분류 전체보기89 [C++] 2차원 벡터 초기화 clear, assign 코딩 테스트 문제를 풀다가 테스트 마다 2차원 벡터를 초기화해야 하는 문제가 있었다. clear와 assign을 사용한 초기화는 사용 목적과 효율성에서 차이가 있다. 📌 clearvector adj[1004];for (int i = 0; i 📌 assignvector> adj;adj.assign(n + 1, vector()); // n+1개의 빈 벡터로 초기화 📌 차이점 정리특징clear()assign()기존 메모리 재사용O (메모리 유지)X(새로운 크기나 값 설정 시 재할당)효율성더 빠름(메모리 해제하지 않음)다소 느릴 수 있음(재할당 필요시)크기 변경불가능가능값 초기화불가능(빈 상태로 만듦)가능(특정 값으로 초기화 가능)추천 상황크기가 고정되고 데이터만 비워야할 때크기가 가변적이거나 특정 값으.. 2025. 1. 2. [코테오답] 연산자 우선순위 & 비트 연산 출력 결과 Link : https://www.acmicpc.net/problem/14391Level : G3유형 : 비트마스킹📌 문제 탐색1.종이를 자르는데, 가로 혹은 세로가 1이 되어야 한다.2.각 조각 숫자의 합이 최대가 되어야 한다. 📌 오답1. 간격 없이 한자리 수 int가 연속으로 입력 받아지는 경우char 형으로 입력 받고 int로 변환해줘도 되지만, 아래와 같이 입력받을 수 있다.scanf("%1d", &arr[i][j]); 2. 연산자 우선순위를 생각하여, 원하는 출력값이 나오게 하려면 '괄호'를 잘 쳐야 한다.고치기 전if(s & (1 고친 후if((s & (1 & 연산자의 우선 순위보다 == 연산자의 우선순위가 더 높기때문에 (s & (1 괄호로 묶지 않으면 & 보다 == 연산자가 먼저 처.. 2025. 1. 1. 확률 vs 가능도 📌 확률 (Probability)✅ 특정 결과가 발생할 가능성(기회)모델 파라미터 θ가 주어졌을 때, 데이터 X가 관측될 확률📌 가능도 (likelihood)✅ 확률 모델에서 관측된 데이터가 주어졌을 때, 모델의 파라미터 θ(또는 가정)가 관찰된 데이터에 얼마나 적합한가를 수치로 나타낸 척도.θ가 얼마나 데이터 X를 잘 설명하는가?에 대한 척도이므로 θ를 움직여가며 평가하는 것이 목적이다.(모델이나 가설이 관찰된 데이터에 얼마나 잘 맞는가를 수치적으로 나타낸 척도)관측된 데이터 X가 주어졌을 때, 각각의 θ가 얼마나 타당한가? 얼마나 데이터를 잘 설명하는가?를 나타내는 값X라는 관측값이 주어졌을 때, θ를 따르는 확률 분포에서 X라는 관측값이 나올 확률이미 X가 주어졌을 때 θ가 달라짐에 따라 X를.. 2024. 12. 29. [6일차] 2024/12/27 📌 매일 3가지✅ 인터뷰 3문제 [딥러닝]간단한 MNIST 분류기를 TF, Pytorch 등으로 작성하는데 몇시간이 필요한가?CNN이 아닌 MLP로 해도 잘 될까?마지막 레이어 부분에 대해서 설명한다면?학습은 BCE loss로 하되 상황을 MSE로 보고 싶다면?딥러닝할 때 GPU를 쓰면 좋은 이유는?GPU를 두개 다 쓰고 싶다. 방법은?학습시 필요한 GPU 메모리는 어떻게 계산하는가?[통계/수학]고유값(egin value)와 고유벡터(eigen vector)이 무엇이고, 왜 중요한지 설명해주세요.https://github.com/boost-devs/ai-tech-interview/blob/main/answers/3-deep-learning.md ai-tech-interview/answers/3-dee.. 2024. 12. 27. [5일차] 2024/12/26 📌 매일 3가지✅ 인터뷰 3문제 정리Batch Normalization의 효과는?SGD, RMSprop, Adam에 대해 아는대로 설명한다면?간단한 MNIST 분류기를 MLP+CPU버전으로 numpy로 만든다면 몇줄일까?https://github.com/boost-devs/ai-tech-interview/blob/main/answers/3-deep-learning.md ai-tech-interview/answers/3-deep-learning.md at main · boost-devs/ai-tech-interview👩💻👨💻 AI 엔지니어 기술 면접 스터디 (⭐️ 1k+). Contribute to boost-devs/ai-tech-interview development by creati.. 2024. 12. 26. [코테오답] 시프트 연산 결과 대입 Link : https://www.acmicpc.net/problem/1094Level : S3유형 : 비트마스킹 📌 문제 탐색길이가 64인 막대기를 잘게 나누고 붙이며, 원하는 길이(X)로 만드는 것이 목표다. 📌 코드 설계하기 1. 원하는 길이 X 입력 받기2. for문의 i 변수는 짧은 막대 길이 변수다. sum은 막대 길이 합(모든 막대) 변수다. 3. 반복문을 돌 때 경우는 3가지다.case 1 : 현재 막대 길이가 원하는 길이보다 크면 sum은 재정의된다. (sum=i)남은 막대 버리니까 이후 코드는 실행 X (continue)case 2 : 현재 막대 길이 합이 원하는 길이보다는 작은데, 현재 가장 작은 막대 i를 더했을 때 원하는 막대길이 보다 커지는 경우 그 작은 막대는 무시 (con.. 2024. 12. 26. 이전 1 2 3 4 ··· 15 다음
