문제 링크 https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/12973 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 소스 코드 def solution(s): stack = [] for idx in range(len(s)): if not stack: # 스택이 비어 있는 경우 stack.append(s[idx]) else: # 스택의 마지막 글자와 동일한 것이 들어오는 경우 if stack[-1] == s[idx]: stack.pop() else: # 스택의 마지막 글자와 다른 글자가 들어오는 경우 s..
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문제 링크 https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/160586 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 소스 코드 def check(keylist,character): # 인덱스 반환 함수 return keylist.index(character) + 1 def solution(keymap, targets): answer = [] for target in targets: # 각 타겟에 대해 tmp_list = [] for idx in range(len(target)): # 타겟의 각 글자..
캐글에서 모델 짜는 연습을 해보려고 노트북 파일에 이것저것 끄적거리던 중... 충격적인 에러를 마주했습니다. from transformers import AutoModel model_name = 'bert-base-uncased' model = AutoModel.from_pretrained(model_name) 을 실행 시킨 결과.. 분명히 저는 이 코드를 캐글의 노트북으로 작성중이었는데 연결이 안된다는게 이해가 안갔습니다.. 😟 내가 모델 이름을 잘못 입력했나..? 🧐 그건 확실히 아닌 것 같고... 아! 혹시 Hugging Face 서버가 터졌나? (이전에도 서버가 터져서 유사한 이슈를 겪어봤습니다..) 원인을 알 수가 없었더랬죠... 구글링을 해보면 비슷한 이슈를 가진 사람들이 있었는데, 로컬에 파..
문제 링크 https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/155652 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 소스 코드 def solution(s, skip, index): skip = [ord(x) for x in skip] # 생략할 번호 alpha_num = [x for x in range(97,123) if x not in skip] answer = [ ] for idx in range(len(s)): char_num = alpha_num.index(ord(s[idx])) # 리스트에..
문제 링크 https://www.acmicpc.net/problem/1929 1929번: 소수 구하기 첫째 줄에 자연수 M과 N이 빈 칸을 사이에 두고 주어진다. (1 ≤ M ≤ N ≤ 1,000,000) M이상 N이하의 소수가 하나 이상 있는 입력만 주어진다. www.acmicpc.net 소스 코드 m,n = map(int,input().split()) sosu = [1 for _ in range(n+1)] sosu[1] = 0 for num in range(2,int(n**0.5)+1): if sosu[num]: # 배수로 제거되지 않은 숫자인 경우 # 이 숫자의 배수는 전부 0으로 바꿔준다 for multiple in range(num+num,n+1,num): sosu[multiple] = 0 # ..
SQuAD는 Stanford Question Answering Dataset의 약자로, 스탠포드 대학에서 QA를 위해 제작한 데이터셋입니다. 논문을 직접 읽어보고 싶으시다면 SQuAD: 100,000+ Questions for Machine Comprehension of Text 라는 제목의 논문을 직접 보실 수 있습니다. (https://arxiv.org/abs/1606.05250) 저는 MRC(Machine Reading Comprehension)에 관한 프로젝트를 진행하면서 학습과 평가 데이터셋으로 사용되는 SQuAD에 대해 자세히 알고 싶어서 이 논문을 읽어봤습니다. Question Answering과 관련한 여러 논문에서 이 데이터셋을 모델의 성능을 평가하는 지표로 자주 활용합니다. 본 포스팅은..