[문제 풀이] 영상 참고 www.youtube.com/watch?v=I0Dq42C0h8w&feature=youtu.be&ab_channel=%EC%B2%9C%EC%88%98%ED%99%98 [코드] #include #include #include #include #include #include using namespace std; int n, m, v; vector a[1001]; bool visited[1001] = { 0, }; stack s; void dfs(int v); void bfs(int v); int main() { ios_base::sync_with_stdio(0); int ltemp, rtemp; cin >> n >> m >> v; while (m--) { cin >> ltemp >> ..
2346번: 풍선 터뜨리기 첫째 줄에 자연수 N(1≤N≤1,000)이 주어진다. 다음 줄에는 차례로 각 풍선 안의 종이에 적혀 있는 수가 주어진다. 편의상 0은 적혀있지 않다고 가정하자. www.acmicpc.net 큐, 덱으로는 돌아가는 식의 문제를 내는 것이 국룰인것 같습니다. 이 문제도 반전 요세푸스와 풀이 과정은 비슷하나, 첫 입력 인덱스를 기억해야 한다는 것이 까다롭습니다. 그래서 pair로 덱에 입력을 받겠습니다. 비교할 때는 first를 통해 비교하고, 출력할 때는 second를 출력할 것입니다. [정답코드 보기] #include #include #include #include #include #include #include #include #include using namespace std..
나는 왜 여자 친구가 없을까? 3자가 본다면 바로 의심해볼 만할 구석이 있겠지만, 정작 자신은 받아들이기 힘든 이유가 있습니다. 제가 생각하는 연인이 있을 확률은 다음과 같습니다. 제가 생각하는 외모가 1인 사람은 원빈입니다. 머신러닝을 통해 제 얼굴을 원빈과 고릴라와 비교하여 보겠습니다. 이 과정에서 Siamese Network를 통한 얼굴인식, One_shot Learning에 대해서도 알아볼 수 있을 것입니다. [One Shot Learning] 소규모의 데이터 혹은 한번 본 물체를 많은 데이터와 비교하고 분류할 때 사용하는 방법입니다. 기존의 딥러닝 방식은 Convolution network가 충분히 학습할 수 있도록 많은 양의 데이터를 요구합니다. 하지만 얼굴 인식에서는 많은 데이터 확보가 어렵..
머신러닝을 위해 데이터를 모으는 과정은 매우 중요합니다. 데이터를 모으기도 귀찮고, 원하는 이미지 데이터를 직접 잘라내는 일도 만만치 않은 작업입니다. 다행히 우리는 DATA Augmentation이라는 데이터 뻥튀기하는 방법을 알고 있습니다. [DATA Augmentation이란?] 한정된 데이터를 적절한 작업을 통해 늘릴 수 있습니다. 우선 다음 사진을 보겠습니다. 인간의 눈으로 보면 위 사진은 같은 고양이를 약간 돌리거나 좌우 반전한 모습에 지나지 않습니다. 하지만 컴퓨터의 눈으로 위 사진을 본다면, 살짝 돌리거나 좌우 반전한 같은 고양이의 사진은 완전히 새로운 데이터가 될 것입니다. 컴퓨터는 이미지를 볼 때 세 개의 채널(RGB)로 나누고, 각 픽셀의 RGB농도를 조절하여 합치는 방식으로 데이터를..
