2차원 리스트는 다른 리스트 조작과 달리 max() 함수를 쓴다고 해서 바로 최대, 최솟값이 나오는게 아니다! -> map 함수를 이용하자 !! ex) 최댓값 구하기 arr = [ [1, 7, 12], [4, 7, 13], [1, 5, 17], [3, 5, 20], [2, 4, 24], [1, 4, 28], [3, 6, 37], [5, 6, 45], [2, 5, 62], [1, 2, 67], [5, 7, 73], ] max_value = max(map(max, arr)) print(max_value) ex) 최솟값 구하기 vertices = [ [1, 7, 12], [4, 7, 13], [1, 5, 17], [3, 5, 20], [2, 4, 24], [1, 4, 28], [3, 6, 37], [5, 6,..
https://www.acmicpc.net/problem/1991 1991번: 트리 순회 첫째 줄에는 이진 트리의 노드의 개수 N(1 ≤ N ≤ 26)이 주어진다. 둘째 줄부터 N개의 줄에 걸쳐 각 노드와 그의 왼쪽 자식 노드, 오른쪽 자식 노드가 주어진다. 노드의 이름은 A부터 차례대로 알파 www.acmicpc.net 트리의 전위, 중위, 후위 순회를 코드로 구현하는 문제이다. c++로 코딩하던 버릇이 남아있어 그런지 아스키 코드를 이용했다 원랜 ans 변수에 답을 담는 것이 아닌, visited 배열을 이용해 답을 저장하려고 아스키 코드를 썻는데 결국 그러진 않았다. 굳이..? 라는 생각이 들어서,, 트리의 순회 방법에 대해 알고 있다면 차례대로 구현해주기만 하면 된다. 좀 더 정석적인 풀이 방법이..
https://www.acmicpc.net/problem/25307 25307번: 시루의 백화점 구경 첫째 줄에 백화점의 세로 길이, 가로 길이, 마네킹과 떨어져야 하는 거리를 의미하는 정수 $N, M, K$가 공백으로 구분되어 주어진다. ($1 \leq N,M \leq 2\,000$, $0 \leq K \leq 4\,000$) 둘째 줄부터 $N$개의 줄 www.acmicpc.net 상당히 까다롭게 풀었던 문제인데, 파이썬 후기가 없어서 글을 남긴다. 우선 시루의 위치에서 시작하여 bfs를 돌리며 매번 마네킹에 근접했는지 검사하는 방식으로 하려 했으나, 당연히 시간초과 및 자잘한 오류들이 많이 생겼다.. 해결하기 위해선, 마네킹들의 위치에서 bfs를 돌려 마네킹에 근접한 곳들을 따로 체크해둔다. 배열을 ..
https://www.acmicpc.net/problem/1167 1167번: 트리의 지름 트리가 입력으로 주어진다. 먼저 첫 번째 줄에서는 트리의 정점의 개수 V가 주어지고 (2 ≤ V ≤ 100,000)둘째 줄부터 V개의 줄에 걸쳐 간선의 정보가 다음과 같이 주어진다. 정점 번호는 1부터 V까지 www.acmicpc.net 일단 이 문제는 입력도 은근 까다롭기 때문에 ㅋㅋ 입력부터 잘 받아보자. 무방향이지만 아래 코드처럼 입력받을 필요는 없다! 어차피 입력값에서 다 주어지기 때문이다. tree[a].append((b,c)) tree[b].append((a,c)) 그리고 이 문제는 '트리의 지름' 이란 키워드에 대한 이해가 필요하다. 단순히 임의의 한 노드에서 가장 멀리 있는 노드를 구하는 것이 아니라..
1차원 리스트 선언 - list comprehension arr = [0 for _ in range(1,100)] - integer multiplication arr = [0] * n 어떤 코드를 선택해도 크게 문제되지는 않는다! 웬만하면 integer multiplication 방식이 유리하다. 문제는 2차원 리스트 선언 시 발생한다 2차원 리스트는 절대 integer multiplication 방식으로 초기화 해서는 안된다. 오로지 list comprehension 방식만 이용! arr = [[] for _ in range(1,100)]
목차 0. Abstract 1. Introduction 2. Unified Detection 3. Network Design 4. Loss 5. Limitations of YOLO 6. Result Abstract - 2-stage Detector : localization과 classification 두 과정을 거쳐 객체를 Detection 함 장점 : 정확도 단점 : 느린 속도 - 1-stage Detecor : 논문에서는 두 과정을 한번에 처리하는 방법을 제시하여 fps(초당 처리하는 frame 수)를 더욱 빠르게 하였다고 함 Introduction - YOLO v1은 localization과 classification을 하나의 문제로 정의하여 network가 동시에 두 task를 수행하도록 설계함..