else{
			if(node.weight==weight){
				StringBuffer sb=new StringBuffer();
				Node n=node;
				while(n!=null){
					sb.append(n.value+"-");
					n=n.parent;
				}
				sb.reverse();
				System.out.println(sb.toString());
				return;
			}else{
				return;
			}
		}
	}

	public static void main(String[] args) {
		int[] data = new int[] { 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10,1,2,3,4,5,6,7 };
		ValuePathTree tree = new ValuePathTree(data);
		tree.print();
		tree.printPath(14);
	}

}

 

 

 

 

 

​​光流结合深度学习实现物体运动方向判断 光流计算:提取每一帧视频中像素的运动信息,生成光流图。光流特征提取:通过特定的预处理,将光流图转换为深度学习模型可用的输入格式。深度学习模型设计:构建一个卷积神经网络(CNN)或其他适合的深度学习架构,利用光流特征进行运动方向分类。模型训练与推理:对网络进行训练并使用训练好的模型判断运动方向。光流与深度学习结合的运动方向判断技术在多个领域具有广泛的应用前景。通过光流提取像素级动态信息,并利用深度学习模型学习高层次特征,可以实现高精度的运动检测与方向判断。 阅读详情

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