微软100题-天天做-第35题

微软Copilot不自动安装:企业端点安全与Intune策略管控详解 Copilot for Microsoft 365并非传统插件,而是一个具备系统级访问能力的Windows原生应用,其部署直接关联企业端点安全合规基线与IT治理能力。从技术原理看,‘自动安装’涉及Intune策略分发、Windows App Installer行为、注册表写入及启动项注入等多环节;微软此次声明实质是切断后台静默路径,强制引入管理员显式授权与用户交互确认机制。这一转变提升了Windows平台下MSIX应用的行为边界可控性,强化了WDAC白名单、组策略和Intune应用部署策略的技术协同价值。典 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
————————————————------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

35.(矩阵)求一个矩阵中最大的二维矩阵(元素和最大).如:
1 2 0 3 4
2 3 4 5 1
1 1 5 3 0
中最大的是:
4 5
5 3

 

 

要求:(1)写出算法;(2)分析时间复杂度;(3)用C写出关键代码

 

 

 

package com.microsoft;

public class MatrixTowDeimensionMax {

	public static void main(String[] args) {
		int [][]data=new int[][]{
				{1, 2, 0, 3, 4},
				{2 ,3 ,4 ,5 ,1},
				{1, 1, 5, 3, 0}
		};
		int []index=new int[2];
		int sum=Integer.MIN_VALUE;
		for(int i=0;i<data.length-1;i++){
			for(int j=0;j<data[i].length-1;j++){
				int tmp=data[i][j]+data[i+1][j]+data[i][j+1]+data[i+1][j+1];
				if(tmp>sum){
					sum=tmp;
					index=new int[]{i,j};
				}
			}
		}
		
		System.out.println(data[index[0]][index[1]]+" "+data[index[0]][index[1]+1]);
		System.out.println(data[index[0]+1][index[1]]+" "+data[index[0]+1][index[1]+1]);

	}

}

 

 

 

 

 

AI编译器四件套:Rammer、Roller、Welder、Grinder深度解析 AI编译器已从简单IR翻译演进为面向硬件物理特性的系统级优化引擎。其核心原理在于将神经网络计算图解耦为并行调度、数据分块、内存访问与控制流四大可建模问题,分别对应空间资源利用、高维张量映射、缓存层级协同与SIMT范式适配等底层约束。这种分治设计显著提升GPU/NPU算力利用率与显存带宽效率,技术价值体现在端到端延迟降低、吞吐提升及热稳定性增强。典型应用场景包括大模型推理部署、边缘AI芯片适配与高性能推理引擎开发,尤其适用于对cuBLAS/TensorRT/MLIR已有深度实践的AI系统工程师。 阅读详情

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