백준 2439 : 별 찍기 - 2 문제 https://www.acmicpc.net/problem/2439 2439번: 별 찍기 - 2 첫째 줄에는 별 1개, 둘째 줄에는 별 2개, N번째 줄에는 별 N개를 찍는 문제 하지만, 오른쪽을 기준으로 정렬한 별(예제 참고)을 출력하시오. www.acmicpc.net 답안 코드 : N = int(input()) for i in range(1, N + 1): print(" " * (N - i) + "*" * i) 백준 / 문제 / 단계별로 풀어보기 / 3단계 반복문 N = int(input()) for i in range(1, N + 1): print(" " * (N - i) + "*" * i)

LG Aimers: AI전문가과정 4차 Module 6. 『딥러닝(Deep Learning)』 ㅇ 교수 : KAIST 주재걸 교수 ㅇ 학습목표 Neural Networks의 한 종류인 딥러닝(Deep Learning)에 대한 기본 개념과 대표적인 모형들의 학습원리를 배우게 됩니다. 이미지와 언어모델 학습을 위한 딥러닝 모델과 학습원리를 배우게 됩니다. Part 6. Self-Supervised Learning and Large-Scale Pre-Trained Models -What is Self-Supervised Learning? • Given unlabeled data, hide part of the data and train the model so that it can predict such a h..

백준 2438 : 별 찍기 - 1 문제 https://www.acmicpc.net/problem/2438 2438번: 별 찍기 - 1 첫째 줄에는 별 1개, 둘째 줄에는 별 2개, N번째 줄에는 별 N개를 찍는 문제 www.acmicpc.net 답안 코드 : N = int(input()) for i in range(1, (N + 1)): print("*" * i) 백준 / 문제 / 단계별로 풀어보기 / 3단계 반복문 N = int(input()) for i in range(1, (N + 1)): print("*" * i)

백준 11022 : A+B - 8 문제 https://www.acmicpc.net/problem/11022 11022번: A+B - 8 각 테스트 케이스마다 "Case #x: A + B = C" 형식으로 출력한다. x는 테스트 케이스 번호이고 1부터 시작하며, C는 A+B이다. www.acmicpc.net 답안 코드 : T = int(input()) i = 1 for i in range(1, T + 1): a, b = map(int, input().split()) print(f"Case #{i}: {a} + {b} = {a+b}") 백준 / 문제 / 단계별로 풀어보기 / 3단계 반복문 T = int(input()) i = 1 for i in range(1, T + 1): a, b = map(int, in..

소스트리 이용소스트리를 이용하는 것이기에 소스트리가 처음이라면 아래 블로그 참고 후 이어서 보는 것을 추천합니다! https://mkisos.tistory.com/entry/git-%EC%9D%B4%EB%9E%80-%EA%B7%B8%EB%A6%AC%EA%B3%A0-%EA%B9%83%ED%97%88%EB%B8%8C-%EC%86%8C%EC%8A%A4%ED%8A%B8%EB%A6%AC-%EC%9D%B4%EC%9A%A9%ED%95%98%EA%B8%B0 강의 요약 checkout 을 이용하면 아주 쉽게 마지막 커밋으로 되돌아 갈 수 있다. sourceTree의 코드뭉치 버리기 기능을 사용하면 변경사항을 되돌릴 수 있다. checkout을 이용해서 저장하지 않은 변경 내용 취소하기 지난 글을 통해 간단히 git을 이..

LG Aimers: AI전문가과정 4차 Module 6. 『딥러닝(Deep Learning)』 ㅇ 교수 : KAIST 주재걸 교수 ㅇ 학습목표 Neural Networks의 한 종류인 딥러닝(Deep Learning)에 대한 기본 개념과 대표적인 모형들의 학습원리를 배우게 됩니다. 이미지와 언어모델 학습을 위한 딥러닝 모델과 학습원리를 배우게 됩니다. Part 5. Transformer -How Transformer Model Works -Review: Seq2Seq with Attention -Transformer: High-level View • Attention module can work as both a sequence encoder and a decoder in seq2seq with atte..