전체 글 (197) 썸네일형 리스트형 [TAVE/PyTorch] ch03 선형 회귀 | 05 클래스로 파이토치 모델 구현하기 참고자료: https://wikidocs.net/book/2788 지금까지 구현했던 코드를 수정해보자! 모델을 클래스로 구현해보자! 1. 모델을 클래스로 구현하기 # 모델을 선언 및 초기화. 단순 선형 회귀이므로 input_dim=1, output_dim=1. model = nn.Linear(1,1) 👉🏻앞서 구현한 단순 선형 회귀 모델은 위와 같았다. import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class LinearRegressionModel(nn.Module): #torch.nn.Module을 상속받는 파이썬 클래스 def __init__(self): super().__init__() self.linear = nn.Linea.. [Study/pytorch] ch03 선형 회귀 | 04 nn.Module로 구현하는 선형 회귀 참고자료: https://wikidocs.net/book/2788 파이토치에서 이미 구현되어 제공되고 있는 함수들을 불러오는 것으로 더 쉽게 선형 회귀 모델을 구현해보자! 👉🏻파이토치에서는 다음 함수들이 구현되어져 있다. nn.Linear(): 선형 회귀 모델 nn.functional.mse_loss(): 평균 제곱오차 1. 단순 선형 회귀 구현하기 파이토치 함수를 이용해 \(y = 2x\), 즉 w=2, b=0임을 제대로 찾아내보자! import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F torch.manual_seed(1) # 데이터 x_train = torch.FloatTensor([[1], [2], [3]]) y_train = tor.. [TAVE/이코테] ch09 최단 경로 | 실전 문제 참고자료: 이것이 코딩테스트다 실전 - 미래 도시 INF = int(1e9) company_count, road_count = map(int, input().split) graph = [[INF] * (company_count + 1) for i in range(company_count + 1)] for i in range(1, company_count + 1): for j in range(1, company_count + 1): if i == j: graph[i][j] = 0 for _ in range(road_count): a, b = map(int, input().split()) graph[a][b] = 1 graph[b][a] = 1 x, k = map(int, input.split()) for .. [TAVE/이코테] ch09 최단 경로 | 개념 정리 참고자료: 이것이 코딩테스트다 가장 빠르게 도달하는 방법 📌최단경로: 가장 짧은 경로를 찾는 알고리즘 👉🏻보통 그래프를 이용해 표현한다. 각 지점은 그래프에서 '노드'로 표현되고 지점간 연결된 도로는 그래프에서 '간선으로'표현된다. 최단경로 알고리즘 종류는 다음과 같다. 다익스트라 알고리즘 플로이드 워셜 벨만 포드 알고리즘 다익스트라 최단 경로 알고리즘 📌그래프에서 여러 개의 노드가 있을 때, 특정 노드에서 출발하여 다른 노드로 가는 각각의 최단 경로를 구한다. '음의 간선'이 없을 때 정상적으로 동작하는데 이러한 특성으로 GPS 소프트웨어의 기본 알고리즘으로 채택되곤 한다. 👉🏻기본적으로 그리디 알고리즘으로 분류된다. 매번 '가장 비용이 적은 노드'를 선택해서 임의의 과정을 반복하기 때문이다. 원리는 .. [010/API] Naver API | 블로그, 카페 글 크롤링 해오기 1. 문제상황 우리 사이트에는 각 핸드폰 대리점마다 상세페이지가 있는데 이 상세페이지에 해당 대리점의 인터넷 검색결과를 불러오려고 한다. 이를 위해 Naver API를 활용하게 되었다! (공식 문서 참고! https://developers.naver.com/docs/serviceapi/search/cafearticle/cafearticle.md#%EC%B9%B4%ED%8E%98%EA%B8%80) 2. Naver API 활용하기 키 발급받기 API를 활용하기 위해 키를 발급받자! https://developers.naver.com/apps/#/register 애플리케이션 - NAVER Developers developers.naver.com 👉🏻위 링크로 들어가 키를 발급받장! 👉🏻본인이 필요한대로 내용을.. [멋사10/Session] 1. Github 프로필 꾸미기 220322 화 코드라이언 레파지토리 만들기 오늘은 대표적인 개발자의 협업 툴인 Git 사용법에 대해 배웠다. commit과 push하는 방법을 배우기 위해 본인 계정에 코드라이언 레파지토리를 만들고 몇번의 커밋을 날렸다. 그리고 마크업 단어를 익히기 위해 readme를 꾸몄다! 깃허브 프로필 꾸미기 다음으로 깃허브 프로필을 꾸몄다! 본인 깃허브 아이디로 레파지토리를 판다!(나는 이미 있어서 빨간창이..ㅎㅎ) 그리고 아래 고양이가 하는 말을 읽어보면 해당 레포의 리드미를 꾸미면 본인의 프로필로 사용할 수 있다고 한다! 그리고 리드미를 열심히 꾸민 결과 내 깃허브 프로필은 이렇다! ㅎㅎ저번에 날잡고 (나름) 예쁘게 꾸며두어서 이번 세션은 좀 수월했당ㅎㅎ 다음에는 깃허브 프로필 꾸미는 법에 대한 글도 자세히.. [010/API]Kakao Map API | 로드뷰 넣기 1. 문제상황 우리 사이트는 각 대리점별로 위치와 리뷰를 담은 디테일 페이지가 있다. 이번에는 이 디테일 페이지 맨 위에 로드뷰를 띄워서 위치를 더 확실히 알려주려고 한다. (공식문서 참고!https://apis.map.kakao.com/web/sample/roadviewOverlay1/) 2. 매장 detail 페이지에 매장 로드뷰를 띄워보자! url.py urlpatterns = [ ... path('', views.detail, name="store_detail"), ... ] 👉🏻먼저 매장 디테일 페이지로 가는 url을 파주자! '' 자리에 매장 id값을 넣어주어 각 매장의 디테일 페이지로 이동할 수 있다. views.py def detail(request, pk): store = get_obj.. [생활코딩/React] 14. Component 파일로 분리하기 참고자료: 유튜브 생활코딩 React https://www.youtube.com/playlist?list=PLuHgQVnccGMCRv6f8H9K5Xwsdyg4sFSdi 1. Component 파일로 분리하기 👉🏻src에 'component' 디렉토리를 만들어 각 컴포넌트 이름별로 파일을 만들어준다. //src/component/Subject.js import React, { Component } from 'react'; class Subject extends Component { render () { return ( {this.props.title} {this.props.sub} ); } } export default Subject; 👉🏻Subject 컴포넌트의 내용을 담아준다. 맨 위의 줄은 react.. 이전 1 ··· 9 10 11 12 13 14 15 ··· 25 다음
