SJ_Koding

저번 DFS, BFS문제보다 더욱 쉬운 실버3. DFS로 문제를 풀어보았고 이전 게시글의 방법과 매우 유사하다. 2023.11.08 - [Algorithm/Graph] - 그래프 연습 (2) - DFS와 BFS (백준 1260) 그래프 연습 (2) - DFS와 BFS (백준 1260) https://www.acmicpc.net/problem/1260 1260번: DFS와 BFS 첫째 줄에 정점의 개수 N(1 ≤ N ≤ 1,000), 간선의 개수 M(1 ≤ M ≤ 10,000), 탐색을 시작할 정점의 번호 V가 주어진다. 다음 M개의 줄에는 간선이 연결하는 sjkoding.tistory.com 문제 신종 바이러스인 웜 바이러스는 네트워크를 통해 전파된다. 한 컴퓨터가 웜 바이러스에 걸리면 그 컴퓨터와 네트..

https://www.acmicpc.net/problem/1260 1260번: DFS와 BFS 첫째 줄에 정점의 개수 N(1 ≤ N ≤ 1,000), 간선의 개수 M(1 ≤ M ≤ 10,000), 탐색을 시작할 정점의 번호 V가 주어진다. 다음 M개의 줄에는 간선이 연결하는 두 정점의 번호가 주어진다. 어떤 두 정점 사 www.acmicpc.net 그래프와 DFS개념, BFS개념을 연습하기 아주 좋은 문제인 것 같다. (난이도: 실버 2) 문제 그래프를 DFS로 탐색한 결과와 BFS로 탐색한 결과를 출력하는 프로그램을 작성하시오. 단, 방문할 수 있는 정점이 여러 개인 경우에는 정점 번호가 작은 것을 먼저 방문하고, 더 이상 방문할 수 있는 점이 없는 경우 종료한다. 정점 번호는 1번부터 N번까지이다. ..

그래프를 표현하는 방법은 대표적으로 두 가지가 있다. 1. 인접 행렬 (Adjacency Matrix) 인접 행렬은 그래프의 노드들 간의 연결 관계를 행렬로 표현한다. 행렬에서 행과 열은 그래프의 노드를 나타내고, 행렬의 각 요소는 해당 노드들 간의 연결을 나타낸다. 예를 들어, 1 행 2 열의 값은 노드 1과 2가 연결되어 있다는 것을 의미하고 값이 1이다(가중치가 없을경우). 따라서 그래프가 무방향이라 가정했을 때, 인접 행렬은 대칭적이다. 연결관계: 1 2 1 3 1 4 2 4 3 4 인접행렬: 1 2 3 4 1 0 1 1 1 2 1 0 0 1 3 1 0 0 1 4 1 1 1 0 장점 직관적인 표현: 행렬을 사용하기 때문에 그래프의 연결 관계를 한눈에 파악하기 쉽다. 빠른 접근 시간: 특정 두 노드..

2023.11.07 - [Deep Learning/Pytorch] - Pytorch, 이미지 분류 코드 자세히 이해하기 (2편) - Dataset Pytorch, 이미지 분류 코드 자세히 이해하기 (2편) - Dataset 2023.11.07 - [Deep Learning/Pytorch] - Pytorch, 이미지 분류 코드 자세히 이해하기 (1편) - 데이터 확인 Pytorch, 이미지 분류 코드 자세히 이해하기 (1편) - 데이터 확인 1편 내용: import 문, SEED 고정, DataFrame화, r sjkoding.tistory.com 이번 글 역시 이전과 이어지는 글입니다. Albumentation Demo 사이트 torchvision의 augmentation함수와 albumentation의..

2023.11.07 - [Deep Learning/Pytorch] - Pytorch, 이미지 분류 코드 자세히 이해하기 (1편) - 데이터 확인 Pytorch, 이미지 분류 코드 자세히 이해하기 (1편) - 데이터 확인 1편 내용: import 문, SEED 고정, DataFrame화, rsplit, natsort, countplot 1편은 pytorch문법이 나오지는 않으나 반드시 필수적으로 처리해야하는 부분들입니다. 교내에서 진행한 AI경진대회에서 30개의 클래스 sjkoding.tistory.com * 이번 포스트는 위의 글과 이어지는 포스트입니다. 코드의 흐름이 이어지므로 꼭 확인바랍니다. Custom Dataset 설정 *아래 코드를 잘 기억해 두었다가 추후 생성자의 인자가 어느형태로 어떻게 전..

1편 내용: import 문, SEED 고정, DataFrame화, rsplit, natsort, countplot 1편은 pytorch문법이 나오지는 않으나 반드시 필수적으로 처리해야하는 부분들입니다. 교내에서 진행한 AI경진대회에서 30개의 클래스로 이루어진 32 by 32 이미지를 분류하는 대회를 진행하였습니다. 해당 이미지는 500개로 시작하여 3개의 클래스 마다 50개씩 데이터 개수가 줄여져있습니다. 즉 500, 500, 500, 450, 450, 450, 400, 400, 400, ..., 50, 50, 50 개의 데이터로 불균형을 이룹니다. 해당 대회코드로 각각 무슨 역할을 하는 코드인지 하나하나 정리하면 좋을 것 같아 글을 작성하게 되었습니다. * 데이터는 공개할 수 없음 환경: googl..

timm은 라이브러리는 "PyTorch Image Models"의 약자로, Ross Wightman에 의해 작성된 PyTorch 기반의 이미지 분류 모델 라이브러리이다. 다양한 모델: timm은 많은 사전 훈련된 모델들을 포함하고 있어서 다양한 비전 작업에 활용할 수 있습니다. 이 라이브러리는 ResNet, EfficientNet, Vision Transformers(ViT) 등 다양한 아키텍처를 지원한다. 사전 훈련된 가중치: 많은 모델들에 대해 ImageNet에서 사전 훈련된 가중치를 제공한다. 이를 통해 전이 학습(transfer learning)을 쉽게 시작할 수 있다. 유연성: timm은 연구자나 개발자가 쉽게 커스텀 모델 아키텍처나 다양한 모델 변형을 시도할 수 있도록 설계되어있다. 효율성 및..

주로 사용하는 파이썬 코딩테스트의 문법들을 정리해보았습니다. 지속적으로 추가할 예정입니다. 자세한 이론적 설명은 생략하겠습니다! 더욱 효율적인 코드가 있거나 틀린 내용이 있으면 댓글로 공유해주세요 :) 즉각 반영하고 감사의 메세지를 남기겠습니다. 필수로 알아둬야할 문법입니다. 알아두면 정말 편합니다 이렇게도 코딩할 수 있습니다. 1. 문자열 뒤집기 아래와 같이 [::-1] 문법을 사용할 수 있다. string = 'Welcome SJKOding!' print(string[::-1]) 출력 결과: '!gnidOKJS emocleW' 2. 중복 제거하기 set자료형을 이용하자. 변환할 변수를 set()으로 묶으면 된다. set은 중복을 허용하지 않고 순서가 없다. temp = [1, 1, 2, 2, 3, 4..