주뇽's 저장소

https://www.acmicpc.net/problem/12100 12100번: 2048 (Easy) 첫째 줄에 보드의 크기 N (1 ≤ N ≤ 20)이 주어진다. 둘째 줄부터 N개의 줄에는 게임판의 초기 상태가 주어진다. 0은 빈 칸을 나타내며, 이외의 값은 모두 블록을 나타낸다. 블록에 쓰여 있는 수는 2 www.acmicpc.net 시간 제한메모리 제한제출정답맞힌 사람정답 비율 1 초 512 MB 89429 26268 15452 26.497% 문제 2048 게임은 4×4 크기의 보드에서 혼자 즐기는 재미있는 게임이다. 이 링크를 누르면 게임을 해볼 수 있다. 이 게임에서 한 번의 이동은 보드 위에 있는 전체 블록을 상하좌우 네 방향 중 하나로 이동시키는 것이다. 이때, 같은 값을 갖는 두 블록이 ..

https://www.acmicpc.net/problem/13460 13460번: 구슬 탈출 2 첫 번째 줄에는 보드의 세로, 가로 크기를 의미하는 두 정수 N, M (3 ≤ N, M ≤ 10)이 주어진다. 다음 N개의 줄에 보드의 모양을 나타내는 길이 M의 문자열이 주어진다. 이 문자열은 '.', '#', 'O', 'R', 'B' www.acmicpc.net 시간 제한메모리 제한제출정답맞힌 사람정답 비율 2 초 512 MB 89850 27191 15512 27.857% 문제 스타트링크에서 판매하는 어린이용 장난감 중에서 가장 인기가 많은 제품은 구슬 탈출이다. 구슬 탈출은 직사각형 보드에 빨간 구슬과 파란 구슬을 하나씩 넣은 다음, 빨간 구슬을 구멍을 통해 빼내는 게임이다. 보드의 세로 크기는 N, 가..

https://web.stanford.edu/class/cs224w 목차 - 노드임베딩 전통적인 머신러닝 표현학습 - 노드 임베딩 인코더와 디코더 - 노드의 유사성을 측정하는 방법 : Random Walks 👉 Node embedding 노드 임베딩은 각 노드를 저차원 벡터로 표현하는 것 노드 임베딩은 노드 분류, 링크 예측, 그래프 분류 등 다양한 태스크에 활용 가능 1. 기존 전통적인 방식의 노드임베딩 기존 전통적인 방식에서는 다른 머신러닝과 마찬가지로 Feaure engineering에 신경을 많이 썼다. 2. 그래프의 표현학습 표현 학습의 목표 : 그래프 머신러닝에서 효율적인 특성을 학습하는 것! 👉 Node embedding : Encoder And Decoder Encoder : 원본 그..

https://web.stanford.edu/class/cs224w 목차 - GNN의 서로 다른 TASK - Node - Level - Edge - Level - Graph - Level 👉 GNN의 서로 다른 TASK 1. Node - Level 2. Edge - Level 3. Graph - Level 1. Node - Level Tasks 목표: 네트워크에서 노드의 구조와 위치를 특성화합니다. 2. Edge Level Tasks 목표 : 이미 존재하는 Edge들을 기준으로 Edge를 생성 잃어버린 Edge를 찾음 알려지지 않은 Edge를 찾음 1. 예시 : 추천시스템 User - Item 상호작용 영화 보기, 상품 구매, 음악 듣기 Nodes : 사용자(유저)와 아이템 Edges : 사용자-유저 ..

https://web.stanford.edu/class/cs224w 목차 - 그래프 표현 선택 - 방향 그래프와 무방향 그래프 - 이분 그래프 - 인접 행렬 👉 그래프 표현 선택 1. 동종그래프 2. 이종그래프 1. 일반적인 그래프(동종) 그래프는 노드와 엣지로 구성되어 있고 수식으로 G(V, E)로 표현한다. 일반적인 그래프는 아래와 같이 동종의 그래프이다. 노드의 특징이 동일하며 노드와 노드를 연결하는 엣지들이 존재한다. 아래와 같은 노드와 엣지를 가진 그래프가 있을 때 Actor1과 Actor2는 Movie1에 같이 출연했다로 해석할 수 있다. 노드 : 배우 엣지 : 영화 2. Heterogeneous graph(이종 그래프) 이종 그래프는 위의 동종의 그래프와는 다르게 노드가 단일 종류가 아닌 여..

https://web.stanford.edu/class/cs224w/ 목차 - 왜 그래프인가 - GNN의 어려움 🤔 왜 그래프인가? 그래프는 관계/상호 작용이 있는 엔티티를 설명하고 분석하기 위한 일반적인 언어이다. 그렇다면 관계 또는 상호작용이 있는 엔티티란 무엇일까? 아래의 다양한 형태의 데이터 그래프를 보면 직관적으로 이해하기 쉽다. 다양한 형태의 데이터 그래프 아래 그림과 같이 소셜 네트워크, 지하철 노선도, 인터넷, 네트워크, 분자구조 등 다양한 데이터들은 그래프로 표현이 가능하다. 🤖 그래프 머신러닝 위 그림에서와 같이 복잡한 도메인은 풍부한 관계 구조를 가지고 있으며, 이는 관계 그래프로 표현할 수 있다. 그래프 머신러닝은 이러한 관계를 명시적으로 모델링함으로써 더 나은 성능을 얻을 수 있다..

[Spring Boot] 실시간 채팅 기능을 위한 WebSocket, SockJS, STOMP 실시간 채팅 기능은 현대 웹 애플리케이션에서 필수적인 요소 중 하나이다. 사용자가 실시간으로 정보를 교환할 수 있게 함으로써, 애플리케이션의 상호작용성과 사용자 경험을 크게 향상시킨다. 이 글에서는 Spring Boot 애플리케이션에 실시간 채팅 기능을 구현하기 위한 세 가지 주요 기술인 WebSocket, SockJS, STOMP에 대해 소개하고, 각각의 장단점 및 적합한 사용 사례를 탐구한다. WebSocket WebSocket 프로토콜은 실시간 양방향 통신을 가능하게 하는 웹 표준이다. 이는 서버와 클라이언트 간의 지속적인 연결을 유지하며, 데이터를 신속하게 교환할 수 있도록 설계되었다. WebSocket..

1. OPENAI GPT API 및 요청 및 응답 데이터 확인 준비물 : OpenAI API를 이용하기 위해서는 OpenAI에 신용카드를 등록해야 한다. 이후 자신의 API Key를 확인. API 레펀러스 페이지에서 초록색 API Keys 문구를 클릭하여 자신의 새로운 API Key를 생성하고 확인한다. 1-1 GPT 요청 형식 확인하기 curl https://api.openai.com/v1/chat/completions \ -H "Content-Type: application/json" \ -H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \ -d '{ "model": "gpt-3.5-turbo", "messages": [ { "role": "user", "content": ..