Im heedy

한국에서 디저트 및 빵류는 유행을 타다가 스테디로 자리 잡는 경우가 많지 않다. 벌꿀 아이스크림, 슈니발렌, 대왕 카스테라, 모카 번, 청주 오믈렛빵 등등.. 혜성처럼 반짝였다가 저 기억 너머로 사라진 디저트와 빵이 몇 개인가... 스테디로 자리잡기에는 맛있는 건 물론 만들기 간편해야 하며, 가격도 합리적이며 사람들이 잘 질리지 않아야 하는 등의 까다로운 조건들이 많다. 그런 조건들을 뚫고 자리 잡은 디저트들은 마카롱, 크로플 그리고 오늘의 포스팅의 주인공인 소금빵이다. 이젠 유행을 넘어 기본으로 자리 잡은 듯한 소금빵에 나도 한 때 미쳐있었고, 맛있는 소금빵을 찾아서 먹어본 과정을 오늘 이렇게 포스팅으로 풀어보려고 한다. 내가 지금까지 먹어본 소금빵 랩소디 포스팅 시작하겠습니다. 참고로 부제를 보시다시..

내가 간 여행지에서 100년 만에 태풍이 오면, 그건 행운일까 불행일까? 이건 관점의 차이라고 볼 수 있는데, 어쩌면 일 평생 현지인도 못 만나 볼 태풍 날씨를 내가 딱 여행 기간 동안 만나서 새로운 경험일 수도 있고, 하필이면 내가 갈 때? 이러면서 불행으로 느낄 수 있다. 하지만 난 전자였으니,, 2020년 1월에 100년만에 바르셀로나에 태풍이 왔지만, 약 1년 반만에 유럽 여행을 간다는 기쁨으로 태풍이 와도 즐거웠던 것 같다. 특히나 나는 여행 갈 때마다 날씨 운이 매우 좋은 날씨요정🧚이기 때문에 태풍이 와도 별 생각이 없었다. 실제로도 태풍이기는 하나, 비는 많이 오지 않았고, 바람만 세게 불어서 여행하는 데에는 문제없었다. 그리고 약간 태풍 때문에 안 그래도 없던 계획이 정말 자유분방하게 분해..

11월에 생일인 나는, 10월 초중순부터 12월 초까지 생일 약속을 잡는다. 오죽하면 사람들이 생월이라고 하라고 할 정도인데, 이번년도에도 여전히 많은 사람과의 약속을 잡았다... 사람 만나는 걸 참 좋아하는 나지만, 매주 최소 2번씩 밥먹고 카페 가고 술 먹는 패턴은 이미 질린 상태고, 어느 순간부터 의미없이 술만 먹는 시간이 너무 싫어졌기에, 만나면 꼭 의미 있는 걸 하나씩은 하고 싶었다. 만나서 근황 얘기를 하던, 미래 발전적인 얘기를 하던, 앞으로의 계획에 대한 얘기를 하던, 서로에 대한 얘기를 듣거나 해보지 않은 걸 하고 싶었는데, 유독 22년 생일 약속 때 더 그런 것 같았다. 워낙 많은 걸 해봐서 그런가, 효율 없는 걸 싫어해서 그런지 술 먹는 걸 그만하고 싶었을 정도..😂😂 그래서 20년동..

RNN 구현 RNN 계층 구현 import numpy as np class RNN: def __init__(self, Wx, Wh, b): self.params = [Wx, Wh, b] self.grads = [np.zeros_like(Wx), np.zeros_like(Wh), np.zeros_like(b)] self.cache = None def forward(self, x, h_prev): Wx, Wh, b = self.params t = np.matmul(h_prev, Wh) + np.matmul(x, Wx) + b h_next = np.tanh(t) self.cache = (x, h_prev, h_next) return h_next def backward(self, dh_next): Wx, Wh,..

06-6 퀵 정렬 퀵 정렬 알아보기 퀵 정렬(quick sort): 가장 빠른 정렬 알고리즘 위 그림은 퀵 정렬 알고리즘을 사용하여 학생 그룹을 키 순서로 정렬하는 과정을 나타냈습니다. 먼저 키가 168cm인 학생 A를 선택하여 이 학생을 기준으로 168cm 미만인 그룹과 168cm 이상인 그룹으로 나눕니다. 이때 그룹을 나누는 기준(학생 A의 키)을 피벗(pivot)이라고 합니다. [피벗은 다른 말로 중심축이라고 합니다. 피벗은 임의로 선택할 수 있고, 선택된 피벗은 2개로 나눈 그룹 어디에 넣어도 상관없습니다.] 다시 각 그룹에서 피벗을 선택하여 나누기를 반복하며 모든 그룹이 1명씩 남으면 정렬이 완료됩니다. 배열을 두 그룹으로 나누기 먼저 피벗을 x, 왼쪽 끝 원소의 인덱스를 pl(왼쪽 커서), 오..

06-5 셸 정렬 단순 삽입 정렬의 특징 장점: 이미 정렬을 마쳤거나 정렬이 거의 끝나가는 상태에서는 속도가 아주 빠릅니다. 단점: 삽입할 위치가 멀리 떨어져 있으면 이동 횟수가 많아집니다. 셸 정렬 알아보기 셸 정렬(shell sort): 단순 삽입 정렬의 장점은 살리고 단점은 보완하여 더 빠르게 정렬하는 알고리즘 셸 정렬은 단순 삽입 정렬의 장점을 살리고 단점을 보완하기 위해 사용합니다. 정렬 횟수는 늘어나지만 전체적으로 원소의 이동 횟수가 줄어들어 효율적입니다. 실습 6-8 셸 정렬 알고리즘 구현하기 # 셸 정렬 알고리즘 구현하기 from typing import MutableSequence def shell_sort(a: MutableSequence) -> None: """셸 정렬""" n = l..

문제 설명 문제 풀이 과정 처음에는 string 형태로 변경하여 포함되어 있으면 answer +1로 하였지만, 11의 경우 1을 2번 count 해야 하여 실패 Counter로 갯수를 센 후 value 값 반환하여 개수를 answer에 더해줌. from collections import Counter def solution(i, j, k): answer = 0 for num in range(i, j+1): cnt = Counter(list(str(num))) if str(k) in list(map(str, cnt.keys())): answer += cnt[f'{k}'] return answer 다른 사람의 풀이 count 함수 쓰기... def solution(i, j, k): answer = sum([..

문제 설명 문제 풀이 과정 범위를 지정해주기 위해 a가 b보다 큰 경우 두 값을 교환, 값이 같을 경우 바로 리턴해줌. 그 후 범위 값을 더해줌. def solution(a, b): answer = 0 if a b: a, b = b, a for i in range(a, b+1): answer += i return answer 다른 사람의 풀이 a가 b보다 큰 경우 두 값 교환 for문을 사용하지 않고 범위의 sum을 사용하여 간단하게 해결 def adder(a, b): # 함수를 완성하세요 if a > b: a, b = b, a return sum(range(a,b+1)) - coding test url: https://school..

문제 설명 문제 풀이 과정 t의 자릿수만큼 반복. 단, 남은 문자열이 p의 문자열 길이보다 작으면 중단 t에서 p의 자릿수만큼 slicing 후 비교, 작거나 같으면 answer에 += 1 def solution(t, p): answer = 0 for i in range(0,len(t)): if (len(t) - i) < len(p): break elif int(t[i:i+len(p)]) = int(t[i:i+len(p)]): answer += 1 return answer - coding test url: https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/147355 프로그래머스 코드 중심의 개발자 채용. 스택 기반의 포지션 매칭. 프로그래머스의 개발..

기본 예제로 모델 설계 과정 설명 폐암 수술 환자의 생존율 예측하기 # 딥러닝을 구동하는 데 필요한 케라스 함수 호출 from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense # 필요한 라이브러리 불러옴 import numpy as np import tensorflow as tf import pandas as pd # 실행될 때마다 같은 결과를 출력하기 위해 설정하는 부분 np.random.seed(3) tf.random.set_seed(3) # 준비된 수술 환자 데이터를 불러옴 Data_set = np.loadtxt('/content/drive/MyDrive/colab/deep_learning_basi..