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Trie를 연습해볼 수 있는 대표적인 문제이다. 사실 python으로 푸는 경우 Trie를 이용하는 것보다 set을 이용하는게 더 빠르다 (이유는 set은 HashTable로 구현되어 있어, 원소 탐색에 선형시간이 걸리기 때문이라고 함). 심지어 python으로 하면 통과를 못하고, Pypy3으로 제출해야 한다. 나는 trie 연습을 위해 trie로 풀어 보았다. Node의 children을 dictionary로 구현하는 것보다는 defaultdict로 구현하는 게 search에서 더 유리할 것 같다고 생각했는데,오히려 시간이 더 걸려서 그 이유를 알아보았다. 🌼 문제 링크 https://www.acmicpc.net/problem/14425 14425번: 문자열 집합 첫째 줄에 문자열의 개수 N과 M (..

그리디로 못푸는 문제이길래 DP인줄 알고 짰다가 DP도 아니구나 싶어서 DFS 비슷하게 풀었다가 시간초과가 떠서 DFS + DP로 성공 🌼 문제 링크 https://www.acmicpc.net/problem/9084 9084번: 동전 우리나라 화폐단위, 특히 동전에는 1원, 5원, 10원, 50원, 100원, 500원이 있다. 이 동전들로는 정수의 금액을 만들 수 있으며 그 방법도 여러 가지가 있을 수 있다. 예를 들어, 30원을 만들기 위해서는 www.acmicpc.net 티어: 골드 V 분류: 다이나믹 프로그래밍 ❗ TRIAL 1. 더보기 코드 def solution(N, coins, target): c = coins.pop() #largest if N == 1: if target % c == 0: ..

CVPR 2019에서 발표된 MRI Reconstruction 관련 논문으로, 1) MRI reconstruction 과정에서 uncertainty를 함께 측정하였으며, 2) 별도의 evaluator network를 이용하여 매 시점에서 다음 sampling할 위치를 찾는 active sampling을 수행했다. 논문 링크, 코드 Introduction 🍏 Uncertainty에는 model uncertainty와 data uncertainty 두 가지가 있다. Model uncertainty는 모델이 완벽하지 않을 때 발생하는 예측값의 불확실성이고, data uncertainty는 데이터 자체에 내재된 불확실성이다. MRI reconstruction의 경우에는 k-space에서 데이터의 일부만 얻은 후..

예쁜 스킨을 갖추지 않으면 코딩을 못하는 나.. 정상인가요? 심지어 나같은 사람들은 아무리 예쁘게 스킨을 완성시켰어도 주기적으로 더 예쁘게 발전시켜야 되는 그런 병이 있다. 이번엔 어떻게 VSCode를 또 꾸며볼까 하다가 발견한 예쁜 extension 두가지를 소개합니다 1. vscode-icons https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=vscode-icons-team.vscode-icons vscode-icons - Visual Studio Marketplace Extension for Visual Studio Code - Icons for Visual Studio Code marketplace.visualstudio.com 파일 아이콘을 알록달록하..

StyleGAN2(Analyzing and Improving the Image Quality of StyleGAN, 2020)의 PyTorch 코드를 정리한 글. 위 Repo를 바탕으로 일부 수정했으며, 전체적인 흐름 이해를 위한 코드로, logging 등 많은 부분이 생략되어 있음. StyleGAN 시리즈 설명: https://bo-10000.tistory.com/158 [StyleGAN 시리즈] ProGAN/PGGAN, StyleGAN, StyleGAN2 ProGAN부터 StyleGAN2까지, style transfer에서 가장 유명한 모델인 StyleGAN의 변천사와 각 모델의 특징을 간단히 정리해 보고자 한다. 1. ProGAN/PGGAN (ICLR 2018) Paper: Progressive G..

Multimodal (Audio, visual) 데이터를 이용해 speech enhancement를 수행한 논문이다. 논문 링크: https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/1703/1703.10893.pdf Introduction Speech enhancement (SE)란 speech signal의 잡음 제거를 의미한다. 대부분의 SE 기술들은 audio 데이터만을 이용하지만, 본 논문에서는 visual 데이터 (입모양 이미지)를 함께 이용해 SE의 성능을 높이는 데 성공했다. Method 본 논문에서 제안하는 Audio-Visual Deep CNN (AVDCNN) SE 모델은 audio-visual encoder-decoder network 구조를 가진다. 1. 우선, CNN을 ..

Tensorflow tutorial-Classify text with BERT를 번역 및 정리한 글. BERT를 이용한 예제가 대부분 Huggingface를 이용한 것인데, BERT를 공부하기에는 Huggingface를 쓰지 않고 Tensorflow나 PyTorch를 이용한 코드가 더 나을 거라고 생각해 찾다가 발견했다. 원글 링크: (한국어 번역이 잘 안되어 있음) BERT로 텍스트 분류 | Text | TensorFlow 이 페이지는 Cloud Translation API를 통해 번역되었습니다. Switch to English BERT로 텍스트 분류 컬렉션을 사용해 정리하기 내 환경설정을 기준으로 콘텐츠를 저장하고 분류하세요. 이 튜토리얼에는 일반 www.tensorflow.org Setup prep..

DFS로 풀었다가 실패하고 DP로 성공 실버 3 절대아님 🌼 문제 링크 https://www.acmicpc.net/problem/2579 2579번: 계단 오르기 계단 오르기 게임은 계단 아래 시작점부터 계단 꼭대기에 위치한 도착점까지 가는 게임이다. 과 같이 각각의 계단에는 일정한 점수가 쓰여 있는데 계단을 밟으면 그 계단에 쓰여 있는 점 www.acmicpc.net 티어: 실버 III 분류: 다이나믹 프로그래밍 ❗ TRIAL 1. 더보기 코드 import sys input = sys.stdin.readline def dfs(stairs, val, ctr): if not stairs: return val next_val = stairs.pop() if ctr != 2: dfs1 = dfs(stairs,..

CutMix augmentation을 포인트클라우드 데이터에 적용한 논문이다. 두 포인트클라우드 데이터 간의 일대일 대응관계를 찾고, 이를 바탕으로 두 데이터를 섞는 두 가지 방법을 제안했다. Paper: https://arxiv.org/pdf/2101.01461.pdf Code: https://github.com/cuge1995/PointCutMix Introduction 이미지 데이터에 대해 mixed sample data augmentation (MSDA)가 활발하게 사용되어 왔다. 대표적인 예시는 MixUp (Zhang et al., 2018)과 CutMix (Yun et al., 2019) 가 있다. 본 논문에서는 포인트클라우드 데이터에 대해 CutMix를 수행하는 PointCutMix를 제안한..

분노의 테트리스.. 머리가 나쁘면 몸이 고생한다 🌼 문제 링크 https://www.acmicpc.net/problem/14500 14500번: 테트로미노 폴리오미노란 크기가 1×1인 정사각형을 여러 개 이어서 붙인 도형이며, 다음과 같은 조건을 만족해야 한다. 정사각형은 서로 겹치면 안 된다. 도형은 모두 연결되어 있어야 한다. 정사각형의 변 www.acmicpc.net 티어: 골드 IV 분류: 구현, 브루트포스 알고리즘 ❗ TRIAL 1. 더보기 코드 import sys input = sys.stdin.readline from collections import deque N, M = list(map(int, input().split())) paper = [] totalmax = 0 for _ in r..