BOOTCAMP(70)
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[1주차 - Day3] 파이썬을 무기로 코딩테스트 광탈을 면하자! (1)
해시(Hash) 대표 문제 풀이: 완주하지 못한 선수 def solution(participant, completion): d = {} for x in participant: d[x] = d.get(x, 0) + 1 for x in completion: d[x] -= 1 dnf = [k for k, v in d.items() if v > 0] answer = dnf[0] return answer 탐욕법(Greedy) 대표 문제 풀이: 체육복 def solution(n, lost, reserve): u = [1] * (n + 2) for i in reserve: u[i] += 1 for i in lost: u[i] -= 1 for i in range(1, n + 1): if u[i - 1] == 0 and..
2023.03.15 -
[1주차 - Day2] 어서와! 자료구조와 알고리즘은 처음이지? (2)
스택 (Stacks) 스택은 마지막에 넣었던 것부터 넣은 순서의 역순으로 꺼내지는 자료 구조입니다. size(): 현재 스택에 들어 있는 데이터 원소의 수를 구합니다. isEmpty(): 현재 스택이 비어 있는지를 판단합니다. (size() == 0?) push(x): 데이터 원소 x를 스택에 추가합니다. pop(): 스택에 가장 나중에 저장된 데이터 원소를 제거합니다. (또한, 반환합니다) peek(): 스택에 가장 나중에 저장된 데이터 원소를 참조 (반환), 그러나 제거하지 않습니다. 큐 (Queues) 큐는 데이터 원소를 한 줄로 늘어 세우는 자료 구조입니다. 선형구조: 데이터 원소를 한 줄로 늘어 세우는 자료 구조 선입선출 (FIFO; first-in first-out): 어느 시점에서 큐에 들어..
2023.03.14 -
[1주차 - Day1] 어서와! 자료구조와 알고리즘은 처음이지? (1)
첫째 날은 라이브 세션으로 30년 차 실리콘밸리 데이터 엔지니어 강사님의 강연을 들었습니다. 주니어 개발자로서 갖춰야 할 태도와 자세가 주된 내용이었습니다. 끊임없이 탐구하고, 커리어의 굴곡을 이해하고, UP & DOWN을 현명하게 대처해야 한다는 말이 제 뇌리에 박혔습니다. 새로운 기술의 습득이 아닌 결과를 내는데 초점 맞추기 아주 나쁘지 않은 환경에 있다는 전제 자신이 맡은 일을 잘하기 위해서 필요한 기술습득 ex) 자동화하기 혹은 실행시간 단축하기 자신이 맡은 일의 성공/실패를 어떻게 결정하는지 생각 - 매니저와의 소통이 중요, 성공/실패 지표에 대해서 생각 시작과 꾸준함의 중요성 아무 일도 안 하면 아무런 일도 발생하지 않음: 시작이 반 Practice Makes Perfect - 꾸준히 매일 하..
2023.03.13 -
[부스트코스] 코칭스터디 9기 : AI Basic 2023 5주차 미션(Q1, Q2, Q3) 변형 문제 풀이
Q1. MNIST 데이터셋을 직접 Load 해 봅시다. 데이터셋을 로드하고 DataLoader를 구현해 보세요. Input import torch import torch.nn as nn import torchvision.datasets as dset import torchvision.transforms as transforms from torch.utils.data import DataLoader training_epochs = 18 # training 반복 횟수 batch_size = 150 root = './data' mnist_train = dset.MNIST (root=root, train=True, transform=transforms, download=True) mnist_test = dset..
2023.02.20 -
[부스트코스] 코칭스터디 9기 : AI Basic 2023 4주차 미션(Q1, Q2, Q3) 변형 문제 풀이
Q1. Pandas의 Series 형태로 만들어보세요. import pandas as pd idx = ["Banana", "Apple", "Kiwi", "Tomato"] data = [34, 23, 6, 88] #위 데이터로 Series를 구현해보세요. series = pd.Series(data, index=idx) # 10 이상 20 이하를 가지는 데이터만 이용해 다시 series를 정의하세요. series = series[series >= 10][series
2023.02.14 -
[부스트코스] 코칭스터디 9기 : AI Basic 2023 3주차 미션(Q1, Q2, Q3, Q4) 변형 문제 풀이
Q1. 무작위의 데이터를 가진 4x3의 행렬을 가지는 numpy array와 3x2 행렬을 가지는 numpy array를 만든 후 행열곱 연산을 진행해 보세요. Input import numpy as np arr1 = np.random.rand(4, 3) arr2 = np.random.rand(3, 2) dot = np.dot(arr1, arr2) print(dot, dot.shape) Output [[0.74783254 0.83914466] [1.00723028 1.53956107] [1.31310099 1.56683021] [1.34259143 1.5164803 ]] (4, 2) Q2. 두 numpy array의 concatenate 연산을 구해보세요. arr1 = np.array([[2, 4], [..
2023.02.07