혜온의 이것저것

1.2.1 신경망 추론 전체 그림 신경망은 간단히 말하면 함수와도 같다. 무엇인가를 입력하면 무엇인가를 출력한다는 점에서. 2차원 데이터를 입력하면 3차원 데이터를 출력하는 예이다. 입력층(input layer)에는 뉴런2개, 출력층(output layer)에는 뉴련 3개가 있고, 은닉층(hidden layer)에는 적당한 수의 뉴런을 배치한다. 각 뉴런을 잇는 화살표에는 가중치(weight)가 존재하며, 그 가중치와 뉴런의 값을 각각 곱해서 합한 값이 다음 뉴런의 입력으로 쓰이게 된다. 이때 각 층에서 이전의 뉴런의 값에 영향을 받지 않는 정수인 편향값(bias)도 함게 더해진다. 신경망은 인접하는 층의 모든 뉴런과 연결되어 있다는 뜻에서 완전연결계층(fully connected layer)이라고 한다..

[문제 이해 및 풀이] 응답완료 시간과 처리시간이 한번에 들어오기 때문에 우선 둘을 endtime과 gap으로 분리시켜 주었다. 이와 동시에 datetime의 timedelta를 사용해서 시작하는 시간도 함께 계산해주었다. 이렇게 lines을 한 바퀴 돌면서 start에는 시작시간을, end에는 응답완료시간을 저장해두었다. 1초동안 얼마나 많은 작업이 처리되고 있는 지 파악해 줘야 하기 때문에 하나의 end와 여러개의 start를 비교해주기 위해 이중for문을 사용하였다. end[i]와 start[j]의 시간차이가 1초보다 작은 경우에는 같은 1초대에서 실행되고 있다고 할 수 있으므로 cnt를 하나씩 증가시켜 주었고, 각 end[i]를 기준으로 1초의 시간대가 바뀌기 때문에 max를 통해서 최대값을 구해..

[문제 이해 및 풀이] board의 문자열들을 문자 하나씩 나눠야 하나씩 수정할 수 있기 때문에 문자열들을 한글자씩 나눠주었다. 이 문제에서는 같은 과정이 계속 반복되기 때문에 while문 안에 코드를 넣어 풀어주었다. for문을 돌면서 4블록이 만들어지는게 확인되면 check하기 위해서 만든 array배열에서 그 위치에 해당하는 값을 1로 바꾸어 주었다. for문을 다 돌면 array의 합을 계산하여 새롭게 4블록이 생긴 것이 있는지 확인해주었다. 이 때, 만약 새로운 4블록이 만들어지지 않았다면 더 이상 게임이 진행되지 않기 때문에 while문을 빠져나가도록 해주었다. 4블록이 만들어지면 그 블록을 지우고 빈 공간을 채워야 하다. 이번에는 거꾸로 for문을 돌면서 array의 값이 1이면 4블록에 해..

1.1.1 벡터와 행렬 벡터는 크기와 방향을 가진 양으로 숫자가 일렬로 늘어선 집합으로 표현할 수 있다. \begin{pmatrix} 1 \\ 2 \\ 3 \end{pmatrix} 행렬은 숫자가 2차원 형태(사각형 형상)으로 늘어선 것. \begin{pmatrix} 1 & 2 \\ 3 & 4 \\ 5 & 6 \end{pmatrix} 벡터와 행렬을 확장하여 숫자 집합을 N차원으로 표현한 것도 생각할 수 있는데, 이를 일반적으로 텐서라고 한다. 벡터는 숫자들을 세로롤 나열하는 방법(열벡터), 가로로 나열하는 방법(행벡터)으로 표현 가능. import numpy as np x=np.array([1,2,3]) x.shape ## (3,) x.ndim ## 1 W=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])..

[문제 이해 및 풀이] 숫자로 표현되는 점수와 문자로 표현되는 보너스와 옵션들로 dartResult가 구성되어 있다. dartResult에서 정규식을 사용하여 숫자들만 num list에 저장해두었다. 그 후 dartResult를 for문으로 하나씩 접근하여 해당하는 문자에 해당하는 계산을 해주었다. 이 때, idx를 활용하여 보너스와 옵션에 해당하는 점수가 계산되도록 해주었다. [나의 코드] import re def solution(dartResult): idx=0 num=re.findall('\d+',dartResult) num=list(map(int,num)) for i in dartResult: if i.isdigit()==False: if i=="S": idx+=1 elif i=="D": num[..