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수 많은 우문은 현답을 만든다
왜 머신러닝이 필요할까? 머신 러닝은 경험으로부터 학습해나가는 알고리즘이다. 즉 더 많은 경험을 축적함에 따라 성능이 향상된다고 말할 수 있다. 내가 개발해놓은 소프트웨어가 아무리 성능이 좋다해도, 경험을 쌓거나 스스로 학습할 수는 없기에 머신러닝은 소프트웨어 개발과 대조적인 측면이 있다. 그러나 머신러닝은 항상 동일한 비즈니스 로직을 수행하지 않는다는 관점도 생각해볼 수 있다. 핵심 구성 요소 데이터 올바른 데이터가 있어야 올바른 결과가 나온다. * 스칼라 : 크기만 있고 방향을 가지지 않는 양 (오늘은 영하 10도) * 벡터 : 크기와 방향을 가지는 (어디로 얼마만큼 가야 하나요?) 모델 한 유형의 데이터를 입력으로 예측을 출력하는 계산적 장치 목적 함수(Objective Functions) 모델이 ..
아나그램이란? 아나그램이란 한 단어의 철자를 분해해 다른 단어, 혹은 다른 문장으로 바꾸는 놀이 약간 수학적인 요소가 있어서 어렵지만 재미있는 훈련이 될 것이다. 문제: https://www.hackerrank.com/challenges/sherlock-and-anagrams/problem 설계: 1. 애너그램 처럼 실제로 문자를 뒤집고 하려면 복잡하다. 어떻게 단순화 할 수 있을까? -> 문자열 정렬 2. 문자열에 대한 모든 케이스를 조사해야되는데 삼중 포문이 필요하려나? -> 이중 포문만 있어도 된다 ㄴ 역할 1: 문자열 시작위치를 한칸씩 이동 ㄴ 역할 2: 자르는 범위를 한칸씩 또 늘려야한다. 3. 반복되는 문자가 나오면 count 를 증가시킨다. 4. 같은 문자가 여러번 반복되면 시그마 합을 구해..
허프만 코딩 : 데이터 문자의 등장 비도수에 따라서 다른 길이의 부호화를 사용하는 알고리즘 문제 링크 : Tree: Huffman Decoding | HackerRank 풀이 : 더보기 """class Node: def __init__(self, freq,data): self.freq= freq self.data=data self.left = None self.right = None """ # Enter your code here. Read input from STDIN. Print output to STDOUT def decodeHuff(root, s): //여기서 핵심은, 단순 재귀로 짜면 안되고, leaf에서 다시 루트로 돌아가야한다는것. //즉 두 스텝이건 세 스텝이건 원복해야하며 순차적 원복이 ..
Trees: Is This a Binary Search Tree? 문제링크 Input Node List 가 들어온다. Output Yes (또는 No) 풀이: 더보기 def checkBST(root): // 검증할때는 함수를 하나 더 만들어야한다. def check(node, min_v, max_v): if node is None: return True //None이 아닌 True를 반환 if min_v >= node.data or max_v
Binary Search Tree : Lowest Common Ancestor 구하기 문제링크 Input 6 4 2 3 1 7 6 1 7 Output [reference to node 4] 풀이 : 더보기 def lca(root, v1, v2): if not root: return None // BST 특성상 작은게 루트의 왼쪽에 있다면 무조건 왼쪽 탐색 if v1 root.info: return lca(root.right, v1, v2) //찾고자 하는 두개 원소가 양쪽으로 있다고 한다면, 방향에 상관없이 어쨌든 바이너리 트리이자 최소점임 else: return root
Question : The height of a binary tree is the number of edges between the tree's root and its furthest leaf. For example, the following binary tree is of height 2 input : 3 5 2 1 4 6 7 result : 3 참조 : 원문링크 풀이 : 더보기 def height(root): if root is None: return -1 //0으로 하고 마지막에 맞춰도 된다. left_size = height(root.left) right_size = height(root.right) return 1 + max(left_size, right_size) //핵심은 방문시 +1을 높여..
Write a function that takes the binary representation of an unsigned integer and returns the number of '1' bits it has (also known as the Hamming weight). Note: Note that in some languages, such as Java, there is no unsigned integer type. In this case, the input will be given as a signed integer type. It should not affect your implementation, as the integer's internal binary representation is th..
Given a non-empty array of integers nums, every element appears twice except for one. Find that single one. You must implement a solution with a linear runtime complexity and use only constant extra space. Example 1: Input: nums = [2,2,1] Output: 1 Example 2: Input: nums = [4,1,2,1,2] Output: 4 Example 3: Input: nums = [1] Output: 1 풀이 더보기 class Solution: def singleNumber(self, nums: List[int]) ..
문제 Given a binary tree, determine if it is height-balanced Example 1: Input: root = [3,9,20,null,null,15,7] Output: true Example 2: Input: root = [1,2,2,3,3,null,null,4,4] Output: false Example 3: Input: root = [] Output: true 풀이 더보기 class Solution: def isBalanced(self, root: Optional[TreeNode]) -> bool: def balance(node): if not node: return 0 left = balance(node.left) right = balance(node.righ..
Given the root of a binary tree, return its maximum depth. A binary tree's maximum depth is the number of nodes along the longest path from the root node down to the farthest leaf node. Example 1: Input: root = [3,9,20,null,null,15,7] Output: 3 Example 2: Input: root = [1,null,2] Output: 2 풀이 더보기 if not root: return 0 left = self.maxDepth(root.left) right = self.maxDepth(root.right) return max(l..