https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/136798#qna 프로그래머스코드 중심의 개발자 채용. 스택 기반의 포지션 매칭. 프로그래머스의 개발자 맞춤형 프로필을 등록하고, 나와 기술 궁합이 잘 맞는 기업들을 매칭 받으세요.programmers.co.kr def solution(number, limit, power): num = [i for i in range(1, number+1)] result = [] for j in num: answer = 0 for k in range(1, j+1): if j%k==0: answer += 1 if..

https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/42862 프로그래머스코드 중심의 개발자 채용. 스택 기반의 포지션 매칭. 프로그래머스의 개발자 맞춤형 프로필을 등록하고, 나와 기술 궁합이 잘 맞는 기업들을 매칭 받으세요.programmers.co.kr def solution(n, lost, reserve): student = len(lost) reserve_i, lost_j = 0, 0 while reserve_i  이 문제는 리트코드의 쿠키부여 문제와 비슷하다(내 생각).그래서 다음과 같이 코드를 작성했지만 시간초과.  리스트 2개 모두를 순환해 최악의 경우 시간복잡도 O(len(reserve)*len(lost))가..

코딩테스트 연습 - 모음사전 | 프로그래머스 스쿨 (programmers.co.kr) 프로그래머스코드 중심의 개발자 채용. 스택 기반의 포지션 매칭. 프로그래머스의 개발자 맞춤형 프로필을 등록하고, 나와 기술 궁합이 잘 맞는 기업들을 매칭 받으세요.programmers.co.kr 알고리즘 고득점 kit에서 '완전탐색'으로 분류되어 있지만 dfs로 간단히(?) 풀 수 있습니다. def solution(word): answer = 1 moeum = "AEIOU" alpha = "A" def dfs(alpha, i): if alpha==word: return for i in range(0, len(moeum)): ..

*자율주행 기술에 사용된ㄴ 교통 표지판의 내용을 분류하는 프로젝트*  데이터 출처 : https://www.kaggle.com/datasets/meowmeowmeowmeowmeow/gtsrb-german-traffic-sign GTSRB - German Traffic Sign Recognition BenchmarkMulti-class, single-image classification challengewww.kaggle.com (Meta와 Meta.csv는 사용하지 않음)!pip install -U numpy==1.23.5!pip install -U seaborn==0.11.2!pip install -U tensorflow==2.10.0import osimport random# Tensorflow 관련 ..

지하탐지 분야에서 주목받고 있는 GPR(Ground Pentrating Rader) 데이터를 CNN (Convolution Neural Network)을 이용하여 배관 등의 매설 위치를 파악하기.  데이터 출처 : https://github.com/rpl-cmu/CMU-GPR-Dataset GitHub - rpl-cmu/CMU-GPR-Dataset: Dataset and utilities for research on localizing ground penetrating radar (GPR).Dataset and utilities for research on localizing ground penetrating radar (GPR). - rpl-cmu/CMU-GPR-Datasetgithub.com CMU ..

1. GD vs SGD GD(Gradient Descent) 는 시작 지점에서 기울기의 반대 방향으로 하강하면서 손실 함수(loss function)를 최소화하는 지점을 찾기 위한 가장 직관적인 방법입니다. 이처럼 전체 데이터 셋을 가지고 학습하게 되면 안정적이긴 하지만, 계산량과 학습 비용이 많아지게 됩니다. 이때 전체 데이터 셋이 아닌, 무작위로 뽑은 데이터들에 대한 Gradient Descent를 진행하고, 이를 반복하며 정확도를 찾아 나가는 것을 SGD(Stochastic Gradient Descent)라고 합니다. 데이터셋은 IMDB 영화 리뷰 데이터 셋을 사용합니다. 해당 데이터셋은 훈련용 데이터 25,000개와 테스트용 데이터 25,000개로 이루어져 있으며, 레이블은 긍정/부정으로 두 가지..