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11726번: 2×n 타일링 (acmicpc.net) 11726번: 2×n 타일링 2×n 크기의 직사각형을 1×2, 2×1 타일로 채우는 방법의 수를 구하는 프로그램을 작성하시오. 아래 그림은 2×5 크기의 직사각형을 채운 한 가지 방법의 예이다. www.acmicpc.net import java.io.*; import java.util.*; public class Main { static int[] dp; public static int answer(int n){ dp = new int[n]; for (int i=0;i10007)?(dp[i-1]+dp[i-2]%10007):dp[i-1]+dp[i-2]; } } return dp[n-1]%10007; } public static void main(Stri..

page_num = 2 url = f"https://tomatolife.tistory.com/{page_num}" driver = webdriver.Chrome(executable_path="chromedriver") driver.get(url=url) try: element = WebDriverWait(driver, 5).until( EC.presence_of_element_located((By.CLASS_NAME, "contents_style")) ) search_box = driver.find_element_by_class_name("contents_style") print(search_box) finally: driver.quit() 셀레니움에서 dwebdriver.find_element_by_c..

컴퓨터 비전(Computer Vision)은 컴퓨터공학의 한 분야로, 쉽게 말하면 컴퓨터가 시각적 데이터를 보고 이해하고 분석할 수 있도록 하는 분야다. 컴퓨터 비전을 통해 컴퓨터로 이미지 분류(Image classification), 얼굴 인식(Facial recognition), 객체 탐지(Object detection) 등을 수행할 수 있다. 컴퓨터 비전(Computer Vision)의 분야는 크게 이미지를 대상으로 하는 content recognition 과제와 영상을 대상으로 하는 Video analysis 과제로 나눌 수 있다. 그럼 각 분야의 과제를 하나씩 살펴보자. Content recognition 1) 이미지 분류(Image Classification) 이미지 분류(Image Class..

Computer Vision Natural Language Processing Computer Code Playing Games Methodology Times Series

한 2주 정도 동안 이라는 책을 공부했다. 이 책은 인공지능 분야에 어떤 개념이 '존재'하는지 훑어보기 좋다. 난이도를 낮추기 위해 수식이나 이론, 심층적인 코드가 많이 빠져서 깊이 있게 공부하기는 어려웠다. 다음 단계로 넘어가기 전에 에 나온 개념어를 정리하려고 본 포스팅을 적기 시작했다. 1장. 인공지능이란? 강인공지능 Strong AI: AGI Artificial General Intelligence가 여기에 속함 약인공지능 Weak AI: 보조하는 AI 머신러닝 meachine learning: 데이터에서 규칙을 학습하는 알고리즘을 연구하는 분야 딥러닝 deep learning: 인공 신경망 ANN을 기반으로 한 머신러닝 분야 2장. 데이터 다루기 지도 학습 Supervised learning 비..

9. NLP - 텍스트를 위한 인공 신경망¶ 9-1. 순차 데이터와 순환 신경망¶ 순차 데이터 sequential data: 텍스트, 시계열 데이터처럼 순서에 의미가 있는 데이터 순차 데이터를 다루기 위해서는 이전에 입력한 데이터를 기억하는 기능이 필요하다 FFDD Feedforward neural network: 피드포워드 신경망, 데이터 흐름이 앞으로만 전달되는 신경망 RNN 순환 신경망 recurrent neural network: 순차 데이터에 잘 맞는 인공 신경망. 순환층을 1개 이상 사용한 신경망 셀: RNN에서 순환층을 셀이라고 부른다 은닉 상태: 셀의 출력 -> 은닉 상태가 다음 층으로 전달된다 + 셀이 타음 스텝 데이터를 처리할 때 재사용된다 9-2. 순환 신경망으로 IMDB 리뷰 분류하..

8. 이미지를 위한 인공 신경망¶합성곱 convolution¶ 입력 데이터에서 유용한 특성만 드러나게 처리하는 것 합성곱의 동작 원리¶ 입력 데이터 전체에 가중치를 적용하는 게 아니라 일부에 가중치를 곱함 CNN Convolutional Neural Network에서는 뉴런을 filter/kernel라고 부름 필터 filter: 뉴련 개수를 표현할 때 커널 kernel: 입력에 곱하는 가중치를 의미할 때 합성곱은 2차원 데이터에도 적용할 수 있다. 입력 데이터의 왼쪽 위에서 오른쪽 맨 아래까지 이동하면서 출력을 만들어낸다 이때 Convolutional 계산을 통해 어든 출력을 Feature map 특성 맵이라고 한다. 8-3. 합성곱 신경망의 시각화¶ 합성곱 층이 이미지에서 어떤 것을 학습했는지 알아보기..

8. 이미지를 위한 인공 신경망¶합성곱 convolution¶ 입력 데이터에서 유용한 특성만 드러나게 처리하는 것 합성곱의 동작 원리¶ 입력 데이터 전체에 가중치를 적용하는 게 아니라 일부에 가중치를 곱함 CNN Convolutional Neural Network에서는 뉴런을 filter/kernel라고 부름 필터 filter: 뉴련 개수를 표현할 때 커널 kernel: 입력에 곱하는 가중치를 의미할 때 합성곱은 2차원 데이터에도 적용할 수 있다. 입력 데이터의 왼쪽 위에서 오른쪽 맨 아래까지 이동하면서 출력을 만들어낸다 이때 Convolutional 계산을 통해 어든 출력을 Feature map 특성 맵이라고 한다. 8-2. 합성곱 신경망을 사용한 이미지 분류¶ 텐서플로 케라스 API로 패션 MNIST..

import pandas as pd data = pd.read_csv("고등학교.csv") 한글이 포함된 csv 파일을 불러올 때 아래와 같은 에러가 발생하였다. Output exceeds the size limit. Open the full output data in a text editor --------------------------------------------------------------------------- UnicodeDecodeError Traceback (most recent call last) Cell In[1], line 2 1 import pandas as pd ----> 2 data = pd.read_csv("고등학교.csv") File c:\Users\.venv\lib\..