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0. 문제 링크 https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/12953 프로그래머스 코드 중심의 개발자 채용. 스택 기반의 포지션 매칭. 프로그래머스의 개발자 맞춤형 프로필을 등록하고, 나와 기술 궁합이 잘 맞는 기업들을 매칭 받으세요. programmers.co.kr 1. 문제 설명 1) 주어진 리스트에서 최소공배수 구하기 2. 입출력 # input arr = [2, 6, 8, 14] # output result = 168 3. 코드 import math def solution(arr): arr.sort() # 배열 정렬 answer = arr[0] # 가장 작은 수로 시작 for i in arr: # 2개의 최소공배수를 구하고 answer에 ..

🥔 개별학습 [8] Conditional Gereative Model 1. Conditional generative model 1) 주어진 '조건'에 대응하는 이미지를 생성하게 됨 2) Generative model vs. Conditional generative model - Generative model : 단순히 random sample을 생성 - Conditional generative model : condition에 맞는 random sample을 생성 3) Conditional generative model의 예시 - audio super resolution : 저퀄리티의 음성을 고퀄리티 음성으로 변환 - machine translation : 번역기 - article generation w..

🥔 개별학습 [7] Instance/panoptic segmentation 1. Instance segmentation 1) Instance segmentation - Semantic segmentation + instance 구분 2) Instance segmentors (1) Mask R-CNN - FAST R-CNN : ROI pooling → 정수 좌표만 지원 - Mask R-CNN : ROI Align → interpolization을 통해 소수점까지 지원하므로 정교한 feature를 뽑을 수 있음 - upsampling으로 채널 차원 축소 - 80개의 클래스를 고려(prediction) (2) YOLACT(You Only Look At CoefficienTs) - backbone은 Featur..

🥔 개별학습 [6] CNN Visualization 1. Visualizing CNN 1) CNN visualization (1) CNN에 대한 의문점 - CNN 안에 뭐가 들어있지? - 왜 성능이 우수한거지? - 어떻게 향상시킬 수 있지? (2) ZFNet - low-level에서 high-level까지 위치에 따라 어떤 지식을 배웠는지 deconvolution - low-level : 사각형, 원형 등 단순 도형 - high-level : 의미 있는 표현 학습 2) neural network visualization의 구분 2. Analysis of model behaviors 1) Embedding feature analysis (1) Nearest Neighbors(NN) - DB에서 query ..

0. 문제 링크 https://www.acmicpc.net/problem/14502 14502번: 연구소 인체에 치명적인 바이러스를 연구하던 연구소에서 바이러스가 유출되었다. 다행히 바이러스는 아직 퍼지지 않았고, 바이러스의 확산을 막기 위해서 연구소에 벽을 세우려고 한다. 연구소는 크 www.acmicpc.net 1. 문제 소개 1) 구하고자 하는 것 : 안전 영역의 최대 크기 구하기 2) 주어진 것 - N X M 직사각형 - 빈 칸이면 0, 벽이면 1, 바이러스면 2로 주어짐 - 바이러스는 모든 빈 칸으로 퍼져나감(상하좌우) - 3개의 벽을 세워서 바이러스 막기 3) 구현 - 그래프를 탐색하면서 빈 칸(0)이면 벽을 세움 - 벽을 3개 세운 후 바이러스 퍼뜨리기 - 바이러스 위치를 deque에 넣기 ..