쵸코쿠키의 연습장

istream_iterator 와 istreambuf_iteratorstd::istream_iterator는 형식화된 추출을 위한 반복자입니다. 예를 들어, 파일 안 내용에 정수가 있고 컨테이너에 복사하려면 std::istream_iterator를 사용하면 int에서 추출한 값을 내부적으로 컨테이너에 복사합니다. (연산자 >>() 사용) std::copy(std::istream_iterator(file), std::istream_iterator(), std::back_inserter (some_container)); std::istreambuf_iterator는 형식화되지 않은 추출을 위한 반복자입니다. 생성자를 통해 제공된 std::streambuf 객체에서 직접 작동합니다. 따라서 파일 형식에 대해 ..

Android 개발에 Kotlin을 사용해야하는 이유 Java가 Android 개발에 가장 널리 사용되는 언어이지만 이것이 항상 최선의 선택임을 의미하지는 않습니다. Java는 오래되고 장황하며 오류가 발생하기 쉬우며 현대화하는 데 시간이 오래 걸렸습니다. 코틀린은 가치있는 대안입니다. OpenJDK 개발자는 Java 8과의 격차를 해소하기 시작했지만 Android는 Java 8의 모든 기능을 사용하지 못합니다. 개발자는 여전히 오래된 Java 7 및 6 세계에 갇혀 있기 때문에, 가까운 장래에 크게 개선되지는 않습니다. Kotlin의 강점은 바로 여기에 있습니다. JVM (Java Virtual Machine)을 기반으로 하는 비교적 새로운이 오픈 소스 언어는 Android 소프트웨어 엔지니어에게 큰 ..

Riot Games의 전략적 팀 전투는 6 월에 출시 된 이후 엄청난 성공을 거두었습니다. 그 이후로 개발자들은 게임을 가능한 한 최신 상태로 유지하기 위해 열심히 노력해 왔으며 9.16 패치에는 많은 변화가 있을 것입니다. 새로운 챔피언, 버프, 너프 및 버그 수정은 모두 8 월 14 일 수요일에 업데이트되었습니다. Riot 디자이너 Mort가 발표한 업데이트에서 카밀, 제이스, 징크스, 바이와 같은 4 개의 새로운 챔피언이 게임에 추가 될 것으로 나타났습니다. 이 챔피언은 모두 새로운 마법 공학 특성이므로 적의 아이템을 무작위로 사용할 수 없게 만듭니다. 마법공학 챔피언 두 명을 사용하면 5초 동안 아이템을 사용할 수 없으며, 4명은 15초 동안 적을 약화시킵니다. 금요일은 임시 패치 변경 업데이트임..

풀이 import math def solution(progresses, speeds): answer = [] remain_day_list = [] for i in range(len(progresses)): remain_progress = 100 - progresses[i] remain_day = remain_progress / speeds[i] remain_day_list.append(math.ceil(remain_day)) for i in range(1,len(remain_day_list)): if remain_day_list[i-1] > remain_day_list[i]: remain_day_list[i] = remain_day_list[i-1] count = 1 for i in range(1,len..

에이전트는 무엇입니까? - “에이전트는 센서를 통해 환경을 인식하고 이펙터를 통해 해당 환경에 작용하는 것으로 볼 수있는 모든 것입니다.” - "자율 에이전트는 복잡한 동적 환경에 거주하고이 환경에서 자율적으로 감지 및 행동하는 컴퓨팅 시스템이며, 이를 통해 일련의 목표나 작업을 실현할 수 있습니다." - "자율 에이전트는 환경에 감지되고 환경을 감지하고 시간이 지남에 따라 자체 안건을 추구하고 미래에 감지되는 영향을 미치기 위해 환경에 작용하는 시스템입니다." - "자율성, 사회적 능력, 반응성, 능동성이라는 속성을 즐기는 하드웨어 또는 소프트웨어 기반 컴퓨터 시스템" - “지능형 에이전트는 세 가지 기능을 지속적으로 수행합니다. 환경의 동적 조건에 대한 인식; 환경 조건에 영향을 미치는 행동; 지각을..

풀이 def solution(phone_book): phone_book.sort() for i in range(len(phone_book) - 1): if phone_book[i] in phone_book[i+1]: return False return True 실행 결과 정확성 테스트 테스트 1 〉 통과 (0.04ms, 10.8MB) 테스트 2 〉 통과 (0.04ms, 10.7MB) 테스트 3 〉 통과 (0.04ms, 10.7MB) 테스트 4 〉 통과 (0.04ms, 10.7MB) 테스트 5 〉 통과 (0.06ms, 10.7MB) 테스트 6 〉 통과 (0.04ms, 10.7MB) 테스트 7 〉 통과 (0.04ms, 10.7MB) 테스트 8 〉 통과 (0.04ms, 10.7MB) 테스트 9 〉 통과 (0...

아이템 저주받은 칼날- 대상을 별 0 개로 줄일 수 있습니다.- 저주받은 칼날이 두 번째로 발동되면 적 챔피언의 레벨을 초기화하는 버그를 수정했습니다. 얼어 버린 심장- 착용자 근처의 모든 유닛에 효과가 더 일정하게 적용됩니다. 수호 천사- 부활 지연 : 4 초 ⇒ 2 초- 체력 회복 : 500 ⇒ 1000- 버그 픽스 : 가디언 엔젤이 이제 고통스러운 상처를 제대로 지 웁니다. 구인수의 격노검- 중첩 당 공격 속도 : 3 % ⇒ 4 % 마법 공학 총검- 스펠 뱀파이어가 제대로 부여되지 않는 버그를 수정했습니다.- 더 이상 아이템 효과로부터 혜택을 얻지 못합니다 이온 충격기- 이제 마법 피해 대신 진정한 피해를 입 힙니다.- 이온 스파크가 200 대신 75의 피해를주는 버그를 수정했습니다. 강철의 솔라리..

지능형 에이전트지능형 에이전트는 설계 목표를 달성하기 위해 유연한 자율 작업을 수행 할 수있는 에이전트입니다. 즉 에이전트와 유연성을 둘 다 가지고 있다고 생각하면 좋습니다. 유연성에 대한 속성– 반응성 : 에이전트는 환경을 인식하고 디자인 목표를 충족시키기 위해 환경 변화에 적시에 대응할 수 있습니다.– 사전 대응성 : 지능형 에이전트는 설계 목표를 충족시키기 위해 이니셔티브를 취함으로써 목표 지향적 행동을 보일 수 있습니다.– 사회적 능력 : 지능형 에이전트는 설계 목표를 충족시키기 위해 다른 에이전트 (및 가능한 사람)와 상호 작용할 수 있습니다. 공개 연구 문제– 순전히 반응성은 구현이 쉽다.– 반응하는 것 자체는 어려운 것은 아닙니다– 그러나 유연성 사이의 균형을 잡을 수 있는 에이전트 디자인은..

Activation 함수뉴런의 상호 작용을 담당합니다. 이러한 중요한 역할을 하는 Activation 함수들의 종류도 다양한 데 어떠한 것을 선택해야 할까요? 우선 주목해야 할 것은 비선형성입니다. 현실의 데이터는 n차원 비선형 분포로 존재합니다. 따라서 활성화 함수는 신경망에서 비선형 분포를 반영할 수 있도록 하는 역할을 담당합니다. 무엇이 좋은 activation 함수일까요? 이전에는 시그모이드 함수를 사용해왔습니다. 하지만 시그모이드 함수는 문제점이 존재하였고, 대책으로 좋은 RELU 활성화 함수가 제안되었습니다. One Hot EncodingN개의 Class를 가진 데이터의 Y Target 값을 설정할 때 One Hot Encoding을 사용합니다. N 사이즈의 배열에서 0, 1을 사용하여 해당하..

팀 파이트 전술 : 챔피언 등급 목록 (2019 년 8 월) 이전에 Teamfight Tactics의 모든 챔피언을 현재 얼마나 강한 지에 따라 카테고리로 분리했습니다. 시간이 지남에 따라 게임이 발전함에 따라 메타의 이러한 변경 사항을 반영하도록이 티어 목록을 업데이트해야합니다. Hextech Champions가 곧 도착 라이브 서버에서 Twisted Fate의 릴리스에 이어 Riot는 다음 컨텐츠 드롭으로 크게 발전했습니다. 새로운 챔피언 1 개를 출시 할뿐만 아니라 완전히 새로운 Origin과 4 개의 새로운 챔피언을 출시합니다. 또한 PBE에서 바로 사용해 볼 수 있습니다. 최신 Origin을 Hextech라고하며 아이템 누적 운반 장치를 기반으로 구성된 보너스 카운터 팀 구성입니다. Hextec..

라이엇이 리그 오브 레전드 판테온의 작업 장면을 공개 Riot Games는 리그 오브 레전드에서 판테온의 작업을 공개했습니다. 새로운 “비하인드 스토리” 비디오는 그의 개편 뒤에 있는 디자인 프로세스에 대한 통찰력을 제공하며 그의 새로운 능력, 애니메이션 및 시각 자료에 대한 첫 번째 모습을 포함합니다. 판테온은 리그 오브 레전드의 오리지널 챔피언 중 하나입니다. 즉, 그는 뿐만 아니라 사랑받는 사람이기도합니다. 이를 염두에두고 Riot은 핵심 정체성을 1인의 군대인 스파르타 전사의 균열로 덮어 쓰지 않았음을 분명히 밝힙니다. "우리가 판테온을 업데이트 할 때 우리는 많은 플레이어들이 좋아하는 많은 것들이 있다는 것을 깨달았으며, 이상적으로는, 우리는 항상 그 챔피언을 사랑하는 플레이어가 왜 있는지에 대..

Binary Classification Output Y (Target 출력)딥 러닝에서는 그룹이라는 용어를 사용하지 않고 Class 용어를 사용합니다. 분류 출력은 입력이 어떤 Class에 속할지에 대한 확률을 의미합니다. 신경망은 확률을 0~1로 표현합니다. 바이너라 분류의 경우 Y 타겟을 0, 1로 표현합니다. X (입력)신경망에서 보통 하나의 입력은 하나 이상 여러가지 특징을 가지고 있습니다. 하나의 특징을 지칭할 떄 Feature라는 용어를 사용합니다. 신경망 입력은 n개의 feature 정보를 가진 입력을 n 사이즈의 배열로 입력받을 수 있습니다. 선형 함수는 다항의 1차 함수입니다. Sigmoid Function어떤 입력을 받아도 0 ~ 1 사이에서 값을 얻을 수 있습니다. 분류를 할때는 확률..

Teamfight Tactics에서 두 번째 베타 패스 Riot은 최신 블로그 게시물에서 베타 패스의 첫 번째 장이 7 월 23 일에서 29 일 사이에 가까운 지역에 따라 다가올 것이라고 확인했습니다. 다음 베타 패스는 9.16 패치로 출시 될 예정입니다. 첫 번째 베타 패스가 종료되는 시점은 다음과 같습니다. 일본 : 7 월 23 일-22:59 BSTOCE : 7 월 23 일-20:59 BSTTR / RU : 7 월 24 일-23:59 BSTPH / TH / SG : 7 월 25 일-21:59 BSTBR : 7 월 26 일-17:59 BSTNA / KR / TW / VN / LAN / LAS / EUNE / EUW : 7 월 29 일 -16 : 59 BST 다음 베타 패스에는 "첫 번째와 비슷한 미션과..

Error Function, Cost Function, Loss Function이 세 함수는 다 같은 것을 의미합니다. 신경망 모델이 피드포워드 계산한 값과 실제 타겟 값을 비교하는 데 사용되는 함수입니다. 다양한 손실 함수들이 존재하며, 데이터 성격에 맞는 함수를 사용합니다. 대표적으로는 MSE (mean square error), categorical cross-entropy를 많이 사용합니다. MSE (mean square error)평균 제곱근 편차를 의미합니다. Optimizer신경망에서 1차 함수에 w, b를 어떻게 업데이트 시킬 것인지에 사용되는 알고리즘을 의미합니다. 다양한 최적화 메소드가 존재합니다. Gradient descent가 대표적입니다. Back Propagation아웃풋 값의 ..

1 단계 챔피언 다리우스- 적들이 시전을 시작할 때 범위 내에 있지 않을 때 더 이상 자신의 능력을 시전하지 않습니다. 엘리스- 비용 : 2 ⇒ 1- 새끼 거미는 이제 악마의 원점 효과를 얻습니다- 마나 소모량 : 75 ⇒ 100- 거미의 수 : 2/3/4 ⇒ 1/2/4- 생명력 : 500 ⇒ 450- 방어력 : 25 ⇒ 20 피오라- 공격 속도 0.7 ⇒ 1.0- 피해량 : 100-250 ⇒ 100-400 그레이브스- 생명력 : 500 ⇒ 450 베인- 공격 속도 : 0.6 ⇒ 0.65 워윅- 능력은 이제 적중 효과를 적용합니다 2단계 챔피언 아리- 아리가 죽었을 때 피해를 입히지 않는 버그를 수정했습니다.- 시전 시간 동안 대상이 죽으면 능력을 다시 대상으로 지정합니다.- 능력 대상 : 무작위 적 ⇒..

딥 뉴럴 네트워크프로그램 인공 신경은 인풋, 히든, 아웃풋 레이어로 이루어져 있습니다. 퍼셉트론도 역시 유사합니다. 하지만 히든 레이어 부분이 활성화 함수와 선형 함수가 포함되어있습니다. Supervised 학습은 이 input과 output을 입력하여 신경망을 학습시키는 구조입니다. 인풋 값을 히든 레이어에서 처리한 값이 아웃풋과 같아질 수 있도록 학습을 하는 방식입니다. Regression해당 학습을 통해 만약 x 값이 입력되면 y 값이 무엇이 될지에 대해 학습을 하고자하는 것이다. 따라서 여러개의 인풋이 들어가면 각각 선형 함수와 활성화 함수를 통해 아웃풋이 나오게 됩니다. Classification새로운 점은 어떠한 그룹인지 구별을 하는 것을 의미합니다. 여러 점의 포인트 값을 주고 해당하는 그룹..

팀 파이트 전술 : PBE 패치 노트-최신 업데이트 Teamfight Tactics PBE 패치 노트 페이지에는 각 PBE 패치 업데이트의 새로운 기능이 자세히 설명되어 있으므로 Teamfight Tactics의 최신 변경 사항을 모두 파악할 수 있습니다. Team Cheight Tactics는 당시에 실제로 Auto Chess bandwagon에 탑승하려고 시도했을 때 Riot에 의해 릴리즈되었다고 말하는 것이 안전합니다. Teamfight Tactics는 Auto Chess 게임 (이미 악명 높은 장르)에 액세스 할 수 있으며 경쟁 업체와 차별화되는 몇 가지 독특한 메커니즘을 갖추고 있기 때문에 엄청난 성공을 거두었습니다. 그러나 결코 완벽한 것은 아닙니다. Teamfight Tactics는 여전히 ..

신경망에서의 배치 정규화배치 정규화를 간단한 방법으로 설명합니다. Fast.ai와 deeplearning.ai에서 배운 내용을 읽은 후, 기사를 번역하였습니다. 필요한 이유, 작동 방식, VGG와 같은 사전 훈련된 네트워크에 포함시키는 방법부터 시작하겠습니다. 배치 정규화를 사용하는 이유는 무엇입니까?활성화를 조정하여 입력 레이어를 정규화합니다. 예를 들어 0에서 1까지, 1에서 1000까지의 기능이 있으면 학습 속도를 높이기 위해 정규화해야합니다. 입력 레이어가 이익을 얻는다면, 항상 변경되는 숨겨진 레이어의 값에 대해서도 동일한 작업을 수행하고 훈련 속도를 10 배 이상 향상 시키십시오. 배치 정규화는 숨겨진 단위 값이 이동하는 양 (공분산 이동)에 따라 양을 줄입니다. 공분산 변화를 설명하기 위해 ..

전략적 팀 전투(롤토체스) : 챔피언 풀 가이드전략적 팀 전투(롤토체스) Champion Pool 가이드는 챔피언 풀 크기, 레벨 별 챔피언 드롭률 및 특정 등급의 유닛을 찾을 수 있는 기회를 설명합니다. 전략적 팀 전투(롤토체스)에서는 매 라운드마다 상점을 방문하여 유닛을 구매하고 업그레이드하여 상대를 방어합니다. RNG를 기반으로하는 게임으로, 일부 플레이어는 운이 좋으며 팀 구성을 보완하는 유용한 유닛을 많이 만나게되며, 다른 플레이어는 빌드를 진행하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다. 상점에 무엇이 표시될 지 정확하게 결정할 수는 없지만 시스템의 내부 작동 방식과 구매할 가능성이 높은 챔피언을 결정하는 방법을 익히는 것이 좋습니다. 전략적 팀 전투(롤토체스)의 챔피언 풀에 영향을 미치는 모든 요소를..

딥 네트워크의 앙상블 모델의 앙상블은 여러 통계 모델의 예측을 결합하여 하나의 최종 예측을 형성하는 방법을 나타냅니다. 이것은 모델의 표현력의 다양성에 대한 기회를 열어줍니다. 이 개념은 여러 의사의 의견을 구하는 것과 같은 일화와 유사합니다. 모델의 앙상블은 의사 결정 트리를 임의의 포리스트로 업그레이드하는 것과 같이 기존의 머신 러닝 모델을 매우 일반적으로 향상시킵니다. 머신 러닝 모델과 달리 딥 모델은 학습하는 데 시간이 오래 걸리므로 처음부터 학습한 딥 모델의 앙상블을 형성하는 것은 실용적이지 않습니다. FMoW는 특정 작업에 사용되는 데이터 세트이며 Hydra의 바디는 ResNet 및 DenseNet 설계에 따라 조립 된 많은 신경망 레이어로 구성됩니다. Hydra의 각 헤드는 FMoW 데이터 ..