leetcode题库 该项目包含两个独立的子项目： crawler_1point3: 统计一亩三分地帖子数据，可以查看近期哪些公司热度比较高 crawler_leetcode(WIP): 统计 LeetCode 面经数据。 简介 目前支持： 一亩三分地“”，可统计公司话题热度 一亩三分地“” ，可统计公司招聘热度 LeetCode 爬虫只将帖子数据写入数据，可参考 crawler_web 进行网页展示，若只想本地看统计数据的话可以在 中取消 # self.create_forms_by_db() 注释，在 company_list 中添加想要看到的公司名，其会在本地创建一个 markdown 文件，统计数据将以 markdown 表格的形式展示。 由于一亩三分地的帖子是按照回复时间排序的，而 LeetCode 可以按照发帖顺序排序，所以两个爬虫在 判断是否达到上次爬过的内容 上有所不同。 一亩三分地每个帖子里面会有公司的 tag，所以提取公司比较容易，而 LeetCode 格式没那么严格，只能在标题和 tag 里提取字段，判断是否是公司名，公司名单列表存在单独的文件 里面方便修改。 P

Leetcode经典01背包 LeetCode 刷题走起~ _ _ \ | | ___ ___| |_ . ___________| | / _ \/ _ \ __|____|_._._._._. `——————————| |__| __/ __/ |_ ————|—*—*—*—*—| / |_____\___|\___|\__| l 题型分类 类型 题号 数组 、、、、、、 指针对撞 、、、、、、 滑动窗口 、、、、 回溯法 、 set/map 、、、、、、、、、、、、 set/map+滑动窗口 、 链表 、、、、、、、、、、、、、、、、、 经典算法变形 、、、、 栈 、、、 单调栈 、 二叉树 （二叉树的、、序、遍历）、、、、、、、、、 动态规划 、、、、、、、、打家劫舍之、、、、、、、 最短路径 图 多线程 、 规律题 数学 、、 其它

颜色分类leetcode NIH-胸部-X 射线-分类设置 这个加州大学伯克利分校数据科学信息硕士 W207 最终项目是由 、 和 开发的。 目录 项目概况 该项目旨在通过使用深度神经网络架构对 NIH 胸部 X 射线数据集进行分类。 我们通过增量步骤优化我们的模型。 我们首先调整超参数，然后尝试不同的架构，最终创建我们的最终模型。 该项目背后的动机是复制或改进以下论文中列出的结果：. 该项目的工作流程基于 Chahhou Mohammed 制定的工作流程，他是 Kaggle 100 万美元 Zillow 数据集价格预测奖的获得者。 他系统地构建了一个简单的模型，并在对超参数执行网格搜索的同时逐渐增加了更多的复杂性。 在这里，我们将对 NIH 胸部 X 射线图像的 Kaggle 数据集执行相同的任务。 该数据集由 NIH 收集，包含来自 30,000 多名患者的超过 100,000 张匿名胸部 X 射线图像。 数据代表放射学报告的 NLP 分析，可能包括诊断可信度较低的区域。 作为一个简化的假设，我们假设基于数据集的大小，数据集在诊断中是准确的。 此问题的难点之一涉及数据中缺乏“诊断置

颜色分类leetcode 车辆识别API 介绍 用于 . Flask 服务器公开了用于汽车品牌和颜色识别的 REST API。 它由一个用于查找汽车的物体检测器和两个用于识别检测到的汽车的品牌和颜色的分类器组成。 对象检测器是 YOLOv4（OpenCV DNN 后端）的实现。 YOLOv4 权重是从 . 分类器基于 MobileNet v3（阿里巴巴 MNN 后端）。 完整版可识别车辆的品牌、型号和颜色。 这是一个测试它的网络演示： API 很简单：在端口 6000 上向本地主机发出 HTTP POST 请求。输入图像必须使用 multipart/form-data 编码发送。 它必须是 jpg 或 png。 在 Windows 10 和 Ubuntu Linux 下测试。 用法 服务器使用以下命令启动： $ python car_recognition_server.py 使用 curl 的请求格式为： curl "http://127.0.0.1:6000" -H "Content-Type: multipart/form-data" --form "image=@cars.jp

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python数据结构实现（一）：数组和链表及相关LeetCode题 数组和链表.pdf

亚马逊近半年来的电面coding题目，包括LeetCode上对应的题号

leetcode中国 爬取 LeetCode中国 题目 简介 爬取 LeetCode 题目描述，并存储为 markdown 或 txt 文件。支持指定状态、难度和语言的题目描述。（后续还会更新对爬取指定标签的题目的支持，以及题目点赞、通过人数等数据的爬取） 环境 基于 Python3 运行，依赖库： requests html2text argparse 可以通过执行以下指令来安装所需模块。 pip install -r requirement.txt 说明 python main.py [-h] [-d {1,2,3}] [-l {zh-CN,en}] [-s {ac,notac,null}] [-f {md,txt}] path 必选参数: path 输出文件夹 可选参数: -h, --help 显示此帮助并退出 -d {1,2,3}, --difficulty {1,2,3} 选择题目的难度, 否则所有难度的题目都会被爬取, "1"为简单难度, "2"为中等难度 以及"3"为困难难度. -l {zh-CN,en}, --language {zh-CN,en} 选择题目描述的语言,

这个是自己收藏的一个leetcode刷题记录，分享给需要的亲。非原创，自己也正在学习中。