Grace's Tech Blog

3. k 번째 큰 수 현수는 1부터 100사이의 자연수가 적힌 N장의 카드를 가지고 있습니다. 같은 숫자의 카드가 여러장 있을 수 있습니다. 현수는 이 중 3장을 뽑아 각 카드에 적힌 수를 합한 값을 기록하려 고 합니다. 3장을 뽑을 수 있는 모든 경우를 기록합니다. 기록한 값 중 K번째로 큰 수를 출력 하는 프로그램을 작성하세요. 만약 큰 수부터 만들어진 수가 25 25 23 23 22 20 19......이고 K값이 3이라면 K번째 큰 값 은 22입니다. ▣ 입력설명 첫 줄에 자연수 N(3

2. k번째 작은 수 N개의 숫자로 이루어진 숫자열이 주어지면 해당 숫자열중에서 s번째부터 e번째 까지의 수 중 k번째로 작은 수를 출력하는 프로그램을 작성하세요. ▣ 입력설명 첫 번째 줄에 테스트 케이스 T(1

inflearn의 파이썬 알고리즘 문제풀이 를 시작했습니다. 1. k번째 약수 어떤 자연수 p와 q가 있을 때, 만일 p를 q로 나누었을 때 나머지가 0이면 q는 p의 약수이다. 6을 예로 들면 6÷1=6...0 6÷2=3...0 6÷3=2...0 6÷4=1...2 6÷5=1...1 6÷6=1...0 그래서 6의 약수는 1, 2, 3, 6, 총 네 개이다. 두 개의 자연수 N과 K가 주어졌을 때, N의 약수들 중 K번째로 작은 수를 출력하는 프로그램을 작성하시오. ▣ 입력설명 첫째 줄에 N과 K가 빈칸을 사이에 두고 주어진다. N은 1 이상 10,000 이하이다. K는 1 이상 N 이하이다. ▣ 출력설명 첫째 줄에 N의 약수들 중 K번째로 작은 수를 출력한다. 만일 N의 약수의 개수가 K개보다 적어서 K..

Re: 연습 할만한 문제 어디 더 있을까요? 2019년 3월 25일, 월요일, 오전 9:08, 도장_ 관리자님이 작성 온라인 심사 사이트는 많지만, 대부분 알고리즘 문제 풀이로 되어 있습니다. 코딩 도장으로 언어 학습을 한 이후에는 알고리즘을 학습하고 알고리즘 문제 풀이로 공부하는 게 좋습니다. 알고리즘 문제 풀이를 위한 코딩을 하다보면 프로그래밍 언어 코딩 연습은 자연스럽게 되니 굳이 언어 학습을 위한 코딩 연습은 할 필요가 없습니다. 알고리즘 문제 풀이의 예시로는 프로그래머스를 보시고 https://programmers.co.kr/learn/challenges 프로그램을 이용해 수학 문제를 풀이하는 방법을 공부하는 부분, 즉 수학 + 프로그래밍 연습은 프로젝트 오일러를 보세요. 프로젝트 오일러는 영문..

최근 학과 사람들과 딥러닝 학회 활동을 시작했습니다. 저번 주는 edwith의 '[부스트코스] 머신러닝을 위한 Python'부터 시작하여 제 1장 Pythonic code 를 학습하고 나누는 시간을 가졌습니다. 저번 주 학회를 준비해주신 분께서 너무 정리를 잘해주셔서, 애매하게 넘어갔던 부분도 다시 확실히 할 수 있었던 좋은 시간이었습니다. 아래는 edwith의 '[부스트코스] 머신러닝을 위한 Python'의 '제 1장 Pythonic code' 내용을 정리한 것입니다. 1) split : 문자열-> list로 unpacking 해주는 메서드 문자열.split(나누는 기준) example = "python, jquery, js' example.split(',') #['python', 'jquery', '..

이전까지 (Beginner방식으로 보면) Training까지 할 수 있었습니다. #Training num_epochs = 10 batch_size = 64 hist = model.fit(X_train, y_train, batch_size = batch_size, epochs = num_epochs, shuffle = True) his.history 모델을 학습시켰으니 모델에서 evaluating합니다. 1. Evaluating model.evaluate(X_test, y_test, batch_size = batch_size) 2. Predicting 및 결과 확인 1) input으로 들어갈 이미지 데이터 표현(시각화) import matplotlib.pyplot as plt import numpy as ..

여기에서는 공식 홈페이지에서 expert 버젼으로 소개하고 있는 Optimization, Training방식을 배워보도록 하겠습니다. https://www.tensorflow.org/tutorials/quickstart/advanced?hl=en 텐서플로 2.0 시작하기: 전문가용 | TensorFlow Core Note: 이 문서는 텐서플로 커뮤니티에서 번역했습니다. 커뮤니티 번역 활동의 특성상 정확한 번역과 최신 내용을 반영하기 위해 노력함에도 불구하고 공식 영문 문서의 내용과 일치하지 않을 수 있습니다. 이 번역에 개선할 부분이 있다면 tensorflow/docs 깃헙 저장소로 풀 리퀘스트를 보내주시기 바랍니다. 문서 번역이나 리뷰에 참여하려면 docs-ko@tensorflow.org로 메일을 보내..

이전 시간에는 keras에서 제공하는 방식으로 optimization과 Training을 beginner 수준으로 쉽게 해 보았습니다. 여기에서는 공식 홈페이지에서 expert 버젼으로 소개하고 있는 Optimization, Training방식을 배워보도록 하겠습니다. 그 전에, keras를 이용하여 ptimization과 Training을 표현하는 다른 방법을 먼저 알아보고 다음 페이지에서 본격적으로 expert 방법을 살펴보도록 하겠습니다. https://www.tensorflow.org/tutorials/quickstart/advanced?hl=en 텐서플로 2.0 시작하기: 전문가용 | TensorFlow Core Note: 이 문서는 텐서플로 커뮤니티에서 번역했습니다. 커뮤니티 번역 활동의 특성..