3. 정다면체

두 개의 정다면체를 던져서 그 합을 구했을 때 나올 수 있는 큰 수 찾기 n, m = map(int, input().split()) sum_list = [] for i in range(n): for j in range(m): sum = (i+1) + (j+1) sum_list.append(sum) res = {} for i in sum_list: try : res[i] += 1 except : res[i] = 1 sorted_dict = sorted(res.items(), key = lambda x : x[1], reverse = True) arrMin = float('-inf') result = [] # 딕셔너리 내 원소 비교 for i in range(len(sorted_dict)): if (sort..

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• · 2023. 12. 22.
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Python 리스트 동일 원소 개수 세기 (try, except 구문) + 딕셔너리 정렬 하기

Try, Except 구문 이용 동일 원소 개수 세기 알고리즘 문제를 풀다 보면 리스트에서 동일 원소의 개수를 셀 일이 있는데, 이 때 try, except 구문을 이용하면 편리하다. try : 예외가 발생할 가능성이 있는 코드 except : 예외가 발생했을 때 실행할 코드 결과를 확인하기 위해서는 딕셔너리 형태의 출력으로 받아보면 된다. num_list = [10, 9, 9, 8, 8, 8, 7, 7, 7, 7, 6, 6, 6, 6, 5, 5, 5, 5, 4, 4, 4, 3, 3, 2] # result dictionary 생성 res = {} for i in num_list : try : res[i] += 1 except : res[i] = 1 print(res) >>> {10: 1, 9: 2, 8:..

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• · 2023. 12. 22.
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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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