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Stop Calling My Daughter Pretty Stop Calling My Daughter PrettyBY KATY KELLEHERJUNE 24, 2024 7:00 AM EDT"예쁘다"라는 칭찬? 그리고 다른 칭찬들도 보통 칭찬을 싫어하는 사람이 없다.하지만 이 칭찬이 우리를 그 틀 안에 막히게 만들 수도 있겠다는 생각이 들었다. 단순이 외모로 생각했을 때는 요즘 사회가 선호하는 외형예를 들면 연예인은 굉장히 말랐다 하지만 현실적으로 위험할수도 있다라는 생각이 들었지만,외모 뿐만 아니라 다른 칭찬도 나를 여기 묶이게 하는 방법이라는 것이 좋은 의견이고 충고였다. 나의 한계를 한낱 칭찬에 얽매이지 않게 하자 assess 평가하다gaze 시선, 응시combed over머리를 빗어올리다 adore 아주 좋아하다, 흠모하다mildly 약간, 부드럽게 res.. 2024. 7. 12.
Number of Good Pairs 첫번째 코드 원소들을 비교해서 같은 경우 answer += 1을 하는 방법으로 정답을 구한다. class Solution:     def numIdenticalPairs(self, nums: List[int]) -> int:         answer = 0         for i in range(len(nums)):             for j in range(i+1, len(nums)):                 if nums[i] == nums[j]:                     answer += 1         return answer 통과링크https://github.com/ornni/leetcode/tree/main/1512-number-of-good-pairs leetcod.. 2024. 7. 12.
059 타임머신 첫번째 코드 벨만-포드는 음수가 가능하고사이클이 있는 경우 확인이 가능하다. 뭔가 다익스트라와 비슷한 유형의 문제라고 느꼈는데위의 경우를 제외하고 언제 사용하는게 더 효율적인지는 잘 모르겠다! 코드는 책을 참고했는데여전히 어렵고 다음에 꼭 다시 풀어야겠다...문제가 어려워서 그런가 점점 그냥 따라쓰는 기분... import sys from collections import deque input = sys.stdin.readline n, m = map(int, input().split()) A = [] distance = [sys.maxsize] * (n+1) for i in range(m):     s, e, t = map(int, input().split())     A.append((s, e, t)).. 2024. 7. 11.
060 오민식의 고민 첫번째 코드 벨만-포드 알고리즘을 반대로 생각하는 문제이다.벨만-포드 자체에 익숙하지 않지만 반대로 하라고 하니 더 정신이 없다... 코드는 책을 참고했다!그래도 전반적인 개념에 대한 코드와 적응하고 있다!꼭 다시 풀어봐야하는 문제이다!! import sys input = sys.stdin.readline n, scity, ecity, m = map(int, input().split()) A = [] distance = [-sys.maxsize] * n for i in range(m):     s, e, p = map(int, input().split())     A.append((s, e, p)) money = list(map(int, input().split())) distance[scity] = m.. 2024. 7. 11.
What’s the Least Amount of Exercise I Can Get Away With? What’s the Least Amount of Exercise I Can Get Away With?BY MATT FUCHSJUNE 20, 2024 12:08 PM EDT물론 운동은 중요하다, 꾸준히 하고 시간 날때 하면 좋다.누구든 알고 있는 사실이지만 바빠서, 귀찮아서라는 이유로 잘 하고 있지 않는다... 마음에는 찔리지만 그래도 나는 최근에 운동 시작했으니까...ㅎㅎ;생각보다 자진해서 운동을 잘 하지 않기 때문에 운동을 등록해서 다니고 있다.나 자신 뿌듯해 ;)cut back ~을 줄이다juggled 최대한 효율적으로 조직하다dose 용량 dementia 치매reaped 거두다, 수확하다 vigorous 활발한, 격렬한huffing 씩씩거리다moderate 보통의, 중간의 accruing 누적되다,.. 2024. 7. 10.
VGGNET 코드 VGGNET 16 weight# import libraryimport tensorflow as tf from tensorflow.keras import Sequential, layers # build vgg16 modeldef vgg16():     model = Sequential()          model.add(layers.Conv2D(64, kernel_size = (3, 3), padding = 'same', activation = 'relu', input_shape=(224, 224, 3)))     model.add(layers.Conv2D(64, kernel_size = (3, 3), padding = 'same', activation = 'relu'))     model.add(lay.. 2024. 7. 10.
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