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studies

其他仓库

• Algorithm_Interview_Notes-Chinese: 在校期间的学习/面试笔记；
• bert_by_keras: 使用 keras 重构的 Bert；
• algorithm: 刷题笔记，实际上就是本仓库 algorithm 目录下的内容；

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The following is Auto-generated

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Repo Index

• Algorithm Studies
• My Code Lab

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Algorithm Studies

专题-双指针(滑动窗口) (6) ¶

• 三数之和 (LeetCode, Medium, No.0015, 2021-10)
• 两数之和2(输入有序数组) (LeetCode, Easy, No.0167, 2021-10)
• 接雨水 (LeetCode, Hard, No.0042, 2021-10)
• 最接近的三数之和 (LeetCode, Medium, No.0016, 2021-10)
• 有效三角形的个数 (LeetCode, Medium, No.0611, 2021-10)
• 盛最多水的容器 (LeetCode, Medium, No.0011, 2021-10)

专题-二分查找 (5) ¶

• 两数相除 (LeetCode, Medium, No.0029, 2021-10)
• 将数据流变为多个不相交区间 (LeetCode, Hard, No.0352, 2021-10)
• 山峰数组的顶部 (剑指Offer2, Easy, No.0069, 2021-10)
• 排列硬币 (LeetCode, Easy, No.0441, 2021-10)
• 搜索旋转排序数组 (LeetCode, Medium, No.0033, 2021-10)

专题-二叉树(树) (3) ¶

• 二叉树的最大深度 (LeetCode, Easy, No.0104, 2021-10)
• 二叉树的最小深度 (LeetCode, Easy, No.0111, 2021-10)
• 路径总和3 (LeetCode, Medium, No.0437, 2021-10)

专题-位运算 (2) ¶

• 两数相除 (LeetCode, Medium, No.0029, 2021-10)
• 重复的DNA序列 (LeetCode, Medium, No.0187, 2021-10)

专题-哈希表 (2) ¶

• 两数之和 (LeetCode, Easy, No.0001, 2021-10)
• 重复的DNA序列 (LeetCode, Medium, No.0187, 2021-10)

专题-深度优先搜索(递归) (2) ¶

• 二叉树的最小深度 (LeetCode, Easy, No.0111, 2021-10)
• 路径总和3 (LeetCode, Medium, No.0437, 2021-10)

专题-递归(迭代) (2) ¶

• 二叉树的最大深度 (LeetCode, Easy, No.0104, 2021-10)
• 合并两个有序链表 (LeetCode, Easy, No.0021, 2021-10)

专题-链表 (2) ¶

• 两数相加 (LeetCode, Medium, No.0002, 2021-10)
• 分隔链表 (LeetCode, Medium, No.0086, 2021-10)

专题-前缀和 (1) ¶

• 路径总和3 (LeetCode, Medium, No.0437, 2021-10)

专题-字符串 (1) ¶

• 字符串中的单词数 (LeetCode, Easy, No.0434, 2021-10)

Others ... ¶

专题-数学 (1) ¶

• 排列硬币 (LeetCode, Easy, No.0441, 2021-10)

专题-模拟 (1) ¶

• 将数据流变为多个不相交区间 (LeetCode, Hard, No.0352, 2021-10)

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My Code Lab

Image Utils ¶

• ImageCheck: 图片完整性检查
• get_real_ext: 获取图像文件的真实后缀

NLP Utils ¶

• BertTokenizer: Bert 分词器
• split: 将数据按比例切分
• ner_result_parse: NER 结果解析（基于 BIO 格式）

Python Utils ¶

• simple_argparse: 一个简化版 argparse

Python 自定义数据结构 ¶

• ArrayDict: 数组字典，支持 slice
• ValueArrayDict: 数组字典，支持 slice，且操作 values
• BunchDict: 基于 dict 实现 Bunch 模式
• ConfigDict: 配置字典（基于 BunchDict）

Pytorch Loss ¶

• ContrastiveLoss: 对比损失（默认距离函数为欧几里得距离）
• CrossEntropyLoss: 交叉熵
• TripletLoss: Triplet 损失，常用于无监督学习、few-shot 学习

Pytorch Models ¶

• DualNet: 双塔结构
• SiameseNet: 孪生网络，基于双塔结构
• SimCSE: SimCSE
• Bert: Bert by Pytorch

Pytorch Utils ¶

• ToyDataLoader: 一个简单的 DataLoader
• DictTensorDataset: 字典形式的 Dataset
• Trainer: 一个简单的 Pytorch Trainer

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