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Luizssf / repository
Nome do Repositório Este repositório contém implementações em Java dos seguintes algoritmos de ordenação, implementados para que ordenem palavras. ● Selection Sort ● Bubble Sort ● Insertion Sort ● Merge Sort ● Quick Sort Os algoritmos se encontram nos seguintes diretórios: 1. Selection Sort: Diretório/Diretório2/codigo.java 2. Bubble Sort: …. 3. Insertion Sort : ………. 4. Merge Sort: ……. 5. Quick Sort: …….. Sabe-se que os algoritmos são: Selection Sort é O (n^2) , Bubble Sort é O ( .. ), Insertion é O(..) , MergeSort é O (..) e QuickSor t é O (..) ;
A transparent discovery signal based on current public GitHub metadata.
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Este repositório contém implementações em Java dos seguintes algoritmos de ordenação, implementados para que ordenem palavras.
Os algoritmos se encontram nos seguintes diretórios:
Sabe-se que os algoritmos são: Selection Sort é O (n^2) , Bubble Sort é O (n^2 ), Insertion é O(n^2) , MergeSort é O (n log n) e QuickSort é O (n log n) ;
Por fim, sou aluno do curso de Ciências Biológicas - Bacharelado da Universidade Federal de Mato Grosso do Sul - Cidade Universitária.
Selected from shared topics, language and repository description—not editorial ratings.
MMoreira400 /
O repositório contém um projeto de tela de login funcional implementada em HTML, CSS e JS, juntamente com o código do backend escrito em Java utilizando o framework Spring Boot. A tela de login permite que os usuários entrem em suas contas, fornecendo seu nome de usuário e senha.
63/100 healthPilarenato /
Previsão de Tempo de Trabalho Hadoop Código utilizado para realizar algumas experiências de predicções de trabalho do Hadoop usando o OpenStack Sahara. Detalhes do tamanho do cluster O mestre e os escravos dos clusters tinham um sabor com as seguintes configurações: 2 VCPUs 45 GB de HD 4 GB de RAM Troca de 4 GB Executando a experiência Para executar esta experiência primeiro você deve: Obter a entrada Compile classes na pasta de origem e obtenha o arquivo jar. Ou obtenha o arquivo jar disponível neste repositório. Coloque o que é necessário no Sara Crie um arquivo de configuração do Json com a mesma estrutura de "configuration_default.json" Deixe este experimento impressionante correr e ir ter algum bom tempo, ele irá enviá-lo quando ele é feito;) Gerar gráficos para obter um resultado mais visual 1. Obtendo o arquivo de entrada O arquivo de entrada usado no experimento pode ser acessado neste link . Este arquivo foi gerado por TeraSortGen de Hadoop 1.2.1 exemplos, fazendo o seguinte comando: bin/hadoop jar hadoop-examples-1.2.1.jar terasortgen 50000000 Se você quiser gerar o arquivo você mesmo, você deve: Instale o hadoop 1.2.1 Descompacte o Hadoop baixado. Edite o arquivo conf / hadoop-env.sh para definir pelo menos JAVA_HOME como a raiz da sua instalação Java. Então corra : bin/hadoop jar hadoop-examples-1.2.1.jar terasortgen 50000000 Em caso de dúvidas: mais informações sobre o TeraSortGen aqui 2. Compilar as classes e gerar o arquivo JAR Para compilar as classes você deve: Tenha hadoop 2.6.0 instalado, você pode ter mais informações sobre como fazê-lo aqui Baixe a pasta de origem e coloque-a no mesmo diretório que o hadoop está instalado (você pode colocar a pasta de origem em outro lugar, mas torna mais fácil se tudo estiver no mesmo lugar e você pode excluí-la quando terminar se você Não quero isso na pasta hadoop) Depois de obter a pasta de origem (e está na mesma pasta do hadoop), compile as classes com os comandos thess: $export JAVA_HOME=/usr/java/default $export PATH=${JAVA_HOME}/bin:${PATH} $export HADOOP_CLASSPATH=${JAVA_HOME}/lib/tools.jar $ bin/hadoop com.sun.tools.javac.Main source/*.java Agora crie o frasco em execução: $jar cf experiment.jar source/*.class Se você tiver dúvidas sobre os tópicos 2 e 3, você pode ter mais informações sobre ele aqui . 3. Colocar o que é necessário no Sara Crie um key_pair, se você já tiver um que você pode usá-lo (O caminho local de sua chave pública e privada será necessária) Você terá que colocar o frasco como binário de trabalho no Sahara e criar um modelo de trabalho do tipo JavaAction para cada trabalho (PiEstimator, TeraSort e WordCount). Você pode ter acesso a um processo similar aqui . Você terá que criar um modelo de grupo de nó mestre e woker e um modelo de cluster com nós (3,4,5, ... 10). Um processo semelhante pode ser visto aqui . Criar um volume e colocar o arquivo de 5GB nele. Você pode entrar em contato comigo se você precisar de ajuda neste processo, eu pretendo fazer algum post sobre isso, e quando eu fizer vou colocar aqui! 4. Altere o arquivo de configuração do json Você pode obter todas essas informações através do Horizon, exceto: public_keypair_path, private_keypair_path e private_keypair_name que somente você tem acesso. 5. Corra, baby, corra! Agora tudo deve estar pronto para correr :coração:! Você pode executar esta experiência de duas maneiras diferentes: Correndo $python runExperiment.py <number of executions> <configuration path> <output file name> Com número de execuções = 8 Running $python runExperimentIndividuall.py <number of executions> <number of cluster nodes> <configuration path> <output file name> Com número de execuções = 8 e número de cluster = [3,10] 6. Gerar gráficos Agora que você tem os arquivos ouput, a etapa final é gerar os gráficos. Se você usou runExperimentIndividually.py você deve concatenar todos os arquivos em um, você pode fazer isso por: $ cat <output_1_node> <output_2_nodes> <output_3_nodes> ... > output_exp ATENTION: antes de executar scripts, altere os nomes input_file e output_file. Verifique também se os arquivos estão na mesma pasta ou altere o caminho no começo do script com o comando: setwd("your_path") Em seguida, vá para a pasta de análise e faça o seguinte: Executar o filtrado. Ele irá gerar um novo arquivo nomeado como output_name. Execute KNN.R no arquivo gerado anteriormente e ele gerará um novo arquivo. Execute graphs_cost.R e graphs_prediction.R com a entrada = saída KNN.R. Eles vão gerar gráficos em formato pdf. E agora você tem alguns gráficos impressionantes :oculos de sol: !!!
Novaiis /
Esse é um projeto de faculdade, matéria Linguagem técnica de programação orientada a objeto, consiste em um desenvolvimento em Java, como o nome do repositório diz escolhi fazer voltado a uma PETSHOP, simples sem conexão com banco de dados!
27/100 healthWenderGalan /
A pasta "android" terá os arquivos do projeto mobile já a pasta "server" terá o projeto do servidor, o qual será feito push no repositório abaixo (link) e depois trazido para cá. Link: https://github.com/NordicPlayer2/tradinggames-api Pois precisa efetuar testes com o servidor e fazer o deploy no heroku, então somente será feito um push inicial do servidor aqui e depois o push final com o servidor pronto. O histórico de modificações do servidor se encontra no repositório acima. O servidor foi feito em java, com o framework Spring boot, o servidor e o banco ficarão online para acesso da aplicação. Manual de utilização do aplicativo: 1° - Logo na tela inicial é obrigatório o cadastro de um usuário para ter acesso a aplicação, após criar um login e senha pode-se logar normalmente, pode demorar alguns segundos para a API responder devido ela estar "dormindo" quando não usada mas depois será mais rápido. O botão "esqueceu sua senha?" foi implementado apenas a activity mas infelizmente não deu tempo de fazer a implementação da classe para enviar email confirmando mesmo a identidade do usuario para poder redefinir a senha, mas temos um modelo utilizando um número Random que seria enviado para o e-mail do usuário validando o mesmo e dando acesso para a redefinição da senha. 2° - Após o Login é possível visualizar os anúncios na tela inicial, clicando em cada anúncio é possível ver a descrição completa do mesmo, assim como o nome do Autor do anúncio, informações da categoria do anúncio e etc. 3° - Na mesma tela dos anúncios temos acesso a outras interfaces, como por exemplo o botão flutuante para acesso a criação de um novo anúncio, clicando e nele e preenchendo as informações é possível inserir esse anúncio, que logo depois estará disponível na tela inicial, as tags pedidas no final de cada inserção é para controle dentro do banco de dados para numa eventual atualização do app e inserção de filtros no aplicativo. 4° - Acima da tela principal de anúncios temos acesso a deslogar da conta, infelizmente não tivemos tempo para trabalhar com banco de dados do próprio android para salvar as credenciais do usuário e manter logado, mas com este botão é possível sair para a tela inicial de Login. 5° - Meu Usuário - também é possível acessar as informações do usuário e altera-las. 6° - Meus Anúncios - É possível acessar os seus anúncios, mas ainda não foi implementado, apenas adicionado o botão. 7° - Anuncios - Clicando neste botão você será redirecionado a página de anuncios. Observações: A idéia do app era algo parecido com isso, mas devido ao pouco tempo disponível no semestre e a alguns erros que surgiram durante o desenvolvimento, algumas coisas ficaram a desejar como ficou explicito acima. Bugs: Infelizmente devido também ao tempo curto, alguns bugs não serão consertados antes da entrega, o bugs mais evidente é em relação ao List View, quando entramos na parte de anúncio e requisitamos a imagem pela URL da mesma ele esta baixando a imagem mas esta bagunçado sua ordem, depois de olhar e analisar aquilo, notamos que iria precisar de uma fila de requisições para que fosse requisitado e atendido de forma linear, mas não houve tempo para a implementação. Dentro do detalhe de cada anúncio a ideia seria passar um slide de imagens porque no cadastro do anúncio podemos adicionar até 6 imagens, dessa forma iria exibir todas as 6 nos detalhes, mas devido ao pouco tempo e também a pouca quantidade de informação em relação a biblioteca ImageSlider na internet não conseguimos implementar aquilo de forma adequada.
27/100 healthzecaivano /
Repositório com as atividades do livro de mesmo nome.
27/100 healthAdemirJr225 /
espaçoes e barra não são aceitos no nome do repositório, então usei "-"
27/100 health