😎 공부하는 징징알파카는 처음이지?

220208 작성 https://www.youtube.com/watch?v=-Gx0T92-7h8&list=PLVsNizTWUw7H9_of5YCB0FmsSc-K44y81&index=26 1. 순차 탐색 : 리스트 안에 있는 특정한 데이터를 찾기 위해 앞에서부터 데이터를 하나씩 확인 2. 이진 탐색 : 정렬되어 있는리스트에서 탐색 범위를 절반씩 좁혀가며 데이터를 탐색하는 방법 : 시작점, 끝점, 중간점을 이용하여 탐색 범위 설정 1) 이미 정렬된 데이터, 4를 찾아보자 2) 시작점 [0], 끝점 9, 중간점 [4](소수점 이하 제거) 3) 중간점 기준으로 왼쪽꺼만 살림 4) 다시 시작, 중간, 끝점 찾는다 0, 2, 4, 6 5) 2 를 기준으로 오른쪽꺼만 살림 6) 4, 6 끝 python def bina..

220208 작성 https://www.youtube.com/watch?v=_kdE7ykab4Q&list=PLVsNizTWUw7H9_of5YCB0FmsSc-K44y81&index=25 1. 정렬 알고리즘 비교 : 최악의 경우에도 O(NlogN) 은 보장! 2. 선택 정렬과 기본 정렬 라이브러리 수행 시간 비교 from random import randint import time # 배열에 10,000 정수 삽입 array = [] for _ in range(10000) : # 1~100 랜덤 정수 array.append(randint(1, 100)) # 시간 재기 start_time = time.time() # 선택 정렬 소스코드 for i in range(len(array)) : min_index = ..

220208 작성 https://www.youtube.com/watch?v=65Ui3RNibRA&list=PLVsNizTWUw7H9_of5YCB0FmsSc-K44y81&index=24 1. 계수 정렬 : 특정한 조건이 부합할 대 사용, 매우 빠르게 동작 : 데이터의 크기 범위가 제한되어 정수 형태로 표현할 수 있을 때 가능 : 데이터 개수 N, 데이터(양수) 중 최대값이 k일 때 최악의 경우 수행 시간 O(N + K)s 1) 가장 작은 ~ 큰 데이터 범위가 모두 담길 수 있는 리스트 생성 2) 데이터를 하나씩 확인하며, 데이터 값과 동일한 인덱스의 데이터 1씩 증가! .... 계속 반복 3) 결과 확인할 때, 리스트의 첫 번째 데이터 부터 하나씩 그 값 반복하며 인덱스 출력!!! python # 모든 원..

220208 작성 https://www.youtube.com/watch?v=EuJSDghD4z8&list=PLVsNizTWUw7H9_of5YCB0FmsSc-K44y81&index=23 1. 퀵 정렬 : 기준 데이터를 설정하고, 그 기준보다 큰 데이터와 작은 데이터의 위치를 바꾸기 : 첫 번째 데이터를 기준 데이터 (PIVOT) 으로 설정 : 가장 많이 사용되는 정렬 알고리즘 1) 첫 번째 수가 피벗이다 2) 왼쪽에서 5보다 큰 수를 고른다 3) 오른쪽에서 5보다 작은 수를 고른다 4) 둘이 교환한다 5) 그다음 칸 왼쪽에서 더 큰 수 고른다 6) 그다음 칸 오른쪽에서 더 작은 수 고른다 .... 위치가 엇갈리는 경우!!! 피벗 (5) 와 작은 데이터의 위치를 변경 그러면 피벗 (5) 를 기준으로 왼쪽은 ..

220208 작성 https://www.youtube.com/watch?v=DRkL5EBZ7KY&list=PLVsNizTWUw7H9_of5YCB0FmsSc-K44y81&index=22 1. 삽입 정렬 : 처리되지 않은 데이터를 하나씩 골라 적절한 위치에 삽입 : 선택 정렬에 비해 구현 난이도가 높지만 효율적 1) 첫 번째 수를 기준으로 두 번째 수가 앞으로 갈지, 뒤로 갈지 판단 2) 그다음 세 번째 수가 앞 두 개의 수에서 어디로 갈지 판단 3) 그다음 네 번째 수가 앞 세 개의 수에서 어디로 갈지 판단 .... 이런 과정 반복 python array = [7, 5, 9, 0, 3, 1, 6, 2, 4, 8] for i in range(1, len(array)) : for j in range(i, 0,..

220208 작성 https://www.youtube.com/watch?v=jpyslMwprao&list=PLVsNizTWUw7H9_of5YCB0FmsSc-K44y81&index=21 1. 정렬 : 데이터를 특정한 기준에 따라 순서대로 나열하는 것 2. 선택 정렬 : 처리되지 않은 데이터 중에서 가장 작은 데이터를 선택해 맨 앞에 있는 데이터와 바꾸는 것 1) 가장 작은 0 선택해 가장 앞의 숫자와 바꾸기 2) 그다음 작은 1 선택해 가장 앞에서 두번째 숫자와 바꾸기 .... 이런 과정 반복 python array = [7, 5, 9, 0, 3, 1, 6, 2, 4, 8] for i in range(len(array)) : min_index = i for j in range(i+1, len(array))..

220207 작성 https://www.kaggle.com/theblackmamba31/low-resolution-images-to-high-resolution Low resolution images to high resolution Explore and run machine learning code with Kaggle Notebooks | Using data from multiple data sources www.kaggle.com http://dmqm.korea.ac.kr/activity/seminar/318 고려대학교 DMQA 연구실 고려대학교 산업경영공학부 데이터마이닝 및 품질애널리틱스 연구실 dmqa.korea.ac.kr 1. Image super resolution : 저화질의 이미지를 고화..

220204 작성 https://www.kaggle.com/shivamb/cnn-architectures-vgg-resnet-inception-tl CNN Architectures : VGG, ResNet, Inception + TL Explore and run machine learning code with Kaggle Notebooks | Using data from multiple data sources www.kaggle.com https://wooono.tistory.com/233 [DL] LeNet-5, AlexNet, VGG-16, ResNet, Inception Network CNN 종류는 다음과 같습니다. Classic Networks LeNet-5 AlexNet VGG-16 ResNet..