걸음마코딩기

최근 몇년동안 뜨겁게 불타오르는 주제인 거대언어모델인 LLM에 대해서 알아보고자한다. 우선 LLM이란 무엇인지부터 알아보자!! LLM이란? : Large Language Model로, 다양한 NLP 처리 작업을 수행할 수 있는 대규모 언어 모델이다. 트랜스포머 모델을 사용하며 방대한 데이터 세트를 사용하여 훈련되었다. BERT계열, GPT계열 등 다양한 모델이 있다. 언어 모델의 유형 SLM(Small Language Model) : 제한된 양의 텍스트 데이터를 학습하여 국소적인 문맥 이해하는데 초점. 작은 규모지만 가볍고 실행속도가 빠른 특징 NLM(Neural Language Model) : 기존 통계 기반 언어 모델보다 더 정확한 성능. 주로 단어 임베딩, 문장 완성, 기계 번역 등 NLP작업에 사..

#include #include using namespace std; int solution(int n, vector lost, vector reserve) { int answer = 0; int res[31]; // 전체 학생 유니폼 리스트 fill_n(res, n+1, 0); // 0으로 초기화 for(auto i : reserve) res[i] += 1; // 여분있는 사람 +1 for(auto i : lost) res[i] -= 1; // 잃어버린 사람 -1, 여기서 여분 있는데 잃어버린 사람까지 처리됨 for(int i=1; i

어휴나눔 폰트를 설치해줘도 자꾸 인식을 못하길래 구글링으로 이것저것 찾아보는데 font_manager 버전이 업그레이드 돼서 무용지물이 되었다는 글을 보았다.. 그래서 찾은 해결방법import matplotlib.pyplot as pltfrom matplotlib import rc rc('font', family='AppleGothic') plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  윈도우에서는 나눔고딕을 추가해주던데, Apple에는 'AppleGothic'을 추가해줘야한다 ㅋㅋ아무튼 위 코드를 실행하면 한글이 안 깨지고 잘 나온다!개인적으로 재부팅 필요없게 돼서 업데이트 된게 더 편한듯ㅎㅎ [참고]https://stackoverflow.com/questions/..

이번 포스팅에서는 매번 헷갈리는 Git의 스테이징과 상태에 대해 정리해보고자 한다. 깃의 상태는 관점에 따라서 2가지로 나눌 수 있는데, 한개는 파일을 관리하는 관점으로 봤을 때의 3가지 상태이고, 나머지 한개는 깃의 LifeCycle 관점으로 봤을 때의 4가지 상태이다. 📌 Git의 3가지 영역 Working Directory : Git이 관리하는 파일들이 위치하는 영역 지정 디렉토리에서 .git 디렉토리를 제외한 모든것(파일, 하위 디렉토리) 작업한 파일(생성 및 수정)들이 저장되는 곳 Staging Area : Commit할 준비가 된 파일들이 위치하는 영역 .git 디렉토리에 단순한 파일로 존재 작업한 파일들 중 버전으로 만들고자(commit)하는 파일을 저장 git 기술용어로 "Index"라고 ..

백준을 풀다가 위상정렬 문제가 나와서 간단하게 정리를 해봤다. 📌 위상정렬(Topology Sort)이란? '순서가 정해져 있는 작업'을 차례로 수행해야 할 때, 그 순서를 결정해주기 위한 알고리즘. ✅ 작업의 순서가 정해져 있을 때, 작업을 정확하게 정렬해주는 알고리즘이다. ✅ 경로에 따라 여러개의 답이 존재할 수 있다. ✅ 사이클이 없는 방향그래프인 DAG(Directed Acyclic Graph)에만 적용이 가능하다. 🔆 결과값으로 1️⃣ 현재 그래프가 위상정렬이 가능한지, 2️⃣ 정렬이 가능하다면 그 결과는 무엇인지를 알 수 있다. ✔️ 위상정렬 구현 방법 위상정렬을 구현하는 방법으로는 두가지가 있는데, 1. Stack으로 구현 2. Queue로 구현 대부분 큐로 구현하는 것 같아, 여기서는 큐로..

🚦 이번 포스팅에서는 〰️ ▶️ 최단 경로 알고리즘? ▶️ 주요 알고리즘(다익스트라, 벨만-포드, 플로이드-워셜) ▶️ 다익스트라 알고리즘 ▶️ 벨만-포드 알고리즘 ▶️ 플로이드-워셜 알고리즘 이번에는 최단 경로 알고리즘을 싹다 정리해보기로 했다!! 마침, 너무 정리가 잘 된 블로그를 찾게되어서 블로그 글을 요약해보며 공부하기로 했다. 블로그 = https://roytravel.tistory.com/340 감사합니다. 📌 최단 경로 알고리즘? : 최단 경로 문제는 가중 그래프에서 간선의 가중치의 합이 최소가 되는 경로를 찾는 문제이다. 〰️ 최단 경로 계산 방식 One-To-One : 한 지점에서 다른 특정 지점까지의 최단경로 One-To-All : 한 지점에서 다른 모든 지점까지의 최단경로 All-To..

대표적인 dp문제이다. 하지만, 나는.. 바보같이 처음에 map써봤다가 당차게 틀려먹었다.. (대체 왜이러니..) map쓰면 문자열을 계속 순회해야해서 시간복잡도에서 걸린다. 그리고 이건 대표적인 dp라서 그냥 내가 바보였던것으로.. 넘어갑시다. 아무튼, dp를 이용해서 각 부분 문자열에 대한 LCS 값을 구해나가면 된다! 여기서 dp의 경우의 수는 두가지인데, i번째 문자열 == j번째 문자열 이건 왼쪽 위 대각선 값에 +1 해주면된다. 왼쪽 위 대각선 값이 이전 문자열인 (i-1,j-1)의 LCS 값이기 때문! i번째 문자열 != j번째 문자열 이건 왼쪽과 위 중 max값을 가져가면 된다. #include #include using namespace std; int main(void) { ios::s..

와.. 이름만 보고 풀기로 마음먹었는데 예상외로 비트연산을 이용해야하는 문제라 애 좀 먹었다.. (다 까먹어서.. 멍충) 그냥 배열로 순회하면서 구현했을때는 시간초과가 나서, 기억 저편에 있던 비트연산을 다시 공부하며 풀었다. (참고) - https://velog.io/@surpiz/C15787%EB%B2%88-%EA%B8%B0%EC%B0%A8%EA%B0%80-%EC%96%B4%EB%91%A0%EC%9D%84-%ED%97%A4%EC%B9%98%EA%B3%A0 챗지피티한테 이것저것 물어보면서 이해했는데 이 똥멍청이가 자꾸 자기가 한말을 번복해서 이해하는데 엄청 오래 걸렸다.. (사실 내가 똥멍청이) 아무튼.. 코드를 작성하며 이해가 잘 안간 비트 연산들을 필기해놓은 것들을 같이 첨부한다. 부디 나처럼 헤매..

트리와 3가지 순회를 구현해보는 문제이다. 사실 처음엔 vector를 이용해서 구현해보려고 했는데, (멍청) 생각해보니 노드를 찾으려면 모든 vector를 순회해야 하므로 복잡도가 엄청 들게 생겼다.. 그래서, unordered_map을 이용하기로 했다. hash특성상 키에 접근하는 시간이 O(1) 상수시간이므로 빠르게 접근이 가능하다. 다만, 정렬은 필요없으므로 unordered를 사용했다. #include #include #include using namespace std; unordered_map tree; //root-left-right void preOrder(const string& node) { //node가 .이면 자식이 없으므로 return if(node == ".") return; c..

전형적인 bfs 문제로, 목표지점을 기준으로 각 좌표들의 최단거리를 구해주면 된다. queue를 이용해 각 좌표들의 visited 처리와 함께 거리를 구해주었다. #include #include using namespace std; int n, m, r, c; int graph[1001][1001] = {0,}; int visited[1001][1001] = {0,}; //각 좌표의 상,하,좌,우를 탐색해준다. int dir_n[4] = {-1,1,0,0}; int dir_m[4] = {0,0,-1,1}; //목표좌표를 기준으로 시작된다. void bfs(int x, int y) { queueq; q.push(make_pair(x,y)); visited[x][y] = 1; while(!q.empty())..