황교빈의 아카이브

[알고리즘] Search for a Range

asc로 정렬된 Integer배열에서 지정된 범위의 target Value를 찾아라 알고리즘의 복잡도는 O(log n)이어야 하며, target Value를 찾지 못하면 [-1, -1]을 반환한다. Given an array of integers sorted in ascending order, find...

‣ 개발자 뇌 개발 / ‣ 자료구조, 알고리즘, 개발방법론

[알고리즘] 정렬된 Array에서 중복제거하여 target의 인덱스 반환

정렬된 Array에서 중복제거하여 target의 인덱스 반환하기 1. ArrayList에 데이터 셋팅. 2. 중복이 허용되지 않는 HashSet에 데이터 셋팅. 3. 다시 int[]에 담아 반환 class Solution { public int[] searchRange(int[] nums, int...

‣ 오늘의 삽질

error: cannot spawn git: No such file or directory

error: cannot spawn git: No such file or directory Atom 에디터의 Merge기능이 편리해 컨플릭트가 났을때 애용하던 와중에 Git 액션시 위와 같은 오류가 발생했다. GIT_SSH PATH등록하는 등 검색된 솔루션에도 해결안되던 와중에...

‣ 개발자 뇌 개발 / ‣ 언어, 프레임워크

[SQL] ApacheCommons ListUtils partition

ArrayList 를 일정 크기로 분할할 때, sublist(int fromIndex, int toIndex) 를 사용해도 되지만, 리스트 사이즈내에서 fromIndex, toIndex구하는 로직을 추가로 짜야한다. Apache Commons 라이브러리의 partition 메서드를 사용하면 아주 간편하게 List를 사이즈에...

‣ 개발자 뇌 개발 / ‣ 딥러닝, 머신러닝

Pandas df.groupby(“team”)[“Points”].sum() hierarchical index unstack() h_index.unstack() RDB데이터를 매트릭스로 바꿀때 많이 사용 df.groupby([“source”, “target”)[“rating”].sum().unstak().fillnan(0) #매트릭스형태로 변환 cumsum cummin cummax 시계열데이터 feature 생성 pd.merge(df_a, df_b, on=’subject_id’) inner join기준으로 merge함. pd.merge(df_a, df_b, on=’subject_id’,...

‣ 개발자 뇌 개발 / ‣ 딥러닝, 머신러닝

[텐서플로우] dropout의 적용

드롭아웃 기법 : 신경망의 일부만 사용하도록 하여 가중치의 균형을 잡고 과적합 상태를 해결함. keep_prob = tf.placeholder(tf.float32) W1 = tf.Variable(tf.random_normal([784, 256], stddev=0.01)) L1 = tf.nn.relu(tf.matmul(X, W1)) L1 = tf.nn.dropout(L1, keep_prob) W2 =...

‣ 딥러닝, 머신러닝 / ‣ 개발자 뇌 개발

[딥러닝] 텐서플로우 모델저장 / 텐서보드 이용하기

텐서플로우 모델 저장 및 재사용, 텐서보드 사용하기 with tf.name_scope(‘layer1′): W1 = tf.Variable(tf.random_uniform([2, 10], -1., 1.), name=’W1’) L1 = tf.nn.relu(tf.matmul(X, W1)) with tf.name_scope(‘layer2′): W2 = tf.Variable(tf.random_uniform([10, 20], -1., 1.), name=’W2’) L2...

‣ 개발자 뇌 개발 / ‣ 딥러닝, 머신러닝

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