문제 링크 https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/147355 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(t, p): answer = 0 width = len(p) # 비교 문자열 길이 huddle = int(p) # p의 정수값 for idx in range(len(t)-len(p)+1): if int(t[idx:idx+width])
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문제 링크 https://www.acmicpc.net/problem/2606 2606번: 바이러스 첫째 줄에는 컴퓨터의 수가 주어진다. 컴퓨터의 수는 100 이하이고 각 컴퓨터에는 1번 부터 차례대로 번호가 매겨진다. 둘째 줄에는 네트워크 상에서 직접 연결되어 있는 컴퓨터 쌍의 수가 주어 www.acmicpc.net 소스 코드 from collections import deque c = int(input()) graph = [[] for _ in range(c+1)] n = int(input()) for i in range(n): # 양방향 간선 추가 a,b = map(int,input().split()) graph[a].append(b) graph[b].append(a) # 이 문제에서는 정렬 불필요해..
문제 링크 https://www.acmicpc.net/problem/1195 1195번: 킥다운 첫 줄에는 첫 번째 기어 파트를 나타내는 1과 2로 구성된 문자열이 주어진다. 두 번째 줄에는 마찬가지로 두 번째 기어 파트를 나타내는 1, 2로 구성된 문자열이 주어진다. 여기서 1은 홈을, 2는 www.acmicpc.net 소스 코드 a = input() b = input() answer = len(a) + len(b) # 최악의 경우 # 길이가 긴 것을 a, 짧은 것을 b로 설정 if len(a) < len(b): a,b = b,a gap = len(a) - len(b) # 길이가 짧은 것이 왼쪽에 길게 늘어지는 경우 # 000002112112112 # 221211200000000 for zero in ..
문제 링크 https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/142086?language=python3 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(string): characters = set(list(string)) # 문자열을 구성하는 알파벳set # '알파벳 : -1'로 dict 생성 my_dict = {character:-1 for character in characters} answer = [] for idx in range(len(string)): # 처..
cloud 시장에서는 사실 AWS가 Google Cloud Platform보다 많이 쓰이지만, GCP가 무료 크레딧을 제공해주기 때문에 실습해보기 좋다고 해서 강의 내용을 따라 실습을 진행해보았습니다. 1. GCP 가입하기 https://cloud.google.com/ 클라우드 컴퓨팅 서비스 | Google Cloud 데이터 관리, 하이브리드 및 멀티 클라우드, AI와 머신러닝 등 Google의 클라우드 컴퓨팅 서비스로 비즈니스 당면 과제를 해결하세요. cloud.google.com 구글 계정이 없는 분은 없으시겠죠? (생성하기가 워낙 쉬워서 다들 몇 개씩은 보유하고 계시니까요..!) 그럼 위 페이지에 접속하셔서 무료로 시작하기 버튼을 눌러 줍니다. 그러면 국가와 소속 기관을 고르고 서비스 약관에 동의하..
자연어처리 분야에서 아주 큰 입지를 차지하고 있는 모델인 BERT와 BERT 기반의 파생모델들에 대해 공부한 내용을 정리해봤습니다. 구글 BERT의 정석(한빛미디어)라는 책과 각 모델 관련 논문, 그리고 인터넷의 여러 게시물들을 참고하여 최대한 간략하게 정리했습니다. 순서는 다음과 같습니다. 1. BERT 2. ALBERT 3. RoBERTa 4. ELECTRA 5. SpanBERT 실제로 자연어처리 분야의 여러 태스크를 수행할 때 자주 사용되는 RoBERTa, ELECTRA와 같은 모델들이 어떤 배경에서 등장하고 어떤 특징을 지니고 있는지 간단히 확인할 수 있도록 비교했습니다. 혹시 제가 잘못 알고 있거나 잘못 작성한 내용이 있다면 피드백 부탁드리겠습니다 🤗 (참고로 노션에서 작성한 내용을 가져와 재구..
