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Attention please
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https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/42583 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 문제 설명 트럭 여러 대가 강을 가로지르는 일차선 다리를 정해진 순으로 건너려 합니다. 모든 트럭이 다리를 건너려면 최소 몇 초가 걸리는지 알아내야 합니다. 다리에는 트럭이 최대 bridge_length대 올라갈 수 있으며, 다리는 weight 이하까지의 무게를 견딜 수 있습니다. 단, 다리에 완전히 오르지 않은 트럭의 무게는 무시합니다. 예를 들어, 트럭 2대가 올라갈 수 있고 무게를 10kg까..
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What Experiment? KLUE 데이터셋은 Korean Language Understanding Evaluation 의 약자로 한국어 모델 성능을 평가하기 위한 벤치마크 데이터셋이다. KLUE 데이터셋에는 총 8가지의 task가 존재하는데 그 중에서도 이번에 활용할 task는 TC(Topic Classification) 이다. 이번 프로젝트의 주제는 위에서 설명한 KLUE 데이터를 사용하여 북마크된 기사들의 제목들을 각 topic에 맞게 분류하는 것이다. 예를 들어 "[삼성화재배 AI와 함께하는 바둑 해설] 조용히 완성된 철갑 공격군 | 중앙일보" 라는 기사 제목을 보고 "IT과학" 으로 분류한다. 구글에는 원하는 페이지를 북마크할 수 있는 기능이 존재한다. 이 북마크에는 다양한 기능이 존재하는데..
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https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/42587 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 문제 설명 일반적인 프린터는 인쇄 요청이 들어온 순서대로 인쇄합니다. 그렇기 때문에 중요한 문서가 나중에 인쇄될 수 있습니다. 이런 문제를 보완하기 위해 중요도가 높은 문서를 먼저 인쇄하는 프린터를 개발했습니다. 이 새롭게 개발한 프린터는 아래와 같은 방식으로 인쇄 작업을 수행합니다. 1. 인쇄 대기목록의 가장 앞에 있는 문서(J)를 대기목록에서 꺼냅니다. 2. 나머지 인쇄 대기목록에서 J보다 중..
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https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/12909 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 문제 설명 괄호가 바르게 짝지어졌다는 것은 '(' 문자로 열렸으면 반드시 짝지어서 ')' 문자로 닫혀야 한다는 뜻입니다. 예를 들어 "()()" 또는 "(())()" 는 올바른 괄호입니다. ")()(" 또는 "(()(" 는 올바르지 않은 괄호입니다. '(' 또는 ')' 로만 이루어진 문자열 s가 주어졌을 때, 문자열 s가 올바른 괄호이면 true를 return 하고, 올바르지 않은 괄호이면 fal..
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https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/42586 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 문제 설명 프로그래머스 팀에서는 기능 개선 작업을 수행 중입니다. 각 기능은 진도가 100%일 때 서비스에 반영할 수 있습니다. 또, 각 기능의 개발속도는 모두 다르기 때문에 뒤에 있는 기능이 앞에 있는 기능보다 먼저 개발될 수 있고, 이때 뒤에 있는 기능은 앞에 있는 기능이 배포될 때 함께 배포됩니다. 먼저 배포되어야 하는 순서대로 작업의 진도가 적힌 정수 배열 progresses와 각 작업의 ..
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이번에 리뷰할 논문은 "Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation" 이다. R-CNN은 object detection 모델 중 2-stage detector의 시초가 되는 모델이다. R-CNN 모델은 Regions with CNN의 약자로 region proposals 와 CNN이 결합된 구조이다. 이전의 Object Detection 분야의 최고의 성능을 나타낸 기법은 mAP 수치가 30% 정도였지만 R-CNN은 이 수치를 훨씬 뛰어넘는 53.3%를 달성하였다. 2022.12.30 - [딥러닝/CNN] - AP(Average Precision) & mAP(mean Average Precision)의 개..