전체 글83 [그리디 알고리즘] 백준 1931번 회의실 배정 [문제] https://www.acmicpc.net/problem/1931 [생각거리] - 당연히 duration 시간을 구해서 정렬하면 될 거라고 생각했는데, 이게 아둔한 생각이었다. - 회의 시작 시간을 기준으로 정렬하고, 그 다음에 회의 종료 시간을 기준으로 정렬하는 부분이 내가 놓친 부분. - 그리디 알고리즘의 핵심은 얼마나 단순하게 문제에 접근하느냐인 것 같다. [코드] n = int(input()) time_table = [] count = 1 for i in range(n): a,b = map(int, input().split()) time_table.append([a,b]) time_table.sort(key=lambda x:x[0]) time_table.sort(key=lambda x:x.. 2022. 6. 25. [Finance]chp5. 시세 DB 구축 및 시세 조회 API 개발 [reference] 파이썬 증권 데이터 분석 휴먼카인드님 블로그 5.1 야후 파이낸스와 네이버 금융 비교하기 야후 파이낸스에서 찾아온 삼성 전자 데이터. 아래 그림에서 크게 2가지 문제가 있다. (1) 종가와 수정 종가가 일치하지 않다. (2018년 5월에 액면분할이 시행됐는데도, 2018년 전에는 종가와 수정 종가가 일치하지 않는 것을 확인할 수 있다) *수정 종가 : 기업에 증자, 액면분할 등 이벤트가 발생하면 주식수와 함께 주가에 변화가 생깁니다. 이때 현재 주가의 수준을 과거와 비교 가능하게 하기위해 과거 주가도 함께 수정하는데, 이것이 수정주가입니다.) (2) 2017년 10월에 데이터가 비었다. => 따라서 야후 파이낸스에서 제대로 제공하지 않는 데이터를 네이버 파이낸스를 통해서 확인해보자,.. 2022. 3. 23. [Finance]chp6. 트레이딩 전략과 구현 [refer] 파이썬 증권 데이터 분석 휴먼카인드님 블로그 6.1 현대 포트폴리오 이론 *리스크? 수익률의 표준편차 자산 가격이 평균값에서 벗어나는 정도, 리스크 효율적 투자선 투자자가 인내할 수 있는 리스크 수준에서 최상의 기대수익률을 제공하는 포트폴리오의 집합 아래 그림에서 X 축은 리스크(표준편차)이고 점 하나가 개별적인 포트폴리오를 뜻한다. 이때 Efficient Frontier 곡선은 효율적 투자선이다. 이 투자선은 아래 그림을 보면 알겠지만, 모든 포트폴리오를 아래 plot에 표현했을 때 가장 외곽에 있는 포트폴리오를 이은 선인 셈이다. 이 곡선 아래에 있는 개별 포트폴리오은 효율적 투자선에 위치한 포트폴리오보다 열세인 포트폴리오이다. 예컨대 동일한 수익 대비해서 리스크가 크거나, 반대로 동일.. 2022. 3. 23. [Object Detection] CenterNet2 요약 [참조] CenterNet1 요약 : https://hyelimkungkung.tistory.com/67?category=935163 원문 : https://arxiv.org/pdf/2103.07461v1.pdf Probabilistic two-stage detection 1 stage는 빠르지만 정확도가 아쉽고, 2 stage는 정확하지만 속도가 아쉽다. 2 stage는 보통 region proposal을 한 후에 classification을 한다. 이때 문제가 되는 건 region proposal을 할 때다. Faster R-CNN을 기준으로 말을 해보자. RPN의 경우 anchor를 이용해서 각 영역에 object가 있는지, 혹은 없는지만 말해준다. 즉, maximize recall을 목표로 기능하.. 2022. 3. 21. 이전 1 2 3 4 5 6 7 8 ··· 21 다음
