part6专题
代码随想录冲冲冲 Day38 动态规划Part6
322. 零钱兑换 最大最小值的问题 这样的问题不需要考虑遍历顺序 但是这道题需要注意的是红线的两个部分 这两个部分的意思是一样的 首先dp[j]代表的是amount为j的时候 最小的硬币数量 如果说任何的dp[j]为INT_MAX也就是初始值，这就说明这哥mount的数量没有得到或者得不到 那么就不能继续更新了加入j =5 有可能 j=4根本得不到 那么由dp[4] +1就不合理了
量化投资策略与技术学习PART6：量化选股之动量反转
动量和反转效应是市场上经常出现的一种情况。所谓动量效应就是再前一段时间强势的股票，在未来一段时间继续保持强势；反转效应就是在前一段时间弱势的股票，在未来一段时间会变强。但问题的关键是这个强势和弱势会保持多长时间和多大幅度，这是动量/反转策略需要考虑的关键问题。 动量策略就是寻找前期强势的股票，判断它将继续强势后买入持有；反转策略就是寻找前期弱势的股票，判断它将出现逆转后买入持有。 一、基本概念
【代码随想录训练营第42期 Day38打卡 - 动态规划Part6 - LeetCode 322. 零钱兑换 279.完全平方数 139.单词拆分
目录 一、做题心得 二、题目与题解 题目一：322. 零钱兑换 题目链接 题解：动态规划--完全背包 题目二： 279.完全平方数 题目链接 题解：动态规划--完全背包 题目三：139.单词拆分 题目链接 题解：动态规划--完全背包 三、小结 一、做题心得 今天来到了代码随想录动态规划章节的Part6，依旧是完全背包问题的应用。相对于前边直接套用模板，今天
Python量化交易学习——Part6：多因子选股策略实战（2）
本节主要是针对上节讲解的进行回测： 策略： 首先根据上节所选的因子进行选股，各个因子的权重都设置为1，之后对加权后的因子进行排序，选择因子权重值大的5只股票，进行买入，每个月执行一次上述策略，看最终收益率情况如何。 首先先编写函数代码，新建一个py文件，我们这里就命名为grow_yinzi_strange.py，内部代码如下： import numpy as npimport pandas
算法训练 | 二叉树Part6 | 654.最大二叉树、617.合并二叉树、700.二叉搜索树中的搜索、98.验证二叉搜索树
目录 654.最大二叉树 递归法 617.合并二叉树 递归法 迭代法 700.二叉搜索树中的搜索 递归法 迭代法 ⭐ 98.验证二叉搜索树 数组法 双指针法 ⭐ 迭代法 654.最大二叉树 题目链接：654. 最大二叉树 - 力扣（LeetCode） 文章讲解：代码随想录 递归法 解题思路 构造树一般采用的是前序遍历，因为先构造中间节点，然后递归构
【Go语言入门学习笔记】Part6.包和两个几乎用不到的小Tip
一、前言 这个文章简单了写了一下包、init函数、匿名函数。 二、学习代码 1.包 package packTestimport "fmt"func init() { //如果主函数引用了这个包，主函数执行的时候会先执行包的initfmt.Println("hello world")}func Add(num1 int, num2 int) int {sum
【力扣一刷】代码随想录day44（动态规划part6 - 背包问题专题： 完全背包理论基础、卡码网52、518. 零钱兑换 II、377. 组合总和 Ⅳ ）
【完全背包理论基础】 与01背包问题的区别： 1、物品的可取次数：完全背包和01背包问题唯一不同的地方就是，01背包问题的每种物品只能取0次或1次，而完全背包问题的每种物品可以取无限次。 2、遍历滚动数组的顺序：01背包问题每件物品最多取一次，前面取了后面就不能取，所以要逆向遍历书包容量。而完全背包问题可以取无限次，因此是正向遍历，即使前面的书包容量放过物品 i 也可以。遍历第 i 个物品
Python Web开发记录 Day12：Django part6 用户登录
名人说：东边日出西边雨，道是无晴却有晴。——刘禹锡《竹枝词》 创作者：Code_流苏(CSDN)（一个喜欢古诗词和编程的Coder😊） 目录 1、登录界面2、用户名密码校验3、cookie与session配置①cookie与session②配置 4、登录验证5、注销登录6、图片验证码①Pillow库②图片验证码的实现 7、补充：图片验证码的作用和扩展①作用②其他类型的验证码 8、验证码校验
代码随想录day38：动态规划part6，完全背包
文章目录 day38：动态规划part6，完全背包完全背包模板518.零钱兑换 II377.组合总和 Ⅳ day38：动态规划part6，完全背包 完全背包模板 https://kamacoder.com/problempage.php?pid=1052 import java.util.*;class Main {public static void main(Stri
day37 贪心算法part6
738. 单调递增的数字 中等 提示 当且仅当每个相邻位数上的数字 x 和 y 满足 x <= y 时，我们称这个整数是单调递增的。 给定一个整数 n ，返回 小于或等于 n 的最大数字，且数字呈 单调递增 。 不知道怎么讲思路……以9287举例，从后往前遍历，87肯定不是递增的，那么是递增又满足小于87的最大数应该是79，然后变成9279，轮到27不满足，变成19，现在是9119，现在91
代码随想录day32：贪心part6
文章目录 day32：贪心part6738.单调递增的数字968.监控二叉树 day32：贪心part6 738.单调递增的数字 class Solution {public int monotoneIncreasingDigits(int n) {String s = String.valueOf(n);char[] chars = s.toCharArray();int
机器学习-面经(part6、集成学习)
10 集成学习 定义：通过结合多个学习器(例如同种算法但是参数不同，或者不同算法)，一般会获得比任意单个学习器都要好的性能，尤其是在这些学习器都是"弱学习器"的时候提升效果会很明显。 10.1 Boosting（提升法） 可以用于回归和分类 问题，它每一步产生一个弱预测模型（如决策树 ），并加权累加到总模型中加权累加到总模型中；如果每一步的弱预测模型生
剑指offer 66题 part6（31~36题）
第三十一题：求1~n中所有整数里面1出现次数和 求出1~13的整数中1出现的次数,并算出100~1300的整数中1出现的次数？为此他特别数了一下1~13中包含1的数字有1、10、11、12、13因此共出现6次,但是对于后面问题他就没辙了。ACMer希望你们帮帮他,并把问题更加普遍化,可以很快的求出任意非负整数区间中1出现的次数 class Solution {/*本题解法我们可以用两个数字
whale-quant 学习 part6：量化择仓策略
量化择调仓策略 投资组合收益率衡量投资组合收益率计算方法投资组合的绝对收益率和相对收益率 投资组合的风险衡量最优方法计算投资组合的最佳仓位等权重市场加权最小方差组合最大分散度风险平价均值方差优化(最经典与常用)常见约束 python实现最佳仓库控制参考 投资组合收益率衡量 投资组合收益率计算方法 投资组合的收益率 = w 1 ∗ r 1 + w 2 ∗ r 2 + . . .
《PyTorch》Part6 PyTorch之seq2seq
《PyTorch》Part6 PyTorch之seq2seq 基于PyTorch实现聊天机器人。 环境配置： torch 1.6.0+cu101 torchvision 0.7.0+cu101 显卡： NVIDIA1050 内存：2GB 1.模型下载：https://download.pytorch.org/models/tutorials/4000_checkpoint.tar 2.注意：所有
电磁场与电磁波part6、7--均匀平面波的反射与透射、导行电磁波
1、分界面上的反射系数 反射波电场振幅 与入射波电场振幅 的比值，即： 2、驻波系数（驻波比） 合成波的电场强度的最大值与最小值之比，即： 3、导波系统中电磁波的传输问题属于电磁场边值问题，即在给定边界条件下解电磁波动方程。 4、空心导体波导中不能传播TEM波，金属空心波导内可以存在TM波和TE波。 5、模式判断 当工作频率 （工作波长