cch8ii 님의 블로그

논문 링크: https://arxiv.org/abs/2309.10952 LMDX: Language Model-based Document Information Extraction and LocalizationLarge Language Models (LLM) have revolutionized Natural Language Processing (NLP), improving state-of-the-art and exhibiting emergent capabilities across various tasks. However, their application in extracting information from visually rich documents, whicarxiv.org 기존 방법론과 한계LLM은 하..

논문 링크: https://arxiv.org/abs/1411.4555 Show and Tell: A Neural Image Caption GeneratorAutomatically describing the content of an image is a fundamental problem in artificial intelligence that connects computer vision and natural language processing. In this paper, we present a generative model based on a deep recurrent architecture that comarxiv.org 해당 논문이 나온 시기는 2014년이다. AI를 배우면 처음 배우는 AlexNe..

문제: 골드 5 괄호의 값https://www.acmicpc.net/problem/2504 풀이코드# (): 2, []: 3# ()() = 2+2# (()) = 2*2# 스택 안에 차례대로 넣는데...# -> ( 다음에 뱌로 )가 나오면 숫자# -> ( 안에 뭔가 있으면.. * S = input().rstrip('\n')stack = []ans = 0tmp = 1prev = ''for s in S: if s == '(': stack.append(s) tmp *= 2 elif s == '[': stack.append(s) tmp *= 3 elif s == ')': if not stack or stack[-1] != '('..

네이버 부스트캠프 AI tech 8기 NLP track 얼레벌레 수료 후기... Before Boostcamp3학년이 후딱 끝나고 벌써 4학년.... 4-1학기 인턴 끝나고 좀 더 기본기를 쌓고 싶다는 생각이 컸다. 스스로 아직 부족하다는 느낌이 많이 들었고 좀 더 NLP 쪽에서 프로젝트를 쌓고 싶었다. 지금까지 해온 프로젝트들은 멀티모달, CV 쪽 프로젝트들이라 NLP 쪽도 좀 더 공부를 해보고 싶었기 때문이다. 부캠을 하려고 마음 먹은 것엔 이런 요소들이 나에게 중요하게 작용했다. 1. 기본기를 좀 더 탄탄하게 다지고 싶어서2. NLP 프로젝트를 더 쌓고 싶어서3. 같은 진로를 꿈꾸고 있는 열정적인 분들을 더 만나고 싶어서 인턴을 하던 회사에 최고의 팀장님과 네이버 부캠 선배님께서 계셨는데, 이런 ..

문제: 골드 1 최솟값 찾기https://www.acmicpc.net/problem/11003 풀이코드import sysfrom collections import dequeinput = sys.stdin.readline# 덱에 (값, 인덱스)를 넣고 항상 최솟값이 맨 앞에 오게끔 # + 인덱스 범위에 없는 거면 삭제N, L = map(int, input().split())lst = list(map(int, input().split()))d = deque()out = []for i, x in enumerate(lst): # 새로 들어오는 값이 d에 있는 값보다 작다면 제거 while d and d[-1][0] > x: d.pop() d.append((x, i)) ..

문제: 플래티넘 5 오아시스 재결합https://www.acmicpc.net/problem/3015 풀이코드import sysinput = sys.stdin.readlineN = int(input())s = [] ## (키, 개수)ans = 0for n in range(N): i = int(input()) cnt = 1 while s and s[-1][0] 느낀 점스택이 어려웠는데 그래도 잘 풀었다. 그런데 내가 해당 문제에서 고려하지 못한 점은 같은 키를 가진 사람이었다. 예를 들어보자. 2, 3, 4 의 키를 가진 사람들이 줄을 서있으면 2와 3, 3과 4와 같이 2쌍이 볼 수 있다. 그런데 여기서 2, 3, 3, 3, 4, 5 이렇게 들어왔다고 해보자. 2와 3 * 3쌍,..

문제: 골드 5 오큰수https://www.acmicpc.net/problem/17298 풀이코드import sysinput = sys.stdin.readlineN = int(input())lst = list(map(int, input().split()))s = [] ## 오큰수를 아직 찾지 못한 수들의 인덱스를 넣어두는 스택ans =[-1] * Nfor i in range(N): while len(s) > 0 and lst[s[-1]] 느낀 점너무 헷갈렸다. ...ㅠㅠ일단 스택에 뭘 넣고 뺄지를 생각해야 한다. 이중 for문으로 하면 무조건 시간초과가 난다. for문으로 lst를 돌되 만약 계속해서 오큰수를 찾지 못한다면 스택에 남아있어야 한다. 그리고 오큰수를 찾으면 그 숫자의 오큰수가 이거..

올림 나눗셈 → (x + 1) // 2예: 5개면 → (5+1)//2 = 3예: 4개면 → (4+1)//2 = 2홀수 짝수 나눌 필요 없음만약 2로 나누는 경우가 아니고 일반 K로 나누려면..? → (x + K - 1) // Klist보다 set이 훨씬 빠르다!## x_lst를 리스트로 하면 시간 초과가 나고 set으로 하면 시간 초과가 안 난다?## list에서의 병목 현상## - (x - i) in x_lst: in 연산이 O(n)## - x_lst.remove(x - i): remove 연산이 O(n)## -> 결국 list로 하면 전체가 O(n^2)## set으로 한다면? ## - (x - i) in x_lst: in 연산이 평균적으로 O(1)## - x_lst.remove(x - i): remo..

논문 링크: https://dl.acm.org/doi/10.1145/3733593 선수지식 관계(Prerequisite relation)은 학습 자원 사이 내재된 의존성을 말한다. 이는 학습자가 새로운 주제를 접할 때 필요한 사전 지식을 간춘 상태에서 접근하도록 보장함으로써 이해를 돕고 해당 분야의 자신감을 높인다.선수지식 관계 학습은 교육 공학에서 중요한 task로 학습 자료들 간의 의존 관계를 식별해 개인화 학습 경험을 지원하게끔 한다.본 논문에서는 선수지식 관계를 식별하기 위한 기존 접근법을 체계적으로 정리하고 기술적 한계를 언급한다. 또한 데이터셋과 평가 지표도 다룬다.KC? LO?본 논문에서는 학습 자원을 2가지로 나눈다. 하나는 지식 개념(knowledge concepts, KCs)이고, 다른..

문제: 브론즈 2 방배정https://www.acmicpc.net/problem/13300 풀이코드import sysinput = sys.stdin.readlinecnt = [[0]*7 for _ in range(2)] ## [성별][학년]N, K = map(int, input().split())for n in range(N): s, y = map(int, input().split()) cnt[s][y] += 1room = 0for s in range(2): for y in range(1, 7): i = cnt[s][y] room += (i+K-1) // Kprint(room)느낀 점중요하게 생각해야 할 점은 3가지이다. 1. 같은 학년이어야 같은 방을 쓸..