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[머신러닝 시스템 설계] 모델 배포와 예측 서비스 본 포스팅은 한빛미디어의 [머신러닝 시스템 설계] Chapter 7을 읽으면서 모델 배포 관련 내용을 정리한 글입니다. 머신러닝 모델을 배포하는 것은 ‘어려운 부분을 모두 무시하면’ 매우 간단하다. Flask나 FastAPI를 통해 POST 요청 엔드포인트로 예측 함수를 래핑하고, 예측 함수가 컨테이너에서 실행하는 데 필요한 종속성 패키지들을 배치한다. 그리고 모델 및 관련 컨테이너를 AWS나 GCP 같은 클라우드 서비스에 푸시해 엔드포인트를 노출하면 된다. 엔드포인트란? 사용자가 요청(입력 데이터)을 보내고 ML 모델의 추론 결과값을 수신하는 인터페이스(ex. HTTPS)를 제공하는 엔트리포인트 URL # FastAPI를 사용해 예측함수를 POST 엔드포인트로 변환하는 방법 예시 @app.route('.. 공감수 4 댓글수 3 2024. 1. 25.
[논문 리뷰] HOTR: End-to-End Human-Object Interaction Detection with Transformers conference : CVPR 2021 (Oral) 논문 링크 : https://arxiv.org/pdf/2104.13682.pdf Introduction Human-Object Interaction (HOI) detection은 이미지 내에서 set을 예측하는 task이다. 이전 work들은 object detection을 먼저 수행하고, 각각 pair를 만든 후 post-processing step을 거쳐 interaction을 파악하는 간접적인 방식을 사용했다. 특히, sequential HOI detector와 같은 초기 work들은 후처리 과정에서 neural network를 사용했기 때문에, 시간과 계산 비용이 많이 들었다. 이러한 sequential HOI detector의 문제점을 극복하.. 공감수 4 댓글수 1 2023. 12. 11.
[논문 리뷰] (CERTIFIED!!) ADVERSARIAL ROBUSTNESS FOR FREE! Conference : ICLR 2023 논문 링크 : https://arxiv.org/pdf/2206.10550.pdf Abastract 본 논문에서는 off-the-shelf pre-trained model만을 활용해서 $l_2$-norm bounded perturbation에 대한 certified adversarial robustness SOTA를 달성했다. 이를 위해 pretrained DDPM(denoising diffusion probabilistic model)과 high-accuracy classifier를 결합하여 기존의 denoised smoothing approach를 인스턴스화했다. 이러한 방식은 모델의 파라미터를 fine tuning 하거나 retraining 할 필요 없다는 장.. 공감수 1 댓글수 2 2023. 11. 8.
[논문 리뷰] Diffusion Models for Adversarial Purification Conference : ICML 2022 논문 링크 : https://arxiv.org/pdf/2205.07460.pdf Abstract Adversarial purification은 생성 모델을 사용하여 adversarial purturbation을 제거하는 defense 방법이다. 이러한 방법은 attack 형태와 classification model의 형태를 가정하지 않으므로, 보이지 않는 위협으로부터 기존의 classifier를 robust 하게 만들 수 있다. 그러나 현재 이러한 방법의 성능은 adversarial training 방법에 비해 뒤떨어진다. 이 논문에서는 adversarial purification을 위해 diffusion model을 사용하는 DiffPure 모델을 제안한다. a.. 공감수 2 댓글수 0 2023. 11. 2.
Deep Learning Model Inference time 정확히 측정하는 방법 Deep learning model inference time을 정확히 측정하는 법 요즘 ChatGPT, DALL-E 등 딥러닝 모델들이 많은 주목을 받고, 이에 따라 사용량 또한 급증하면서 모델을 사용할 때의 적은 inference time이 더욱 중요해지고 있다. 사용자 경험을 조금이라도 향상시키기 위해서는 밀리초 단위를 줄이는 것도 매우 중요할 것이다. 그렇기 때문에 model의 inference time을 잘 측정해야 하는데, 이를 측정하기 위해서는 비동기 처리에 대한 이해가 필요하다. 동기 처리(Synchronous execution) vs 비동기 처리(Asynchronous execution) 동기와 비동기의 차이점을 간단히 설명하면 동기는 직렬적으로 작동하는 방식이고, 비동기는 병렬적으로 작.. 공감수 2 댓글수 1 2023. 11. 2.
nn.CrossEntropyLoss() 파헤치기 손실 함수(loss function)는 데이터를 토대로 산출한 모델의 예측 값과 실제 값의 차이를 표현하는 지표이다. 다시 말하면, 손실 함수는 모델 성능의 '나쁨'을 나타내는 지표인 것이다. (하지만, loss가 낮다고 해서 무조건적으로 더 '좋은' 모델인 것은 아니다.) 머신러닝 모델은 일반적으로 크게 회귀(regression)와 분류(classification)로 나누어볼 수 있다. 손실 함수도 이에 따라 두 가지로 나뉜다. 회귀에서 사용하는 대표적인 loss function은 MAE, MSE, RMSE 가 있다. 분류에서 사용하는 대표적인 loss function은 BCE(Binary Cross-Entropy), CE(Cross-Entropy)가 있다. 본 포스팅에서는 분류에서 사용하는 대표적인 .. 공감수 2 댓글수 0 2023. 3. 28.
[BaekJoon] 1931 회의실 배정 - Python 풀이 문제 한 개의 회의실이 있는데 이를 사용하고자 하는 N개의 회의에 대하여 회의실 사용표를 만들려고 한다. 각 회의 I에 대해 시작시간과 끝나는 시간이 주어져 있고, 각 회의가 겹치지 않게 하면서 회의실을 사용할 수 있는 회의의 최대 개수를 찾아보자. 단, 회의는 한번 시작하면 중간에 중단될 수 없으며 한 회의가 끝나는 것과 동시에 다음 회의가 시작될 수 있다. 회의의 시작시간과 끝나는 시간이 같을 수도 있다. 이 경우에는 시작하자마자 끝나는 것으로 생각하면 된다. 난이도 Silver 1 입력 첫째 줄에 회의의 수 N(1 ≤ N ≤ 100,000)이 주어진다. 둘째 줄부터 N+1 줄까지 각 회의의 정보가 주어지는데 이것은 공백을 사이에 두고 회의의 시작시간과 끝나는 시간이 주어진다. 시작 시간과 끝나는 시.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 3. 16.
트랜스포머(Transformer)의 토큰 임베딩(Token Embedding) 파헤치기(feat. Tensor) GPT-1 논문 리뷰를 하던 중 문득 "multi-layer transformer decoder를 사용할 때 input으로 사용할 $h_0$는 어떻게 만들어질까?"라는 궁금증이 들었다. GPT에서 multi-layer transformer decoder를 사용해서 Maksed self-attention을 하기 전에 token들의 context vector(U)와 token embedding matrix($W_e$)를 곱한 후 positional embedding matrix($W_p$)를 더해서 input으로 사용할 $h_0$를 만든다. 이때 각 matrix들의 차원은 어떤 식으로 구성될까? 이를 알기 위해서는 텐서(Tensor)의 개념을 짚고 넘어가야 한다. 딥 러닝을 하게 되면 다루게 되는 가장 기본.. 공감수 4 댓글수 0 2023. 3. 14.
[Programmers] 2022 KAKAO TECH INTERNSHIP - 성격 유형 검사하기 Python 풀이 문제 설명 https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/118666 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 (문제의 길이가 상당해 링크로 대체한다.) 풀이 & Comment 이 문제는 Level 1에 해당하는 문제로 난이도가 높은 문제는 아니다. 맨날 백준으로만 문제를 풀다가 프로그래머스에 적응해볼겸 기출문제도 풀어볼 겸 해봤다. 우선 문제를 보자마자 대충 구현 문제라는걸 떠올릴 수 있다. 문제의 길이가 상당한데, 여기서 대충 어림짐작해서 문제를 대충 읽었다간 삽질을 하게 될 수도 있다.(.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 3. 12.
BERT의 [CLS]토큰은 어떻게 sentence의 정보를 담고 있을까? BERT와 이로부터 파생된 다양한 언어 모델에서는 가장 첫 위치에 문장 공통 토큰인 [CLS]를 두어 해당 위치의 임베딩 결과를 대표 임베딩으로 사용한다. 예컨대, BERT-base 모델은 토큰의 길이가 512이고 각 토큰 위치에서의 임베딩 output은 768차원 벡터이므로 sentence input 하나에 대한 output 텐서의 shape은 512*768이다. 이 중 가장 앞에 위치한 [CLS] 토큰의 768차원 벡터를 해당 sentence의 대표 임베딩 결과로 사용한다. batch 내 각 문장에 대한 768 차원의 대표 임베딩 결과가 추출된 것이므로 최종 shape은 batch_size * 768 이 된다. 모든 sentence의 첫 번째 token은 언제나 [CLS](special classif.. 공감수 1 댓글수 0 2023. 3. 1.
[BaekJoon] 1003 피보나치 함수 - Python 풀이 문제 다음 소스는 N번째 피보나치 수를 구하는 C++ 함수이다. int fibonacci(int n) { if (n == 0) { printf("0"); return 0; } else if (n == 1) { printf("1"); return 1; } else { return fibonacci(n‐1) + fibonacci(n‐2); } } fibonacci(3)을 호출하면 다음과 같은 일이 일어난다. fibonacci(3)은 fibonacci(2)와 fibonacci(1) (첫 번째 호출)을 호출한다. fibonacci(2)는 fibonacci(1) (두 번째 호출)과 fibonacci(0)을 호출한다. 두 번째 호출한 fibonacci(1)은 1을 출력하고 1을 리턴한다. fibonacci(0)은 .. 공감수 0 댓글수 0 2023. 3. 1.
[BaekJoon] 2293 동전 1 - Python 풀이 문제 n가지 종류의 동전이 있다. 각각의 동전이 나타내는 가치는 다르다. 이 동전을 적당히 사용해서, 그 가치의 합이 k원이 되도록 하고 싶다. 그 경우의 수를 구하시오. 각각의 동전은 몇 개라도 사용할 수 있다. 사용한 동전의 구성이 같은데, 순서만 다른 것은 같은 경우이다. 난이도 Gold 5 입력 조건 첫째 줄에 n, k가 주어진다. (1 ≤ n ≤ 100, 1 ≤ k ≤ 10,000) 다음 n개의 줄에는 각각의 동전의 가치가 주어진다. 동전의 가치는 100,000보다 작거나 같은 자연수이다. 출력 조건 첫째 줄에 경우의 수를 출력한다. 경우의 수는 231보다 작다. 입력 예시 3 10 1 2 5 출력 예시 10 정답 코드 import sys n,k = map(int, input().split()).. 공감수 0 댓글수 0 2023. 2. 26.
[BaekJoon] 2156 포도주 시식 - Python 풀이 문제 효주는 포도주 시식회에 갔다. 그 곳에 갔더니, 테이블 위에 다양한 포도주가 들어있는 포도주 잔이 일렬로 놓여 있었다. 효주는 포도주 시식을 하려고 하는데, 여기에는 다음과 같은 두 가지 규칙이 있다. 포도주 잔을 선택하면 그 잔에 들어있는 포도주는 모두 마셔야 하고, 마신 후에는 원래 위치에 다시 놓아야 한다. 연속으로 놓여 있는 3잔을 모두 마실 수는 없다. 효주는 될 수 있는 대로 많은 양의 포도주를 맛보기 위해서 어떤 포도주 잔을 선택해야 할지 고민하고 있다. 1부터 n까지의 번호가 붙어 있는 n개의 포도주 잔이 순서대로 테이블 위에 놓여 있고, 각 포도주 잔에 들어있는 포도주의 양이 주어졌을 때, 효주를 도와 가장 많은 양의 포도주를 마실 수 있도록 하는 프로그램을 작성하시오. 예를 들어 .. 공감수 0 댓글수 0 2023. 2. 26.
[BaekJoon] 2579 계단 오르기 - Python 풀이 문제 난이도 Silver 3 입력 조건 입력의 첫째 줄에 계단의 개수가 주어진다. 둘째 줄부터 한 줄에 하나씩 제일 아래에 놓인 계단부터 순서대로 각 계단에 쓰여 있는 점수가 주어진다. 계단의 개수는 300 이하의 자연수이고, 계단에 쓰여 있는 점수는 10,000 이하의 자연수이다. 출력 조건 첫째 줄에 계단 오르기 게임에서 얻을 수 있는 총 점수의 최댓값을 출력한다. 입력 예시 6 10 20 15 25 10 20 출력 예시 75 처음 짠 코드 import sys n = int(input()) scores = [int(sys.stdin.readline()) for _ in range(n)] d = [0] * (n+1) # index번째 계단까지에 오를 수 있는 최댓값을 담고 있는 DP 테이블 if n>=.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 2. 26.
[BaekJoon] 9095 1,2,3 더하기 - Python 풀이 문제 정수 4를 1, 2, 3의 합으로 나타내는 방법은 총 7가지가 있다. 합을 나타낼 때는 수를 1개 이상 사용해야 한다. 1+1+1+1 1+1+2 1+2+1 2+1+1 2+2 1+3 3+1 정수 n이 주어졌을 때, n을 1, 2, 3의 합으로 나타내는 방법의 수를 구하는 프로그램을 작성하시오. 난이도 Silver 3 입력 조건 첫째 줄에 테스트 케이스의 개수 T가 주어진다. 각 테스트 케이스는 한 줄로 이루어져 있고, 정수 n이 주어진다. n은 양수이며 11보다 작다. 출력 조건 각 테스트 케이스마다, n을 1, 2, 3의 합으로 나타내는 방법의 수를 출력한다. 입력 예시 3 4 7 10 출력 예시 7 44 274 처음 짠 코드 import sys t = int(input()) for _ in ran.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 2. 26.
Transformer의 Multi-head Attention 파헤치기 *본 포스팅은 자연어처리 스터디를 진행하던 중 생겼던 궁금증을 해결한 후 내용 정리를 하고자 작성하였습니다. 1. Multi-head Attention이란? 트랜스포머 원 논문(Attention is all you need)에서는 한 번의 어텐션을 하는 것보다 여러 번의 어텐션을 병렬로 사용하는 것이 더 효과적이라고 한다. 그래서 d_model의 차원을 num_heads개로 나누어 d_model/num_heads의 차원을 가지는 Q, K, V에 대해서 num_heads개의 병렬 어텐션을 수행한다. 논문에서는 하이퍼파라미터인 num_heads의 값을 8로 지정하였고, 8개의 병렬 어텐션이 이루어지게 된다. 다시 말해 위에서 설명한 어텐션이 8개로 병렬로 이루어지게 되는데, 이때 각각의 어텐션 값 행렬을 어.. 공감수 0 댓글수 1 2023. 2. 23.
Pytorch의 nn.Linear() 파헤치기 Pytorch를 이용해 짠 대부분의 소스코드들에는 nn.Linear() 함수가 거의 꼭 들어가 있는 것을 알 수 있을 것이다. 그만큼 자주 많이 사용되고 크게 어려운 개념은 아니지만, 그렇다고 대충 넘어가면 추후 코드를 이해함에 있어서 문제가 생길 수 있다. 따라서 nn.Linear()에 대해 차근차근 파헤쳐보자. nn.Linear()란? Pytorch에서 선형회귀 모델은 nn.Linear() 함수에 구현되어 있다. Pytorch 공식 문서에서 설명하는 nn.Linear() 함수는 다음과 같다. 입력 인자로 in_features와 out_features를 받고 이에 맞춰 반환한다. 예를 들어 내가 768차원 짜리를 64차원으로 만들고 싶으면 nn.Linear(768,64) 위와 같은 형태로 작성하면 된다.. 공감수 2 댓글수 0 2023. 2. 23.
[BaekJoon] 2839 설탕 배달 - Python 풀이 문제 상근이는 요즘 설탕공장에서 설탕을 배달하고 있다. 상근이는 지금 사탕가게에 설탕을 정확하게 N킬로그램을 배달해야 한다. 설탕공장에서 만드는 설탕은 봉지에 담겨져 있다. 봉지는 3킬로그램 봉지와 5킬로그램 봉지가 있다. 상근이는 귀찮기 때문에, 최대한 적은 봉지를 들고 가려고 한다. 예를 들어, 18킬로그램 설탕을 배달해야 할 때, 3킬로그램 봉지 6개를 가져가도 되지만, 5킬로그램 3개와 3킬로그램 1개를 배달하면, 더 적은 개수의 봉지를 배달할 수 있다. 상근이가 설탕을 정확하게 N킬로그램 배달해야 할 때, 봉지 몇 개를 가져가면 되는지 그 수를 구하는 프로그램을 작성하시오. 난이도 Silver 4 입력 조건 첫째 줄에 N이 주어진다. (3 ≤ N ≤ 5000) 출력 조건 상근이가 배달하는 봉지의.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 2. 18.
[BaekJoon] 1259 팰린드롬수 - Python 풀이 문제 어떤 단어를 뒤에서부터 읽어도 똑같다면 그 단어를 팰린드롬이라고 한다. 'radar', 'sees'는 팰린드롬이다. 수도 팰린드롬으로 취급할 수 있다. 수의 숫자들을 뒤에서부터 읽어도 같다면 그 수는 팰린드롬수다. 121, 12421 등은 팰린드롬수다. 123, 1231은 뒤에서부터 읽으면 다르므로 팰린드롬수가 아니다. 또한 10도 팰린드롬수가 아닌데, 앞에 무의미한 0이 올 수 있다면 010이 되어 팰린드롬수로 취급할 수도 있지만, 특별히 이번 문제에서는 무의미한 0이 앞에 올 수 없다고 하자. 난이도 Bronze 1 입력 조건 입력은 여러 개의 테스트 케이스로 이루어져 있으며, 각 줄마다 1 이상 99999 이하의 정수가 주어진다. 입력의 마지막 줄에는 0이 주어지며, 이 줄은 문제에 포함되지 .. 공감수 0 댓글수 0 2023. 2. 18.
[BaekJoon] 10820 문자열 분석 - Python 풀이 문제 문자열 N개가 주어진다. 이때, 문자열에 포함되어 있는 소문자, 대문자, 숫자, 공백의 개수를 구하는 프로그램을 작성하시오. 각 문자열은 알파벳 소문자, 대문자, 숫자, 공백으로만 이루어져 있다. 난이도 Bronze 2 입력 조건 첫째 줄부터 N번째 줄까지 문자열이 주어진다. (1 ≤ N ≤ 100) 문자열의 길이는 100을 넘지 않는다. 출력 조건 첫째 줄부터 N번째 줄까지 각각의 문자열에 대해서 소문자, 대문자, 숫자, 공백의 개수를 공백으로 구분해 출력한다. 입력 예시 This is String SPACE 1 SPACE S a M p L e I n P u T 0L1A2S3T4L5I6N7E8 출력 예시 10 2 0 2 0 10 1 8 5 6 0 16 0 8 9 0 sys 사용 코드 # sys 사.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 2. 18.
[BaekJoon] 11478 서로 다른 부분 문자열의 개수 - Python 풀이 문제 문자열 S가 주어졌을 때, S의 서로 다른 부분 문자열의 개수를 구하는 프로그램을 작성하시오. 부분 문자열은 S에서 연속된 일부분을 말하며, 길이가 1보다 크거나 같아야 한다. 예를 들어, ababc의 부분 문자열은 a, b, a, b, c, ab, ba, ab, bc, aba, bab, abc, abab, babc, ababc가 있고, 서로 다른것의 개수는 12개이다. 난이도 Silver 3 입력 조건 첫째 줄에 문자열 S가 주어진다. S는 알파벳 소문자로만 이루어져 있고, 길이는 1,000 이하이다. 출력 조건 첫째 줄에 S의 서로 다른 부분 문자열의 개수를 출력한다. 입력 예시 ababc 출력 예시 12 처음 짠 코드 s = input() s_list = [] for i in range(1, .. 공감수 0 댓글수 0 2023. 2. 18.
[BaekJoon] 1449 수리공 항승 - Python 풀이 문제 항승이는 품질이 심각하게 나쁜 수도 파이프 회사의 수리공이다. 항승이는 세준 지하철 공사에서 물이 샌다는 소식을 듣고 수리를 하러 갔다. 파이프에서 물이 새는 곳은 신기하게도 가장 왼쪽에서 정수만큼 떨어진 거리만 물이 샌다. 항승이는 길이가 L인 테이프를 무한개 가지고 있다. 항승이는 테이프를 이용해서 물을 막으려고 한다. 항승이는 항상 물을 막을 때, 적어도 그 위치의 좌우 0.5만큼 간격을 줘야 물이 다시는 안 샌다고 생각한다. 물이 새는 곳의 위치와, 항승이가 가지고 있는 테이프의 길이 L이 주어졌을 때, 항승이가 필요한 테이프의 최소 개수를 구하는 프로그램을 작성하시오. 테이프를 자를 수 없고, 테이프를 겹쳐서 붙이는 것도 가능하다. 난이도 Silver 3 입력 조건 첫째 줄에 물이 새는 곳.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 2. 18.
BERT 개념 쉽게 이해하기 BERT는 Bidirectional Encoder Representations from Transformers 즉, Transformer의 Encoder 구조를 이용하여 문맥을 양방향으로 이해하는 모델이다. BERT가 나오게 된 배경은 2018년 OpenAI에서 Transformer의 Decoder 구조를 사용하여 GPT-1을 출시했는데, 얼마 지나지 않아 구글에서 “GPT-1은 문맥이 중요한 Task인 QA나 LNI 등에서 좋지 않아 !!”라면서 BERT를 출시했다. 최근 OpenAI의 ChatGPT가 큰 화제를 얻자 이에 맞서 구글에서 Bard를 출시하는 것처럼 두 기업은 뭔가 경쟁 관계를 이어나가고 있는 것 같다. (그래서 NLP가 빠르게 발전할 수 있지 않을까?) 다시 본론으로 돌아와서 BERT는.. 공감수 0 댓글수 1 2023. 2. 13.
[트랜스포머를 활용한 자연어처리] Chapter1 - 트랜스포머 소개 이전 포스팅 : https://seungseop.tistory.com/20 [트랜스포머를 활용한 자연어처리] - Intro 본 포스팅은 아마존 자연어 처리 분야 베스트 셀러인 [트랜스포머를 활용한 자연어처리]를 기반으로 스터디를 진행하며 매 챕터마다 공부한 내용을 복습하기 위해 작성한다. 이 책의 구성을 하 seungseop.tistory.com 구글의 연구원들은 2017년 논문에서 시퀀스 모델링(sequence modeling)을 위한 새로운 신경망(neural network) 아키텍처를 제안했다. 트랜스포머(Transformer)란 이름의 이 아키텍처는 기계 번역 작업의 품질과 훈련 비용 면에서 RNN(Recurrent neural network)를 능가했다. 트랜스포머는 2023년 현재 가장 유명한.. 공감수 1 댓글수 0 2023. 2. 6.
[트랜스포머를 활용한 자연어처리] - Intro 본 포스팅은 아마존 자연어 처리 분야 베스트 셀러인 [트랜스포머를 활용한 자연어처리]를 기반으로 스터디를 진행하며 매 챕터마다 공부한 내용을 복습하기 위해 작성한다. 이 책의 구성을 하나로 정리하자면 다음과 같다. 이 책은 최근 대세인 허깅 페이스(Hugging Face) 라이브러리를 활용하여 다양한 NLP 작업을 해결하는 방법을 소개한다. 허깅 페이스의 머신러닝 엔지니어들이 직접 쓴 책으로도 유명하고 의 저자 오렐리앙 제롱이 직접 추천사를 쓰고 크게 칭찬한 책이라고 한다. 자연어처리에 대해 아직 심도있는 학습이 부족한 상태라 이 책을 통해 자연어처리에 대한 견문을 많이 넓힐 것으로 기대한다. Reference http://www.yes24.com/Product/Goods/115633781 트랜스포머를 .. 공감수 0 댓글수 0 2023. 2. 6.
[이코테] 게임 개발 - Python 풀이 문제 현민이는 게임 캐릭터가 맵 안에서 움직이는 시스템을 개발 중이다. 캐릭터가 있는 장소는 1 X 1 크기의 정사각형으로 이뤄진 N X M 크기의 직사각형으로, 각각의 칸은 육지 또는 바다이다. 캐릭터는 동서남북 중 한 곳을 바라본다. 맵의 각 칸은 (A, B)로 나타낼 수 있고, A는 북쪽으로부터 떨어진 칸의 개수, B는 서쪽으로부터 떨어진 칸의 개수이다. 캐릭터는 상하좌우로 움직일 수 있고, 바다로 되어 있는 공간에는 갈 수 없다. 캐릭터의 움직임을 설정하기 위해 정해 놓은 매뉴얼은 이러하다. 현재 위치에서 현재 방향을 기준으로 왼쪽 방향(반시계 방향으로 90도 회전한 방향)부터 차례대로 갈 곳을 정한다. 캐릭터의 바로 왼쪽 방향에 아직 가보지 않은 칸이 존재한다면, 왼쪽 방향으로 횐전한 다음 왼쪽.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 2. 2.
[이코테] 왕실의 나이트 - Python 풀이 - 문제 입력 조건 • 첫째 줄에8 X 8 좌표 평면상에서 현재 나이트가 위치한 곳의 좌표를 나타내는 두 문자로 구성된 문자열이 입력된다. 입력 문자는 a1 처럼 열과 행으로 이뤄진다. 출력 조건 • 첫째 줄에 나이트가 이동할 수 있는 경우의 수를 출력하시오. 입력 예시 a1 출력 예시 2 처음 짠 코드 state = input() state = list(state) steps = [(-1,-2),(-2,-1),(-2,1),(-1,2),(1,-2),(2,-1),(2,1),(1,2)] count =0 x = int(state[1]) y = int(ord(state[0])-ord('a')+1) for step in steps: xs = x + step[0] ys = y + step[1] if xs>=1 an.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 2. 2.
[이코테] 시각 - Python 풀이 - 문제 정수 N이 입력되면 00시 ()()분 00초부터 N시 59분 59초까지의 모든 시각 중에서 3이 하나라도 포 함되는 모든 경우의 수를 구하는 프로그램을 작성하시오. 예를 들어 1을 입력했을 때 다음은 3이 하 나라도 포함되어 있으므로 세어야 하는 시각이다. • 00시 00분 03초 • 00시 13분 30초 반면에 다음은 3이 하나도 포함되어 있지 않으므로 세면 안 되는 시각이다. • 00시 02분 55초 • 01시27분45초 입력 예시 5 출력 예시 11475 처음 짠 코드 n = int(input()) count = 0 for i in range(n+1): for j in range(60): for k in range(60): str_list = list(str(i)+str(j)+str(k)).. 공감수 0 댓글수 0 2023. 2. 1.
[이코테] 숫자 카드 게임 - Python 풀이 문제 숫자 카드 게임은 여러 개의 숫자 카드 중에서 가장 높은 숫자가 쓰인 카드 한 장을 뽑는 게임이다. 단, 게임의 룰을 지키며 카드를 뽑아야 하고 룰은 다음과 같다. 1. 숫자가 쓰인 카드들이 NxM 형태로 놓여있다. 이때 N은 행의 개수를 의미하며, M은 열의 개수를 의미한다. 2. 먼저 뽑고자 하는 카드가 포함되어 있는 행을 선택한다. 3. 그 다음 선택된 행에 포함된 카드들 중 가장 숫자가 낮은 카드를 뽑아야 한다. 4. 따라서 처음에 카드를 골라낼 행을 선택할 때. 이후에 해당행에서 가장 숫자가 낮은 카드를 뽑을 것을 고려하여 최종적으로 가장 높은 숫자의 카드를 뽑을 수 있도록 전략을 세워야 한다. 예를 들어 3 X 3 형태로 카드들이 다음과 같이 놓여 있다고 가정하자. 여기서 카드를 골라낼 .. 공감수 0 댓글수 0 2023. 1. 31.
[이코테] 큰 수의 법칙 - Python 풀이 - 문제 '큰 수의 법칙'은 일반적으로 통계 분야에서 다루어지는 내용이지만 동빈이는 본인만의 방식으로 다 르게 사용하고 있다. 동빈이의 큰 수의 법칙은 다양한 수로 이루어진 배열이 있을 때 주어진 수들을 M번 더하여 가장 큰 수를 만드는 법칙이다. 단, 배열의 특정한 인덱스(번호)에 해당하는 수가 연속 해서 K번을 초과하여 더해질 수 없는 것이 이 법칙의 특징이다. 예를 들어 순서대로 2, 4, 5, 4, 6으로 이루어진 배열이 있을 때 M이 8이고 K가 3이라고 가정하자. 이 경우 특정한 인덱스의 수가 연속해서 세 번까지만 더해질 수 있으므로 큰 수의 법칙에 따른 결과 는 6 + 6 + 6 + 5 + 6 + 6 + 6 +5인 46이 된다. 단, 서로 다른 인덱스에 해당하는 수가 같은 경우에도 서로 다른.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 1. 31.

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