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https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/64065?language=python3 프로그래머스 코드 중심의 개발자 채용. 스택 기반의 포지션 매칭. 프로그래머스의 개발자 맞춤형 프로필을 등록하고, 나와 기술 궁합이 잘 맞는 기업들을 매칭 받으세요. programmers.co.kr 1) string으로 들어오는 input 값 리스트로 값 넣어주기 2) 리스트에서 첫번째 원소는 n개, 두번째 원소는 n-1개, N번째 원소는 1개 데이터 존재 3) collections 모듈 Counter 사용해 가장 많이 나온 데이터 찾기(most_common()) from collections import Counter def solution(s): for c ..

https://www.acmicpc.net/problem/14620 14620번: 꽃길 2017년 4월 5일 식목일을 맞이한 진아는 나무를 심는 대신 하이테크관 앞 화단에 꽃을 심어 등교할 때 마다 꽃길을 걷고 싶었다. 진아가 가진 꽃의 씨앗은 꽃을 심고나면 정확히 1년후에 꽃이 피므 www.acmicpc.net 완전탐색 1) 0 < i < 6, 0 < j < 6, (i,j) 비용 구하기 2) combination 조합을 구함 3) combination 후보가 꽃길이 성립되는지 확인((i,j) 기준으로 차이가 abs 3이상) import sys from itertools import combinations def solution(N,arr): ans = float('inf') def get_cost(i,..

https://www.acmicpc.net/problem/12933 12933번: 오리 첫째 줄에 영선이가 녹음한 소리가 주어진다. 소리의 길이는 5보다 크거나 같고, 2500보다 작거나 같은 자연수이고, 'q','u','a','c','k'로만 이루어져 있다. www.acmicpc.net 구현 1. 'quack' dict 선언. 문자열 탐색, 이전 소리가 있는지 check 2. 'q' 일때 count +1, 'k' 일때 concurrent -1 import sys q_list = sys.stdin.readline() def solution(q_list): quack = {x:0 for x in q_list} prev_quack = {x:y for x,y in zip('uack','quac')} concu..

# 전화번호를 찾는 정규표현식 0\d{1,2}[ -]?\d{3,4}[ -]?\d{3,4}를 빈칸에 입력하세요. regex = r' 0\d{1,2}[ -]?\d{3,4}[ -]?\d{3,4} ' # 주소록입니다. 이후 강의에서 모두 이 search_target을 사용합니다. search_target = '''Luke Skywarker 02-123-4567 luke@daum.net 다스베이더 070-9999-9999 darth_vader@gmail.com princess leia 010 2454 3457 leia@gmail.com''' # 정규표현식과 일치하는 부분을 모두 찾아주는 파이썬 코드입니다. import re result = re.findall(regex, search_target) print("\..

함수 import math nums = [1,2,3,4] print(math.prod(nums)) ## 곱셈 = 24 print(math.factorial(4)) ## 팩토리얼 4! = 24 print(math.comb(4,2)) ##조합 4C2 = 6print(int(1.7)) # 내림 = 1 print(math.ceil(1.3)) # 올림 = 2 print(round(1.72)) # 반올림 = 2 float(&#39;inf&#39;) # 무한대 : infstr print("hello" + "world") # helloworld print("hello" * 3) # hellohellohello print("hello" in &#39;aagainhelloworld") # Truestr - 함수 ## ch..

python test.py --bag_file ./bag_file/gangnam_2.bag --output_dir ./image --image_topic /pylon_camera_node/image_raw 참고 자료 https://gist.github.com/wngreene/835cda68ddd9c5416defce876a4d7dd9 Extract images from a rosbag. Extract images from a rosbag. GitHub Gist: instantly share code, notes, and snippets. gist.github.com 토픽정보 확인 로컬에서 실행 폴더 구조 | | |___bag_file | |___ gangnam_2.bag | |___image | |___t..

Perception 기술 분류 다양한 특징을 가지는 센서 사용 센서의 고유한 특징을 활용하여, 종합적인 정보를 추정. Detection Vision, LiDAR, RADAR 등 다양한 센서를 활용하여 주행 환경에 존재하는 특정 Object 검출 Vision 기반의 2D Image Object Detection, LiDar or RADAR를 활용한 3D Point Cloud Object Detection등이 있음. 최근 Vision 기반의 3D Object Detection을 검출하려는 다양한 노력이 있음.(속도, 속력을 추정하기 위해 3d를 사용) Tracking Tracking은 검출한 객체의 고유한 ID를 부여하고, 해당 객체가 동일한 객체임을 추적하는 기술 다중 객체를 추적하는 Multiple Ob..

Architecture Darknet-53(backborn) : 앞단의 feature map이 뒤에 더해지는 방식. input image에 대한 geometrical, object의 정보들을 직접 forward하면서 Feature map이 생성됨 앞단에서 뽑힌 feature map이 중간중간 더해지면서 정보를 섞어준다. 중간단계 79번째에서 grid를 만들면서 output을 내고 91번째 layer에서 convolution 몇번 타고 grid를 만들면서 output을 내고 마지막 단계에서 객체를 예측할 수 있게 feature map 생성 단계별로 뽑아서 객체를 prediction 하기 때문에 이전 모델보다 장점이 있음 Prepare data Annotation labeling format Yolo lab..

Object classification : What is the object in an image Object localization : What and where is the "single" object in an image Object detection : What and where is the "multiple" object in an image Classification Classifier -> output : class_score [K, N] K : The number of predicted objects N : The number of class Object localization Regressor -> output : [K + 4] X, Y, W, H : bounding box에 대한 정보를..

weight를 학습하고 갱신하는 과정을 어떤 방법을 쓰느냐에 따라 다르다. 딥러닝에는 Gradient descent method를 방법을 사용 각각의 loss term의 미분 값을 구한 다음 곱해나가면서 기울기 값을 가지고 경사 하강법을 사용해 weight 업데이트하면서 loss 값을 줄이는 방법으로 모델을 학습 SGD - 일반적으로 많이 사용 기존 방법은 train db가 100장이 있으면 100장에 대한 iteration forward 돌고 각각의 loss 값을 구해 loss 값에 대한 미분 값을 구해서 한 번에 갱신. 100개 데이터를 다 본 뒤에 100개 데이터에 나온 loss 값을 통해서 gradient를 계산하고 계산한 값을 한 번에 갱신 100번을 보는 동안 weight를 갱신할 수 없음. ..