[프로그래머스] 가장 큰 수 (Python)

정수 리스트에서 조합 가능한 가장 큰 수를 찾는 문제. 처음에는 직관적으로 가능한 조합을 모두 찾은 뒤 그중에서 가장 큰 수를 출력해봤다. import itertools def solution(numbers): answer = [] number_list = list(itertools.permutations(numbers, len(numbers))) for number in number_list: answer.append("".join(map(str,number))) return max(answer) 당연하게도 순열로 가능한 조합을 만드는 과정이 시간이 많이 걸려서, 시간 초과로 fail. 다음으로 생각한 방법은 숫자의 앞자리를 기준으로 내림차순으로 숫자를 정렬하기. def solution(numbers)..

[프로그래머스] 주식가격 (Python)

처음에는 단순하게, 시간이라는 배열을 만들어서 가격들에게 각 시점마다 현재 시점의 가격과 비교해서 떨어지지 않을때마다 1초라는 값을 추가 해줬다. 추가로 한번 떨어진 것은 flag를 통해 다시 비교하지 않도록 만들었다. def solution(prices): answer = [0] * len(prices) flag = [0] * len(prices) for time, price in enumerate(prices): if time == len(prices)-1: break for i in range(time+1): if prices[i] prices[j]: break else: cnt += 1 answer.append(cnt) return answer

[백준] 9663번 : N-Queen (Python)

코드의 구현 자체는 간단하다. DFS를 돌면서, 조건에 맞도록 구현하면 된다. 발목을 잡았던 부분은 바로 시간초과였다. 15 * 15의 경우 상당한 연산 시간이 필요하기 때문으로 보인다. 이미 이전의 퀸들이 있는 곳은 제외하고 넘어가도록 해야 최대한 시간을 아껴야 통과할 수 있다. 결국 PyPy3에서는 성공했지만, Python3에서는 여전히 시간초과가 발생했다. Python3에서도 성공하려면 뭔가 다른 방법이 필요할 것으로 보이지만, 시간이 아까우니 패스. import sys N = int(sys.stdin.readline()) row = [0] * N cnt = 0 visit = [False] * N # Queen이 서로 공격할 수 없는 지 확인 def check(q): for i in range(q)..

Deep Learning Library for video understanding

Representative Library for video understanding facebookresearch/PyTorchVideo [github] open-mmlab/MMAction2 [github] paddlepaddle/PaddleVideo [github] Compare Libraries PyTorchVideo MMAction2 PaddleVideo Support Model - Slow & SlowFast - X3D - MViT - Slow & SlowFast - X3D - TimeSformer - BMN - PoseC3D - PP-TSM - AGCN - TimesFormer - BMN - AttentianLSTM Feature - Support Accelerator for optimizing..

[백준] 5430번: AC (Python)

문제는 어렵지 않으나, 입출력을 약간 번거로운 편인 문제. import sys from collections import deque for test_case in range(int(sys.stdin.readline())): error = False command_list = sys.stdin.readline().strip() num_cnt = int(sys.stdin.readline()) num_list = deque(sys.stdin.readline().strip()[1:-1].split(",")) if num_cnt == 0: num_list = deque() for command in command_list: if command == "R": num_list.reverse() else: if num..

Knowledge Distillation 구현

What is Knowledge Distillation? 모델의 경량화의 방법 중 하나인 Knowledge Distillation. 이는 Pseudo Labeling과는 약간은 다른 개념이다. Pseudo Labeling의 경우에는 라벨이 없는 데이터를 잘 학습된 모델을 사용하여 추가적인 데이터(hard label)로 학습하는 것이라면, Knowledge Distillation은 잘 학습된 모델의 경향성(soft label)을 배우는 것이다. 여기서 말하는 경향성이란, 예측 결과로 나온 라벨을 얼마나 그 라벨이라고 생각하고 나오는 것인가를 학습한다는 의미 한다고 볼 수 있다. (자세한 내용은 이전 게시글 2021.10.22 - [Study/AI] - Why Knowledge Distillation Wor..

[Pytorch] Tips for Loading Pre-trained Model

The following errors may occur while loading a pre-trained model. RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for model: Missing key(s) in state_dict: ~~~~ Unexpected key(s) in state_dict: ~~~~ Occurs when the key is not sufficient or the key name does not match. Setting "strict" as "false" can easily resolve this error. model.load_state_dict(checkpoint, strict=False) For more detail check docu..

[백준] 10828번: 스택 (Python)

풀이 import sys cnt = int(sys.stdin.readline()) stack = [] for i in range(cnt): command = sys.stdin.readline().split() if command[0] == "push": stack.append(command[1]) elif command[0] == "pop": if len(stack): print(stack.pop()) else: print(-1) elif command[0] == "size": print(len(stack)) elif command[0] == "empty": if len(stack): print(0) else: print(1) elif command[0] == "top": if len(stack): pr..