leetcode做题笔记

颜色分类leetcode 图像舌头检测 检测舌头的颜色 参与构建人工智能辅助诊断移动网络应用 设计函数通过使用聚类方法（Fuzzy c mean & K mean）实现图像分割。 识别患者舌头的颜色和纹理特征，并在 TensorFlow 上使用机器学习 (SVM) 和卷积神经网络 (Inception V4) 生成诊断报告。 这是我使用计算机视觉技术识别患者舌头的颜色和纹理特征，提供快速诊断帮助的项目。 我编写了一个函数，该函数能够根据 SVM 分类器对每张图片超过 50,000 个像素的预测模式，在 20 毫秒内识别“特征”，并在图像的工具/框架（例如 TensorFlow）方面获得了很多实践经验处理，以及各种分类和聚类算法（例如 R-CNN、XGBoost、FCM 等）。

leetcode 和 oj 算法模板 描述 Python3 中的模板和示例，包括常用数据结构和算法。 我收集并总结了特定算法的通用代码模板，并添加了最典型的示例以帮助更好地使用它。 所有示例均来自 ，我已附上问题 id 和简要说明。 “停止尝试重新发明轮子” 所以我尽量在问题、解决方案和代码中找到共性。 当我学习时，我总结了模板以备将来使用。 起初我打算为自己使用它，现在我意识到也许它足以与也需要它的人分享。 补充说明 它是用Python3编写的，但很容易扩展到其他语言，例如Java 、 C++ 。 只需替换 python 语法糖和高级技巧，也许只是不那么简洁。 由于时间和能力有限，这里只介绍常见的数据结构和算法。 几乎适合面试，但不够比赛。 我已经尽力收集和总结了特定领域最通用和最佳实践的模板，但这个版本可能不是最好的解决方案。 或者，它确实是最好的性能和最简洁的解决方案，但它不适合您。 在可接受的性能范围内，当您最方便地使用它时，这是您的最佳实践。 代码模板是由 python 编写的，带有一些伪代码，所以我使用self并添加存根函数来通过编译器的检查。 您应该根据评论将它们替换为您

该书包含了LeetCode Online Judge(http://leetcode.com/onlinejudge)所有题目的答案。 该书假定读者已经学过《数据结构》《算法》这两门课，熟练掌握C++或Java. 《数据结构》严蔚敏等著，清华大学出版社 《Algorithms》，Robert Sedgewick,Addison-Weslev Professional.

leetcode某大神刷题参考

谷歌师兄的leetcode刷题笔记

股票买卖最佳时机leetcode 项目前提 该项目探索了使用监督式机器学习模型以基本面和技术分析数据作为输入可以预测未来股票价格的程度。 该项目旨在确定哪种监督机器学习模型，从时间序列多线性回归 (TS-MLR)、循环神经网络 (RNN) 到长短期记忆 (LSTM)，可以以最低的根预测未来股票价格均方误差 (RMSE)。 在这样做的过程中，我们进行了降维和特征选择，深入了解了对预测未来股票价格特别重要的基本面和技术分析数据的类别。 这种洞察力可以整合到选股策略中，并为买卖股票的理想时机提供基准。 该项目将 LSTM 列为表现最佳的机器学习模型，预测未来一个月收盘价的平均 RMSE 为 8.03，预测未来六个月收盘价的平均 RMSE 为 13.45。 动机 投资股票市场往往是最不稳定的投资类型。 因此，我们的项目探索了最小化此类波动的方法之一——分析公司数据以发现股票价格变化的可能趋势。 在此过程中，我们的项目希望这些趋势能够帮助提高投资者的确定性。 理想情况下，最好（最小 RMSE）模型将允许投资者从投资中获利并“击败市场”。 我们项目的意义有两个方面。 首先，它提供了对影响股票价格的

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