堆的应用1、堆排序2、TopK问题3、堆的相关习题总结1、堆排序要学习堆排序，首先要学习堆的向下调整算法，因为要用堆排序，你首先得建堆，而建堆需要执行多次堆的向下调整算法。但是，使用向下调整算法需要满足一个前提： 若想将其调整为小堆，那么根结点的左右子树必须都为小堆。 若想将其调整为大堆，那么根结点的左右子树必须都为大堆。 向下调整算法的基本思想（大堆）： 1.从根结点处开始，选出左右孩子中值较大的孩子。 2.让大的孩子与其父亲进行比较。 若大的孩子比父亲还大，则该孩子与其父亲的位置进行交换。并将原来大的孩子的位置当成父亲继续向下进行调整，直到调整到叶子结点为止。 若大的孩子比父亲小，则不需处
一、分组1groupby语句 groupby通常和聚合函数一起使用，按照一个或多个列的结果进行分组，任何对每个租执行聚合操作。 用groupby时，select中只能用在groupby中的字段和聚合函数。--计算emp每个部门中每个岗位的最高薪水：selectt.deptnum,t.job,max(t.sal)max_salfromemptgroupbyt.deptnum,t.job;hivesql执行过程：2having语句having对分组聚合后的组进行过滤，针对一组数据。having和where不同点：（1）where后不能用分组聚合函数，having可以。（2）having只用于g
污点和容忍一、概念k8s集群中可能管理着非常庞大的服务器，这些服务器可能是各种各样不同类型的，比如机房、地理位置、配置等，有些是计算型节点，有些是存储型节点，此时我们希望能更好的将pod调度到与之需求更匹配的节点上。此时就需要用到污点（Taint）和容忍（Toleration），这些配置都是key:value类型的。K8S的污点和容忍是其中一种高级调度功能，作用是让Kubernetes集群中的节点有选择地接受或拒绝来自不同类型Pod的调度请求，可以帮助运维人员更好地管理、调度和控制应用程序的部署。二、污点在节点上设置污点，当我们在一个节点上打上污点以后，k8s会认为尽量不要将pod调度到该节点
我编写了一个小型mapreduce作业来查找数据集中第二高的薪水。我相信第二高的薪水逻辑是正确的。但是我得到的多个输出是不正确的，应该只有一个带有名称的输出，例如John，9000。而且输出也不正确，我在这里给出数据集和代码hh,0,Jeet,3000hk,1,Mayukh,4000nn,2,Antara,3500mm,3,Shubu,6000ii,4,Parsi,8000输出应该是Shubu,6000，但是我得到的是下面的输出Antara-2147483648Mayukh-2147483648Parsi3500Shubu4000我使用的代码是publicclassSecondHige
文章目录📕教程说明📕给玩家配置HandPokeInteractor📕用3D物体制作可以被点击的UI按钮⭐搭建物体层级⭐给物体添加脚本⭐为脚本变量赋值📕模仿官方样例按钮的样式📕在按钮上添加文字📕修改按钮图片此教程相关的详细教案，文档，思维导图和工程文件会放入SpatialXR社区。这是一个高质量XR社区，博主目前在内担任XR开发的讲师。此外，该社区提供教程答疑、及时交流、进阶教程、外包、行业动态等服务。社区链接：SpatialXR高级社区（知识星球）SpatialXR高级社区（爱发电）📕教程说明这篇教程将会介绍如何用Meta的InteractionSDK，配置Poke交互，实现用手指点击UI按钮
一个愿意伫立在巨人肩膀上的农民......1、安装环境安装系统参数系统版本：Windows10、Windows11系统类型：64位操作系统 a.安装Matlab2023b要求计算机名和用户名非中文，否则安装后无法正常打开。 b.安装Matlab2023b建议最低最低配置：内存16G+，处理器：3.0GHz+； c.安装时建议关闭网络2、安装包获取MATLABR2023b软件如下自行获取：链接：https://pan.baidu.com/s/1ZlE7ehYJjkpsTKMIVU1pbQ提取码：qxf5下载得到如下文件，双击解压../MATLAB_R2023bInstallation
第三十二章光敏传感器实验本章，我们将学习使用STM32开发板板载的一个光敏传感器。我们还是要使用到ADC采集，通过ADC采集电压，获取光敏传感器的电阻变化，从而得出环境光线的变化，并在TFTLCD上面显示出来。本章分为如下几个小节：32.1光敏传感器简介32.2硬件设计32.3程序设计32.4下载验证32.1光敏传感器简介光敏传感器是最常见的传感器之一，它的种类繁多，主要有：光电管、光电倍增管、光敏电阻、光敏三极管、太阳能电池、红外线传感器、紫外线传感器、光纤式光电传感器、色彩传感器、CCD和CMOS图像传感器等。光传感器是目前产量最多、应用最广的传感器之一，它在自动控制和非电量电测技术中占有
本文从已有的激光扫描镜头结构入手，使用缩放法对设计进行优化，达到设计要求。通过本次设计学习如何通过系统分析结果进行下一步优化，以及如何进行优化。初始结构 焦距160、全视场40°、入瞳直径16mm、工作波长10.6μm（CO2激光）设计要求 1、物距-∞、焦距160、全视场40°、入瞳直径16、工作波长10.6μm； 2、第1片镜片厚度5.4mm，第2片镜片厚度6mm； 3、全视场内弥散圆半径小于0.02mm； 4、理想像高的标准畸变小于0.01%缩放焦距 1、将焦距缩放为160，随着焦距的缩放，入瞳直径也会随之缩放，记得将入瞳直径改
简介 动画效果是开发鸿蒙应用时的一个重要功能。在这篇文章中，我们将详细探讨如何在鸿蒙系统中使用Java和TypeScript实现动画效果的封装，并提供一些代码示例。Java版动画效果的实现 在鸿蒙操作系统中，我们可以使用ohos.agp.animation.Animator类来实现动画效果。以下是一个示例：importohos.agp.animation.Animator;importohos.agp.animation.AnimatorValue;importohos.agp.components.Component;publicclassAnimationEff
目录1.简介2.端云协同2.1端侧贡献2.2边缘计算2.3云端支持3.模型管理3.1模型版本3.2模型评估3.3模型发布4.参数聚合4.1高效参数编码4.2动态信任评估4.3异步并行更新5.模型预测5.1模型适配5.2模型调用5.3增量学习6.开发范式7.最佳实践8.总结1.简介机器学习已成为提升软件“智能”的核心手段。而其训练往往依赖于海量数据与算力。鸿蒙系统不仅提供了端侧智能,更通过分布式机器学习框架实现了端边云协同,使设备、边缘与云服务器形成一个训练网络,合力提升模型质量,并将云训练的模型高效部署到架构复杂的端侧环境中。本文将深入探索该框架的设计原理,以及如何基于其进行端边云协作的机器学
