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RSS订阅原创 论文阅读《Ensemble learning for portfolio valuation and risk management》—投资组合和风险管理的集成学习
《Ensemble learning for portfolio valuation and risk management》
2022-06-30 17:04:51
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原创 LeetCode347. 前k个高频元素，栈
1. 题目描述题目来源：力扣给你一个整数数组 nums 和一个整数 k ，请你返回其中出现频率前 k 高的元素。你可以按 任意顺序 返回答案。示例1.输入: nums = [1,1,1,2,2,3], k = 2输出: [1,2]示例2.输入: nums = [1], k = 1输出: [1]2. 题解解题思路，利用字典，统计nums中每个数字出现的次数。dic{数字：次数}根据出现的次数，对其进行排序。这里选用栈，过程如下：（1）若是数字未在栈中，将数字放入
2022-05-31 13:27:37
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原创 LeetCode239. 滑动窗口最大值，单调栈
1. 题目描述题目来源：力扣给你一个整数数组 nums，有一个大小为 k 的滑动窗口从数组的最左侧移动到数组的最右侧。你只可以看到在滑动窗口内的 k 个数字。滑动窗口每次只向右移动一位。返回 滑动窗口中的最大值 。示例1. 输入：nums = [1,3,-1,-3,5,3,6,7], k = 3输出：[3,3,5,5,6,7]解释：滑动窗口的位置 最大值--------------- -----[1 3 -1] -3 ...
2022-05-30 15:21:34
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原创 Python中关于list和array
Python中的静态动态数组一、Python中的列表list是静态数组还是动态数组关于list中的底层逻辑，参见python list底层实现原理_Lavi_qq_2910138025的博客-优快云博客_python列表底层实现原理和Python列表是数组吗?_罗罗攀的博客-优快云博客两篇文章二、对list的理解静态数组：静态数组的大小是在编译期间就确定，并且分配的，其内存在使用结束后由计算机自动释放，效率高；动态数组：动态数组是在程序运行时，由程序员根据实际需要从堆
2022-05-29 23:00:46
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原创 LeetCode150. 逆波兰表达式求值，队列
1. 题目描述题目来源：力扣根据 逆波兰表示法，求表达式的值。有效的算符包括 +、-、*、/ 。每个运算对象可以是整数，也可以是另一个逆波兰表达式。注意 两个整数之间的除法只保留整数部分。可以保证给定的逆波兰表达式总是有效的。换句话说，表达式总会得出有效数值且不存在除数为 0 的情况。示例1. 输入：tokens = ["2","1","+","3","*"]输出：9解释：该算式转化为常见的中缀算术表达式为：((2 + 1) * 3) = 9示例2.输入：tokens
2022-05-26 20:46:17
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原创 LeetCode1047. 删除字符串中所有相邻重复字符，栈
1. 题目描述题目来源：力扣给出由小写字母组成的字符串 S，重复项删除操作会选择两个相邻且相同的字母，并删除它们。在 S 上反复执行重复项删除操作，直到无法继续删除。在完成所有重复项删除操作后返回最终的字符串。答案保证唯一。输入："abbaca"输出："ca"解释：例如，在 "abbaca" 中，我们可以删除 "bb" 由于两字母相邻且相同，这是此时唯一可以执行删除操作的重复项。之后我们得到字符串 "aaca"，其中又只有 "aa" 可以执行重复项删除操作，所以最后的字符串为 "c
2022-05-25 22:51:24
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原创 LeetCode20. 有效的括号，栈
１. 题目描述题目来源：力扣给定一个只包括 '('，')'，'{'，'}'，'['，']' 的字符串 s ，判断字符串是否有效。有效字符串需满足：左括号必须用相同类型的右括号闭合。左括号必须以正确的顺序闭合。输入：s = "()"输出：true输入：s = "()[]{}"输出：true输入：s = "(]"输出：false输入：s = "([)]"输出：false输入：s = "{[]}"输出：true２． 题解使用栈的思路，左边对应的右括
2022-05-25 22:08:48
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原创 LeetCode，字符串1
1. 344_反转字符串题目来源：力扣编写一个函数，其作用是将输入的字符串反转过来。输入字符串以字符数组 s 的形式给出。不要给另外的数组分配额外的空间，你必须原地修改输入数组、使用 O(1) 的额外空间解决这一问题。示例1,输入：s = ["h","e","l","l","o"]输出：["o","l","l","e","h"]示例2,输入：s = ["H","a","n","n","a","h"]输出：["h","a","n","n","a","H"]使用库函数，代码如
2022-05-20 11:27:14
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原创 机器学习之决策树、随机森林
一、决策树决策树是常见的机器学习中监督学习的方法，可以用来分类和回归。对于数据集，沿着决策树的分支，根据属性值判断属于决策树的哪一枝，最终到达叶节点，得到结果。一棵典型的决策树如下，图1. 决策树一棵决策树包括以下部分：（1）树根：包含全部数据集（2）树枝：划分标准（3）中间节点：按照一定标准划分的子集（4）叶子：最终的结果（包含的子集）1.1 决策树分类决策树分类中，最终的叶子为最终划分的分类结果，如根据当天的温度、湿度、风力、大气污染程度等，判断最终是天气好、一般
2022-05-15 18:39:06
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原创 自然语言处理—RNN循环神经网络
1. RNN基本介绍(参见吴恩达深度学习—RNN篇https://www.bilibili.com/video/BV16r4y1Y7jv?p=152&spm_id_from=pageDriver)1.1 基本介绍RNN神经网络可以用来处理时间序列类型的数据，一段文字也可以看成一个时间序列。比如，The cat ate many food that was delicious was full ...
2022-05-07 12:01:23
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