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[프로그래머스] 카드 뭉치 문제 설명문제 풀이 : pythondef solution(cards1, cards2, goal): i = 0; j= 0 for n in range(len(goal)): if i다른 사람의 풀이def solution(cards1, cards2, goal): for g in goal: if len(cards1) > 0 and g == cards1[0]: cards1.pop(0) elif len(cards2) >0 and g == cards2[0]: cards2.pop(0) else: return "No" return "Yes"pop으로 깔끔하게 해결.문제풀이 : ja..
[프로그래머스] 바탕화면 정리 python, java 문제 설명이렇게 바탕화면이 있을 때 최소한의 이동거리를 갖는 한 번의 드래그의 시작점, 끝점 구하기wallpaper = [".#...", "..#..", "...#."]가 위의 그림을 나타낸다.이렇게 최소한의 이동거리로 한번의 드래그가 가능하므로 결과값은 [0,1,3,4] 가 나와야 한다.  드래그의 시작점이 (lux, luy), 끝점이 (rdx, rdy)라면 정수 배열 [lux, luy, rdx, rdy]를 return하면 된다.문제 풀이 : python시작점 = (최소의 y좌표, 최소의 x좌표)끝점 = (최대의 y좌표, 최대의 x좌표) 라고 우선 생각했다.그래서 처음 짰던 코드는 배열을 순회하면서 파일이 있는 좌푯값들을 다른 배열에 저장해 최대,최소값을 찾는 것이었다. 생각해보니 굳이 다른 배열에 저..
[SpringBoot] 어노테이션 정리 겨울에 진행했던 Linkor 프로젝트를 바탕으로 내가 쓴 코드를 정리하며 스프링부트 개념들을 하나씩 훑어 가려고 한다.User@Getter@Setter@Table(name = "USER")@NoArgsConstructor@Entitypublic class User { @Id @Column(name = "email", unique = true) private String email; @Column(name = "name") private String name; @Column(name = "role") private String role; @Column(name = "gender") private String gender; @Column(name = "l..
flask 서버 구조 ├── app/│ ├── __init__.py│ ├── routes.py│ ├── scheduler.py│ ├── models/│ │ ├── 로또번호.csv│ │ ├── cnn.py│ │ ├── mlp.py│ │ ├── rf.py│ │ ├── rnn.py│ │ ├── transformer.py│ │ └── pkl/│ │ ├── model_CNN.pkl│ │ ├── model_MLP.pkl│ │ ├── model_RANDOMFOREST.pkl│ │ ├── model_RNN.pkl│ │ └── model_TRANSFORMER.pkl├── config.py└── run.py
[DL] SRGAN : 이미지 화질 개선 SGRAN이미지의 화질을 개선하기 위한 GAN 모델의 일종일반적인 GAN에는 없는 특징 추출기가 있어, 생성자가 감별자를 속임과 동시에, 진짜 이미지와 비슷한 특징을 갖도록 학습됨GAN 손실 : 감별자를 속이기 위한 손실콘텐츠 손실 : 생성자가 더 자연스러운 이미지를 생성하기 위한 손실학습 과정학습용 데이터셋 만들기사용하는 데이터셋 https://mmlab.ie.cuhk.edu.hk/projects/CelebA.html!unzip '/content/drive/MyDrive/Colab Notebooks/PLAYDATA_수업/img_align_celeba.zip' -d GAN평균, 표준편차 구하기imgs = glob.glob("./GAN/img_align_celeba/*.jpg")import numpy..
[Spring MVC] 스프링 부트 3.2 매개변수 이름 인식 문제 오류 내용스프링 부트 3.2부터 자바 컴파일러에 -parameters 옵션을 넣어주어야 애노테이션의 이름을 생략할 수 있다. 주로 @RequestParam, @PathVariable 애노테이션에서 발생하는 문제라고 한다.오류 코드@Controller@RequestMapping("/basic/items")@RequiredArgsConstructor //기본 생성자 자동으로 만들어줌public class BasicItemController { private final ItemRepository itemRepository; @GetMapping public String items(Model model) { List items = itemRepository.findAll(); ..
[DL] 인공 신경망 - 심층 신경망(렐루 함수, Flatten) 2개의 층 from tensorflow.keras.layers import Dense # 층 from tensorflow.keras import Sequential # 모델생성 from tensorflow.keras.datasets import fashion_mnist # 데이터 불러오기 (X_train,y_train),(X_test,y_test) = fashion_mnist.load_data() # 전처리 X_train_scaled = (X_train / 255.0).reshape(-1,28*28) X_test_scaled = (X_test / 255.0).reshape(-1,28*28) 이미지의 픽셀값을 0~255 범위에서 0~1 사이로 변환, 28*28 크기의 2차원 배열을 1차원 배열로 펼치기 d..
[DL] 인공 신경망 - 단일 신경망 Dense 층을 구성, 입력데이터모양, 활성화 함수, 출력뉴런의 개수 Sequence로 층을 연결 model = keras, Sequencial(dense) compile : 손실함수, 평가방법 model.compile(loss= , metrics='acc') 학습 : fit, 에포크수 model.fit(x,y,epochs=50, validation_data=(XX_val, yy_val)) 1. 딥러닝으로 패션 데이터 분류하기 keras.datasets를 통해 패션 데이터를 불러온다. from tensorflow import keras (X_train, y_train),(X_test, y_test) = keras.datasets.fashion_mnist.load_data() 이 데이터는 이미지 데이터들이..

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