문제 : https://www.acmicpc.net/problem/18870  문제수직선 위에 N개의 좌표 X1, X2, ..., XN이 있다. 이 좌표에 좌표 압축을 적용하려고 한다.Xi를 좌표 압축한 결과 X'i의 값은 Xi > Xj를 만족하는 서로 다른 좌표 Xj의 개수와 같아야 한다.X1, X2, ..., XN에 좌표 압축을 적용한 결과 X'1, X'2, ..., X'N를 출력해보자.입력첫째 줄에 N이 주어진다.둘째 줄에는 공백 한 칸으로 구분된 X1, X2, ..., XN이 주어진다.출력첫째 줄에 X'1, X'2, ..., X'N을 공백 한 칸으로 구분해서 출력한다.제한1 ≤ N ≤ 1,000,000-109 ≤ Xi ≤ 109예제 입력 1 52 4 -10 4 -9예제 출력 1 2 3 0 3 1예..

Few-shot "Few-shot"은 머신러닝, 특히 자연어 처리(NLP)에서 사용되는 개념으로, 모델이 매우 적은 예시(few examples)**를 보고 학습하여 새로운 작업을 수행할 수 있도록 하는 방식입니다.  Few-shot 학습을 활용함으로써, 언어 모델은 주어진 예제들을 참고하여 더 정확하고 일관된 응답을 생성할 수 있습니다. 이는 특히 특정 도메인이나 형식의 질문에 대해 모델의 성능을 향상시키는 데 효과적입니다.   이 방식은 Zero-shot(아예 학습 데이터 없이 수행하는 방식)과 One-shot(하나의 예시만 제공) 학습 방식의 중간에 위치하는 개념입니다.  예시문장 1: "오늘 정말 기분이 좋다!"라벨: 긍정적문장 2: "오늘은 정말 피곤하고 지친 하루였다."라벨: 부정적문장 3:..

문제: https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/340212 문제 설명당신은 순서대로 n개의 퍼즐을 제한 시간 내에 풀어야 하는 퍼즐 게임을 하고 있습니다. 각 퍼즐은 난이도와 소요 시간이 정해져 있습니다. 당신의 숙련도에 따라 퍼즐을 풀 때 틀리는 횟수가 바뀌게 됩니다. 현재 퍼즐의 난이도를 diff, 현재 퍼즐의 소요 시간을 time_cur, 이전 퍼즐의 소요 시간을 time_prev, 당신의 숙련도를 level이라 하면, 게임은 다음과 같이 진행됩니다.diff ≤ level이면 퍼즐을 틀리지 않고 time_cur만큼의 시간을 사용하여 해결합니다.diff > level이면, 퍼즐을 총 diff - level번 틀립니다. 퍼즐을 틀릴 때마다..

문제 : https://www.acmicpc.net/problem/2493   문제KOI 통신연구소는 레이저를 이용한 새로운 비밀 통신 시스템 개발을 위한 실험을 하고 있다. 실험을 위하여 일직선 위에 N개의 높이가 서로 다른 탑을 수평 직선의 왼쪽부터 오른쪽 방향으로 차례로 세우고, 각 탑의 꼭대기에 레이저 송신기를 설치하였다. 모든 탑의 레이저 송신기는 레이저 신호를 지표면과 평행하게 수평 직선의 왼쪽 방향으로 발사하고, 탑의 기둥 모두에는 레이저 신호를 수신하는 장치가 설치되어 있다. 하나의 탑에서 발사된 레이저 신호는 가장 먼저 만나는 단 하나의 탑에서만 수신이 가능하다.예를 들어 높이가 6, 9, 5, 7, 4인 다섯 개의 탑이 수평 직선에 일렬로 서 있고, 모든 탑에서는 주어진 탑 순서의 반대..

KoBERT란? KoBERT(Korean BERT)는 한국어 자연어 처리(NLP)에 최적화된 BERT 기반 모델입니다. Google의 BERT는 다양한 언어를 지원하는 모델로, 양방향 Transformer를 활용해 언어를 깊이 이해할 수 있도록 설계되었습니다. KoBERT는 이러한 BERT 모델의 한국어 성능 한계를 극복하기 위해 개발되었으며, 한국어 데이터로 사전 학습하여 한국어 NLP 작업에서 더욱 향상된 성능을 발휘하도록 개발되었습니다. KoBERT의 특징1) BERT 기반 모델Google에서 개발한 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 모델을 기반으로 함.문장의 맥락을 양방향으로 학습하여 높은 성능을 발휘.2) 한국어 데이터..

1. 리눅스 사용자 권한 개념리눅스에서 파일과 디렉터리는 소유자(owner), 그룹(group), 기타 사용자(others) 세 가지 범주로 권한이 부여됩니다. ✅ 사용자(User) 유형소유자(Owner, u): 파일을 만든 사용자그룹(Group, g): 같은 그룹에 속한 사용자기타 사용자(Others, o): 위 두 그룹에 속하지 않는 나머지 모든 사용자✅ 권한(Permissions) 유형각 사용자 유형은 다음 3가지 권한을 가질 수 있습니다.기호의미설명r읽기 (Read)파일 읽기, 디렉터리 내용 목록 보기w쓰기 (Write)파일 수정, 디렉터리 내 파일 생성/삭제x실행 (Execute)파일 실행, 디렉터리 이동 (cd 가능) ✅ 권한 확인 (ls -l 명령어 사용)ls -l file.txt 2. ch..

문제 : https://www.acmicpc.net/problem/1238  나의 풀이import heapqdef dijkstra(start): distances = [float('inf')] * (N + 1) distances[start] = 0 pq = [] heapq.heappush(pq, (0, start)) while pq: dist, now = heapq.heappop(pq) if distances[now] >= dist: for next_node, time in graph[now]: if dist + time  다익스트라로 최단 거리를 구해 그 중 가장 거리가 긴 값..

인공지능 학습을 위한 필요한 데이터를 수집하기 위해 크롤링했던 음성 데이터를 텍스트로 변환해야 합니다. 여기서 변환할 때에 Google Cloud의 STT나 Naver CLOVA STT를 사용하면 되지만 데이터가 많기 때문에 무료로 STT를 직접 구현해서 변환하려고 합니다.  WhisperWhisper는 다양한 언어와 환경에서 우수한 성능을 제공하는 강력한 음성 인식 라이브러리입니다. OpenAI가 제공하는 오픈소스로, API를 통해 사용자가 비용을 지불하고 이용할 수 있으며, 파이썬 라이브러리 형태로 제공되어 사용자가 모델을 자유롭게 다운로드하여 활용할 수 있습니다 ! (영어 스피킹 애플리케이션인 스픽과 ChatGPT 공식 앱의 음성 인식에서도 Whisper를 사용합니다.)  아래 표는 사용 가능한 모..