wave

https://www.acmicpc.net/problem/2346 2346번: 풍선 터뜨리기 1번부터 N번까지 N개의 풍선이 원형으로 놓여 있고. i번 풍선의 오른쪽에는 i+1번 풍선이 있고, 왼쪽에는 i-1번 풍선이 있다. 단, 1번 풍선의 왼쪽에 N번 풍선이 있고, N번 풍선의 오른쪽에 1번 풍선 www.acmicpc.net ✨ 문제 1번부터 N번까지 N개의 풍선이 원형으로 놓여 있고. i번 풍선의 오른쪽에는 i+1번 풍선이 있고, 왼쪽에는 i-1번 풍선이 있다. 단, 1번 풍선의 왼쪽에 N번 풍선이 있고, N번 풍선의 오른쪽에 1번 풍선이 있다. 각 풍선 안에는 종이가 하나 들어있고, 종이에는 -N보다 크거나 같고, N보다 작거나 같은 정수가 하나 적혀있다. 이 풍선들을 다음과 같은 규칙으로 터뜨린..

https://www.acmicpc.net/problem/10828 10828번: 스택 첫째 줄에 주어지는 명령의 수 N (1 ≤ N ≤ 10,000)이 주어진다. 둘째 줄부터 N개의 줄에는 명령이 하나씩 주어진다. 주어지는 정수는 1보다 크거나 같고, 100,000보다 작거나 같다. 문제에 나와있지 www.acmicpc.net ✨ 문제 정수를 저장하는 스택을 구현한 다음, 입력으로 주어지는 명령을 처리하는 프로그램을 작성하시오. 명령은 총 다섯 가지이다. push X: 정수 X를 스택에 넣는 연산이다. pop: 스택에서 가장 위에 있는 정수를 빼고, 그 수를 출력한다. 만약 스택에 들어있는 정수가 없는 경우에는 -1을 출력한다. size: 스택에 들어있는 정수의 개수를 출력한다. empty: 스택이 비..

https://www.acmicpc.net/problem/2164 2164번: 카드2 N장의 카드가 있다. 각각의 카드는 차례로 1부터 N까지의 번호가 붙어 있으며, 1번 카드가 제일 위에, N번 카드가 제일 아래인 상태로 순서대로 카드가 놓여 있다. 이제 다음과 같은 동작을 카드가 www.acmicpc.net ✨ 문제 N장의 카드가 있다. 각각의 카드는 차례로 1부터 N까지의 번호가 붙어 있으며, 1번 카드가 제일 위에, N번 카드가 제일 아래인 상태로 순서대로 카드가 놓여 있다. 이제 다음과 같은 동작을 카드가 한 장 남을 때까지 반복하게 된다. 우선, 제일 위에 있는 카드를 바닥에 버린다. 그 다음, 제일 위에 있는 카드를 제일 아래에 있는 카드 밑으로 옮긴다. 예를 들어 N=4인 경우를 생각해 보..

HRnet for Windows https://github.com/honestabelink/deep-high-resolution-net.pytorch

cuda와 cudnn torch 모두 설치 이후 cmd에서는 cuda를 인식하는 데 성공했습니다. 이제 아나콘다에서 쥬피터 노트북을 실행시키기 위해 아나콘다 환경에서 확인해 보았는데 이상하게 계속 False가 났습니다. 파이썬의 버전 문제인가 싶어서 cmd에서 인식한 파이썬 버전으로 아나콘다에서 가상환경을 다시 만들어 준 후 실행해 보았지만 여전히 False가 뜨는 상태... 결국 cuda랑 cudnn 모두 삭제하고 다시 설치하기로 했습니다 벌써 몇 번째 시도인지...^_^.... Windows에 CUDA 설치하기 0. 제어판에 설치된 기존 Nvidia 삭제 1. 본인의 그래픽 카드에 맞는 cuda 찾기 & 설치 2. 본인이 설치한 cuda 버전에 맞는 cudnn 설치 3. cudnn에 있는 bin, l..

배치사이즈(Batch size) 배치사이즈란, 한 번에 모델이 학습하는 데이터 샘플의 개수를 의미합니다. 학습 데이터셋이 매우 클 경우, 전체 데이터셋을 한 번에 모델에 넣어 학습하는 것은 메모리와 게산적인 측면에서 불가능할 수 있습니다. 이러한 경우, 데이터셋을 작은 단위로 나누어 모델에 입력하게 되는데, 이때 단위를 배치라고 합니다. 예를 들어, 1000개의 학습 데이터가 있다고 합시다. 배치 사이즈가 100이라면 전체 데이터셋을 10개의 배치로 나누어 모델에 입력하게 됩니다. 각 배치는 100개의 데이터 샘플을 포함하므로, 모델은 100개의 데이터 샘플을 처리한 후에 가중치를 업데이트 합니다. 인공지능 모델은 각 배치사이즈마다 가중치와 편향을 업데이트 합니다. 에폭(Epoch) 에폭(Epoch)란,..

데이터 처리를 위하여 Pandas의 read_csv 함수로 다음과 같이 파일을 읽어오던 도중 아래의 오류를 만났습니다. recipe_ingredient_csv = pd.read_csv('recipe_ingredient_info.csv') error ↓ UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xb7 in position 0: invalid start byte 처음에는 read_csv에서 encoding 형식을 utf8로 지정해주면 될 것이라고 생각하여 파라미터값으로 encoding='utf8'을 추가해줬지만 계속 같은 오류가 발생하였습니다. recipe_ingredient_csv = pd.read_csv('recipe_ingredient_info.cs..

React의 Hook 규칙을 무시해서 에러 발생 https://ko.reactjs.org/docs/hooks-rules.html#gatsby-focus-wrapper Hook의 규칙 – React A JavaScript library for building user interfaces ko.reactjs.org 오직 React 함수 내에서 Hook을 호출해야 합니다 Hook을 일반적인 JavaScript 함수에서 호출하지 마세요. 대신 아래와 같이 호출할 수 있습니다. ✅ React 함수 컴포넌트에서 Hook을 호출하세요. ✅ Custom Hook에서 Hook을 호출하세요. (다음 페이지에서 이 부분을 살펴볼 예정입니다) 문제 발생 if (mode === MODE.UPDATE.Name && item.ta..

강의 출처 : https://www.youtube.com/watch?v=0kQC19w0gTI Run 명령어를 수행하면 Image가 Container가 된다. 내가 직접 Image 파일을 만들려면 어떻게 해야할까? 1. Container파일을 대상으로 commit 명령어를 실행하면, Container는 Image가 된다. 2. Dokcer 파일을 작성한다. 우분투 20.04 버전을 바탕으로 파이썬을 설치하고 /var/www/html 디렉터리를 만들고 해당 디렉터리로 이동한 다음, index.html파일을 copy하고 파이썬3가 가지고 있는 http.server라는 모듈을 이용해서 웹서버를 구성한다 이처럼 우리가 만들고 싶은 이미지의 형식에 맞게 도커파일을 작성 후, build 명령을 실행하면 Docker는..

딥러닝 모델이란 다수의 히든층이 있는 모델을 딥러닝 모델이라고 한다. 히든층이 많아지면 깊은 신경망이라는 의미로 Deep Learning이라는 단어를 사용한다. 동그라미를 Node(Unit)이라고 부른다. 여기서 층은 모델을 구성하는 층을 의미한다. 가중치는 노드간의 연결강도를 뜻한다. 가중치에는 특정 숫자가 배정되어 있다. 딥러닝 모델의 학습 방법 예측값과 실제값 간의 오차값을 최소화하기 위해 오차값을 최소화하는 모델의 인자를 찾는 알고리즘을 적용한다. Loss function을 최소화하는 가중치를 찾기 위해 최적화 알고리즘을 적용한다. 딥러닝 모델이 예측값을 구하는 방식 - 순전파 순전파(Forward propagation)는 입력 값을 바탕으로 출력 값을 계산하는 과정을 의미한다. 순전파 예시 이때..