颜色分类leetcode 使用 YOLOv3 对象检测器的汽车颜色分类示例 介绍 使用 . 它由用于查找汽车的目标检测器和用于识别检测到的汽车颜色的分类器组成。 对象检测器是 YOLOv3（OpenCV DNN 后端）的实现。 它不使用 GPU，在 Intel Core i5-7600 CPU 上处理一帧需要 1 秒。 YOLOv3 权重是从 . 分类器基于 Mobilenet v2（TensorFlow 后端）。 在 Intel Core i5-7600 CPU 上进行单一分类需要 35 毫秒。 它可以通过在 GPU 上运行和使用批处理来进一步加速。 这个分类器还不够准确，用作概念验证演示。 图像中的物体检测和分类 此示例将图像作为输入，使用 YOLOv3 对象检测器检测汽车，裁剪汽车图像，在保持纵横比的情况下使它们成为正方形，将它们调整为分类器的输入大小，并识别每辆车的颜色。 结果显示在显示屏上并保存为 output.jpg 图像文件。 用法 使用 --help 查看 car_color_classifier_yolo3.py 的用法： $ python car_color_cla

颜色分类leetcode 任意式传输 Arbitrary-Style-Per-Model 快速神经风格迁移方法 描述 使用Encoder-AdaIN-Decoder架构 - 深度卷积神经网络作为风格转移网络 (STN)，它可以接收两个任意图像作为输入（一个作为内容，另一个作为样式）并输出重新组合内容和前者的空间结构和后者的风格（颜色、纹理），无需重新训练网络。 STN 使用 MS-COCO 数据集（约 12.6GB）和 WikiArt 数据集（约 36GB）进行训练。 此代码基于 Huang 等人。 (ICCV 2017) 系统总览。 图片来自黄等人。 原纸。 编码器是一个固定的 VGG-19（最多 relu4_1），它在 ImageNet 数据集上进行了预训练以进行图像分类。 我们训练解码器将 AdaIN 输出从特征空间反转回图像空间。 先决条件 (MD5 c637adfa9cee4b33b59c5a754883ba82 ) 我在tool文件夹中提供了一个转换器。 它可以从火炬模型文件（.t7 格式）中提取内核和偏差，并将它们保存到一个 npz 文件中，这样更容易通过 NumPy 处

leetcode题库Bank_Marketing_Using_Pyspark_And_Using_Data_Science_Libraries。 在 Databricks 上使用 Pyspark 处理银行营销数据集，并使用 Python 在 Google Colab 上仅使用数据科学库。 关于存储库 该存储库包含 2 个文件 - 使用 Pyspark 实现的银行营销数据集和仅使用 Python 的数据科学库实现的其他文件。 在 Databricks 上使用 Pyspark - 此存储库包含与银行营销数据集相关的项目。 我已经应用逻辑回归、决策树和随机森林来比较算法在不同参数（如准确度、精度、召回率和许多其他参数）方面的比较。 还使用 5 折交叉验证进行了超参数调整，以评估与这些算法对应的模型并评估不同的参数。 在 Google Colab 上使用数据科学图书馆 - 总而言之，首先对数据进行清理和预处理。 然后我将不同的参数性能与目标变量进行了比较。 然后我应用了 6 种机器学习算法，比较了训练和测试的准确性，并为它绘制了 ROC 曲线。 6 种机器学习算法是：逻辑回归、随机森林、支持向

颜色分类leetcode 眼网 用深度学习检测糖尿病视网膜病变 客观的 糖尿病视网膜病变是发达国家工作年龄人口失明的主要原因。 据估计，这种情况会影响超过 9300 万人。 人们早就认识到需要一种全面和自动化的糖尿病视网膜病变筛查方法，并且之前的努力在使用图像分类、模式识别和机器学习方面取得了良好进展。 以眼睛的照片作为输入，这个顶点的目标是创建一个新模型，理想地产生现实的临床潜力。 这个项目的动机有两个： 除了对大规模数据集进行分类之外，图像分类多年来一直是个人兴趣。 在患者进行眼睛扫描（如下所示）、让医生分析他们的图像以及安排后续预约之间，时间会浪费掉。 通过实时处理图像，EyeNet 将允许人们在同一天寻求和安排治疗。 目录 数据 数据来源于 . 然而，是一个非典型的 Kaggle 数据集。 在大多数 Kaggle 比赛中，数据已经被清理干净，数据科学家几乎不需要预处理。 有了这个数据集，情况就不是这样了。 所有图像都是由不同的人、使用不同的相机和不同的尺寸拍摄的。 与该部分有关，此数据非常嘈杂，需要多个预处理步骤才能将所有图像转换为可用的格式来训练模型。 训练数据由 35,12

leetcode 凑硬币 dynamic-programming try to understand dynamic-programming 前言 今天在leetcode做到有关DynamicProgramming相关的题目，发现很难理解，决定google些资料去看看。受到这篇的启发，以此为学习路径 目录

leetcode中文版 Algorithm | Still work 记录LeetCode、牛客上各种算法题的解法，尽可能的对每道题实现多种解法，在过程中学习思路以及解题过程。使用Java和Python两种语言编写题解，力求得心应手。(本项目只包含题解代码，如有精彩的题目将同步更新题解说明文章到、) 项目结构 Java题解☞ Python题解☞ 保存题目的截图☞ 题目类别 剑指Offer套题 | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | |

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leetcode算法题主函数如何写 尝试用Python实现一些简单的算法和数据结构 之前的算法和数据结构基本都是用Swift写的，现在尝试用Python实现一些简单的算法和数据结构。 update 20160704 准备加入的习题python实现,以及机器学习过程中的一些算法 update 20160717 加入leetcode部分 ## update 20160730 update 20160814 整理 如果对你有帮助，请记得点击github工程上的star，^_^ 现在总结如下： ：对于在一个每一行从左到右依次递增，每一列从上到下依次递增的二维数组查找一个元素，可以选择从数组左上角开始查找array[i][j]，如果目标元素大于array[i][j]，i+=1，如果元素小于array[i][j]，j-=1，依次循环直至找到这个数。 ：如果直接每次遇到空格添加' '，那么空格后面的数字就需要频繁向后移动。遇到这种移动问题，我们可以尝试先给出最终需要的长度，然后从后向前扫描，同时给定两个指针来保证定位。逆向思维 ：从头到尾遍历链表，并用一个栈存储每个结点的值，之后出栈输出值即可。

leetcode算法题主函数如何写 Leetcode-Python 参考官方文档： Lession 1: Variable & Control flow 基础语法： Fizz Buzz Reverse 3-digit Integer int变量： a = 1， a = b = c = 1, a = b = c = 1, 100, "linpz" float, double 变量 boolean 变量只有两个取值：True & False 对应 真和假; 常见的三个操作：and 与, or 或, not 非 程序的三大结构： 顺序结构： 顺序执行语句，从上到下执行 控制结构：根据条件，选择进入程序执行的分支 循环结构：不断重复的做一件事情 如何遍历从0～100， 或者从0到n？ for num in xrange（n + 1） 使用xrange 实际上是使用了迭代器，不需要内存； 使用range，实际上是生成一个list， 需要内存去存这些数据 如何遍历从m到n？ for num in xrange（m，n + 1） 如何遍历从10到5？ for num in xrange（10，4，-