胡小慢的leetcode刷题之旅与NLP/CV研究分享

资源摘要信息:"数据挖掘要刷leetcode-leetcode_huj690:leetcode_huj690" 一、数据挖掘与leetcode 数据挖掘是一门交叉学科，涉及数据库、统计学、机器学习和模式识别等领域。它利用算法来挖掘隐藏在大量数据中的有用信息和知识，通常用于预测趋势和行为、发现未知模式等。在这个过程中，leetcode平台上的编程练习题对于数据挖掘工程师来说，可以锻炼其编程能力和算法理解能力。 leetcode是一个程序员编程面试准备的平台，上面包含了各种算法和数据结构的题目，这些题目往往出现在技术面试中。通过刷leetcode的题目，可以帮助程序员更好地理解算法，提高解决问题的能力，这对于希望在数据挖掘领域有所建树的工程师来说，是不可或缺的基础。 二、个人背景介绍 胡小慢是一位正在北京大读研究生二年级的程序媛，专业是电子与计算机工程（EECS），并对自然语言处理（NLP）充满了兴趣。她的理想研究方向是自然语言处理，但由于实验安排，她被分配到计算机视觉（CV）组工作，这让她感到非常忧伤。在这样的背景下，她选择通过刷leetcode来提升自己的编程技能，并在实习期间参与了情感分析和数据挖掘相关项目。 三、实习经验 胡小慢在微软亚洲研究院（MSRA）的自然语言计算（NLC）组进行了半年的实习，实习期间她参与了情感分析和数据挖掘相关的工作。这让她在实践中加深了对数据挖掘技术的理解，并且积累了宝贵的经验。 四、实验室项目 胡小慢回到学校实验室后，开始着手基于卷积神经网络（CNN）在ImageNet数据集上进行物体检测的任务。她的任务包括复现MSRA的SPP（Spatial Pyramid Pooling）技术，并在此基础上进行改进。SPP技术是一种改进的池化方法，可以有效地处理不同尺寸的输入图像，是CV领域的核心技术之一。 五、职业规划 胡小慢在个人描述中提到，她正在积极准备寻找下一份实习机会，希望能在大型公司继续深入研究，并享受更好的工作环境。她列出了包括Google、Hulu、Yahoo!、HTC和网易在内的多家知名公司，并表示愿意接受来自这些公司的内推机会。 六、leetcode_huj690的代码和研究方向 胡小慢在个人介绍的最后提到，如果有人对她刷leetcode的代码或思路感兴趣，或者对她的研究方向（NLP或CV）感兴趣，以及愿意提供内推实习或工作机会的人，她都非常欢迎联系。 七、系统开源 标签“系统开源”意味着胡小慢的工作或研究可能涉及到使用开源系统或贡献于开源项目，这在数据挖掘和机器学习领域是非常普遍的做法，有助于提升工作的透明度和复用性。 八、压缩包子文件的文件名称 在提供的文件名称列表中，"leetcode_huj690-master"表明了这是一个名为leetcode_huj690的开源项目，且该版本为“master”主版本，通常意味着这是最稳定和最新的版本，可以用于学习和参考。