얼레벌레

최소직사각형 문제 설명 명함 지갑을 만드는 회사에서 지갑의 크기를 정하려고 합니다. 다양한 모양과 크기의 명함들을 모두 수납할 수 있으면서, 작아서 들고 다니기 편한 지갑을 만들어야 합니다. 이러한 요건을 만족하는 지갑을 만들기 위해 디자인팀은 모든 명함의 가로 길이와 세로 길이를 조사했습니다. 아래 표는 4가지 명함의 가로 길이와 세로 길이를 나타냅니다. 명함 번호 가로 길이 세로 길이 1 60 50 2 30 70 3 60 30 4 80 40 가장 긴 가로 길이와 세로 길이가 각각 80, 70이기 때문에 80(가로) x 70(세로) 크기의 지갑을 만들면 모든 명함들을 수납할 수 있습니다. 하지만 2번 명함을 가로로 눕혀 수납한다면 80(가로) x 50(세로) 크기의 지갑으로 모든 명함들을 수납할 수 있..

회사에서 원본DB와 적재DB 사이에 오류가 생기는 현상이 어떤 툴이든 괜찮으니 왜 그런지 원인을 찾아보고, 그 원인을 어떻게 고칠 수 있을지 Python으로 적재할 수 있게끔 찾으라는 업무를 받았다. 정말 난감했던 건 엑셀파일부터 pd.read_excel로 안됐다는 점이다.. 그래서 미친듯이 구글링을 했다. 우선 처음에 pd.read_excel했을 때 뜬 오류는 XLRDError: Unsupported format, or corrupt file: Expected BOF record; found b’\x9b DRMONE’ 이었다. Stackoverflow도..그냥 구글링도 미친듯이 찾아봤지만 XLRDError에 관한 내용은 많아도 뒷부분이 에러내용이 달랐다. 그 중 하나 찾은 방법이 openpyxl을 사용..

문제 설명 새로 생긴 놀이기구는 인기가 매우 많아 줄이 끊이질 않습니다. 이 놀이기구의 원래 이용료는 price원 인데, 놀이기구를 N 번 째 이용한다면 원래 이용료의 N배를 받기로 하였습니다. 즉, 처음 이용료가 100이었다면 2번째에는 200, 3번째에는 300으로 요금이 인상됩니다. 놀이기구를 count번 타게 되면 현재 자신이 가지고 있는 금액에서 얼마가 모자라는지를 return 하도록 solution 함수를 완성하세요. 단, 금액이 부족하지 않으면 0을 return 하세요. 제한 사항 놀이기구의 이용료 price : 1 ≤ price ≤ 2,500, price는 자연수 처음 가지고 있던 금액 money : 1 ≤ money ≤ 1,000,000,000, money는 자연수 놀이기구의 이용 횟수 ..

Abstract 1. Introduction 2.Related work 2.1 ConvNet Accuracy 2.2 ConvNet Efficiency neural architecture search가 efficient mobile-size ConvNet을 만들었는데 이를 더 큰 model에 구현이 가능한가라는 의문이 들음 따라서, 이 state-of-the-art accuracy보다 나은 super large ConvNet을 위해 model scaling을 이용한 model efficiency를 다루고자 함 2.3 Model Scaling 여러개의 scale 방법이 존재함 ⇨ depth(#layers. ex- ResNet), width(#channels. ex-WideResNet, MobileNets) ..

랜덤 포레스트(Random Forest) : 결정 트리의 앙상블 앙상블 학습 ⇨ 여러개의 예측기로부터 예측을 수집하여 보다 더 나은 모델을 구축하기 위한 학습 알고리즘 앙상블 학습은 예측기들끼리 가능한 서로 독립적일 때 가장 좋은 성능 발휘 어떻게 앙상블 학습 ?? 1. 각기 다른 훈련 알고리즘 사용하기 일반적으로 투표기반 분류기가 개별 분류기보다 성능이 더 좋다. 직접 투표 분류기 : 다수결 투표로 정해지는 분류기 ⇨ voting = 'hard' 간접 투표 분류기 : 각각 분류기의 에측을 평균 내어 확률이 가장 높은 클래스를 예측하는 분류기 ⇨ voting = 'soft' ** 간접 투표 분류기는 모든 분류기가 확률을 예측할 수 있는 경우에 사용 가능. 확률이 높은 예측기에 가중치를 두어서 직접투표방식..