颜色分类leetcode 时间序列聚类 时间序列聚类是一项无监督学习任务，旨在将未标记的时间序列对象划分为同质的组/集群。 与其他集群中的时间序列相比，同一集群中的时间序列彼此更相似 该算法能够： 识别跨序列的联合动态 消除序列间的滞后（时移）（通常称为滞后不变性） 生成可解释的特征。 一般来说，时间序列聚类算法有两种类型： 基于特征- 使用特征提取转换原始数据，在生成的特征之上运行聚类 基于原始数据- 直接应用于时间序列向量，无需任何空间变换 变分循环自动编码器 (VRAE) VRAE 是一种基于特征的时间序列聚类算法，因为基于原始数据的方法受到维数灾难的影响，并且对嘈杂的输入数据很敏感。 中间的瓶颈层将作为整个输入时间序列的特征表示。 建筑学 网络 从这里开始，RNN 指的是循环神经网络架构，即 LSTM/GRU 块。 我们的模型主要由四个块组成 编码器：输入向量序列被馈送到 RNN，最后一个隐藏层h_end从 RNN 中提取并传递到下一层 编码器到潜在层： h_end通过使用线性层映射到均值和标准差 给定均值和标准差。 偏差，在训练期间执行重新参数化。 这实质上意味着从由其均值和

颜色分类leetcode Matterport3D Matterport3D V1.0 数据集包含使用 Matterport Pro 相机在 90 个属性中捕获的数据。 该存储库包括数据集的原始数据以及派生数据、带注释的数据和用于多个场景理解任务的脚本/模型。 访问主要更新和浏览数据。 纸 如果您使用 Matterport3D 数据或代码，请引用： @article{Matterport3D, title={{Matterport3D}: Learning from {RGB-D} Data in Indoor Environments}, author={Chang, Angel and Dai, Angela and Funkhouser, Thomas and Halber, Maciej and Niessner, Matthias and Savva, Manolis and Song, Shuran and Zeng, Andy and Zhang, Yinda}, journal={International Conference on 3D Vision (3DV)},

TAOCP, 算是到现在为止已经写出来的

数组的遍历 485、495、414、628 统计数组中的元素 645、697、448、442、41、274 数组的改变、移动 453、665、283 [二维数组](https://so.csdn.net/so/search?q=%E4%BA%8C%E7%BB%B4%E6%95%B0%E7%BB%84&spm=1001.2101.3001.7020)及滚动数组 118、119、661、598、419 数组的旋转 189、396 特定顺序遍历二维数组 54、59、498 二维数组变换 566、48、73、289 前缀和数组 303、304、238

代码均为beats100%的LeetCode刷题手册（中等偏上）（go语言）

（C++）LeetCode刷题题解答案

股票买卖最佳时机leetcode 配对交易模拟研究 介绍 该项目的问题是查看配对交易的准确性。 它如何使用配对交易的方法带来利润。 通过使用配对交易方法，使用福特和通用汽车调整后收盘价比率，4 年数据图末尾的总利润表明该方法适用于这两种不同的股票。 这两只股票的利润是正的，这种方法似乎是有道理的。 尝试使用不同数量的 k 的利润结果，这决定了在某个时刻是卖出还是买入股票，确定 k 中哪一个的利润最大。 背景 配对交易基本上是使用两种不同的股票进行买卖。 当这两只股票的比率达到比率平均值 + K * SD 时，卖出分子股票（价格将高于买入时的价格）并买入分母股票（价格较低）。 当它超过该比率的平均值时，买入和卖出股票，因为它表明我们买入（拥有）的股票价格上涨，而我们卖出的股票价格下跌。 随着这些步骤的继续，利润将会增加。 实证研究 在 Ford vs GM 中，当 k = 1 时，图中有 18 个开口和 18 个关闭。 每对开平都会带来利润。 随着更多这些货币对加起来总利润，随着时间的推移，会有更多的利润。 这两只是2011年到2014年的真实股票，但是通过这种配对交易方式，已经获利了。

股票买卖最佳时机leetcode 金麦 使用不同的机器学习策略和参数分析和预测股票价格：在这个项目中，我收集了过去 25 年美国所有主要股票的收盘价。 我为每个股票价值添加了相关的市场指数和指标。 比我对这些数据运行模式识别。 我检查了以下分类器： 随机森林分类器 邻居分类器 梯度提升分类器 SVC——支持向量机 梯度提升分类器 最佳分类器是具有 14 天预测器和 3 天滑动窗口的随机森林预测器。 它预测购买机会。 真阳性和真阴性的结果约为 33%。 标签是 3 个选项标签（买入/卖出/持有）——这意味着随机决定也将导致 33%。 Main.py – 运行的主控制台 导入模块 导入模块负责导入原始数据，如每日股票值和每日指数值 Scrapper – 废料库存数据 ScrapperIndex – 废料索引值 策略模块 该模块负责实施不同的策略来从原始数据计算标签 AbstractStrategy – 抽象类 – 实现： ProcessSpecificTicker – 提取标签，为第二天创建混淆矩阵和预测 ProcessComposedTicker – 将不同股票的原始数据收集到一个数据表

左程云leetcode hjLearningNotes 第一部分：设计模式 & UML 简单工厂 工厂方法模式 抽象工厂模式 策略模式 责任链模式 命令模式 模板方法模式 适配器模式 代理模式 外观模式 组合模式 装饰模式 享元模式 桥接模式 Builder模式 状态模式 解释器模式 观察者模式 备忘录模式 迭代器模式 访问者模式 中介者模式 第二部分：JAVA 第三部分：Spring框架 第四部分：中间件 第五部分 链表 字符串 树 图 查找 《剑指Offer》 《程序员面试金典》 《LeetCode》 《程序员代码面试指南(左程云)》 第四部分 第六部分   *

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