너와 나의 스토리

문제: https://swexpertacademy.com/main/code/problem/problemDetail.do?contestProbId=AWtInr3auH0DFASy 문제 풀이: 가장 작은 값, 큰 값 구해서 곱해주면 된다. 소스 코드: #include using namespace std; int tc, n; int main() { ios::sync_with_stdio(false); cin.tie(NULL); cout.tie(NULL); cin >> tc; for(int z=1;z> n; int small= 1000001, big = 2; for (int i = 0; i > a; small = small > a ? a : small; big = big ..

feature 1개로 예측하기 1. 데이터 셋 load & library import 데이터 셋: from skgarden import MondrianForestClassifier from sklearn import datasets, cross_validation import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt dataset = pd.read_csv('./input/IBM_2006-01-01_to_2018-01-01.csv', index_col='Date', parse_dates=['Date']) dataset=dataset.fillna(method='ffill') dataset.head() 2. training set과 te..

네트워크 프로그래밍 소켓 기반 프로그래밍 네트워크로 연결되어 있는 서로 다른 두 컴퓨터가 데이터를 주고받을 수 있도록 하는 것 인터넷이라는 거대한 네트워크로 연결되어 있으므로 물리적인 연결은 신경 쓸 필요 없다. 소켓 연결된 네트워크 상에서 데이터 송수신에 사용할 수 있는 운영체제가 제공하는 소프트웨어적인 장치 네트워크를 통한 두 컴퓨터의 연결을 의미하기도 한다. 소켓은 프로그래머에게 데이터 송수신에 대한 물리적, 소프트웨어적(TCP/UDP 프로토콜의) 세세한 내용을 신경 쓰지 않게 한다. TCP 소켓은 전화기에 비유될 수 있다. 리눅스에서 실습 저는 Cygwin을 설치해 실습하였습니다. 컴파일 gcc helloworld.c -o hello-> helloworld.c 파일을 컴파일해서 hello라는 이름..

Mondrain Forest Regressor 위주로 정리를 하였다. skgarden.mondrian.MondrianForestRegressor Parameters n_estimators (integer, optional(default=10)): 포레스트에 있는 트리의 개수 max_depth (integer,optional(default=None)): 각 트리가 자라는 깊이. None이면 트리가 전체 깊이로 자라거나 min_samples_split에 의해 제한됨 min_samples_split (integer, optional (default=2)): 만약 노드의 샘플 수가 min_samples_split보다 작아지만 성장을 멈춤 bootstrap (boolean, optional(default=Fals..

스페셜 치킨 大 - 49000원 어니언 치킨, 카레 치킨, 양념 치킨, 새우 튀김, 만두 튀김, 치즈 스틱, 감자 튀김이 쌓여있는 스페셜 치킨 7명이서 먹었는데 절반을 남겼다. 정말 촘촘히 쌓여있었다. 인원 많아도 잘 먹는 사람들 아니면 중 시키면 될 듯 이것저것 같이 먹을 수 있어서 좋았당.

아프다니까 후니가 몸보신하라고 삼계탕을 사줬다. 왼쪽은 삼계탕, 오른쪽은 반계탕 반계탕은 닭 안에 찹쌀(?)이 거의 없어서 밥을 따로 주신다.

Mondrain Forest Random forest에서 incremental learning을 위해 몬드리안 포레스트를 사용한다. 최근 제안된 Online random forest 방법보다 빠르고 정확하다 Mondrian forests = Mondrian process + Random forests MF = Online bagging + Extremely randomized tree + Temporal knowledge weighting Online bagging 설명 RF에서 각 트리를 만드는 방법 Breiman-RF: Bagging + feautre들을 무작위로 서브 샘플링하고 서브 샘플링 feature들 중에서 가장 적합한 위치 선택 Extremely Randomized Trees: 랜덤으로 K ..

문제: https://www.acmicpc.net/problem/10256 문제 풀이: 아호코라식 알고리즘을 이용한다. 1. 주어진 마커를 뒤집어서 나올 수 있는 모든 문자열을 trie에 넣는다 2. DNA 문자열을 root부터 대입 시키면서 마커의 끝을 만나면 res에 더해준다 소스 코드: #include #include #include #include #include using namespace std; int tc, n, m; char str1[1000002], str2[102]; struct trie { trie *next[4]; trie *fail; int finish; trie() { fill(next, next + 4, nullptr); finish = 0; } ~trie() { for (i..