분류 전체보기 (113) 썸네일형 리스트형 [Baekjoon] 백준 #2798번 파이썬 해답 단계별로 풀어보기 → 브루트 포스에 위치한 문제입니다. Brute-force search 문제부터 보겠습니다. 문제 카지노에서 제일 인기 있는 게임 블랙잭의 규칙은 상당히 쉽다. 카드의 합이 21을 넘지 않는 한도 내에서, 카드의 합을 최대한 크게 만드는 게임이다. 블랙잭은 카지노마다 다양한 규정이 있다. 한국 최고의 블랙잭 고수 김정인은 새로운 블랙잭 규칙을 만들어 상근, 창영이와 게임하려고 한다. 김정인 버전의 블랙잭에서 각 카드에는 양의 정수가 쓰여 있다. 그 다음, 딜러는 N장의 카드를 모두 숫자가 보이도록 바닥에 놓는다. 그런 후에 딜러는 숫자 M을 크게 외친다. 이제 플레이어는 제한된 시간 안에 N장의 카드 중에서 3장의 카드를 골라야 한다. 블랙잭 변형 게임이기 때문에, 플레이어가 고른 카드.. [DB] MySQL 응용 공식_CONCAT, 형식변환, ASCII, LENGTH 등 MySQL에서 사용할 수 있는 간단한 함수들을 정리해보았습니다. (필자 확인용) ※ 아래 소개되어진 함수 이외에도 다양한 함수가 존재합니다. CONCAT 부터 시작합니다. CONCAT ( 문자열 ) SELECT CONCAT('.','/',';') CONCAT 다음의 문자열들을 합쳐줍니다. 묵시적 형 변환 SQL에서는 문자열을 작성하더라도 자동으로 정수로 변환해서 연산하는 기능이 있습니다. 이를 바꾸기 위해서는 CONCAT를 따로 써주어야 합니다. SELECT '100' + '200'; 이렇게 문자열로 작성하더라도, 300이 반환됩니다. 문자열로 바꾼다면? SELECT CONCAT('100', '200'); 이렇게 100200이 반환되기 위해선 CONCAT를 사용합니다. PYTHON에서의 str함수를 씌운.. [DeepLearning] GAN 모델 활용_CelebA얼굴 이미지 구분_1 적대적 생성 신경망, GAN 모델을 활용해서 사람의 얼굴 이미지를 학습시키는 모델을 재현시켜 보겠습니다. 이번 시간에는 딥러닝 세계에서 유명한 데이터셋 중 하나인 CelebA를 활용해서 20만 개 이상의 사람들(유명인)을 학습시키고 아예 새로운 인물의 얼굴 이미지를 만들어주는 신경망 모델을 제작해보겠습니다. ※ 원본 데이터셋의 저작권은 CUHK(The chinese university of Hong Kong)에서 보유하고 있습니다. CelebA Dataset (cuhk.edu.hk) CelebA Dataset Details CelebFaces Attributes Dataset (CelebA) is a large-scale face attributes dataset with more than 200K ce.. [DeepLearning] 이미지 구분 모델_Pokemon 809 세트_ep.2 지난 시간의 포켓몬스터 데이터셋의 이미지 처리에 이어서, 이번에도 여러가지 신경망 모델을 사용하여 학습하고 시각화 해보는 시간을 갖도록 하겠습니다. 이번에 사용할 모델은 ResNet-50입니다. 1. ResNet에 대한 잠깐 설명 ResNet(잔차 신경망, 레스넷)은 스킵 커넥션을 이용해서 잔차를 학습하도록 만든 알고리즘으로, Resnet 이전의 일반적인 CNN 신경망보다 예측 정확도가 높습니다. Residual(잔차) : 관측치와 회귀식의 예측치와의 차이 Network(신경망) : 기존의 모델보다 진보된 신경망 2. ResNet의 특징 기존의 방식보다 더 빠른 Short cut을 진행시킵니다. 1) 일정 시점마다 input x 자체를 skip connection을 통해서 연결 2) gradient fl.. [DeepLearning] 이미지 구분 모델_Pokemon 809 세트_ep.1 이번시간에는 Kaggle의 데이터셋 중 pokemon image dataset을 활용하여, 이미지를 구분하는 모델을 생성하도록 하겠습니다. Pokemon Image Dataset | Kaggle Pokemon Image Dataset Pokemon image dataset www.kaggle.com 데이터는 809종의 포켓몬 이름과 그에 따른 속성이 있는 csv파일과 포켓몬 이미지 폴더로 나누어져 있습니다. 이번 알고리즘의 경우, 속성이나 범주형 데이터는 제외하려 했기 때문에, csv파일은 없이, 이미지 만으로 진행하고자 합니다. 물론 딥러닝 모델은 지난번과 같이, 파이토치를 사용합니다. 필요한 패키지를 가져오는 것부터 시작합니다. # pytorch 라이브러리 import torch import torc.. [Machine Learning] 해외 IT직종 근무자 Layoff 분석_KMeans Kaggle 데이터셋 중 Technology Company Layoffs(2022-2023) 을 분석한 자료입니다. 이번 시간에는 캐글 데이터를 확인하던 중, 최근에 올라온 흥미로운 데이터셋이 있어 몇가지 확인해보고, 비지도학습을 넣어볼 예정입니다. 미래의 우리와 관련이 있을 수도 있는 Technology company의 근무자 중 layoff 상태가 된 인원의 분석입니다. layoffs는 기업측의 사정으로 인해 일시적 해고를 의미합니다. 여기서는 '정리해고'나 '구조조정' 정도의 의미로 통할 수 있습니다. 안타깝게도 한국의 사례는 없고 미국과 캐나다, 일부 유럽의 사례를 조사한 데이터입니다. 현재 기준, 제출된지 하루 밖에 되지않은 따끈따끈한 통계자료입니다. 잦은 구조조정은 우리나라만의 문제는 아니었군.. 이전 1 ··· 5 6 7 8 9 10 11 ··· 19 다음
