股票买卖最佳时机leetcode Kinito.Finance Kinito 金融知识库 点安装 install -U arrow yfinance matplotlib Flask-Moment Delorean finviz pyarrow timeseries pandas-datareader Moments times moment sklearn seaborn flask freezegun bs4 bokeh 网页抓取 中等文章链接： 绘图库 Matplotlib 教程： 技术指标 移动平均收敛散度 - MACD（滞后） 横向市场上的许多误报，与其他人一起使用 典型的由 3 个时期制成： 12 缓慢移动平均 26 快速移动平均线 9 信号 平均真实利率和布林带（波动率） 布林带由来自 M 个周期 (20) 移动平均线的 N 条线 (2) 组成。 Delta 在高波动性和低波动性期间做空 摆动运动时的 ATR 范围透视 相对强弱指数 - RSI 动量振荡 [0,100] [70,100] 超买（新兴市场使用 80） [0,30] 超卖（新兴市场使用 80） 平均方向指数

leetcode中国 The Road-map of My AI Learning Computer Science Fundamentals and Programming 1. Data Structure and Algorithms General Intros 【Course】 【Course】 【Book】大话数据结构——程杰 【Practice】 【Book】算法的乐趣——王晓华 2. Operating System 【Course】 3. Java Programming 【Book】 【Blog】 4. Python Programming 【Book】 【Book】 【Course】 【Book】流畅的Python 5. R Programming 【Book】 【Book】 6. Shell Programming 【Blog】 【Blog】 【Course】 7. System Design 【Course】 【Course】 8. Some Tools 【Book】 【Blog】 【Course】 【Tutorial】 9. Others 【Blog】 【B

颜色分类leetcode xview2 第一名解决方案 “xView2：评估建筑损坏”挑战的第一名解决方案。 解决方案介绍 使用此环境开发的解决方案： Python 3（基于Anaconda安装） Pytorch 1.1.0+ 和 torchvision 0.3.0+ 英伟达顶点 硬件：当前的训练批量大小至少需要 2 个 GPU，每个 GPU 为 12GB。 （最初在 Titan V GPU 上训练）。 对于 1 GPU 批量大小和学习率应该在实践中找到并相应地改变。 竞赛数据集中的“train”、“tier3”和“test”文件夹应放在当前文件夹中。 使用“train.sh”脚本来训练所有模型。 （在 2 个 GPU 上约 7 天）。 要生成预测/提交文件，请使用“predict.sh”。 “evaluation-docker-container”文件夹包含用于对保留集（CPU 版本）进行最终评估的 docker 容器的代码。 训练模型 此处提供经过训练的模型权重： （请注意：代码是在比赛期间开发的，旨在对不同的模型进行单独的实验。因此，按原样发布，没有额外的重构以提供完全的训练重现

leetcode 刷题全刷SRE 面试 面试将由工程部的一名工程师（英语）进行，持续约 30-45 分钟。 请注意，面试结果可能会受到背景噪音和/或电话线路不良的负面影响。 这次面试的重点是编码。 在面试过程中，你会被问到关于你的技术技能的问题，包括算法、数据结构。 重要提示：除此之外，请为此阶段做好充分的准备 花时间准备：对于任何工程师，即使是高级工程师，复习他们的面试和沟通方法、编码技能和计算机科学基础知识（如数据结构、算法和时间/空间复杂性）都很重要。 面试可能与您的日常工作大不相同，并且可能会带来您不经常遇到的难题和挑战。 考虑到这一点，我们建议通过以下方式进行准备：- 练习回答许多不同的编码问题：最好有非最佳但有效的代码，而不仅仅是一个想法。 一旦你有了一个可行的解决方案，你就可以尝试提高它的效率、代码设计或它的任何其他方面。 在不使用编译器的情况下，练习使用最有效的无错误解决方案来回答编码问题。 在简单的文本编辑器中编写代码：在面试中，您将在类似的环境（如 CoderPad）中编写代码，没有语法高亮或自动完成。 手动编码练习：用白板或笔和纸练习一些问题以帮助准备。 在时间压

leetcode伪代码merge-two-binary-tree 题目解读： 题目来源: 原文: Given two binary trees and imagine that when you put one of them to cover the other, some nodes of the two trees are overlapped while the others are not. You need to merge them into a new binary tree. The merge rule is that if two nodes overlap, then sum node values up as the new value of the merged node. Otherwise, the NOT null node will be used as the node of new tree . 解读： 给定两个二元树Tree1, Tree2 把Tree1跟Tree2 做merge merge 规则如下: 1 假设对应的节点两个原本二元树都有值则

合并二叉树 给定两个二叉树，想象当你将它们中的一个覆盖到另一个上时，两个二叉树的一些节点便会重叠。 你需要将他们合并为一个新的二叉树。合并的规则是如果两个节点重叠，那么将他们的值相加作为节点合并后的新值，否则不为 NULL 的节点将直接作为新二叉树的节点。 示例 1: 输入: Tree 1 Tree 2 1 2 / \ / \ 3 2 1 3 /

颜色分类leetcode 实时交通标志检测和分类 使用 SSD 的新版本将于今年夏天发布，供任何需要更高精度检测方法的人使用。 请继续关注新的更新！ 1. 说明 该项目是一个使用 OpenCV 的视频交通标志检测和分类系统。 检测阶段使用图像处理技术在每个视频帧上创建轮廓并在这些轮廓中找到所有椭圆或圆。 它们被标记为交通标志的候选对象。 检测策略： 增加视频帧的对比度和动态范围 使用 HSV 颜色范围去除不必要的颜色，如绿色 使用 Laplacian of Gaussian 显示对象的边界 通过二值化制作轮廓。 检测椭圆形和圆形轮廓 在下一阶段 - 分类阶段，通过基于候选坐标从原始帧中裁剪来创建图像列表。 预训练的 SVM 模型将对这些图像进行分类，以找出它们是哪种类型的交通标志。 当前支持的交通标志（每个标志文件的名称与其在 SVM 中的类相对应）： 注意： 所有属于 8 级及以上的标志都被标记为OTHERS，因为比赛需要这样做。 还有一个 0 类被标记为非交通标志 仅对当前帧中最大的标志进行裁剪和分类 每次main.py调用时都会训练 SVM 模型，在检测阶段之前，但我仍然保存模型

C语言 C语言 LeetCode算法刷题30天全面提升教程算法刷题30天全面提升教程

颜色分类leetcode mlrose：机器学习、随机优化和搜索 mlrose 是一个 Python 包，用于将一些最常见的随机优化和搜索算法应用于一系列不同的优化问题，包括离散值和连续值参数空间。 项目背景 mlrose 最初是为了支持佐治亚理工学院 OMSCS/OMSA 课程 CS 7641：机器学习的学生而开发的。 它包括本课程中教授的所有随机优化算法的实现，以及将这些算法应用于整数字符串优化问题的功能，例如 N-Queens 和背包问题； 连续值优化问题，如神经网络权重问题； 和旅游优化问题，例如旅行商问题。 它还具有解决用户定义的优化问题的灵活性。 在开发时，不存在将所有这些功能集中在一个位置的单个 Python 包。 主要特点 随机优化算法 实现：爬山、随机爬山、模拟退火、遗传算法和（离散）MIMIC； 解决最大化和最小化问题； 定义算法的初始状态或从随机状态开始； 定义您自己的模拟退火衰减计划或使用三种预定义的可自定义衰减计划之一：几何衰减、算术衰减或指数衰减。 问题类型 解决离散值（位串和整数串）、连续值和旅游优化（旅行销售员）问题； 定义您自己的适应度函数以进行优化或

颜色分类leetcode 用于文本的 Grad-CAM 这是文本分类模型的实现。 使用的模型是用于文本分类的 1D-CNN，在 . 使用的数据是重新精炼的版本，其重新标记以进行二元分类。 输入功能是 word2vec 的精简版。 它特别需要 python>=3, tensorflow>=1.4,<2>>> pip3 install -r requirements.txt 特征 在训练之前，它需要 word2vec 二进制文件。 通过word2vec.sh下载，会下载到 word2vec/ 目录下。 >>> ./word2vec.sh 所有 word2vec 二进制文件都必须位于 word2vec/ 目录中。 word2vec/GoogleNews-vectors-negative300-SLIM.bin 训练时会自动下载。 训练 usage: train.py [-h] [--epoch EPOCH] [--batch-size BATCH_SIZE] [--lea