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Study134

[프로그래머스] [완전탐색] 카펫 (201105) programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/42842 코딩테스트 연습 - 카펫 Leo는 카펫을 사러 갔다가 아래 그림과 같이 중앙에는 노란색으로 칠해져 있고 테두리 1줄은 갈색으로 칠해져 있는 격자 모양 카펫을 봤습니다. Leo는 집으로 돌아와서 아까 본 카펫의 노란색과 programmers.co.kr 1. 문제 설명 Leo는 카펫을 사러 갔다가 아래 그림과 같이 중앙에는 노란색으로 칠해져 있고 테두리 1줄은 갈색으로 칠해져 있는 격자 모양 카펫을 봤습니다. Leo는 집으로 돌아와서 아까 본 카펫의 노란색과 갈색으로 색칠된 격자의 개수는 기억했지만, 전체 카펫의 크기는 기억하지 못했습니다. Leo가 본 카펫에서 갈색 격자의 수 brown, 노란색 격자의 수 yellow가.. 2020. 11. 5.
[프로그래머스] [완전탐색] 모의고사 (201103) programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/42840 코딩테스트 연습 - 모의고사 수포자는 수학을 포기한 사람의 준말입니다. 수포자 삼인방은 모의고사에 수학 문제를 전부 찍으려 합니다. 수포자는 1번 문제부터 마지막 문제까지 다음과 같이 찍습니다. 1번 수포자가 찍는 programmers.co.kr 1. 문제 설명 수포자는 수학을 포기한 사람의 준말입니다. 수포자 삼인방은 모의고사에 수학 문제를 전부 찍으려 합니다. 수포자는 1번 문제부터 마지막 문제까지 다음과 같이 찍습니다. 1번 수포자가 찍는 방식: 1, 2, 3, 4, 5, 1, 2, 3, 4, 5, ... 2번 수포자가 찍는 방식: 2, 1, 2, 3, 2, 4, 2, 5, 2, 1, 2, 3, 2, 4, 2, .. 2020. 11. 5.
[프로그래머스][stack/queue] 탑 python (201104) 1. 문제 설명 수평 직선에 탑 N대를 세웠습니다. 모든 탑의 꼭대기에는 신호를 송/수신하는 장치를 설치했습니다. 발사한 신호는 신호를 보낸 탑보다 높은 탑에서만 수신합니다. 또한, 한 번 수신된 신호는 다른 탑으로 송신되지 않습니다. 예를 들어 높이가 6, 9, 5, 7, 4인 다섯 탑이 왼쪽으로 동시에 레이저 신호를 발사합니다. 그러면, 탑은 다음과 같이 신호를 주고받습니다. 높이가 4인 다섯 번째 탑에서 발사한 신호는 높이가 7인 네 번째 탑이 수신하고, 높이가 7인 네 번째 탑의 신호는 높이가 9인 두 번째 탑이, 높이가 5인 세 번째 탑의 신호도 높이가 9인 두 번째 탑이 수신합니다. 높이가 9인 두 번째 탑과 높이가 6인 첫 번째 탑이 보낸 레이저 신호는 어떤 탑에서도 수신할 수 없습니다. 송.. 2020. 11. 5.
[프로그래머스] 완전탐색 소수찾기 - 201102 1. 문제 설명 programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/42839 코딩테스트 연습 - 소수 찾기 한자리 숫자가 적힌 종이 조각이 흩어져있습니다. 흩어진 종이 조각을 붙여 소수를 몇 개 만들 수 있는지 알아내려 합니다. 각 종이 조각에 적힌 숫자가 적힌 문자열 numbers가 주어졌을 때, 종이 programmers.co.kr 2. 풀이 from itertools import combinations,permutations def solution(numbers): count = 0 test_number = [] for i in range(len(numbers)): case = list(set(map(''.join,permutations(numbers,i+1)))) for.. 2020. 11. 3.
[백준] (dp) 숨바꼭질 201101 www.acmicpc.net/problem/1890 1890번: 점프 첫째 줄에 게임 판의 크기 N (4 ≤ N ≤ 100)이 주어진다. 그 다음 N개 줄에는 각 칸에 적혀져 있는 수가 N개씩 주어진다. 칸에 적혀있는 수는 0보다 크거나 같고, 9보다 작거나 같은 정수이며, 가장 www.acmicpc.net 1. 문제 설명 2. 풀이 전형적인 DP 문제인데.. 문제를 착각하고 DFS 로 풀어버렸다. 1) 오답 ### dp 로 풀어 ### DFS from collections import deque import sys next_point = deque([(0,0)]) hist_set = set() matrix = [] black_list = set() N = int(input()) for idx in ra.. 2020. 11. 3.
[NLP] 자연어처리 임베딩 모델 총정리 (word2vec부터 BERT까지) 자연어처리 임베딩 모델들의 전체 컨셉 개념을 복습해보겠다. 이전 모델에 비해서 뭐가 다른지 간단하게만 정리해 둔거니 보다 자세한 자료는 참고링크에서 공부하시길 [ 임베딩 ] 인코딩은 어떤 단어 혹은 대상을 [0,1,0,0,0,0 ... ] 등 0과 1 둘 중 하나의 숫자로 표현하는 개념 임베딩은 이러한 [0,1,0,0,0,0 ... ] 벡터를 --> [0.1,0.2,0.5 ] 등 dense 한 벡터로 만들어줌 그럼 저 벡터를 어떻게 만드냐? 그거에 따라 임베딩 모델들 이름이 달라지게됨 0. Neural Probabilistic Language Model : 이전 단어들을 통해 다음 등장 단어 확률을 계산 ! word2vec의 시초같은 느낌 다음 등장할 단어의 확률을 계산하고, 이를 최대화 하는 방식으로 .. 2020. 11. 1.
[Deep Learning] 음성 인식 모델의 발전 과정 jybaek.tistory.com/793 www.youtube.com/watch?v=gmoEgeRPOoQ&list=TLPQMDExMTIwMjANBSFBbypvBw&index=2 0. 음성 인식 ? [ STT 모델 개발의 pipeline ] 1. 로우 데이터 음성 입력 2. 특징 추출 3. 음성 모델 - DNN, RNN 4. 디코더 ** : 음성 신호를 텍스트로 맵핑 - 음향 모델, 발음 사전 --> 텍스트로 변환 - 언어 모델 --> 텍스트를 벡터로 변환 (기계가 이해) [ 음성인식 모델의 발전과정 ] STT -> LAS -> online streaming recognition (RNN-Transducer, NT, MoChA) [ 음성 분야의 다양한 태스크 ] - Audio Auto Tagging : 지.. 2020. 11. 1.
[백준] (bfs) 숨바꼭질 201031 www.acmicpc.net/problem/1697 1697번: 숨바꼭질 수빈이는 동생과 숨바꼭질을 하고 있다. 수빈이는 현재 점 N(0 ≤ N ≤ 100,000)에 있고, 동생은 점 K(0 ≤ K ≤ 100,000)에 있다. 수빈이는 걷거나 순간이동을 할 수 있다. 만약, 수빈이의 위치가 X일 www.acmicpc.net 1. 문제 풀이 2. 풀이 from collections import deque import sys def solution(start, end): step = 0 stack_list = deque([[start,step]]) if start == end: return 0 while stack_list: now_start, step = stack_list.popleft() x1 = no.. 2020. 10. 31.
[프로그래머스] greedy 체육복 201030 1. 문제 설명 programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/42862 코딩테스트 연습 - 체육복 점심시간에 도둑이 들어, 일부 학생이 체육복을 도난당했습니다. 다행히 여벌 체육복이 있는 학생이 이들에게 체육복을 빌려주려 합니다. 학생들의 번호는 체격 순으로 매겨져 있어, 바로 앞번 programmers.co.kr 점심시간에 도둑이 들어, 일부 학생이 체육복을 도난당했습니다. 다행히 여벌 체육복이 있는 학생이 이들에게 체육복을 빌려주려 합니다. 학생들의 번호는 체격 순으로 매겨져 있어, 바로 앞번호의 학생이나 바로 뒷번호의 학생에게만 체육복을 빌려줄 수 있습니다. 예를 들어, 4번 학생은 3번 학생이나 5번 학생에게만 체육복을 빌려줄 수 있습니다. 체육복이 없으면 수업을 .. 2020. 10. 30.
[Deep Learning] GAN - Generative Adversarial Network (201029) # Gan 의 개념 위조 지폐 만드는 도둑놈 , 경찰의 비유를 많이 하는데, 여기서 위조지폐 만드는 놈은 Generator 경찰은 Descriminator Generator의 목적은 Descriminator가 구분 못하도록 실제 이미지와 유사한 이미지를 만드는 거고 Descriminator의 목적은 실제 이미지와 가짜 이미지를 구분해 내는 것 이 학습 알고리즘의 목표는 Discriminator 가 진짜 가짜를 아예 구분짓지 못하도록 만드는 후륭한 Generator만들기 ! Generator 는 latent space 를 기반으로 Fake image 를 만들어냄, Discriminator 는 0~1사이의 값으로 Fake 여부 판별 가령 1번 Fake image를 진짜 0.2, 가짜 0.8 확률로 판단했다면.. 2020. 10. 30.
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