给定一个数组 prices ，其中 prices[i] 是一支给定股票第 i 天的价格。 设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。你可以尽可能地完成更多的交易（多次买卖一支股票）。 注意：你不能同时参与多笔交易（你必须在再次购买前出售掉之前的股票）。 作者：力扣 (LeetCode) 链接：https://leetcode-cn.com/leetbook/read/top-interview-questions-easy/x2zsx1/ 来源：力扣（LeetCode）

leetcode 答案 LeetCode-python 解题答案

颜色分类leetcode 模拟CLR SimCLRv1 的 Tensorflow-Keras 实现，它允许通过视觉表示对比学习的简单框架 (SimCLR) 来提高 base_model 的特征表示质量。 提供的代码应该允许将框架应用到任何 Keras 模型，只需稍作改动。 图 1 - SimCLR 图解 给定的实现允许使用 5% 的数据在训练的线性分类器上将 top-1 精度提高 17%。 此外，在使用 SimCLR 框架进行训练后，t-SNE 图显示了根据类别对特征进行清晰的聚类。 图 2.1 - SimCLR 之前 VGG16 特征的 t-SNE 图 2.2 - SimCLR 后 VGG16 特征的 t-SNE 可以通过以下笔记本重现此结果： 参考： ， ， 如何使用？ SimCLR = SimCLR(base_model, input_shape, batch_size, feat_dim, feat_dims_ph, num_of_unfrozen_layers, save_path) SimCLR.train 方法可用于通过传递类型的训练和验证数据来训练 SimCLR_mod

leetcode题库 为什么要数据处理？ 对于开源分子动力学模拟软件Lammps导出的大数据量文件（单个数据文件上10G都是有可能的），是不太适合利用Excel或者Origin等常规软件来进行数据处理和绘图的。笔者从2020年正式学习Lammps时，就做了利用Python进行全流程（后处理+科研绘图）的尝试，也都取得了相关的论文成果，论文中除结构示意图外，数据图都是采用Python来进行的。 前期基础 博客 我的博客地址：，内容包含我的研究生科研记录、Java学习记录、计算机基础等内容，会长期更新自己的学习内容。 论文 论文1 原文链接： 审稿意见及回复： 仓库内容 本仓库分为两个文件夹：examples和python-scritps，examples主要是一些建模或者数据文件，python-scritps是一些个人常用的处理数据的脚本，专门针对examples中的数据文件做相关处理和数据图绘制。 脚本使用 笔者列出一些常见的可导出数据的Lammps命令，针对命令导出的数据文件，给出相应的脚本使用说明。 ave/chunk 针对ave/chunk导出的1d切分和2d切分的数据文件，可利

算法 ,简单 入门 LeetCode网站开放的简单算法题,用于平时检验自己的算法能力,程序设计.

股票买卖最佳时机leetcode StockX 运动鞋价格预测项目 该项目的目的是根据运动鞋的类型和买家地区等几个因素来预测运动鞋的转售价格。 演示 介绍 鞋类行业包括从事鞋类制造的公司，例如正装鞋、拖鞋、靴子、套鞋、凉鞋以及运动和贸易相关鞋类； 然而，这个行业最赚钱的部门是收藏运动鞋。 StockX 和 GOAT 等市场应用程序的兴起，以及社交媒体网站的激增，在这些网站上，您只需一条消息就能将一双稀有的运动鞋变成现金，这意味着越来越多的人正在出售他们的鞋子。 全球运动鞋转售市场价值已超过 20 亿美元，而一双合适的球鞋可卖到 10,000 美元以上 :money_with_wings: . 此外，每双鞋的巨大利润率使得转售市场对那些想赚点外快的人具有吸引力，因为在过去的一年里，运动鞋行业的平均利润率为 42.5%。 虽然可以赚很多钱，但由于每双鞋的波动性，买鞋可能会有风险。 运动鞋就像股票，其转售价格每天都在不断变化。 因此，我开发了这个 Web 应用程序来根据日期、鞋码、买家地区等因素预测给定鞋子的价格。 该工具解决了知道哪种运动鞋值得以及何时购买的问题。 目录 入门 安装 克隆这个 repo，创建一个空白的 An

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