2. K 번째 큰 수

# # k 번째 큰 수 import sys sys.stdin = open("input.txt", "rt") n , k = map(int, input().split()) card = list(map(int, input().split())) result = set() #하나씩 제거하면서 뽑기 for i in range(n): for j in range(i+1, n): for m in range(j+1, n): # print(card[i]) # print(card[j]) # print(card[m]) result.add(card[i]+card[j]+card[m]) result = list(result) result.sort(reverse=True) print(result[k-1])

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• · 2023. 12. 21.
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1. K번째 작은 수

T = int(input()) #input 은 무조건 string 형으로 읽음 for t in range(T) : n, s, e, k = map(int, input().split()) num = list(map(int, input().split())) print(n, s, e, k) new_num = num[s-1:e] # list indexing을 진행할 때 [n: n-1]까지 된다. new_num.sort() print(new_num) print(new_num[k-1])

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• · 2023. 12. 21.
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[LangChain for LLM Application Development] 랭체인 Chains

본 게시물은 Deeplearning.ai 코스를 수강 후 요약 및 정리한 내용입니다. LangChain에서 지원하는 다양한 모듈 중 하나인 Chain 이 체인은 LLM과 프롬프트를 결합하며 다양한 요소를 한 번에 묶어 텍스트나 다른 데이터에 사용할 수 있다는 장점이 있다. 즉, 데이터를 기반으로 Prompt 와 LLM을 결합해서 Sequential 작업을 할 수 있도록 돕는것이 바로 Chain의 역할이다. 따라서, 체인의 장점 중 하나는 바로 많은 입력을 동시에 실행할 수 있다는 것! 그래서 체인 기술을 이용하면 LLM을 단독으로 사용하는 것 보다 더 복잡한 응용 프로그램에 적용시킬 수 있다는 장점이 존재하는데, (그래서 이름이 랭체인인가?) 체인은 쉽게 말하자면 chain = prompt | model..

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• · 2023. 12. 20.
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[Streamlit] 스트림릿 시작하기

데이터쪽을 공부한다면... ML, DL 등을 공부한다면.. 한 번쯤 들어봤을 법한 Streamlit! 파이썬과 연동되어 html이나 css, javascript 지식 없이도 내가 분석한 모델들을 웹 페이지 형태로 시각화 할 수 있는 좋은 파이썬관련 프레임워크 중 하나이다! Streamlit을 이용해서 나만의 블로그를 작성해 봐도 좋을 것 같고, 포트폴리오로 제작해봐도 좋을 것 같음! Streamlit 사용의 이점 Scikit, Keras, Numpy, Pandas, Tensorflow 등등과 쉽게 연동할 수 있고 서비스 개발 속도를 최소화 할 수 있으며 안전한 웹 개발 Development 이며 HTML, CSS & JavaScript 지식이 전무해도 되며! 개발하기가 쉽다..! 실제로 포스코 AI 빅데..

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• · 2023. 12. 19.
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[LangChain for LLM Application Development] 랭체인 Memory

본 게시물은 Deeplearning.ai 코스를 수강 후 요약 및 정리한 내용입니다. LLM task에서 중요한 부분 또 한가지! 대규모 언어모델을 통해 챗봇을 만들고 이를 기반으로 사용자와 모델 간 대화를 하기 위해서는 언어 모델이 사용자의 입력을 기억하고 그에 맞는 답변을 도출해야 한다! 이를 Memory라고 하는데, 더 많은 대화 내용을 기억하고 있을 수록 더 구체적이고 정확한 답변이 가능해 질 것이고, 반대로 많은 내용을 기억하다 보면 다양한 LLM 모델들은 보통 토큰 단위로 요금을 지불하기 때문에 너무 많은 내용을 기억하면 토큰 비용이 증가하게 될 것이다. 그래서 이 메모리를 효율적으로 관리하는 것이 가장 중요할 것으로 생각되는데, LangChain에서는 이 메모리들을 관리할 수 있는 기본적인 ..

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• · 2023. 12. 15.
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[LangChain for LLM Application Development] 랭체인 Models, Prompts and Parsers

본 게시물은 Deeplearning.ai 코스를 수강 후 요약 및 정리한 내용입니다. 랭체인..!! LLM...!!! 너무 재밌다! 같이 공부할사람! 🙋‍♀️ 먼저 LangChain이 뭔지 모르시는 분들을 위해 LangChain이란 LLM(Large Language Model) application을 제작하기 위한 Pytorch와 같은 오픈소스 개발 framework이다! LangChain framework는 Python, javascript를 지원하며 이 프레임워크를 이용하면 누구나 LLM 모델을 개발해볼 수 있다는 장점이 ..!! ㅎㅎ LangChain은 LLM으로 할 수 있는 거의 모든 기능들을 지원하는데 그 중에서도 LLM의 Composition과 Modularity에 특화되어 있다! LangCh..

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• · 2023. 12. 15.
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