핵심 포인트 기초 구현력 삼각형 종류 숙지 제출코드 angle = [int(input()) for _ in range(3)] if sum(angle) != 180: print('Error') elif angle[0] == angle[1] == angle[2]: print('Equilateral') elif (angle[0] == angle[1]) or (angle[0] == angle[2]) or (angle[2] == angle[1]): print('Isosceles') else: print('Scalene') 해설 3개의 각도를 입력받습니다. 다음 3개의 조건문을 이용해서 삼각형을 분류할 수 있습니다. 1. 첫번째 조건은 입력받은 3개의 각도의 합이 180도 아닌 경우입니다. 이는 삼각형이 정의될 수..
핵심 포인트 기초 구현력 제출코드 x_min, x_max = 10000, -10000 y_min, y_max = 10000, -10000 for _ in range(int(input())): x, y = map(int, input().split()) if x_min > x: x_min = x if x_max y: y_min = y if y_max < y: y_max = y print((x_max - x_min) * (y_max - y_min)) 해설 문제를 보시면 입력된 좌표들의 최대 및 최소 x, y 좌표 값을 구한 뒤 넓이를 구하면 되는 문제입니다. 참고자료 및 그림출처 백준 코딩 문제
핵심 포인트 기초 구현력 제출코드 print(int(input()) * 4) 해설 패턴을 보시면 윗면, 아랫면, 오른쪽면, 왼쪽면의 길이가 가장 아래의 정사각형 개수에 4를 곱하는 것과 같은 것을 알 수 있습니다. 입력받은 숫자에 4를 곱해서 출력하면 됩니다. 참고자료 및 그림출처 백준 코딩 문제
안녕하세요. 지난 포스팅의 [IC2D] Deep Layer Aggregation (CVPR2018)에서는 feature aggregation을 iterative 및 hierarchical 하게 제안한 DLA에 대해서 소개시켜드렸습니다. 오늘은 일전에 소개시켜드렸던 MobileNet의 다음 버전인 MobileNet V2에 대해서 소개시켜드리겠습니다. 두 모델이 어떤 차이점이 있는지를 중심으로 보시면 더욱 재밌을 거 같습니다. MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear BottlenecksIn this paper we describe a new mobile architecture, MobileNetV2, that improves the state of the art pe..
핵심 포인트 기초 구현력 제출코드 x_, y_ = [], [] for _ in range(3): x, y = map(int, input().split()) x_.append(x); y_.append(y) for i in range(3): if x_.count(x_[i]) == 1: x4 = x_[i] if y_.count(y_[i]) == 1: y4 = y_[i] print(x4, y4) 해설 기본적인 알고리즘은 다음과 같습니다. 먼저, 3개의 좌표값을 입력받습니다. 다음으로 4개의 점이 직사각형을 이루어야하는 네 번째 점을 찾아야합니다. 이를 위해서 입력된 각 좌표값의 개수를 세줍니다. 만약, 입력된 2개의 x 좌표 중 1개만 입력되었다면 네 번째 점의 x 좌표가 됩니다. 이 과정을 y 좌표에도 동일하..
핵심 포인트 기초 기하학 min 함수 제출코드 x, y, w, h = map(int, input().split()) print(min([x, y, w - x, h - y])) 해설 현재 좌표 (x, y)를 중심으로 왼쪽 (x), 아래 (y), 오른쪽 (w - x), 위 (h - y) 중 가장 작은 값을 선택하면 됩니다. 참고자료 및 그림출처 백준 코딩 문제
안녕하세요. 지난 포스팅의 [IC2D] Squeeze-and-Excitation Networks (CVPR2018)에서는 어텐션 기반의 블록인 SE Block에 대해서 소개시켜드렸습니다. 오늘은 DenseNet에 이어 다양한 특징 맵을 aggregation하는 두 가지 방법을 제시하는 Deep Layer Aggregation (DLA)에 대해서 소개하도록 하겠습니다. Deep Layer AggregationVisual recognition requires rich representations that span levels from low to high, scales from small to large, and resolutions from fine to coarse. Even with the dept..
핵심 포인트 직사각형 넓이의 정의 제출코드 A = int(input()) B = int(input()) print(A * B) 해설 두 정수를 입력받으면 직사각형의 넓이를 구하면 되므로 곱한 결과를 출력하면 되는 아주 쉬운 문제 입니다. 참고자료 및 그림출처 백준 코딩 문제
