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[softeer] 플레이페어 암호 python

문제: https://softeer.ai/practice/info.do?idx=1&eid=804&sw_prbl_sbms_sn=79691 # 11문제 런타임 에러.... (62문제중) def get_occurrence_count(my_list): new_list = {} for i in my_list: try: new_list[i] += 1 except: new_list[i] = 1 return(list(new_list.keys())) def check_letter(letter,result): count = len(letter) if count == 0: return else: #print(count,letter,result) # 일반적인 경우 if (len(letter) > 1) and (letter[0..

카테고리 없음 2022.09.06

[프로그래머스] 소수만들기 python

# 문제 : https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/12977 from collections import deque tmp = [] def do_something(comb): return list(comb) def dfs(comb: deque, depth: int): M = 3 if len(comb) == M: # 종료 조건 1 : M개를 모두 선택했을 때 tmp.append(do_something(comb)) # 선택 후의 알고리즘 호출 return elif depth == len(some_list): # 종료 조건 2: 리스트의 마지막 까지 탐색했을 때 return # 현재 depth의 값 포함 재귀 호출 comb.append(some_..

[프로그래머스] 모의고사 python

# 문제: https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/42840 def student_answer(answers): student_1,student_2,student_3 = [],[],[] #수포자1,2,3 정답지 설정 tmp = [1,2,3,4,5] for i in range(0,len(answers)): student_1.append(tmp[i%5]) tmp = [2, 1, 2, 3, 2, 4, 2, 5] for i in range(0,len(answers)): student_2.append(tmp[i%8]) tmp = [3, 3, 1, 1, 2, 2, 4, 4, 5, 5] for i in range(0,len(answers)): stude..

[프로그래머스] 오픈채팅방 python

# 문제 https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/42888 global dic dic = {} def nick_name_update(ID,nick_name): ## 닉네임 저장 dic[ID] = nick_name return def solution(record): answer = [] tmp_answer = [] ## 닉네임 업데이트 by dict for i in record: action = i.split(sep=' ') if action[0] == 'Enter': nick_name_update(action[1],action[2]) tmp_answer.append([action[0],action[1]]) elif action[0] == '..

[논문리뷰 - 이미지] DeiT Training data-efficient image transformers & distillation through attention

목차 0. Abstract 고성능 비전 트렌스포머를 이미지 이해 작업 처리하는데 사용함 86M 파라미터를 이용하여 ImageNet에서 top-1 accuracy를 83.1% 달성 1. Introduction - Convolution 신경망 ( Imagenet) - Natural Language Processing에서 attention-based models 활용 - 최근에는 여러 연구자가 비전과제를 해결하기위해 hybrid architecture를 사용하는데, transformer 성분을 Conv-Net에 적용 ex) The vision transformer (ViT) introduced by Dosovitskiy et al. - Natural Language Processing (Vaswani et a..

[논문-의료] Explainable Image Quality Analysis of Chest X-Rays

Abstract NormGrad 를 이용하여 Chest X-Ray데이터에 이물질 검증 정확도 0.862의 성능 1. Introduction 이로 인해 이미지에 이물질이 나타나므로(JFHealthcare, 2020) 진단이 어려움 여러 논문들이 좋은 화질과 나쁜 화질을 구별하는 것을 목표로 하는 분류기를 만듬 > But 오분류 생성 가능 > 이것을 해석하는 것이 검출 정확도를 향상시키는 열쇠 컴퓨터 비전에서는 이를 해결하기위해 1) 사후 설명 방법에 의한 시각적 설명

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