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출처: 백준 Plan구간 합이니 전체 합 배열에서 빼자. Code코드 구현은 내일로...오늘 프로그램 교육 6시간, 헬스, 창업 개발 때문에 pseaudo코드만..

대표사진 삭제사진 설명을 입력하세요.출처: 백준 Plan리스트에 입력값을 받고, i번째 인덱스부터 j까지의 인덱스 더 하면 된다. = 시간 초과배열 합과 구간 합을 사용한다. = 0.5초 내 가능 Coden, m = list(map(int,input().split()))values = list(map(int,input().split()))sum_temp = [0] #0을 추가하는 이유는 resluts = []temp = 0#구간 합for i in values: temp = temp + i sum_temp.append(temp)for i in range(m): start, end = map(int,input().split()) print(sum_temp[end] - sum_temp[s..

👁️ REVIEW 2023년, TimeGPT 논문이 나왔다. 이는 제로샷 예측과 이상치 탐지 태스크에 적용할 수 있음을 배울 수 있었다. 그러면서, LLMTime 등 LLM(Large Language Model)을 투입시키는 연구도 활발히 진행되었다. 뿐만 아니라, 오픈소스 기반 모델인 Lag-LLaMA로 제로샷 예측이 가능해졌다. 이 열기를 이어받아, Amazon 연구원들도 뛰어들게 되었다. 이 연구원들이 제시한 `Chronos`가 무엇인지 알아보자. Original Paper Chronos Chronos는 제로샷 확률 예측을 위한 프레임워크고, Transformer 기반의 언어모델 아키텍쳐를 활용해 예측 태스크에 적용했다. 그리고, Chronos는 NLP(Natural Language Process)..

선형 AutoEncoder를 활용한 이미지 축소 및 복원 (MNIST 데이터셋 사용) 라이브러리 가져오기 import tensorflow as tf from tensorflow.keras.models import Sequential, Model from tensorflow.keras.layers import Dense, Input import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt tf.__version__ 데이터셋 가져오기 from tensorflow.keras.datasets import mnist (X_train, y_train), (X_test, y_test) = mnist.load_data() X_train.shape, y_train.shape #((600..

CNN(Convolution Neural Network)를 활용해 호머와 심슨을 분류해보자. 1. Import the library import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import zipfile import numpy as np from google.colab.patches import cv2_imshow import tensorflow as tf from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Conv2D, Dense, Flatten, MaxPool2D from tensorflow.keras.preprocessing.image import Im..

지난 번 포스팅에는 LBPH 알고리즘으로 얼굴 인식을 태스크를 진행했다. 이번에는 68개의 얼굴 포인트를 감지해서 정확도를 높혀보고자 한다. 1. 라이브러리 가져오기 import dlib import cv2 import PIL import Image from google.colab.patches import cv2_imshow 2. 데이터셋 가져오기 import os import zipfile path = "~/yalefaces.zip" zip_object = zipfile.ZipFile(file=path, mode='r') #read zip_object.extractall("./") zip_object.close() # 메모리 해제 3. 태스크와 모델 정의 # dlib에서 어떤 태스크를 수행할 것이며,..