leetcode题库  算法  操作系统  计算机网络  面向对象   嵌入式   数据库    工具    编码实践 :pencil: 数据结构与算法 :laptop: 操作系统 :cloud: 计算机网络 :artist_palette: 面向对象 :bullseye: 嵌入式 :floppy_disk: 数据库 :wrench: 工具 :watermelon: 编码实践     排版工具 文档站点生成器： LaTeX公式支持：

leetcode相关刷题手册指南讲解详细，适用于初级相关练习

计算机专业考研er可用（408）、数据结构算法题按照顺序总结、leetcode常见题型、对于算法题较难的自命题也有参考价值，比如北京工业大学893自命题。

leetcode 所有报错 leetcode 1. Two Sum 1.指针的用法 需要通过函数改变外部非全局变量时，需要在形参里用指针声明，然后在函数内用*a=2的方式操作 2.Code::Blocks报错，leetcode服务器通过，未知原因 3.leetcode要求函数返回数组用malloc，例int* ret = malloc(sizeof(int) * 2); 2. Add Two Numbers struct复习 可以在定义结构体的同时定义结构体变量： struct stu{ char *name; //姓名 int num; //学号 int age; //年龄 char group; //所在学习小组 float score; //成绩 } stu1, stu2; 如果只需要 stu1、stu2 两个变量，后面不需要再使用结构体名定义其他变量，那么在定义时也可以不给出结构体名: struct{ //没有写 stu char *name; //姓名 int num; //学号 int age; //年龄 char group; //所在学习小组 float score;

Leetcode题解.pdf 刷题合集 Leecode大部分题目及答案

颜色分类leetcode 交通灯图像分类 Udacity 自动驾驶汽车纳米学位顶点项目。 系统集成 概述 感知子系统对车辆前方的交通灯颜色进行动态分类。 在给定的模拟器和测试站点环境中，汽车面对单个交通灯或一组 3 个处于相同状态（绿色、黄色、红色）的交通灯。 我们假设不可能同时在不同的州有多个交通灯。 我们考虑了不同的方法来解决交通灯分类任务： 使用CNN对整个图像进行分类； 物体（红绿灯状态）检测； 使用单独模型的物体（交通灯）检测和分类。 考虑到红绿灯始终处于相同状态，并专注于创建轻量级和快速模型，我们选择了对整个图像进行分类的方向。 这种方法使用卷积神经网络，它将前置摄像头的整个图像作为输入，并预测交通灯状态（我们决定使用红色/无预测类）作为输出。 我们在 MobileNet 架构上使用了迁移学习技术和 Tensorflow Image Retraining Example（教程：，代码：）。 数据集 有多个数据集可用于模型训练： 来自 Udacity 模拟器的图像（图像以及来自前置摄像头的地面实况可作为 ROS 主题提供）； rosbag，在 Udacity 的测试站点上捕获

LeetCode题解-接雨水一、题目描述二、题解实现1. 方法一-暴力求解1.1 解题思路1.2 代码实现1.3 复杂度分析2. 方法二-动态规划2.1 解题思路2.2 代码实现2.3 复杂度分析3. 方法三-双指针法3.1 解题思路3.2 代码实现3.3 复杂度分析三、实验结果 一、题目描述 42题：接雨水 难度：困难 给定 n 个非负整数表示每个宽度为 1 的柱子的高度图，计算按此排列的柱子，下雨之后能接多少雨水。 上面是由数组 [0,1,0,2,1,0,1,3,2,1,2,1] 表示的高度图，在这种情况下，可以接 6 个单位的雨水（蓝色部分表示雨水）。 感谢 Marcos 贡献此图。

labuladong的算法秘籍V1.8(LeetCode版).pdf

颜色分类leetcode 序列网 血管分割和动脉/静脉分类的联合学习 视网膜成像是诊断各种疾病的宝贵工具。 然而，即使对于有经验的专家来说，阅读视网膜图像也是一项困难且耗时的任务。 自动视网膜图像分析的基本步骤是血管分割和动脉/静脉分类，它们提供有关潜在疾病的各种信息。 为了提高现有的视网膜图像分析自动化方法的性能，我们提出了两步血管分类。 我们采用基于 UNet 的模型 SeqNet 从背景中准确地分割血管并对血管类型进行预测。 我们的模型按顺序进行分割和分类，这减轻了标签分布偏差的问题并促进了训练。 模型 图 1 SeqNet 的网络架构。 用法 训练时，数据集应放置在./data/ALL ，遵循./utils/prepare_dataset.py定义的数据结构。 训练： python train.py 模型将保存在./trained_model/ ，结果将保存在./output/ 。 预言： python predict.py -i ./data/test_images/ -o ./output/ 预训练权重 这是一个用多个数据集训练的模型（DRIVE、LES-AV 和 HRF

leetcode高频面试题内部结对编程资源 下面是我可以召集的进行结对编程会议的过程的记录。 :) 结对编程会话前的电子邮件 模板化电子邮件在结对编程会话发生的当天发送（周二/周四@下午 1 点，周日@上午 10 点） 模板化的电子邮件链接到我们内容丰富的文档，以及会话的时间（如果/当会话时间发生变化时，这将必须更新 邮件还明确指出，研究员应在 5 分钟内到达，否则将被锁在房间外 模板位于 Streaks Gmail 共享 Pathrise 帐户中 在结对编程会话之前要做的事情 找到一个问题来询问会话。 我这样做... 去leetcode并按标签过滤问题（寻找出现频率高的POPULAR问题） 查看标签的原因是为了确保我不会总是最终选择具有相同答案类型的问题（我发现我正在做很多 DFS 问题，因为这是很多 leetcode 媒体的答案） 我确保我有一个我理解的解决方案。 有时我自己写，有时我只是在 leetcode 的讨论部分找到有人写的像样的。 创建内容指南并发布问题。 为了保持一致性，请遵循以下格式： 标题是“结对编程：” 群组 ID 是“JAN17A”，请确保您在此处按 Enter