포스코 청년 21기 아카데미 후기

무방향 그래프가 주어졌을 때, 정점 0부터 시작하여 그래프를 깊이우선탐색(DFS)으로 순회하는 알고리즘을 작성하세요.깊이우선탐색에서 여러 선택지가 존재하게 된다면 항상 가장 번호가 낮은 정점을 우선적으로 선택해서 탐색합니다. 예를 들면 정점 0을 방문한 뒤에 정점 2

무방향 그래프가 주어졌을 때, 정점 0부터 시작하여 그래프를 깊이우선탐색(DFS)으로 순회하는 알고리즘을 작성하세요.깊이우선탐색에서 여러 선택지가 존재하게 된다면 항상 가장 번호가 낮은 정점을 우선적으로 선택해서 탐색합니다. 예를 들면 정점 0을 방문한 뒤에 정점 2

방향성 그래프가 주어졌을 때, 정점 0부터 시작하여 그래프를 너비우선탐색(BFS)으로 순회하는 알고리즘을 작성하세요.너비우선탐색에서 여러 선택지가 존재하게 된다면 항상 가장 번호가 낮은 정점을 우선적으로 선택해서 탐색합니다. 예를 들면 정점 0을 방문한 뒤에 정점 2

강의 때 배운 내용을 이용하여, 가중치가 없는 무방향성 그래프가 주어졌을 때 이를 인접 리스트로 표현하는 프로그램을 작성하세요.무방향성 그래프에서 어떤 간선 (u,v)의 의미는 u에서 v로 가는 간선이 있다는 것을 의미하며, v에서 u로 가는 간선 또한 존재함을 의미합

강의 때 배운 내용을 이용하여, 가중치가 있는 방향성 그래프가 주어졌을 때 이를 인접 행렬로 표현하는 프로그램을 작성하세요.방향성 그래프에서 어떤 간선 (u,v,c)의 의미는 u에서 v로 가는 비용이 c인 간선이 있다는 것을 의미합니다.입력의 첫 줄에 테스트 케이스의

정렬된 리스트와 찾고자 하는 숫자 리스트가 입력되었을 때, 찾고자 하는 숫자가 각각 리스트에서 몇 번째에 위치한 숫자인지 출력하는 프로그램을 작성하세요.Hint리스트의 각 원소를 한 줄에 출력하기 위해서는 다음과 같이 실행하면 됩니다.l = 1,2,3,4print(\*

세 개의 기둥 A, B, C와 크기가 서로 다른 n개의 고리가 A 기둥에 크기가 작은 고리가 위에 있도록 꽂혀 있습니다. A 기둥에 있는 n개의 고리들을 아래의 두 조건을 만족하면서 C 기둥으로 전부 옮기는 작업을 하려고 합니다.한 번 옮길 때 하나의 고리만 움직일 수

문제 정의피보나치 수열은 첫째 항과 둘째 항이 1이고, 셋째 항 부터는 아래의 공식에 따라 만들어지는 수열입니다.Fn=Fn−1+Fn−2n이 주어졌을 때, 피보나치 수열의 n번째 항을 출력하는 프로그램을 작성하세요.입력 형식가 주어진다.그 후, t줄에 걸쳐 테스트 케이스

알고리즘

인프라 설계

각각의 데이터가 들어왔는지 확인하고 어떻게 들어와있는지 확인geo에는 구 명, 시군구 code, location이 들어갔다.space가 바뀌면 데이터와 대시보드가 리셋되어버린다.새로 kibana가 시작되는 것으로 생각seoul-metro-logs\*로 하나 만든다.기존

http://kimjmin.net/2022/07/2022-07-seoul-metro-v3-1/ 위 링크의 개발자분이 하신 것을 그대로 하면서 기록한 것입니다. 따라하게 되신다면 위 링크가 더욱 자세하고 잘 적혀있으니 참고하시면 됩니다. 데이터다운 아래 링크에서 데이터

꼼꼼한 논문 리뷰와 코드 실습 생성모델 Generative Adversarial Networks(NIPS 2014) 이산확률 분포 확률 변수 X의 개수를 정확히 셀 수 있을 때 이산확률분포라 말한다. 연속 확률 분포 확률 변수 X의 개수를 정확히 셀 수 없을 때 연

EC2 Instance 시작EC2 인스턴스 이름 기재Ubuntu Img 선택인스턴스 유형 선택c4.xlarge – 메모리 4gb 이상으로 생성키페어 생성 및 선택전 이전에 만들어둔 키페어를 선택하였다.보안그룹 생성미리 생성해둔 보안 그룹이 있다면 연결하여도 된다.스토리

인공지능 인공지능이란 기계를 통해 인공적으로 구현된 지능을 의미 기계학습 : 데이터를 반복적으로 학습하여 데이터에 잠재된 특징을 발견 딥러닝 : 깊은 인공 신경망을 화룡하여 더 높은 정확도를 얻음 1. 지도학습(Supervised Learning) 지도학습은 명시적인

인터넷을 통해 (물리적 서머, 네트워크와 같은)IT 리소스와 (데이터 분석과 같은)애플리케이션을 원할 때 언제든지(On-demand) 사용한 만큼만 요금을 내는 서비스 클라우드 컴퓨팅을 사용하면 인프라를 하드웨어가 아닌 소프트웨어로 간주하고 사용할 수 있다.몇 번의 클

확장성(scalability) : 큰 행렬 계산은 여러모로 쉽지 않음하지만 아이템 기반으로 가면 계산량이 줄어듬Spark을 사용하면 큰 행렬 계산도 얼마든지 가능부족한 데이터(sparse data)많은 사용자들이 충분한 수의 리뷰를 남기지 않음해결책 -> 모델기반 협업

추천 엔진 아키덱쳐 전체적인 페이지에서 어떻게 보여주고 추천할지 생각해야한다. 추천엔진 기본적인 구조 협업 필터링 소개 기본적으로 다른 사용자들의 정보를 이용하여 내 취향을 예측하는 방식 크게 세 종류가 존재 사용자 기반 나와 비슷한 평점 패턴을 보이는 사람들을 찾

기념비적인 추천 엔진 경진 대회2006년부터 3년간 운영된 넷플릭스의 기념비적인 추천 엔진 경진대회넷플릭스 추천 시스템 품질을 10% 개선하는 팀에게 $1M 수여 약속RMSE(Root Mean Square Error)가 평가 기준으로 사용됨네플릭스 브랜드 인지도도 올라