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CoreML을 적용한 iOS 앱을 만들며 마주한 에러와 해결 방법을 정리해보려 한다.파이썬 프로젝트에서 keras 모델을 생성하여 Xcode에 모델을 추가하기 위해 변환하는 과정을 진행하고 있었는데coremltools 패키지를 이용하면 CoreML에서 쓰이는 형식인 .mlmodel로 변환이 가능하다.    추출된 mlmodel을 Xcode 프로젝트에 성공적으로 추가해주었다.  그리고 실행하여 이미지를 앨범에서 선택하여 분류를 시작하였는데 다음과 같은 에러가 떴다.  왜인지 검색해봤더니 모델의 입력 형식과 관련해서 설정이 되지 않아 나오는 에러인 듯 했다. 아무래도 모델을 추출하는 과정에서 설정이 잘못된 듯 하여 파이썬 코드를 다시 확인해보았다.  CoreML 모델로 변환 시 입력 텐서의 이름을 모델의 ..

DFS와 BFS의 기초를 다질 수 있는 문제로서 다양한 풀이 방법을 적용해보았다. 문제 입력 예제 문제 풀이 인접 리스트 풀이 import java.io.BufferedReader; import java.io.IOException; import java.io.InputStreamReader; import java.util.*; public class BOJ1260 { static int n, m, v; static ArrayList[] arr; static boolean[] dfsVisited; static boolean[] bfsVisited; static String dfsOrder; static String bfsOrder; public static void main(String[] args) t..

최근 C로 하는 과제들이 있어서 vi를 사용하는 시간이 꽤 많아졌는데, vim에서도 자동완성 플러그인들이 있는지 검색했다가 꽤 활용도가 높아보여 환경을 설정하게 되었다. 이러한 설정 과정들을 간략하게 정리해보려고 한다. https://github.com/VundleVim/Vundle.vim#about GitHub - VundleVim/Vundle.vim: Vundle, the plug-in manager for Vim Vundle, the plug-in manager for Vim. Contribute to VundleVim/Vundle.vim development by creating an account on GitHub. github.com https://github.com/ycm-core/YouCo..

문제 입력 예제 문제 풀이 입력 예제를 바탕으로 그래프화 해본 결과, 최단 경로를 구하는 방식이나 깊이 우선 탐색을 이용하는 방법으로 풀이가 가능하다는 생각이 들었다. DFS & BFS 둘 다로 풀이할 수 있는 문제이므로 두 알고리즘을 각각 적용하여 풀이해보기로 했다. BFS 위 그래프의 인접행렬과 노드 간 연결 관계(양방향)를 테이블로 표현해보았다. 추가) 아래 그림에서는 인접리스트라고 적었지만 구현은 인접행렬 방식으로 되어 있습니다. 인접행렬과 인접리스트의 차이가 궁금하다면 맨 아래 링크된 글을 참고 바랍니다. 방문 배열값 업데이트 과정은 다음과 같다. import java.util.*; public class BOJ2644 { static int n, m, start, end; static int[..

문제 소개 문제 요약 N개의 도시 인접한 두 도시 사이의 도로의 개수 N-1개 도로 이동 시 1km마다 1L의 기름을 사용 처음 출발 시 기름이 없으므로 첫번째 도시에서 기름을 넣고 출발해야 함 도시 당 하나의 주유소가 위치해있음 (리터당 가격이 다름) 왼쪽 도시에서 오른쪽 도시로 이동하는 데에 드는 최소 주유비용을 구하는 과정을 정리해보았다. 가격이 싼 도시의 주유소에서 많이 넣는 것이 주유비를 최소화할 수 있는 방법이나, 처음 출발 시에는 기름이 없으므로 무조건 첫 번째 도시에서 주유를 하고 가야한다. 다음 도시의 주유소를 이용하는 것이 불가하기 때문에 현재 선택지에서 최선의 선택을 하는 Greedy 알고리즘을 적용하는 것이 하나의 방법이 될 수 있는 것으로 보인다. 풀이 import java.uti..

문제 소개 BFS 풀이 직관적으로 보았을 때, 현재 셀을 기준으로 상하좌우로 이동하며 가능한 경로를 탐색하기 때문에 DFS나 BFS로 해결가능한 문제이다. 방문 조건 중 하나로 1인 칸으로만 이동이 가능하므로 1인 칸을 그래프에서의 하나의 노드로 볼 수 있기 때문이다. 다만 DFS로 풀었을 경우, 재귀적인 특성으로 인해 depth를 다루기가 까다롭다. 때문에 depth 대로 쭉 내려오는 것이 가능한 BFS를 사용하는 것이 더 간단한 풀이가 될 것으로 보인다. BFS는 해당 깊이에서 갈 수 있는 노드 탐색을 마친 후 바로 다음 깊이로 내려가는 식으로 동작하기 때문이다. 첫번째 출력 예시를 통해 예상되는 실행 결과를 확인해보았다. 시작점으로부터 출발하여 방문 가능한 셀들을 한 칸 씩 이동할때마다 1씩 증가시..

문제 소개 DFS 맨 아랫줄까지 제한된 방향 수의 연산을 반복적으로 실행해야 될 것으로 파악되어 재귀적인 방법을 떠올렸다. 가능한 모든 경우의 수를 살펴보고자 DFS로의 접근을 시도하였다. def dfs(i, j, total_sum): if i == test_cases - 1: total_sum = max(total_sum, arr[i][j]) else: left = dfs(i + 1, j, total_sum) right = dfs(i + 1, j + 1, total_sum) route1 = arr[i][j] + left + total_sum route2 = arr[i][j] + right + total_sum total_sum = max(route1, route2) return total_sum tes..

문제 You are given a network of n nodes, labeled from 1 to n. You are also given times, a list of travel times as directed edges times[i] = (ui, vi, wi), where ui is the source node, vi is the target node, and wi is the time it takes for a signal to travel from source to target. We will send a signal from a given node k. Return the minimum time it takes for all the n nodes to receive the signal. i..