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IT 세계의 후아
명함을 모두 담을 수 있는 w(가로)*h(세로)가 최소인 카드 크기 구하기명함 사이즈가 이중 리스트로 주어짐구하는 건 w*h 값 ※ 이중 리스트에서 최대/최소 구하기단순 max(리스트) 하면 리스트가 나옴a = [[10, 7], [12, 3], [8, 15], [14, 7], [5, 15]]print(max(a)) # [14, 7]print(min(a)) # [5, 15]print(max(map(max, a))) # 15print(min(map(min, a))) # 3 ≫ max(max(x) for x in 리스트) ≫ max(map(max, 리스트)) / min(map(min, 리스트))# 다른 사람 풀이def solution(sizes): return max(ma..
관련 회사/분야 기사링크https://n.news.naver.com/mnews/article/015/0004998017본문의 근거(객관적인 수치)- 국내 리츠 시장 '점프업', 부동산 시장 위기의 구원투수로 활용할 것 → 인가제가 아니라 등록제를 적용 → 1인 주식 소유 한도(50%) 규제를 없애고, 공시와 보고 의무도 최소화 → PFV보다 금리와 공사비 상승 등 외생변수에 덜 민감, 자기자본비율(38%)은 PFV(2~5%)보다 훨씬 높아 안정적인 개발이 가능 - 리츠 대형화 초석 마련됨 → 앞으로 리츠를 통해 헬스케어와 데이터센터, 태양광·풍력발전소 등 다양한 자산에 투자할 수 있도록 규제를 완화, 공모 리츠가 공모 예외 리츠도 합병할 수 있도록 할 방침 → 리츠지원센터와 민간 자문기구 설립 등을..
※ n진수 → 10진수int(n진수값, n)int('101', 2) # 5int('202', 3) # 20 ※ 10진수 → n진수 #프로그래머스 lv1 3진법 뒤집기#블로그 풀이 참고함def solution(n): n_3 = '' while n: n_3 += str(n%3) n //= 3 return int(n_3, 3) # 10진수 -> n진수answer = ''while num: answer += str(num % n) num //= nprint(num) # n진수 거꾸로 된 값print(num[::-1]) # n진수 변환값 cf) https://velog.io/@code_angler/%ED%8C%8C%EC%9D%B4%EC%8D%AC-%..
※ List Comprehension리스트 a, b[x for x in a if x in b] # a의 인자 중 b에도 있는 인자만 추출 #프로그래머스 lv1 최대공약수, 최소공배수#n, m 두 숫자를 받으면 [gcd, lcm] returndef divide(num): # num의 약수 리스트 return div_li = [] for i in range(1, int(num**(1/2))+1): if num%i == 0: div_li.append(i) if i != num//i: div_li.append(num//i) return div_lidef solution(n, m): answer = [] i..
관련 회사/분야 기사링크https://www.aitimes.kr/news/articleView.html?idxno=29557본문의 근거(객관적인 수치)- CUE:란→ 네이버가 지난 9월부터 시범 운영중인 생성형 AI 검색 서비스 네이버의 다양한 서비스 연계로 높은 편의성/ 네이버 지식베이스 등을 통해 구축한 신뢰도 높은 정보로 고품질의 최신 답변 제공추가조사할내용 또는 결과(기사의 근거를 통해 바뀐 수치는 무엇인가?)1. 생성형 AI 검색 서비스- Google의 'AI Overview' 서비스(2024.05-)https://blog.google/intl/ko-kr/products/explore-get-answers/generative-ai-google-search-may-2024-kr/연관기사 링크ht..
※범용 LLMFoundation Model, 그 자체로 API처럼 활용해서 솔루션을 갖다 쓸 수 있음주로 클라우드 시스템(앤스로픽-Cloude3, 오픈AI-chatGPT, 구글-Gemini) ※버티컬 AI(sLLM)오픈소스로 제공됨, 파인튜닝 등을 거쳐 최적화해서 만듦 ⇒ 다양한 목적에 따라 세분화 ex)SORA(오픈AI-영상 생성)온디바이스 AI-클라우드를 거치지 않고 직접 활용됨(활용도 G) ※LMMLLM 기반의 거대 멀티모델, 영상/이미지 생성 → AI가 현실 세계의 물리법칙을 이해하기 시작 ※RAG(검색 증강 생성)LLM의 환각현상(Hallucination)을 방지하고, 알고있던 것에만 의존하지 않고 지식 저장소를 추가함LLM은 정보를 업데이트 하지 않아 기존의 지식만으로 답변을 내놓음 ⇒ 그 ..
※ 2차원 리스트(배열)접근할 때 배열 틀 제대로 갖추지 않고 무턱대고 값을 저장하면 index error 남!!#프로그래머스 lv1 행렬의 덧셈def solution(arr1, arr2): answer = [] for i in range(len(arr1)): answer.append([]) # arr1, arr2와 같이 2차원 배열로 틀 갖추기 for j in range(len(arr1[i])): answer[i].append(arr1[i][j] + arr2[i][j]) return answer # 다른 사람 풀이 return [list(map(sum, zip(*x))) for x in zip(A, B)] return ..