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하계 모각코 1회차 목표

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Publish Date: (2024-06-30|8:01 pm), Modified Date: (2024-06-30|10:23 pm)


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라이브 문제 코드 분석
라이브 동영상을 가져오기 위해서 어떻게 동작하는지에 대한 코드 분석 (Publish Date: 2020-12-21)

Localization 진행 과정
팀원들과 공용 Repository를 생성을 한 후 각자 역할을 분담하여 localization 진행 (Publish Date: 2020-12-21)

이슈 확인 및 분석
1. 기존 라이브 문제에 대한 이슈분석 2. 한국어 localization 추가 이슈 (Publish Date: 2020-12-21)

2020 하계 모각코 6회차 결과
금일은 좀 자주 쓰이는 자료구조의 개념들을 복습을 하고 평소에 자주 쓰는 언어로 다시 구현을 해보는 시간을 가졌다. 제대로된 코딩테스트 준비를 위해서는 기본 자료구조에 대한 복습이 필수라고 생각이 들기 때문에 자료구조에 대한 복습을 다시 해보려 한다. 그냥 컬렉션 모듈이나 잘짜여진 기존 라이브러리를 사용하면 되긴 하다만 더 제대로된 사용법을 익히고 직접 구현을 함으로서 실력을 향상시키기 위해서이다 우선 가장 자주 쓰이는 스택에 개념은 너무나도 유명하고 자주 쓰이기 때문에 바로 구현에 들어갔다. 우선 처음에는 리스트 기반의 스택을 구현을 해보고 그 후 메모리 사용량을 단축을 할 수 있는 노드 기반의 스택을 구현....... (Publish Date: 2020-08-03)

2020하계 모각코 6회차 목표
1. 유용한 자료구조 개념 복습 stack, prioirty queue, linked list 2. 다시 직접 구현 하는 것 언어는 자유 (Publish Date: 2020-08-03)

2020 하계 모각코 5회차 결과
금일은 약간 c와 c++에 대한 미련이 남아서 다시 공부를 해보기로 결심을 하여서 포인터부터 다시 복습을 해보았다. 내가 정리한 개념은 우선 포인터 변수라는 것은 메모리 주소를 담는 일종의 변수라고 정리를 하였다. 위의 코드를 간단히 보면 n1은 지역 변수이기때문에 프로세스의 가상 주소 공간의 stack 메모리 영역에 자리를 잡는다. 그 메모리의 위치를 알기 위해서 포인터라는 변수를 선언하고 주소를 할당하면서 사용을 한다. 동적 할당을 하지 않으면 c언어는 고정된 크기의 배열 밖에 사용할 수 밖에 없기 때문에 malloc을 통해서 가변의 배열처럼 사용도 가능하다. 간단한 예제로 행렬의 크기를 입력을 받은 후 단위 행렬을 구현을 해....... (Publish Date: 2020-07-29)

2020 하계 모각코 5회차 목표
1. c,c++ 포인터 개념 복습 2. 동적할당 원리 복습 c++ new 와 c malloc 실습 3. Data-structure and algorithm in c++ 1단원 공부 (Publish Date: 2020-07-29)

2020 하계 모각코 4회차 결과
텐서플로우와 케라스의 cnn 라이브러릴 통해서 이미지 예측을 해보려고 한다 이미지의 형태이다. 32x32x3 rgb 채널까지 포함 해서 32x32픽셀짜리 이미지가 대략 50000개가 있다. 케라스의 데이터셋으로부터 로드하면 학습용 데이터와 평가용 데이터가 알아서 분류가 된다. 신경망 모델을 제작을 하였다. 처음 입력 이미지의 형태만 제대로 입력을 해준다면 그 이후는 내가 원하는대로 신경망을 제작을 하면 되기 때문에 입력에 주의를 기울여서 제작을한다. 마지막 fully connected 전까지는 활성화 함수를 relu로 사용하다가 마지막은 softmax 함수를 통해 확률적으로 모델링을 이용해서 예측을 하도록 하였다. 모델 컴파일은 adam optimizer를....... (Publish Date: 2020-07-22)

2020 하계 모각코 4회차 목표
1. 텐서플로우 라이브러리를 이용해서 mnist cifar-10 이미지를 학습을 시킨 후 합성곱 신경망을 이용해서 10가지의 이미지를 예측해보는 간단한 코드 제작 해보는 것 (Publish Date: 2020-07-22)

하계 모각코 3회차 결과
1. 해결 방법 테스트 케이스 횟수를 입력을 받고 간단하게 딕셔너리를 입력을 받음으로서 새로 새로 갱신을 하도록 하였다 어차피 동일한 key는 1개밖에 존재할 수 밖에 없기 때문에 이름과 enter exit 의 value 값만 계속 변경을 해주고 이름순으로 정렬하고 결과를 반환 2. 터렛 문제 해결 방법 터렛 문제를 간단히 생각을 해보면 두개의 원의 교점으로 생각을 해보면 간단하게 해결을 할 수 있다 2개의 원에대한 x,y 좌표들과 각 반지름을 입력을 받고 비교를 하면 된다 두 원의 중심에 대한 거리를 구하고 각 반지름과의 차이를 원의 공식 성질을 이용해서 비교를 하면 된다. (Publish Date: 2020-07-15)

하계 모각코 3회차 목표 (7/15)
1. 백준 7785번 회사에 있는 사람 2.백준 1002번 터렛 문제 (Publish Date: 2020-07-15)

일상
테스트! (Publish Date: 2020-07-14)

하계 모각코 2회차 결과
1. 간단하게 참가자와 완주자를 파이썬의 콜렉션 모듈을 이용해서 2개의 Counter 객체의 차이를 이용해서 완주하지 못한 선수를 구하였다 Counter 모듈에 대해서 2개의 객체의 차이를 구할수 있다는 것을 새로 알게 되었다. 2. 입력 받은 인자에 맞게 리스트를 잘라준 후 sort를 이용해서 정렬을 한 후에 필요한 부분만큼 slicing 한 후 정답을 새로운 리스트에 추가 하여서 해결 (Publish Date: 2020-07-08)

하계 모각코 2회차 목표 (7/08 20:00~23:00)
코딩테스트 연습 문제 2개 해결하기 1.프로그래머스 완주 하지 못한 선수 해시를 이용한 문제 해결 방법 2. k번째 수 리스트 슬라이싱을 이용한 문제 해결법 (Publish Date: 2020-07-08)

하계 모각코 1회차 결과
금일은 머신러닝의 기초인 여러가지 지도 학습 알고리즘을 파이썬의 사이킷런을 이용해서 활용을 해보았습니다. 가장 대표적으로 선형회귀 예측 방법을 활용을 해보았습니다. 필요한 라이브러리를 import 하고 사이킷런의 linear_model의 LinearRegression 패키지를 가져왔습니다 그 후 샘플 데이터를 train 데이터와 test용 데이터로 분류를 하였습니다. mglearn을 통해 가져온 샘플 데이터를 그래프를 시각화를 해보았습니다. 대략적으로 보니 1차 함수 직선의 모형을 따르는 것을 확인을 할 수 있습니다. 테스트용 데이터를 에측을 해보았습니다. 대략 성능은 66퍼센트의 성능을 보였습니다 이런식으로 사이킷런 라이브러리를 활용해서 선형 회....... (Publish Date: 2020-07-01)

하계 모각코 1회차 목표
1. 파이썬 라이브러리를 이용한 머신러닝 2.3 지도학습 알고리즘 ~2.3.1 선형회귀 (Publish Date: 2020-07-01)

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