배고픈 개발자 이야기

- 문제 - 철수가 동생이랑 롤케이크를 나눠 먹는다. 롤케이크 위에 토핑을 일렬로 올리는데, 케잌의 크기와 토핑의 개수의 상관없이 잘랐을 때, 토핑의 종류가 같으면 공평하게 나눈것이고, 공평하게 자르는 경우의 수를 반환하면 된다. - 풀이 - 1. 처음엔 왼쪽, 오른쪽으로 나누어 원소를 넣고 빼며 set, list, len을 사용하였더니 시간초과가 떳다. 2. 인터넷을 슬쩍 참고하여 리스트의 개수를 dict로 변경해주는 Counter를 사용하여 효율성을 올렸다. 3. 왼쪽은 set에 계속 더해주고, 오른쪽 조각은 dict에서 값을 빼주는 식으로 갱신하여, 길이를 비교하도록 하였다. - 결과 - 100점~ # programmers exercise task # https://school.programmers..

n개의 노드와 연결되어 있는 간선 정보인 edge가 주어진다. 문제는 1번노드에서 가장 멀리 떨어진 노드의 개수를 구하는 문제이다. - 풀이 - 1. edge로 graph를 간선간 가중치가 1인 형태로 먼저 저장한다. 2. 1번 노드를 start로, 2 ~ n번 노드를 destination으로 dijkstra로 최단거리를 각각 계산한다. 3. 최단거리의 max 값을 취한 후 동일한 거리를 가진 노드들의 개수를 센다. - 결과 - 100점~ # programmers graph task # https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/49189?language=python3 import heapq graph = {} def dijkstra(start..

인공지능을 공부하다보면 필연적으로 마주치는 분야인 데이터 엔지니어링입니다. 항상 필요한 기능만 필요할 때 구글링하여 사용하다보니, 어느것보다 중요한 데이터이기에 체계적으로 학습하여 개념을 정립해 놓아야 할 필요성이 있다고 판단하였습니다. 따라서, 스마일게이트멤버십의 지원을 받아 패스트캠퍼스의 강의를 쭉 보며 간략하게 포스팅을 시작합니다. 강의이름은 "실시간 빅데이터 처리를 위한 Spark & Flink 올인원 패키지 Online."입니다. CH01_01. 데이터 엔지니어링이란 데이터 엔지니어링의 목적 - 데이터 기반 의사결정을 위한 인프라 만들기 데이터 엔지니어링 SaaS의 폭발적인 성장으로, 큰 데이터 엔지니어를 푼 회사들이 많이 성장하였고, 투자도 많이 이루어지고 있음 데이터기반 의사결정이 중요한건 ..

지원동기 취업할 곳이 마땅치 않아 어떻게 준비를 하면 좋을지 막막한 IT취준생에게 이보다 더 좋은 기회는 없을 것이다. 나 역시 취업을 하기 위해 가시밭길을 걷고 있는 사람 중 한명으로써, AI에 진심으로 뜻이 있거나, AI관련 Engineer가 되고 싶은 사람이라면 정말 좋은 기회라고 생각한다. 나는 이미 국비지원 과정으로 AI 관련 학습을 1년정도 해보았고, 따로 스터디도 해보고 가벼운 실무로 AI 모델 serving을 조금은 경험해 보았지만, 다른 IT 직군과는 조금 다른 종류의 깊이있는 역량을 요구한다는 것을 느껴볼 수 있었다. 그래서 세상에! V100을 한 교육생당 하나씩 할당을 해주고, AI쪽 석/박사/교수님, 실무진 분들등의 전문적인 교육 및 멘토링과 함께 AI Production servi..

단순 구현 문제이다. 문제 지문에 맞게 코드를 구현하기만 하면 된다. def solution(new_id): answer = '' for x in new_id: if x.isupper(): answer += x.lower() else: answer += x answer, new_id = '', answer for x in new_id: if not 96 < ord(x) < 123: if not 47 < ord(x) < 58: if not ord(x) in [95, 45, 46]: continue answer += x answer, new_id = '', answer i = 0 while i < len(new_id): answer += new_id[i] if ord(new_id[i]) == 46: i +=..

https://quartz-drive-09f.notion.site/6a07a04a96f24dfc97693e9f5bf28504

array = [7, 1, 5, 9, 0, 3, 6, 2, 4, 8] for i in range(len(array)): min_index = i for j in range(i+1, len(array)): if array[min_index] > array[j]: min_index = j array[i], array[min_index] = array[min_index], array[i] print(array) Output = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] array = [7, 5, 9, 0, 3, 1, 6, 2, 4, 8] for i in range(1, len(array)): for j in range(i, 0, -1): if array[j-1] > array[j]: array[j..

태웅이형 AutoML(자동 머신 러닝) 머신 러닝을 실제 문제에 적용하는 작업을 자동화하는 프로세스 맨 처음엔 예측 모델에서 각 요소의 상대적 중요도를 측정하는데만 사용 데이터 사전처리, 특징 추출에 사용할 수 있게 만들어짐 데이터 변환, 알고리즘 선택까지 될 수 있도록 만들어짐 단계별로 자동화 할 수 있음 불린, 이진숫자 등등 오픈소스 auto-sklearn, aws꺼, microsoft 오픈 소스 auto ml 툴킷 등등 많이 쓰는 auto-sklearn 재은님 CatBoost 시계열이 없으면 안되는데 자동으로 채워주기도함 랜덤으로 섞어주기도하는데 어려워서 잘모르겠음 태규형 nn ANN - 제일 기본적인 모델, 무조건 전부다 연결되 있어야함? DNN - 히든파라미터를 많이 늘렸다 - 적은정보로 여러 ..