Plus Minus 

Integer 타입의 숫자 배열이 있다. 이 배열은 음수, 양수, 0을 포함 할 수 있다. 전체 배열에서 음수, 양수, 0의 비율을 소숫점 4자리의 정확도로 구하라. 1. 첫 번째 표준입력으로 배열의 갯수를 입력한다. 1. 두번째 줄은 음수, 양수, 0 숫자를 배열 만큼 입력한다. 각 숫자들은 공백문자로 구분한다. 반드시 3 줄을 출력해야 한다. 1. ...

diagonal Difference 

N x N 크기의 정사각형이 있다. 각각의 대각선 상의 원소들의 값을 더한 값의 차이를 구하라 1. 표준입력으로 정사각형의 크기 N을 입력받는다. 1. 1에서 입력한 N 만큼 row를 입력한다. 1. N x N 행렬이 만들어진다. 대각선의 원소들의 값을 더한 값의 차이를 출력한다.311 2 44 5 610 8 -1215(1 + 6 + 4) - (3 + ...

A Very Big Sum 

표준입력으로 배열의 크기 N을 입력받는다. 다음 표준입력에서 N크기 만큼의 숫자를 입력 받아서, 이들을 모두 더한다. 입력 값은 매우 크다. 1. 표준 입력으로 배열의 크기 N을 입력 받는다. 1. 다음 줄에서 숫자를 입력 받아서 N 크기의 배열에 넣는다. 숫자간의 구분자는 공백문자로 한다.배열에 있는 값들을 더해서 출력한다.\\&1\leq N \leq ...

Compare the triplets 

앨리스와 밥은 코딩문제를 풀고 있다. 리뷰어는 앨리스와 밥이 제출한 코드를 clarity, originality, difficulty 3개의 카테고리에서 점수를 준다. 점수는 1에서 100까지다. 앨리스의 점수는 A = (a_{0}, a_{1}, a_{2})밥의 점수는B = (b_{0}, b_{1}, b_{2})로 정의 할 수 있을 것이다. 이제 각 카테고...

알고리즘 - Simple Array Sum 

N 개의 정수형 값(integer)을 가진 배열이 있다. 이 배열의 모든 원소의 합을 구하라.표준 입력을 이용한다. 1. 먼저 배열의 크기 N을 설정한다. 1. 다은 줄에서 N개 만큼의 정수형 숫자를 입력한다. 각 숫자는 공백문자로 구분한다.입력예61 2 3 4 10 11배열의 모든 값을 더한 결과를 표준출력한다.출력예31package mainimport ...

Solve Me First 

표준입력을 읽어서 연산을 하고 그 결과를 표준출력에 쓴다. 1. stdin을 이용해서 두 개의 정수를 읽는다. 1. 두 개의 정수를 더한 결과를 stout한다.Bash가 제일 쉽다. 다른 언어들은 줄단위로 읽어서 화이트스페이스를 제거하고 정수(integer) 타입으로 변환하는 등의 삽질을 해줘야 한다. #!/bin/bashread aread bexpr $a...

알고리즘 

Solve Me First, Simple Array Sum, Compare the Triplets, A Very BigSum, Diagonal Difference, PlusMinus, Staircase, Birthday cake candles...

TensorFlow 소개 

는 구글에서 만든 머신러닝을 위한 오픈소스 소프트웨어 라이브러리다. 이 문서에 있는 모든 예제들은 TensorFlow를 기반으로 한다. 머신러닝이 뜨면서, 많은 종류의 머신러닝 애플리케이션들이 공개되고 있는데, 왜 TensorFlow를 선택했는지가 궁금할 것이다. 아래 그래프를 보자.이유는 간단하다. 누군가 머신러닝을 위해 사용하는 주요 라이브러리들에 대한...

딥러닝 수업 개요 

"알파고" 4차산업, 딥러닝, 선행코딩교육, 특이점이 화제가 되게한 원인이다. GPU대신 TPU라는 하드웨어를 사용했다고 하는데, 이슈는 하드웨어가 아니었다. 딥러닝인지 뭔지를 이용해서 대국을 학습해서 인간계 최고의 프로기사를 이긴 소프트웨어였다. 하드웨어 파워로 따지자면 슈퍼컴퓨터 500위권에도 들지 못할 "형편없는?" 수준으로 인간을 이긴거다. 알파고와...

Linear Regression의 Hypothesis와 Cost 

이전 장 에서 머신러닝이 무엇인지와 머신러닝에서 사용하는 기본적인 용어들에 대해서 살펴봤다. 이번 장에서는 머신러닝에서 널리 사용하는 선형회귀(lenear regression)를 살펴볼 것이다.공부시간에 따른 예상 성적을 알려주는 인공지능 프로그램을 만든다고 가정해보자. 머신러닝을 위한 "훈련데이터"를 준비했다. X축은 공부시간이고, Y축은 예상성적이다. ...