데이터 분석 과제테스트의 일반적인 특징과 준비 방법보통 두 가지 유형의 문제로 구성됩니다. 첫 번째는 데이터를 가공하는 것, 두 번째는 머신러닝 모델링입니다. 데이터 가공 문제의 경우, 기본적인 데이터 처리부터 텍스트 형태로 주어진 데이터에서 특정 정보를 추출하는 등 다양한 유형이 나오니 최대한 많은 유형을 경험해보는게 좋은 것 같습니다. 모델링 문제는 Kaggle이나 Dacon과 같은 데이터 분석 경진대회와 유사한 형태로 나옵니다. 정형 데이터 분류/회귀 경진대회를 연습해보면 많은 도움이 됩니다. 데이터 전처리부터 모델링, csv 파일 형태로 제출까지 모든 과정을 알고 있어야합니다. 여기에 모델 튜닝, EDA를 통한 변수 선택/제거 등 성능 개선 방법을 잘 알고 있으면 좋습니다. 라이브러리도 기본적으로..
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99클럽 코테 스터디 12일차 TIL + BFS 백준 7569오늘의 학습 키워드BFS백준 7569토마토3차원 배열 구현공부한 내용1. 3차원 배열 구현3중 리스트 컴프리핸션graph[높이][세로][가로]# 3차원 배열 초기화graph = [[[0 for _ in range(M)] for _ in range(N)] for _ in range(H)]# 값 입력 받기for i in range(H): for j in range(N): graph[i][j] = list(map(int, input().split()))2. BFS 구현방향 벡터 설정# 6방향 이동 (위, 아래, 앞, 뒤, 왼쪽, 오른쪽)dx = [0, 0, 0, 0, -1, 1]dy = [0, 0, -1, 1, 0, 0]dz = [..
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99클럽 코테 스터디 11일차 TIL + DFS 백준 25195오늘의 학습 키워드DFS백준 25195Yes or yes공부한 내용1. DFSDFS를 활용해서 정점까지의 경로 중에 곰곰이 팬을 피할 수 있는지 확인하는 것def DFS(v): global visited, graph, answer if v in fans: # 현재 노드에 팬이 있으면 return return if not graph[v]: # 리프 노드에 도달했고 팬을 만나지 않았다면 answer = True # 팬을 피할 수 있는 경로 발견 return visited[v] = True for i in graph[v]: if not visited[i]: ..
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99클럽 코테 스터디 10일차 TIL + BFS(백준 18352)오늘의 학습 키워드BFS최단거리 알고리즘단방향, 양방향거리측정과 방문 체크공부한 내용1. 그래프의 방향성이 문제에서는 단방향 그래프이기 때문에 양방향이랑 헷갈리지 않아야 한다.for _ in range(M):a, b = map(int, input().split())graph[a].append(b) # 단방향2. BFS를 이용한 최단 거리 찾기BFS의 deque를 활용하여 최단 거리를 찾는 방식방문 리스트를 거리 저장 용도로 같이 활용한다면 더 효율적인 코드를 작성할 수 있다.# 방문 배열을 거리 저장용으로 활용visited = [-1] * (N + 1) # -1로 초기화하여 미방문 표시visited[start] = 0 # 시작..
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ComfyUI ReActor 노드를 설치하고 사용하려고 하는데 아래 그림처럼 오류가 발생했다. Python 버전이나 insightface 패키지 등등 오류를 해결할 수 있는 방법은 모두 해봤는데도 해결하지 못했다. 그런데 onnx 의 버전으로 인해 생긴 오류인 것 같다. python_embeded 디렉토리 내에서 아래와 같이 버전을 1.16.1로 낮춰주자 해결되었다. \python_embeded\python.exe -m pip install onnx==1.16.1 onnx==1.16.2로 설치해도 해결 안됨!
