2446번 - 별 찍기 - 9
문제 예제를 보고 규칙을 유추한 뒤에 별을 찍어 보세요. 입력 첫째 줄에 N(1 ≤ N ≤ 100)이 주어진다. 출력 첫째 줄부터 2×N-1번째 줄까지 차례대로 별을 출력한다.
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2025
2445번 - 별 찍기 - 8
문제 예제를 보고 규칙을 유추한 뒤에 별을 찍어 보세요. 입력 첫째 줄에 N(1 ≤ N ≤ 100)이 주어진다. 출력 첫째 줄부터 2×N-1번째 줄까지 차례대로 별을 출력한다.
2446번 - 별 찍기 - 4
문제 첫째 줄에는 별 N개, 둘째 줄에는 별 N-1개, …, N번째 줄에는 별 1개를 찍는 문제
11721번 - 열 개씩 끊어 출력하기
문제 알파벳 소문자와 대문자로만 이루어진 길이가 N인 단어가 주어진다.
11719번 - 그대로 출력하기 2
문제 입력 받은 대로 출력하는 프로그램을 작성하시오. 입력 입력이 주어진다. 입력은 최대 100줄로 이루어져 있고, 알파벳 소문자, 대문자, 공백, 숫자로만 이루어져 있다. 각 줄은 100글자를 넘지 않으며, 빈 줄이 주어질 수도 있고, 각 줄의 앞 뒤에 공백이 있을 수도 있다. ...
10953번 - A+B - 6
문제 두 정수 A와 B를 입력받은 다음, A+B를 출력하는 프로그램을 작성하시오. 입력 첫째 줄에 테스트 케이스의 개수 T가 주어진다.
Running bitnet.cpp
Install BitNet.cpp
2522번 - 별 찍기 - 12
문제 예제를 보고 규칙을 유추한 뒤에 별을 찍어 보세요. 입력 첫째 줄에 N(1 ≤ N ≤ 100)이 주어진다. 출력 첫째 줄부터 N번째 줄까지 차례대로 별을 출력한다.
10992번 - 별 찍기 - 17
문제 예제를 보고 규칙을 유추한 뒤에 별을 찍어 보세요. 입력 첫째 줄에 N(1 ≤ N ≤ 100)이 주어진다. 출력 첫째 줄부터 N번째 줄까지 차례대로 별을 출력한다.
10991번 - 별 찍기 - 16
문제 예제를 보고 규칙을 유추한 뒤에 별을 찍어 보세요. 입력 첫째 줄에 N(1 ≤ N ≤ 100)이 주어진다. 출력 첫째 줄부터 N번째 줄까지 차례대로 별을 출력한다.
10824번 - 네 수
문제 네 자연수 A, B, C, D가 주어진다. 이때, A와 B를 붙인 수와 C와 D를 붙인 수의 합을 구하는 프로그램을 작성하시오.
2875번 - 대회 or 인턴
문제 백준대학교에서는 대회에 나갈 때 2명의 여학생과 1명의 남학생이 팀을 결성해서 나가는 것이 원칙이다. (왜인지는 총장님께 여쭈어보는 것이 좋겠다.)
2742번 - 기찍 N
문제 자연수 N이 주어졌을 때, N부터 1까지 한 줄에 하나씩 출력하는 프로그램을 작성하시오. 입력 첫째 줄에 100,000보다 작거나 같은 자연수 N이 주어진다. 출력 첫째 줄부터 N번째 줄 까지 차례대로 출력한다.
2440번 - 별 찍기 - 3
문제 링크 https://www.acmicpc.net/problem/2440
2439번 - 별 찍기 - 2
문제 첫째 줄에는 별 1개, 둘째 줄에는 별 2개, N번째 줄에는 별 N개를 찍는 문제
11720번 - 숫자의 합
문제 N개의 숫자가 공백 없이 쓰여있다. 이 숫자를 모두 합해서 출력하는 프로그램을 작성하시오. 입력 첫째 줄에 숫자의 개수 N (1 ≤ N ≤ 100)이 주어진다. 둘째 줄에 숫자 N개가 공백없이 주어진다. 출력 입력으로 주어진 숫자 N개의 합을 출력한다.
10808번 - 알파벳 개수
문제 링크 https://www.acmicpc.net/problem/10808
백준 문제 풀이 업로드 시작
백준 백준 문제 풀이한 것을 업로드할 예정입니다.
MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications
paper review This article is review of Howard et al., MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications. 2017
BitNet: Scaling 1-bit Transformers for Large Language Models review and derivation
This article is review and derivation of Wang et al., BitNet: Scaling 1-bit Transformers for Large Language Models. 2023
paper review start
paper review 앞으로 인공지능과 컴퓨터과학 관련된 논문 리뷰가 올라갈 예정입니다.
라틴어 예문
Vires acquirit eundo
스마트폰과 유튜브 사용량을 제한하여 디지털 디톡스하기
디지털 디톡스의 필요성
지표면의 고도를 나타내는 데이터를 입력 받아 이미지로 표현하는 프로그램
문제 설명 지표면의 고도를 나타내는 데이터를 입력 받아 이미지로 표현하는 프로그램
[Flex and Bison] 백준 - Fraction(No. 30855)
문제 링크 백준 - Fraction
2024
esp32 anomaly detection 프로젝트 회고
to be continued to be continued
해외 과학.공학.수학.프로그래밍 유튜브 채널
소개 해외 과학.수학.프로그래밍 유튜브 채널을 정리해놓은 것이다.
코딩을 도와주는 인공지능 챗봇 서비스
ChatGPT https://chatgpt.com/
2023
μC/OS-III ch.17 Memory Management
이 글은 ‘uC/OS-III: The Real-Time Kernel For the STM32 ARM Cortex-M3, Jean J. Labrosse, Micrium, 2009’를 번역한 글입니다. 오역이 있을 수 있으며, 발견하시면 github에 issue나 댓글 남겨주시기 바랍...
measuring photoresistor value using dma and adc on stm32f107vc
목표 DMA 동작 방법의 이해 DMA 구현
μC/OS-III ch.16 Pending On Multiple Objects
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μC/OS-III ch.15 Message Passing
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간단한 합성곱 모델 - 꽃 이미지 분류 신경망
목적 꽃 이미지 분류 신경망과 오피스 31 다차원 분류 신경망을 CNN을 적용하여 실행하여 보고 그 결과를 확인하고 분석해본다.
control LED and Servo Motor using TImer and PWM on stm32f107vc
목표 타이머의 이해 타이머의 종류의 이해 분주 계산 방법 이해 PWM 이해
μC/OS-III ch.14 Synchronization
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일반물리학실험 보고서 링크
목록 일반물리학실험 보고서1 - 전자측정연습.pdf 일반물리학실험 보고서2 - 직류 회로.pdf 일반물리학실험 보고서3 - 축전기의 충전과 방전.pdf 일반물리학실험 보고서4 - 전류 저울.pdf 일반물리학실험 보고서5 - 등전위선과 전기장.pdf 일반물리학...
Displaying photo resistor output value on SSD1298 LCD using stm32f107vc and adc
목표 TFT-LCD의 원리와 동작 방법에 대한 이해 TFT-LCD 라이브러리 작성과 이해 TFT-LCD Touch 동작 제어 ADC 개념 이해 조도 센서 사용 방법 학습
μC/OS-III ch.13 Resource Management
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Bluetooth Communication and Soldering for stm32f107vc and FB755AC
목표 Bluetooth 모듈(FB755AC)를 이용한 스마트폰과의 통신 기판 납땜을 통한 보드와 모듈 연결
μC/OS-III ch.12 Timer Managment
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μC/OS-III ch.11 Time Managment
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μC/OS-III ch.10 Pend Lists(or Wait Lists)
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복합 출력의 처리 방법 - 오피스31 다차원 분류 신경망
목적 오피스31 다차원 분류 신경망을 여러 은닉 계층 수와 아담 알고리즘을 적용하여 실행해보고 은닉 계층 수와 아담알고리즘 적용여부에 따른 정확도 변화를 확인한다.
GPIO control and UART communication using interrupt on stm32f107vc
목표 Interrupt 방식을 활용한 GPIO 제어 및 UART 통신 라이브러리 함수 사용법 숙지
일반물리학실험 보고서 - 직류 회로
실험 날짜 : 2019년 9월 16일 제출 날짜 : 2019년 9월 23일
일반물리학실험 보고서 - 전자 측정 연습
실험 날짜 : 2019년 9월 9일 제출 날짜 : 2019년 9월 16일
소프트웨어공학 - 요구공학
요구는 무엇인가? 요구되는 것; 원하거나 필요한 것
readme sample
벅스 Top 100
uart communication and led toggle with μC/OS-III and round robin scheduling
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clock setting and UART communication on stm32f107vc
목표 라이브러리를 활용하여 코드 작성 Clock Tree의 이해 및 사용자 Clock 설정 오실로스코프를 이용한 clock 확인 UART 통신의 원리를 배우고 실제 설정 방법 파악
소프트웨어공학 - 소프트웨어 process
계층화된 기술로서의 소프트웨어공학 Tools Methods Process Quality Focus 품질 중점 품질에 대한 조직의 헌신 프로세스 소프트웨어 공학의 기초 방법 기술적으...
소프트웨어공학 - 소프트웨어 품질
소프트웨어의 품질의 정의 DoD, 1985, “소프트웨어가 사용자의 의도대로 수행될 수 있는 정도” ISO, 1986, “명시되었거나 묵시적인 요구를 충족시키는 정도”
소프트웨어공학 - 서론
소프트웨어 개발은 다음과 같은 프로세스를 따른다. 고객의 요구 -> 요구사항 분석 -> 설계 -> 구현 -> 테스팅 -> S/W 제품 또한 제조가 아니라 개발이기 때문에 개발은 개인 능력에 따라 차이가 크고, 구현하는 방법도 달라진다.
μC/OS-III ch.9 Interrupt Management
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다층 퍼셉트론 모델 구조 - 꽃 이미지 분류 신경망 이론 및 실행
목적 꽃 이미지 분류 신경망을 여러 은닉 계층 수를 적용해 실행해보고, 결과를 분석한다.
μC/OS-III ch.8 Context Switching
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다층 퍼셉트론(MLP) - 세 가지 신경망 재구성 코드 실행
목적 전복 고리수 추정 신경망, 천체의 펄서 예측 신경망, 철판 분류 신경망을 다층 퍼셉트론을 이용하여 학습하고 결과를 비교한다.
μC/OS-III ch.7 Scheduling
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μC/OS-III ch.6 The Ready List
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다층 퍼셉트론(MLP) - 기본 구조
다층 퍼셉트론 신경망 구조 다층 퍼셉트론 신경망은 퍼셉트론 계층 여러개를 배치하여 입력 벡터로부터 중간 표현을 거쳐 출력 벡터를 얻어내는 신경망 구조이다. 입력과 출력 계층 사이에 있는 퍼셉트론 계층, 즉 입력 벡터를 처리한 뒤 다음 계층으로 넘기는 계층을 은닉 계층(즉, 출력에...
선택 분류 - 불량 철판 분류 신경망
철판과 관련된 데이터 27가지를 이용하여 철판을 7가지로 분류해보자.
단층 퍼셉트론(SLP) - 선택 분류
선택 분류 문제의 신경망 처리 선택 분류 문제는 몇 가지 정해진 후보 가운데 하나를 골라 답하는 문제이다.
이진 판단 - 천체의 펄서 여부 판정 신경망
목적 [파이썬 날코딩으로 알고 짜는 딥러닝] 책에서 두번째로 나오는 천체의 펄서 여부 판정 신경망 파이썬 코드를 분석해보고자 한다. 데이터 kaggle의 펄서 예측 데이터셋을 활용한다.
Turn on/off motor using STM32F107VC board,relay module, button and register
목표 스캐터 파일의 이해 및 플래시 프로그래밍 릴레이 모듈의 이해 및 임베디드 펌웨어를 통한 동작
3-3. 회귀 알고리즘와 모델 규제 - 특성공학과 규제
다중 회귀 농어 무게에 대한 예측에서, 농어의 길이뿐만 아니라 농어의 높이과 두께도 함께 사용하여 예측하여보자. 또한 이전 절에서 처럼 3개의 특성을 각각 제곱한 것을 추가한다. 도한 각 특성을 서로 곱하여 또 다른 특성을 만들 수도 있다. 이렇게 기존의 특성을 사용해 새로운 특성...
3-2. 회귀 알고리즘와 모델 규제 - 선형회귀
K-최근접 이웃의 한계 이전과 같이 농어의 무게를 예측하는 K-최근접 이웃 회귀 모델을 만들어보자 ```py import numpy as np
3-1. 회귀 알고리즘와 모델 규제 - K-최근접 이웃 회귀
K-최근접 이웃 회귀
2-2. 데이터 다루기 - 데이터 전처리
넘파이로 데이터 준비하기 도미와 빙어 데이터를 준비할 때 넘파이를 이용해보자. 먼저 생선 데이터를 준비한다.
2-1. 데이터 다루기 - 훈련 세트와 테스트 세트
지도 학습과 비지도 학습 지도학습은 훈련하기 위한 데이터와 정답이 필요하다. 데이터와 정답을 입력(input)과 타깃(target)이라 부르고, 이 둘을 합쳐 훈련 데이터라고 부른다. 지도학습은 정답을 맞히는 것을 학습한다. 지도학습에는 K-최근접 이웃 알고리즘이 있다.
단층 퍼셉트론(SLP) - 이진 판단
이진 판단 문제의 신경망 처리 이진 판단 문제는 예/아니오 혹은 0/1 같은 두 가지 값 중 하나로 답하는 문제다. 가중치와 편향을 이용하는 퍼셉트론의 연산은 두 가지 값으로 결과를 제한하기 힘들다.
오픈 소스 기반의 그림 인공지능과 거대 언어 모델 사용을 위한 일반 소비자용 NVIDIA GPU 비교:서베이
저자 : 부산대학교 전기컴퓨터공학부 정보컴퓨터공학전공 김태훈
회귀 분석 - 전복의 고리수 추정 신경망
목적 [파이썬 날코딩으로 알고 짜는 딥러닝] 책에서 첫번째로 나오는 전복의 고리 수 추정 신경망 파이썬 코드를 분석해보고자 한다. 데이터 kaggle의 전복 데이터셋은 4000여마리의 전복에 대해 8가지 특징값과 전복의 고리 수가 들어있다.
단층 퍼셉트론(SLP) - 회귀 분석
단층 퍼셉트론 신경망 구조
Turn on/off LED on STM32F107VC board using button and register
목표 임베디드 시스템의 기본 원리 습득 레지스터와 주소 제어를 통한 임베디드 펌웨어 개발 이해
IAR Embedded Workbench IDE setting for stm32f107vc and J-link
프로젝트 생성 IAR Embedded Workbench IDE 실행 Project - Create New Project Empty project - Ok 폴더를 하나 만들고 원하는 프로젝트명으로 저장. 다만 폴더 경로에 한글이 포함되면 안됨
IAR Embedded Workbench IDE 설치
IAR Embedded Workbench 설치
μC/OS-III ch.5 Task Management
서론1 real-time application 설계 과정은 일반적으로 수행할 작업을 각각 일부를 담당하는 작은 task로 나누는 것을 포함한다. μC/OS-III는 응용 프로그램 프로그래머가 이 패러다임을 쉽게 쓸 수 있도록 해준다. task(thread라고 하기도 함)은 CPU를...
μC/OS-III ch.4 Critical Sections
이 글은 ‘uC/OS-III: The Real-Time Kernel For the STM32 ARM Cortex-M3, Jean J. Labrosse, Micrium, 2009’를 번역한 글입니다. 오역이 있을 수 있으며, 발견하시면 github에 issue나 댓글 남겨주시기 바랍...
J-link 컴퓨터에 연결 및 드라이버 다운로드
J-link 준비
μC/OS-III ch.3 Getting Started with microC/OS-III
이 글은 ‘uC/OS-III: The Real-Time Kernel For the STM32 ARM Cortex-M3, Jean J. Labrosse, Micrium, 2009’를 번역한 글입니다. 오역이 있을 수 있으며, 발견하시면 github에 issue나 댓글 남겨주시기 바랍...
μC/OS-III ch.2 Directories and Files
이 글은 ‘uC/OS-III: The Real-Time Kernel For the STM32 ARM Cortex-M3, Jean J. Labrosse, Micrium, 2009’를 번역한 글입니다. 오역이 있을 수 있으며, 발견하시면 github에 issue나 댓글 남겨주시기 바랍...
How to port μC/OS-III to STM32F107VC board and turn on LED
STM32F107VC board 보드 전체 사진 보드와 J link, 5V 연결
μC/OS-III ch.1 Introduction
이 글은 ‘uC/OS-III: The Real-Time Kernel For the STM32 ARM Cortex-M3, Jean J. Labrosse, Micrium, 2009’를 번역한 글입니다. 오역이 있을 수 있으며, 발견하시면 github에 issue나 댓글 남겨주시기 바랍...
1.운영체제 - 서론
운영체제란
1-3. 나의 첫 머신러닝 - 마켓과 머신러닝
목표 머신러닝을 이용하여 도미와 빙어의 분류 기준을 알려주지 않고 데이터와 정답만 알려주고 스스로 분류기준을 찾아 생선의 길이와 무게 데이터가 들어왔을 때 이것이 도미인지 빙어인지 분류하게 한다.
1-2. 나의 첫 머신러닝 - 코랩과 주피터 노트북
코랩 구글 코랩은 웹 브라우저에서 파이썬 프로그램을 테스트하고 저장할 수 있는 서비스이다. 구글 계정을 만들고 https://colab.research.google.com/?hl=ko 에 접속하면 다음과 같은 화면을 볼 수 있다.
[Python] 프로그래머스 - 한번만 등장한 문자
문제 링크 프로그래머스 - 한번만 등장한 문자
[Python] 프로그래머스 - 키패드 누르기
문제 링크 프로그래머스 - 키패드 누르기
[Python] 프로그래머스 - 공원산책
문제 링크 프로그래머스 - 공원산책
[Python] 프로그래머스 - 등굣길
문제 링크 프로그래머스 - 등굣길
[Python] 프로그래머스 - 네트워크
문제 링크 프로그래머스 - 네트워크
[Python] 프로그래머스 - 정수를 나선형으로 배치하기
문제 링크 프로그래머스 - 정수를 나선형으로 배치하기
[Python] 프로그래머스 - 안전 지대
문제 링크 프로그래머스 - 안전지대
[Python] 프로그래머스 - 중복된 문자 제거
문제 링크 프로그래머스-중복된 문자 제거
[Python] 프로그래머스 - 크레인 인형뽑기
문제 링크 프로그래머스 - 크레인 인형뽑기
[Python] 프로그래머스 - 피로도 (DFS 이용)
문제 링크 프로그래머스-피로도
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