인공지능 관련 잡부 라이프

문제링크https://www.codetree.ai/training-field/frequent-problems/problems/ancient-ruin-exploration/description?page=1&pageSize=20 코드트리 | 코딩테스트 준비를 위한 알고리즘 정석국가대표가 만든 코딩 공부의 가이드북 코딩 왕초보부터 꿈의 직장 코테 합격까지, 국가대표가 엄선한 커리큘럼으로 준비해보세요.www.codetree.ai처음엔 BFS로 쉽게 할 것 같았는데이상한 곳에 꽂혀서 8시간 동안 헤맨 문제...(Flood Fill도 필요하다) 회전의 중심을 1, 1에서 시작하고그 다음은 2, 1에서 시작하도록 코드를 짜는거 까진 좋았는데,1,1을 중심으로 회전한 이후 board를 업데이트 하는게 아니라기존 boa..

문제링크https://www.codetree.ai/training-field/frequent-problems/problems/matrix-number-play/description?page=3&pageSize=20 코드트리 | 코딩테스트 준비를 위한 알고리즘 정석국가대표가 만든 코딩 공부의 가이드북 코딩 왕초보부터 꿈의 직장 코테 합격까지, 국가대표가 엄선한 커리큘럼으로 준비해보세요.www.codetree.ai numpy를 이용해서 남들과 다르게 풀어보기그치만 코드 실행하면 정상 제출 되지는 않는다는 점! 분명 일반 리스트보다 numpy를 이용하면코드 실행 속도가 빨라서 좋을텐데 🤔🤔 ※ 사용하고자 하는 리스트의 길이가 짧은 경우zip함수와 numpy의 transpose에 큰 차이가 없겠지만그 길이가..

문제링크 https://www.acmicpc.net/problem/10989 10989번: 수 정렬하기 3 첫째 줄에 수의 개수 N(1 ≤ N ≤ 10,000,000)이 주어진다. 둘째 줄부터 N개의 줄에는 수가 주어진다. 이 수는 10,000보다 작거나 같은 자연수이다. www.acmicpc.net 문제 N개의 수가 주어졌을 때, 이를 오름차순으로 정렬하는 프로그램을 작성하시오. 입력 첫째 줄에 수의 개수 N(1 ≤ N ≤ 10,000,000)이 주어진다. 둘째 줄부터 N개의 줄에는 수가 주어진다. 이 수는 10,000보다 작거나 같은 자연수이다. 출력 첫째 줄부터 N개의 줄에 오름차순으로 정렬한 결과를 한 줄에 하나씩 출력한다. 풀이코드 import sys n_list = [0]*10001 for _..

문제링크 https://www.acmicpc.net/problem/2751 2751번: 수 정렬하기 2 첫째 줄에 수의 개수 N(1 ≤ N ≤ 1,000,000)이 주어진다. 둘째 줄부터 N개의 줄에는 수가 주어진다. 이 수는 절댓값이 1,000,000보다 작거나 같은 정수이다. 수는 중복되지 않는다. www.acmicpc.net 문제 N개의 수가 주어졌을 때, 이를 오름차순으로 정렬하는 프로그램을 작성하시오. 입력 첫째 줄에 수의 개수 N(1 ≤ N ≤ 1,000,000)이 주어진다. 둘째 줄부터 N개의 줄에는 수가 주어진다. 이 수는 절댓값이 1,000,000보다 작거나 같은 정수이다. 수는 중복되지 않는다. 출력 첫째 줄부터 N개의 줄에 오름차순으로 정렬한 결과를 한 줄에 하나씩 출력한다. 풀이코드..

문제 링크 https://programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/43165 코딩테스트 연습 - 타겟 넘버 n개의 음이 아닌 정수가 있습니다. 이 수를 적절히 더하거나 빼서 타겟 넘버를 만들려고 합니다. 예를 들어 [1, 1, 1, 1, 1]로 숫자 3을 만들려면 다음 다섯 방법을 쓸 수 있습니다. -1+1+1+1+1 = 3 +1-1+1+1+ programmers.co.kr 문제 설명 n개의 음이 아닌 정수가 있습니다. 이 수를 적절히 더하거나 빼서 타겟 넘버를 만들려고 합니다. 예를 들어 [1, 1, 1, 1, 1]로 숫자 3을 만들려면 다음 다섯 방법을 쓸 수 있습니다. -1+1+1+1+1 = 3 +1-1+1+1+1 = 3 +1+1-1+1+1 = 3 +1+1+1-1..

머신러닝의 3가지 학습 방법 머신러닝의 학습 방법은 학습 형태에 따라 '지도학습(Supervised Learning)', '비지도학습(Unsupervised Learning)', '강화학습(Reinforcement Learning)' 3가지로 나눌 수 있다. 지도학습(Supervised Learning) 지도학습은 정답이 무엇인지 알고 있는 데이터(Labled data)를 컴퓨터에게 학습시켜 새롭게 들어오는 데이터에 대한 결과를 예측하는 학습 방법이다 위의 그림처럼 오리라고 표기된 사진(Labeled data)를 학습시켜 모델을 만들고 만들어진 모델에 새로운 사진을 넣으면 오리인지 아닌지 예측하는 방법이다. 비지도학습(Unsupervised Learning) 비지도학습은 지도학습과 달리 정답을 알려주지 ..