算法模板 描述 Python3中的模板和示例，包括常见的数据结构和算法。 我已经收集并总结了用于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利用它。 所有示例均来自 ，我附上了问题ID和简短描述。 “停止尝试重新发明轮子” 因此，我尽力找到问题，解决方案和代码中的共性。 当我学习时，我总结了模板供将来使用。 首先，我打算自己使用它，现在我意识到也许可以和需要它的人分享。 补充说明 它是用Python3编写的，但是很容易扩展到其他语言，例如Java和C ++ 。 只需替换python语法糖和高级技巧，也许不够简洁。 由于时间和能力的限制，这里仅介绍常见的数据结构和算法。 几乎适合面试，但不足以竞争。 我已尽力收集并总结了特定领域中最通用和最佳实践的模板，但是此版本可能不是最佳解决方案。 或者，它确实是最佳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，这是最佳实践。 代码模板是由python用一些伪代码编写的，因此我使用self并添加存根函数以通过编译器的检查。 您应该根据注释用特定的逻辑替换它们。 为什么选择Python？

适合想要提高自己算法能力的人群，一共520道题，包括题目解法与详细解题思路。还有数据结构思维导图

leetcode 分类 到目前为止 (2016-10-30)，有417算法/ 13数据库/ 4 Shell 问题。 最近问题越来越多。 这是所有434问题的分类。 更多问题和解决方案，可以查看我的仓库。 我会继续更新以获得完整的摘要和更好的解决方案。 请继续关注更新。 （注：“ :open_book: " 表示您需要订阅才能访问高级问题。） 算法 数据库 壳 位操作 | 标题 | 解决方案 | 时间 | 空间 | 难度| 标签 | 笔记 -----|---------------- | --------------- | --------------- | --------------- | ------------- |--------------| ----- 136 | | | O(n) | O(1) | 容易|| 137 | | | O(n) | O(1) | 中 || 190 | | | O(1) | O(1) | 容易|| 191 | | | O(1) | O(1) | 容易|| 201 | | | O(1) | O(1) | 中 || 第231话| | O(1) | O(1) | 容易 |

使用Python进行力扣刷题，题目按照知识点汇总

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颜色分类leetcode CarL-CNN Car Logos CNN - 构建我自己的汽车标识分类神经网络 描述 CarL-CNN 接受了 20,778 张 50x50px RGB 图像的训练，这些图像描绘了 40 个不同汽车品牌的标识。 该数据集是从松散的网站上精心挑选的，包含各种配色方案（黑/白、RGB、CMYK、单色）、不同角度的图像、照片、绘图、草图，有时可能包含一些噪音（其他标识、背景等） .) 它通过归因于预测的品牌标签对给定图像进行分类： 模型指标 该模型得到以下分数： 精度：94.20% 召回率：94.03% F1分数：94.04% 准确度：94.03% 特征 Jupyter Notebook 文件包含用于展示、类别概率预测和新图像识别的方法定义。 此外，还对错误预测的案例进行了仔细检查，以分析哪些汽车品牌需要一些数据集丰富。 未来发展 我计划将它变成一个 Web 应用程序，并允许添加用户拥有的图像进行分类。 稍后，我打算使用sl4a，将其制作成Android应用程序并启用手机摄像头识别车标——真正的计算机视觉！ 链接 - 完整运行 CarL-CNN 所需的链接 （解

颜色分类leetcode 车辆探测器 该项目 我对这个项目的目标是： 通过删除重复图像（或接近重复）来清理图像数据集。 从标记的训练图像集中提取特征以构建包含以下内容的特征向量： 定向梯度(HOG) 特征的直方图。 颜色直方图特征。 空间颜色特征。 训练线性 SVM分类器以基于 识别汽车与非汽车。 使用 SVM 和滑动窗口技术搜索车辆。 估计检测到的车辆的边界框。 这个怎么运作 该车辆检测器使用带有非线性 SVM 的滑动窗口搜索来将图像中的不同窗口分类为是否包含汽车。 从那以后，我们随着时间的推移进行整合以消除误报分类。 然而，在讨论检测管道之前，我需要解释样本选择和训练过程。 样本选择 对于该项目，提供了超过 8000 张 64x64px 的车辆和非车辆类别的组合图像（下面进一步讨论）。 由于这些样本来自视频，因此由于视频的连续成名看起来非常相似，因此许多图像看起来几乎相同。 我没有使用这个数据集进行训练，这会导致人为地提高验证准确性或导致训练集的多样性降低，我删除了几乎重复的图像。 这是由clean_dataset.py完成的，它使用图像散列算法一次检查每个图像，并拒绝任何与先前观

颜色分类leetcode 自动驾驶汽车的感知算法 Udacity自动驾驶汽车纳米学位项目感知相关项目。 概括 车道线查找 传统的计算机视觉技术，如相机校准、颜色阈值和图像包装，已用于车道线查找。 Bird eye view中的Lane Line从像素单位转换为米单位，计算得到车辆的CTE(Cross Track Error)和车道的Curvature 。 车辆检测 SVM分类器用于对车辆和非车辆进行分类， Sliding window方法用于从图像中检测车辆。 通过由当前图像帧和前一图像帧的信息组成的Heat-map来防止多重检测和误报问题。 交通标志分类 CNN（卷积神经网络）用于交通标志分类，可识别和区分43种不同类型的交通标志。 再培训后，识别交通标志的测试准确率高达 93.5%。

颜色分类leetcode SuSi：Python 中的监督自组织地图 用于无监督、监督和半监督自组织映射 (SOM) 的 Python 包 描述 我们展示了 Python 的 SuSi 包。 它包括用于无监督、监督和半监督任务的全功能 SOM： SOMClustering：用于聚类的无监督 SOM SOMRegressor：（半）监督回归 SOM SOMClassifier：（半）监督分类 SOM 执照： 作者： 引文： 查看和在文件中 文档： 安装： 纸： 安装 点 pip3 install susi conda conda install -c conda-forge susi 可以在 中找到更多信息。 例子 可以在 中找到代码示例的集合。 可以在此处找到作为 Jupyter Notebook 的代码示例： 常见问题 我应该如何设置 SOM 的初始超参数？ 有关超参数的更多详细信息，请参见 。 如何优化超参数？ SuSi 超参数可以优化，例如，使用 ，因为 SuSi 包是根据几个 scikit-learn 指南开发的。 引文 包含两个参考的 bibtex 文件在 . 纸： FM R

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