leetcode题库 你需要修改的地方： dir.MakeDir.py中的path，表示你希望题目存储的地址 （可选）如果你是 会员用户可在promblem.Problem_Dtail中的ck里填入你的cookie以爬取力扣会员专享题。 你需要了解： 爬取的题目形式为html，包含html标签方便进行渲染。当然如果你觉得不妥可以自行修改（problem.Problem_detal中） 由于发现leetcode没有反爬，本项目并未使用代理请求。 项目介绍 main.py项目入口 dir.Makedir.py创建存放对应标签题目的所有文件夹 label.Label_Dic.py获取力扣题库中所有题目类型标签与对应的英文名（dic） label.Label_List.py获取所有标签名（List） problem.Problem_Url_Queue通过传参（标签英文名字）获取对应标签里的所有题目 problem.Problem_detal.py请求获取题目详情并以txt文件形式存储题目 leetcode爬取结果示例图

leetcode中国 Blog404 简介 前后端分离型个人博客系统，有前台展示页面和后台管理系统，可多账号协同管理。集摄影、电影、音乐、学习笔记、日记等模块为一体，可用于知识管理、影像收藏、作品展示、生活记录。解决LeetCode、Instagram、LOFTER、豆瓣电影、豆瓣音乐、豆瓣读书、微博等平台功能分散，本地主机存储无法按需展示的问题，旨在打造一站式资料收藏陈列系统。 效果图 在线Demo 在线演示地址：/* */ 测试用管理员账号密码：/* */ 版本与技术栈 前端 Vue+ElementUI+Axios实现的前台展示页面，各模块色系独立，样式统一。 项目根目录：Blog404/Front/Blog404-Client-ElementUI 开发笔记详见：Blog404/resources/docs/前端 - 前台博客页面 Vue+Axios实现的前台展示页面，各模块样式独立。 项目根目录：Blog404/Front/Blog404-Client-Independent 开发笔记详见：Blog404/resources/docs/前端 - 后台管理系统 后端 Spring

股票买卖最佳时机leetcode 股票价格预测使用 LSTM 和 ARIMA 简介 最基本意义上的股票是一种证券，代表公司一小部分的所有权。 拥有公司的股票使股东有权获得该公司的部分资产和利润。 股票主要在证券交易所购买。 证券交易所不拥有股票，而是充当股票买家与卖家联系的平台。 纽约证券交易所、纳斯达克、伊斯坦布尔证券交易所可以作为交易所的例子。 股票市场的价格是由供求关系决定的。 随着时间的推移，股票已经能够胜过许多其他类型的金融投资，并且仍在继续这样做。 分析和交易股票以获利是世界上几乎所有地方的普遍做法。 有些零售交易员在交易股票时可能有不同的日常工作，有些专业交易员和经纪人的唯一收入是他们从交易中获得的利润。 股票交易的高风险性质需要优秀的数学家和统计学家开发模型以最好地分析股票的各个方面，并在正确的时间做出最佳决策，买入、卖出或对股票执行其他更高级的操作。 定量分析是一种使用数学建模来理解行为的技术。 在这种情况下，通过定量方法调查的行为是股票价格的行为。 如果股票的行为可以被预测，预测它的一方就可以通过交易获利。 对冲基金和投资银行进行定量分析的人通常被称为“quants

颜色分类leetcode 更新后的版本 ： 使用色度方法的 Python Video Pulserate 使用来自视频的 rPPG 和色度方法的脉搏率监视器的 Python 实现。 它使用 OpenCV 进行人脸检测，皮肤选择有两种方法可用。 使用 hsv 颜色范围和前额估计的皮肤分类。 由于采用了最先进的色度方法，该系统具有相当强的运动稳定性。 此外，该框架还具有一个 GUI，用于描述测量的原始 rPPG 信号和由此产生的傅立叶频谱。 依赖关系 Python3 麻木。 Matplotlib。 OpenCV SciPy 对于图形用户界面： PyQt5 PyQtgraph 图形用户界面 执行 rPPG_GUI.py 以启动 GUI。 编辑源变量以选择所需的输入。 GUI 使用 PyQtgraph 来实时显示测量数据。 可以在 python 脚本中设置视频源以及皮肤选择方法。 可以在 Python 文件中找到确切的用户说明。 .Mat 提取 来自离线记录的原始 rPPG 信号也可以提取到 .Mat 文件中，以便可以使用 Matlab 进行处理，这有助于进行更详细的分析。 为此功能运行 ma

颜色分类leetcode 在分类中使用贝叶斯神经网络进行不确定性量化：在生物医学成像分割中的应用 该存储库提供了论文“在分类中使用贝叶斯神经网络的不确定性量化：在生物医学图像分割中的应用”的 Keras 实现。 本文扩展了在 . 如果您想引用此作品，请引用扩展版本。 在这个 repo 中，我们使用两个生物医学成像分割数据集展示了所提出的方法：ISLES 和 DRIVE 数据集。 有关更多详细信息，请参阅 和 。 我还强烈建议您查看使用 Walter de Back 的 DRIVE 数据集的良好实现。 []。 例子 一旦你有一个训练有素的贝叶斯神经网络，建议的不确定性量化方法很简单！！！ 在一个二进制segmentaion中，一个具有维度（估计数，特征维度）的numpy数组p_hat ，然后可以通过以下代码获得认知不确定性和任意不确定性。 epistemic = np.mean(p_hat**2, axis=0) - np.mean(p_hat, axis=0)**2 aleatoric = np.mean(p_hat*(1-p_hat), axis=0) 所提出的方法与 Kendall

leetcode会员降价 cpp 此学习笔记来源于，库中目前包含的有以下知识 第一章. 基本语法 第二章. 数组与结构体 第三章. 引用与函数的高级用法 第四章. 类与对象 第五章. 文件操作 第六章. 模板 第七章. STL   string容器和vector容器 From 2021.3.14 继续开始学习互联网相关的东西 (不断更新中)   由于过去几个月一直在忙论文的事，现从2021.3月中旬开始继续学习互联网相关的知识， 主要是C++语法，Linux操作系统，数据结构，计算机网络，数据库等知识，东西还是很多的，需要好好学习一段时间。为之后的实习和秋招打下基础 近期学习了： 标准容器，包括栈，队列，set/mutilset和map/mutilmap容器和unorder_map的关联容器，他们之间的区别以及功能 C++11的新特性,如auto关键字，nullptr关键字，智能指针，范围for语句 看完了图解TCP/IP，图解HTTP书 学习mysql数据库的基本操作，如库操作，表操作，约束，查询练习，四种连接查询和事务 未来工作： C++11新特性的理解 网络编程的知识巩固 设计模

刷题指引

前400题个人笔记。答案为Java编写，原则： 1. 给出的答案多数情况下是最优解（击败99%），少量情况是次优解（最优解太难看）。 2. 多个思路都会给出，可能伴有答案。

颜色分类leetcode 交通标志识别 语境 在这个项目中，我将解释如何构建一个深度学习模型来识别交通标志。 它旨在成为一种学习体验，对于我自己和其他喜欢在这里学习的人来说，我将专注于实践方面。 我将描述我自己构建这个模型的经验并分享源代码。 这适合那些已经了解 Python 和机器学习基础知识，但想要亲身体验并练习构建真实应用程序的人。 在这一部分中，我将解释图像分类，并将使模型尽可能简单，涵盖卷积网络、数据增强和对象检测。 项目的问题陈述和目标 我在这里使用的数据集是德国交通标志基准，是在 2011 年国际神经网络联合会议 (IJCNN) 上举行的多类、单图像分类挑战。 交通标志检测是一个高度相关的计算机视觉问题，是汽车等行业中许多应用的基础。交通标志可以在颜色、形状以及象形图或象形图的存在方面提供各种类别之间的广泛变化。文本。 在这个项目中，我将开发一种深度学习算法，该算法将对德国交通标志图像进行训练，然后对未标记的交通标志进行分类。 深度学习模型将使用 tensorflow 构建，我们还将了解使用 OpenCV 预处理图像的各种方法，并使用云 GPU 服务提供商。 该项目的细分

用来记录我们刷LeetCode题目时候的心酸历史。我们保证，这些代码一定通过了当时LeetCode的测试，虽然后续可能因为LeetCode测试条件的改变导致某些解题无法通过，但我们会实时的跟进。 编程语言使用Golang，代码风格上面并没有强制的采用什么编码规范，毕竟是算法解题，只需要代码清晰易懂就可以了。 鉴于个人精力时间有限，可能并不会完全最优解，请多多见谅。