해싱(hashing) 기본
해싱은 임의의 크기를 가진 데이터를 고정된 길이의 데이터로 변환시키는 것을 의미함. 변환시키는 함수가 해쉬함수(hash function)이다. 매핑하는 과정 자체를 해싱(hashing)이라 한다.
해싱은 임의의 크기를 가진 데이터를 고정된 길이의 데이터로 변환시키는 것을 의미함. 변환시키는 함수가 해쉬함수(hash function)이다. 매핑하는 과정 자체를 해싱(hashing)이라 한다.
https://leetcode.com/problems/shortest-bridge
평균 정확률 대 재현율 그래프는 테스트 질의 집합에 대한각 검색 알고리즘의 품질을 비교하는 데 유용함. 그러나, 단일 질의에 대한 검색 알고리즘의 품질 평가도 필요하다.
N = 문서의 수 df_t = 단어를 포함하고 있는 문서의 수 f_t,d = 문서에 포함된 단어의 빈도
Ranked 검색 결과를 평가할 때 사용하는 metric
https://leetcode.com/problems/minimum-window-substring
nodejs에 winston 적용
간단한 코드 기록용
https://leetcode.com/problems/maximum-product-subarray
https://leetcode.com/problems/smallest-range
손실함수는 정답에 대한 오류를 나타내는 것으로 정답에 가까울수록 작은 값이 나오고, 오답에 가까울 수록 큰 값이 나온다.
알파벳으로 이루어진 글자만 백트래킹하면 되는 문제이다. 초기에 모두 소문자로 변경한 다음에 알파벳이 있는 경우만 backtracking을 해주면 해결이 가능하다. string의 isalpha()함수를 사용하였다.
nvidia-smi로 CUDA driver 버전을 확인한다. 링크 cat /proc/driver/nvidia/version도 가능하다.
해당 프로세스의 CPU사용량과 메모리 점유율을 체크하는 것은 무척이나 중요하다.
stack을 활용하여 푸는 문제이다. https://leetcode.com/problems/decode-string/
stack을 활용하면 쉽게 풀 수 있는 문제이다. 샵(#)이 들어가면 백스페이스로 지워서 스트링을 비교하면된다. 샵이 들어갈때는 pop을 해주고 들어가지 않을때는 append를 해주면 된다.
두 요소의 교환을 통해 순열을 생성하는 과정은 아래와같다. 첫번째 위치에 해당하는 0번 인덱스를 기준으로 나머지 요소(0,1,2,3)들과 교환하면 0번 인덱스에 각 요소들이 위치한다.
tf.data.Dataset은 대량의 데이터를 표현할 수 있는 API이다. (tensorflow 공식사이트에서는, 잠재적으로 큰 요소 집합을 나타낸다고 말한다.) Dataset은 input pipeline을 표현하는데 사용될 수 있다.
.vimrc에 다음 내용을 추가한다.
```python Definition for a binary tree node. class TreeNode(object): def init(self, x): self.val = x self.left = None self.right = None
https://leetcode.com/problems/cousins-in-binary-tree/
```python test = [0, 0, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6] test1 = [0, 0, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6]
https://leetcode.com/problems/keys-and-rooms/
원격 접속시, 비밀번호 말고 key를 제출하는 방식으로 사용하고 싶을때.
테스트용 두번째 포스팅!
특정 포트번호 네트워크 상태보기
마크다운 파일(*.md)에서 코드블럭을 작성하고 싶다면, `(backticks, 역따옴표)를 세번 사용하는 것이다.
Given two binary strings, return their sum (also a binary string). The input strings are both non-empty and contains only characters 1 or 0.