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CodeUp 기초100제 [기초-데이터형] 문제풀이 (#1028~#1030)

사실 [기초-데이터형] 문제는 Python3의 강점이 빛을 발하지 않나 싶다. Java나 C언어는 int가 -2147483648 ~ +2147483647 범위 밖에 표현하지 못해서 새로운 자료형을 사용해야하지만 Python은 int형을 사용하면 수의 크기에 따라 알아서 메모리 사용량을 늘린다. *참고 깃허브 https://ahracho.github.io/posts/python/2017-05-09-python-integer-overflow/ [기초 파이썬] 파이썬 3에는 오버플로우가 없다? 오버플로우(Overflow)란? 지난 포스팅에서도 설명하였듯이 C언어에서 변수 혹은 상수의 값은 메모리에 직접 저장이 된다. 예를 들어, 아래와 같이 int 변수 a에 5라는 값을 대입하면, 컴퓨터는 알아 ahracho..

Algorithm 2020.11.25

CodeUp 기초 100제 [기초-입출력] 문제풀이 (#1010~#1027)

이전 포스팅에 이어서 CodeUp에서 풀이한 [기초-입출력] 문제들을 리뷰해본다. #1010. n = input() print(n) # 5 # 5 #1011. n = input() print(n) # p # p #1012. n = float(input()) print("%f" % n) # 1.56 # 1.560000 문자열 그대로 출력하면 1.56 입력 시 1.56으로 출력되어 오답처리 된다. % 포멧팅을 활용해 실수형으로 바꿔주자. 이때, input() 함수는 기본으로 문자형으로 입력 받기 때문에 float() 함수를 이용하여 형변환 해주었다. %포멧팅 방법에 대해서는 아래 더보기 포스팅을 참고하자! 더보기 2020/11/19 - [Python] - [Python] 문자열 포맷팅하는 3가지 방법 [Py..

Python 2020.11.25

CodeUp 기초100제 [기초-출력] 문제 풀이(#1001~#1008)

도서 '이것이 코딩 테스트다'를 읽고 CodeUp에서 200문제 풀기에 도전한다! 이번 포스팅은 기초 100제 중 [기초-출력] 문제 8문제 풀이를 올리고 기억해둬야할 것들을 정리해본다. #1001. print('Hello') # Hello #1002. 1) print('Hello World') #Hello World 2) print("Hello World") #Hello World 작은 따옴표와 큰 따옴표 모두 사용 가능하다. #1003. 1) print('Hello\nWorld') #Hello #World 2) print('Hello') print('World') #Hello #World Python print() 함수는 기본으로 줄바꿈을 하기 때문에 2)와 같이 2번 나눠서 적어줘도 된다. #100..

Algorithm 2020.11.25

CodeUp 기초 100제 [기초-출력변환] 문제풀이 (#1031~#1037)

문제 풀이 전에 기본 개념을 정리해보자. 1. 10진수 → 2진수, 8진수, 16진수 10진수를 다른 진수형태로 변환하는 방법은 2가지가 있다. (1) 진수별 변환함수 사용 Python 내장함수를 통해 10진수를 2진수, 8진수, 16진수의 문자열로 변환할 수 있다. 진수 함수 2진수 bin() 8진수 oct() 16진수 hex() a = 15 print('2진수:' + bin(a)) print('8진수:' + oct(a)) print('16진수:' + hex(a)) ###결과### #2진수:0b1111 #8진수:0o17 #16진수:0xf 출력결과를 보면 숫자 앞에 각각 0b, 0o, 0x가 붙어있는 것을 알 수 있다. 이것은 뒤에 있는 숫자가 어떤 진수의 숫자인지 나타내는 접두사이다. 즉 0b1111은..

Algorithm 2020.11.23

[Python] 문자열 포맷팅하는 3가지 방법

1. % 포맷팅 % 문자를 사용해서 원하는 형식으로 포맷팅하는 방법이다. ' % + 자료형 종류 ' % 값의 형식으로 사용한다. n = float(input()) print("%f" % n) # 입력 : 10 # 결과 : 10.0000 자료형별로 어떤 문자를 사용해야하는지 숙지해야한다. 자주 사용하는 자료형을 정리했다. 자료형 문자 정수 %d 실수 %f 문자열 %s 8진수 %o 16진수 %x % %% 사용할 때 주의해야하는 점은 명시한 자료형마다 입력값으로 사용할 수 있는 자료형이 정해져있다는 점이다. input() 함수로 입력 받은 문자열을 실수형으로 포맷팅 하려고 하면 아래와 같은 오류가 발생한다. # 잘못 사용하는 경우 n = input() print("%f" % n) # 입력 : 10 ------..

Python 2020.11.19

[Python] 다양한 종류 문자열 출력

기본적으로 파이썬에서 문자열을 선언하기 위해서는 큰 따옴표(")나 작은따옴표(')를 사용할 수 있다. 1. 큰 따옴표나 작은 따옴표를 포함한 문자열 - 문자열을 큰 따옴표로 구성하면 내부적으로 작은 따옴표를 포함할 수 있고 반대로 작은 따옴표로 구성하면 내부적으로 큰 따옴표를 포함할 수 있다. - 문자열을 큰 따옴표로 구성했는데 큰 따옴표를 포함해야한다면 백슬래시(\)를 사용하면 된다. (작은 따옴표의 경우도 동일) print("Hello World") # Hello World print('Hello World') Hello World print('\'Hello\'') #'Hello' + 2021.02.13 추가 - 백슬래시를 출력하고 싶은 경우에도 앞에 백슬래시를 추가해주면 된다. (백준 10172) ..

Python 2020.11.16

합성곱 신경망 - 합성곱 연산과 교차상관 연산

이번 포스팅에서는 합성곱신경망을 구현하기 전에 합성곱 연산에 대한 개념을 짚어본다. 합성곱 연산 vs 교차상관 연산 합성곱은 두 함수에 적용하여 새로운 함수를 만드는 수학 연산자이다. 두 배열 x와 w가 있을 때, 둘 중 한 배열의 원소 순서를 뒤집은 후 왼쪽 부터 각 배열 원소끼리 곱한 후 더하는 연산이다. 수식으로는 x * w로 표기한다. 위와 같은 방식으로 끝까지 진행하면 아래와 같이 새로운 배열이 생성된다. 합성곱 연산을 파이썬으로 수행해보자. 원본 배열을 뒤집는 방법은 2가지 정도가 있는데, numpy의 flip() 함수나 파이썬의 슬라이스 연산자를 사용하는 방법이다. import numpy as np w = np.array([2,1,5,3]) x = np.array([2,8,3,7,1,2,0,..

Keras를 활용하여 다중분류 신경망 구현하기

이번 포스팅에서는 keras를 사용하여 다중분류 신경망을 구현해본다. Keras Keras는 딥러닝 패키지를 편리하게 사용하기 위해 만들어진 래퍼(Wrapper) 패키지이다. 래퍼(Wrapper)는 자바에서는 기본 자료형을 객체형으로 바꿔주는 클래스들을 의미하는데, 파이썬에는 정확히 무엇을 의미하는지 모르겠다.. 한 블로그에서는 Keras를 Tensorflow 라이브러리의 일종이라고 설명하기도 한다. 어쨋든 Keras는 사용자가 Tensorflow를 좀 더 쉽게 사용할 수 있도록 만들어놓은 패키지인 것 같다. 더보기 Wrapper Class in JAVA www.tcpschool.com/java/java_api_wrapper 코딩교육 티씨피스쿨 4차산업혁명, 코딩교육, 소프트웨어교육, 코딩기초, SW코딩..

[모델 구축] 사이킷런 SGDClassifier 클래스

이번 포스팅에서는 사이킷런의 패키지를 사용해서 로지스틱 회귀 모델을 구현하는 방법을 알아볼 것이다. SGDClassifier라는 패키지를 사용해볼 것이다. SGDClassifier는 사이킷런의 경사하강법이 구현된 클래스이다. 이 클래스는 로지스틱 회귀 문제 이외에도 여러가지 문제에 경사하강법을 적용할 수 있다. 그럼 Documentation을 통해 클래스를 자세하게 살펴보자. * 회귀 문제에서는 SGDRegressor를 사용한다. 정의 파라미터가 무지하게 많다. 가장 첫줄에 확률적 경사하강법을 사용한 선형회귀 모델이라고 나와있다. 선형회귀 모델인데 왜 로지스틱회귀모델에 사용하는지 궁금할 수도 있다. 이전 포스팅에서 다뤘듯이 로지스틱 회귀모델도 선형회귀모델에 이외에도

다중분류 다층신경망 구현하기 - 하

이번 포스팅에서는 다중분류 다층신경망을 Python으로 구현해본다. 입력데이터는 텐서플로에서 제공하는 패션 MNIST 데이터셋을 사용한다. Install Tensorflow ! pip install tensorflow_gpu==2.0.0-rc1 Import Tensorflow import tensorflow as tf load Data (x_train_all, y_train_all),(x_test, y_test) = tf.keras.datasets.fashion_mnist.load_data() class_names = ['티셔츠/윗도리','바지','스웨터','드레스','코트','샌들','셔츠','스니커즈','가방','앵글부츠'] 데이터를 로드하고 클래스명을 지정한다. 클래스명은 패션 MNIST 데이터 세..