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코딩테스트 연습 > 그래프 > 방의 개수

친절한 웬디양~ㅎㅎ — Thu, 18 May 2023 00:45:10 +0900

문제 설명

원점(0,0)에서 시작해서 아래처럼 숫자가 적힌 방향으로 이동하며 선을 긋습니다.

ex) 1일때는 오른쪽 위로 이동

그림을 그릴 때, 사방이 막히면 방하나로 샙니다.
이동하는 방향이 담긴 배열 arrows가 매개변수로 주어질 때, 방의 갯수를 return 하도록 solution 함수를 작성하세요.

제한사항

배열 arrows의 크기는 1 이상 100,000 이하 입니다.
arrows의 원소는 0 이상 7 이하 입니다.
방은 다른 방으로 둘러 싸여질 수 있습니다.

입출력 예arrowsreturn

[6, 6, 6, 4, 4, 4, 2, 2, 2, 0, 0, 0, 1, 6, 5, 5, 3, 6, 0]

입출력 예 설명

(0,0) 부터 시작해서 6(왼쪽) 으로 3번 이동합니다. 그 이후 주어진 arrows 를 따라 그립니다.
삼각형 (1), 큰 사각형(1), 평행사변형(1) = 3

출처

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Text;

public class Solution {
 public int solution(int[] arrows) {
 int roomCount = 0;

 Dictionary<string, int> visitedVertex = new Dictionary<string, int>(); // 방문 꼭지점
 Dictionary<string, int> usedEdge = new Dictionary<string, int>(); // 지나간 엣지

 int curX = 0; // 현재 X좌표
 int curY = 0; // 현재 Y좌표
 string curPoint = string.Format("{0},{1}", curX, curY);

 int nextX;
 int nextY;
 string nextPoint;

 visitedVertex.Add(curPoint, 1); // 시작점

 // 엣지 이동 양방향 포함
 string edge_1;
 string edge_2;

 //입력 받은 방향을 2번씩 반복해서 움직일 것임
 //X로 교차하는 교점의 좌표도 고려해야하며, 단순히 좌표의 스케일을 2배로 늘리는 것으로 해결 가능.

 //arrows 수치 당 이동할 좌표
 int[] dirX = new int[] {0, 1, 1, 1, 0, -1, -1, -1};
 int[] dirY = new int[] {1, 1, 0, -1, -1, -1, 0, 1};

 for(int i = 0 ; i < arrows.Length; i++)
 {
 // 좌표스케일 단순 2배 늘리기 반복
 for(int j = 0 ; j < 2 ; j++)
 {
 curPoint = string.Format("{0},{1}", curX, curY);
 nextX = curX + dirX[arrows[i]];
 nextY = curY + dirY[arrows[i]];
 nextPoint = string.Format("{0},{1}", nextX, nextY);
 edge_1 = string.Format("{0} -> {1}", curPoint, nextPoint);
 edge_2 = string.Format("{0} -> {1}", nextPoint, curPoint);

 //방문했던 위치 여부 체크(방문)
 if(visitedVertex.ContainsKey(nextPoint))
 {
 //사용할 Edge가 사용 여부 체크(미사용)
 if(!usedEdge.ContainsKey(edge_1))
 {
 roomCount++;
 usedEdge.Add(edge_1, 1);
 usedEdge.Add(edge_2, 1);
 }
 }
 else
 {
 visitedVertex.Add(nextPoint, 1);
 usedEdge.Add(edge_1, 1);
 usedEdge.Add(edge_2, 1);
 }

 curX = nextX;
 curY = nextY;

 }
 }



 Console.WriteLine(roomCount);
 return roomCount;
 }
}

단순 성능 : StringBuilder > StringBuffer >>> String

친절한 웬디양~ㅎㅎ — Wed, 14 Oct 2020 00:38:12 +0900

String객체에 연산을 하게되면 기존 String 객체에 크기가 늘어나는 것이 아니라

새로운 객체를 만들어 연산한 값을 넣는 방식입니다. 이는 연산 과정이 많을 수록 Heap 메모리 부하를 가져오죠.

이를 해결하기 위해 StringBuilder와 StringBuffer를 사용하게 됩니다. 이 둘은 연산 시 객체의 크기를 유동적으로 변경하기 때문에 String 연산의 단점을 해결했습니다. (객체의 크기가 늘어날 때는 기존크기*2)

StringBuilder와 StringBuffer의 차이는 동기화에 있습니다. StringBuffer는 동기화를 제공하는 대신 StringBuilder 보다는 속도가 느리죠. 스레드와 관련이 있다면 StringBuffer를, 없다면 StringBuilder를 사용하는 것을 권장 합니다.

단순 성능 : StringBuilder > StringBuffer >>> String

출처: https://aljjabaegi.tistory.com/388?category=580127 [알짜배기 프로그래머]

[java] String 배열을 int 배열로 바꾸는 방법

친절한 웬디양~ㅎㅎ — Wed, 14 Oct 2020 00:35:27 +0900

출처 : yuhe-dogspaw.tistory.com/199

[java] String 배열을 int 배열로 바꾸는 방법

참고 https://zetawiki.com/wiki/%EC%9E%90%EB%B0%94_String_%EB%B0%B0%EC%97%B4%EC%9D%84_int_%EB%B0%B0%EC%97%B4%EB%A1%9C_%EB%B3%80%ED%99%98 자바 String 배열을 int 배열로 변환 - 제타위키 다음 문자열 포함..

yuhe-dogspaw.tistory.com

zetawiki.com/wiki/%EC%9E%90%EB%B0%94_String_%EB%B0%B0%EC%97%B4%EC%9D%84_int_%EB%B0%B0%EC%97%B4%EB%A1%9C_%EB%B3%80%ED%99%98

자바 String 배열을 int 배열로 변환 - 제타위키

다음 문자열 포함...

zetawiki.com

https://stackoverflow.com/questions/6881458/converting-a-string-array-into-an-int-array-in-java

Converting a String array into an int Array in java

I am new to java programming. My question is this I have a String array but when I am trying to convert it to an int array I keep getting java.lang.NumberFormatException My code is private void

stackoverflow.com

String[] strings = {"1", "2", "3"};

int[] nums = Arrays.stream(strings).mapToInt(Integer::parseInt).toArray();

String[] strings = {"1", "2", "3"};

int[] nums = Arrays.asList(strings).stream().mapToInt(Integer::parseInt).toArray();

스트림 Streams

자바 8에서 추가한 스트림(Streams)은 람다를 활용할 수 있는 기술 중 하나입니다. 자바 8 이전에는 배열 또는 컬렉션 인스턴스를 다루는 방법은 for 또는 foreach 문을 돌면서 요소 하나씩을 꺼내서 다루는 방법이었습니다. 간단한 경우라면 상관없지만 로직이 복잡해질수록 코드의 양이 많아져 여러 로직이 섞이게 되고, 메소드를 나눌 경우 루프를 여러 번 도는 경우가 발생합니다.

## 자바 8 이전 ##

private void processLine(String[] strings) {

Integer[] intarray=new Integer[strings.length];

int i=0;

for(String str:strings){

try {

intarray[i]=Integer.parseInt(str); i++;

} catch (NumberFormatException e) {

throw new IllegalArgumentException("Not a number: " + str + " at index " + i, e);

}

스트림은 '데이터의 흐름’입니다. 배열 또는 컬렉션 인스턴스에 함수 여러 개를 조합해서 원하는 결과를 필터링하고 가공된 결과를 얻을 수 있습니다. 또한 람다를 이용해서 코드의 양을 줄이고 간결하게 표현할 수 있습니다. 즉, 배열과 컬렉션을 함수형으로 처리할 수 있습니다.

또 하나의 장점은 간단하게 병렬처리(multi-threading)가 가능하다는 점입니다. 하나의 작업을 둘 이상의 작업으로 잘게 나눠서 동시에 진행하는 것을 병렬 처리(parallel processing)라고 합니다. 즉 쓰레드를 이용해 많은 요소들을 빠르게 처리할 수 있습니다.

스트림의 주요 기능

메소드명	설명
of	지정된 값으로부터 Stream 생성
count	Stream의 요소의 수를 반환
distinct	Stream의 요소의 중복 제거
forEach	Stream의 요소에 대한 반복
filter	Stream의 요소에 대한 필터링
concat	2개의 Stream을 연결
map	Stream의 요소를 변환
mapToDouble	Stream의 요소를 double형으로 변환해 DoubleStream 반환
mapToInt	Stream의 요소를 int형으로 변환해 IntStream으로 반환
mapToLong	Stream의 요소를 long형으로 변환해 LongStream으로 반환
floatMap	Stream의 요소를 변환하고 요소를 정리
allMatch	Stream의 모든 요소가 조건을 충족하는지 확인
anyMatch	Stream의 요소가 1개라도 충족하는지 확인
noneMatch	Stream의 모든 요소가 충족하지 않는지 확인
reduce	Stream의 요소 집계
sum	Stream의 요소 합계
sorted	Stream의 요소 정렬
collect	Stream 요소의 집계 처리와 컬렉션 변환 등
toArray	Stream을 배열로 변환
iterate	무한값을 반환하는 Stream 생성
limit	지정한 건수만큼 반환
parallelStream	순차처리 Stream을 병렬 처리할 수 있는 Stream을 구함
sequential	병렬 처리가 가능한 Stream을 순차처리 Stream으로 구함

Stream 형태를 배열로 변환 할 경우, toArray로 쓰시면 됩니다.

IntStream으로 되어 있으므로, toArray를 할 경우 int형태의 배열이 생성 됩니다.

참고자료

https://aljjabaegi.tistory.com/397

Java 8 Stream 을 사용해보자. About Stream in collection of java8

Java 8 Stream 을 사용해보자. About Stream in collection of java8 Java 8 버전 부터 컬렉션 프레임워크에 Stream 인터페이가 추가되었습니다. 이를 사용해 컬렉션 데이터의 변환, 필터링, 집계등의 처리를 간결..

aljjabaegi.tistory.com

https://futurecreator.github.io/2018/08/26/java-8-streams/

Java 스트림 Stream (1) 총정리

이번 포스트에서는 Java 8의 스트림(Stream)을 살펴봅니다. 총 두 개의 포스트로, 기본적인 내용을 총정리하는 이번 포스트와 좀 더 고급 내용을 다루는 다음 포스트로 나뉘어져 있습니다. Java 스트�

futurecreator.github.io

Java 8 Stream 을 사용해보자. About Stream in collection of java8

출처: https://aljjabaegi.tistory.com/397 [알짜배기 프로그래머]

알고리즘[SWEA 1859]. 백만 장자 프로젝트 D2

친절한 웬디양~ㅎㅎ — Tue, 13 Oct 2020 04:41:12 +0900

self 풀이라... pass 는 했지만... 최적의 코드는 아닐 수 있습니다.. 참조만 해주세요..

최근 배운 python로 오래전 배운 java 로 코드 비교를 해보고 싶었는데 좀 다르게 짜긴 했네요;;;; ㅎㅎ

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맨 마지막날의 비용을 최대값으로 두고, 뒤에서부터 계산...

전날의 값이 최대값보다 작은 경우 물건을 사고...

전날의 값이 최대값보다 크다면 그때는 최대값을 갱신...

## Python ##

T = int(input().strip())
for x in range(1, T + 1):
 N = int(input().strip()) # 판매가격 리스트 갯수, 사용 안함.
 pricelist = list(map(int, input().strip().split(" "))) # 판매가격 리스트
 margin = 0 # 마진 초기화
 maxPrice = pricelist[len(pricelist) - 1] # max 마지막 값으로 초기화

 for i in range(N - 2, -1, -1):
 if pricelist[i] < maxPrice:
 margin += maxPrice - pricelist[i] # 거래 마진 합산.(판매가격 - 매입가격) 합산
 elif pricelist[i] > maxPrice:
 maxPrice = pricelist[i]

 print("#%d %d" % (x, margin))

## Java ##

public static void Solution() {

public static void main(String args[]) throws Exception
{

Scanner sc = new Scanner(System.in);

int T;

T=sc.nextInt();

for(int test_case = 1; test_case <= T; test_case++)
{

int N=sc.nextInt();
Stack<Integer> priceList= new Stack<>();

for(int l = 0 ; l < N ; l++) {

priceList.push(sc.nextInt());

}

long margin = 0; // int >> long 으로 바꿈으로 2,147,483,647 이상의 값을 처리..

int maxPrice = priceList.pop();

// for(int i = N-2 ; i >= 1 ; i--) {

while(!priceList.isEmpty()) {

if(priceList.peek() < maxPrice) {

margin += maxPrice - priceList.pop();

else {

maxPrice = Math.max(priceList.pop(), maxPrice);

}

System.out.println("#"+test_case+" "+margin);

}

정수형

데이터 타입메모리의 크기표현 가능 범위

short	2 byte	-32,768 ~ 32,767
int	4 byte	-2,147,483,648~2,147,483,647
long	8 byte	-9,223,372,036,854,775,808 ~ 9,223,372,036,854,775,807

margin 을 데이터타입을 long 으로 바꾼 이유... test case #8 부터 값이 int 범위를 초과해서 fail.... gg

#1 4053
#2 6385
#3 26725
#4 211514
#5 4848198
#6 49761546
#7 500155606
#8 4995241394
#9 4999367498
#10 4995633799

test case input 값이 용량을 꽤 차지해서 ..#6 까지만 담는다는... 파일용량도 초과되네요...ㅎㅎㅎㅎㅎ

## input / output ##

6
2
522 4575
5
6426 9445 8772 81 3447
10
629 3497 7202 7775 4325 3982 4784 8417 2156 1932
50
5902 5728 8537 3857 739 6918 9211 9679 8506 3340 6568 1868 16 7940 6263 4593 1449 6991 310 3355 7068 1431 8580 1757 9218 4934 4328 3676 9355 6221 9080 5922 1545 8511 4067 5467 8674 4691 6504 9835 2034 4965 9980 1221 5895 2501 8152 8325 7731 9302
1000
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케라스(Keras)

친절한 웬디양~ㅎㅎ — Fri, 21 Aug 2020 15:05:43 +0900

출처 : https://tykimos.github.io/2017/01/27/Keras_Talk/

케라스 이야기

케라스(Keras) - 그 간결함에 빠지다. 케라스는 파이썬으로 구현된 쉽고 간결한 딥러닝 라이브러리입니다. 딥러닝 비전문가라도 각자 분야에서 손쉽게 딥러닝 모델을 개발하고 활용할 수 있도록 �

tykimos.github.io

케라스(Keras) - 그 간결함에 빠지다.

케라스는 파이썬으로 구현된 쉽고 간결한 딥러닝 라이브러리입니다. 딥러닝 비전문가라도 각자 분야에서 손쉽게 딥러닝 모델을 개발하고 활용할 수 있도록 케라스는 직관적인 API를 제공하고 있습니다. 내부적으로는 텐서플로우(TensorFlow), 티아노(Theano), CNTK 등의 딥러닝 전용 엔진이 구동되지만 케라스 사용자는 복잡한 내부 엔진을 알 필요는 없습니다. 직관적인 API로 쉽게 다층퍼셉트론 모델, 컨볼루션 신경망 모델, 순환 신경망 모델 또는 이를 조합한 모델은 물론 다중 입력 또는 다중 출력 등 다양한 구성을 할 수 있습니다.

케라스 주요 특징

케라스는 아래 4가지의 주요 특징을 가지고 있습니다.

모듈화 (Modularity)
- 케라스에서 제공하는 모듈은 독립적이고 설정 가능하며, 가능한 최소한의 제약사항으로 서로 연결될 수 있습니다. 모델은 시퀀스 또는 그래프로 이러한 모듈들을 구성한 것입니다.
- 특히 신경망 층, 비용함수, 최적화기, 초기화기법, 활성화함수, 정규화기법은 모두 독립적인 모듈이며, 새로운 모델을 만들기 위해 이러한 모듈을 조합할 수 있습니다.
최소주의 (Minimalism)
- 각 모듈은 짥고 간결합니다.
- 모든 코드는 한 번 훏어보는 것으로도 이해가능해야 합니다.
- 단 반복 속도와 혁신성에는 다소 떨어질 수가 있습니다.
쉬운 확장성
- 새로운 클래스나 함수로 모듈을 아주 쉽게 추가할 수 있습니다.
- 따라서 고급 연구에 필요한 다양한 표현을 할 수 있습니다.
파이썬 기반
- Caffe 처럼 별도의 모델 설정 파일이 필요없으며 파이썬 코드로 모델들이 정의됩니다.

이 멋진 케라스를 개발하고 유지보수하고 있는 사람은 구글 엔지니어인 프랑소와 쏠레(François Chollet)입니다.

케라스 기본 개념

케라스의 가장 핵심적인 데이터 구조는 바로 모델입니다. 케라스에서 제공하는 시퀀스 모델로 원하는 레이어를 쉽게 순차적으로 쌓을 수 있습니다. 다중 출력이 필요하는 등 좀 더 복잡한 모델을 구성하려면 케라스 함수 API를 사용하면 됩니다. 케라스로 딥러닝 모델을 만들 때는 다음과 같은 순서로 작성합니다. 다른 딥러닝 라이브러리와 비슷한 순서이지만 훨씬 직관적이고 간결합니다.

데이터셋 생성하기
- 원본 데이터를 불러오거나 시뮬레이션을 통해 데이터를 생성합니다.
- 데이터로부터 훈련셋, 검증셋, 시험셋을 생성합니다.
- 이 때 딥러닝 모델의 학습 및 평가를 할 수 있도록 포맷 변환을 합니다.
모델 구성하기
- 시퀀스 모델을 생성한 뒤 필요한 레이어를 추가하여 구성합니다.
- 좀 더 복잡한 모델이 필요할 때는 케라스 함수 API를 사용합니다.
모델 학습과정 설정하기
- 학습하기 전에 학습에 대한 설정을 수행합니다.
- 손실 함수 및 최적화 방법을 정의합니다.
- 케라스에서는 compile() 함수를 사용합니다.
모델 학습시키기
- 훈련셋을 이용하여 구성한 모델로 학습시킵니다.
- 케라스에서는 fit() 함수를 사용합니다.
학습과정 살펴보기
- 모델 학습 시 훈련셋, 검증셋의 손실 및 정확도를 측정합니다.
- 반복횟수에 따른 손실 및 정확도 추이를 보면서 학습 상황을 판단합니다.
모델 평가하기
- 준비된 시험셋으로 학습한 모델을 평가합니다.
- 케라스에서는 evaluate() 함수를 사용합니다.
모델 사용하기
- 임의의 입력으로 모델의 출력을 얻습니다.
- 케라스에서는 predict() 함수를 사용합니다.

손글씨 영상을 분류하는 모델을 케라스로 간단히 구현해봤습니다. 가로세로 픽셀이 28 x 28인 이미지를 입력받아 이를 784 벡터로 구성한 다음 이를 학습 및 평가하는 코드입니다. 이 간단한 코드로 93.4%의 정확도 결과를 얻었습니다. 각 함수의 설명 및 인자에 대한 설명은 여러 모델을 실습해보면서 하나씩 설명드리겠습니다.

# 0. 사용할 패키지 불러오기

from keras.utils import np_utils

from keras.datasets import mnist

from keras.models import Sequential

from keras.layers import Dense, Activation

# 1. 데이터셋 생성하기

(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()

x_train = x_train.reshape(60000, 784).astype('float32') / 255.0

x_test = x_test.reshape(10000, 784).astype('float32') / 255.0

y_train = np_utils.to_categorical(y_train)

y_test = np_utils.to_categorical(y_test)

# 2. 모델 구성하기

model = Sequential()

model.add(Dense(units=64, input_dim=28*28, activation='relu'))

model.add(Dense(units=10, activation='softmax'))

# 3. 모델 학습과정 설정하기

model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='sgd', metrics=['accuracy'])

# 4. 모델 학습시키기

hist = model.fit(x_train, y_train, epochs=5, batch_size=32)

# 5. 학습과정 살펴보기

print('## training loss and acc ##')

print(hist.history['loss'])

print(hist.history['acc'])

# 6. 모델 평가하기

loss_and_metrics = model.evaluate(x_test, y_test, batch_size=32)

print('## evaluation loss and_metrics ##')

print(loss_and_metrics)

# 7. 모델 사용하기

xhat = x_test[0:1]

yhat = model.predict(xhat)

print('## yhat ##')

print(yhat)

Epoch 1/5 60000/60000 [==============================] - 2s - loss: 0.6861 - acc: 0.8214 Epoch 2/5 60000/60000 [==============================] - 2s - loss: 0.3472 - acc: 0.9021 Epoch 3/5 60000/60000 [==============================] - 2s - loss: 0.2972 - acc: 0.9159 Epoch 4/5 60000/60000 [==============================] - 2s - loss: 0.2671 - acc: 0.9243 Epoch 5/5 60000/60000 [==============================] - 2s - loss: 0.2444 - acc: 0.9311 ## training loss and acc ## [0.68605235149065658, 0.34716726491451261, 0.29719433775146803, 0.26708923313419025, 0.24437546383142472] [0.82138333333333335, 0.90213333333333334, 0.91591666666666671, 0.92433333333333334, 0.93113333333333337] 9728/10000 [============================>.] - ETA: 0s## evaluation loss and_metrics ## [0.229048886179924, 0.93520000000000003] ## yhat ## [[ 8.87035931e-05 1.47768702e-07 9.51653055e-04 3.75617994e-03 2.82607380e-06 4.90140701e-05 2.10885389e-08 9.94055033e-01 6.05004097e-05 1.03587494e-03]]

[Tensorflow][기초] argmax , argmin함수 소개 및 실습

친절한 웬디양~ㅎㅎ — Fri, 21 Aug 2020 12:17:29 +0900

출처: https://m.blog.naver.com/wideeyed/221164668953

[Tensorflow][기초] argmax , argmin함수 소개 및 실습

[Tensorflow][기초] argmax , argmin함수 소개 및 실습 원핫인코딩때문에 자주 사용하게 되는 argmax 함수...

blog.naver.com

원핫인코딩때문에 자주 사용하게 되는 argmax 함수에 대해서 알아보자.

one-hot(원핫)인코딩이란? 단 하나의 값만 True이고 나머지는 모두 False인 인코딩을 말한다.

즉, 1개만 Hot(True)이고 나머지는 Cold(False)이다.

예를들면 [0, 0, 0, 0, 1]이다. 5번째(Zero-based 인덱스이므로 4)만 1이고 나머지는 0이다.

행렬을 자주 사용하는 연산에서는 4와 같은 스칼라값보다 [0, 0, 0, 0, 1]와 같은 행렬이 자주 사용된다.

가장 많이 사용하는 2가지 사례를 알아보자.

1) 원핫인코딩된 데이터중 가장 큰 값은 당연히 "1"일 것이고 해당 (Zero-based)인덱스를 리턴한다.

=> 5번째 값이 가장 큰 값 1이므로 4 출력

2) Softmax를 통해 나온 결과중 최대값의 인덱스를 얻고자 할 때 사용한다.

=> 3번째 값이 가장 큰 값 0.5이므로 2 출력

참고로 최대 값이 2개 이상인 경우 더 앞선 인덱스 값이 나온다.

=> 5가 최대 값이고 0, 1 모두 가능하지만 더 앞선 0이 나온다.

argmax와 유사하게 argmin이 존재한다. 최소값의 인덱스를 얻고자 할 때 사용한다.

=> 2번째 값이 가장 작은 값 0.1이므로 1 출력

[argmax 설명 링크]

https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/argmax

[argmin 설명 링크]

https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/argmin

이제 실습을 통해 조금 더 익혀보자.

끝.

Jupyter Lab/ TensorBoard remote monitoring through firewall

친절한 웬디양~ㅎㅎ — Fri, 21 Aug 2020 11:59:56 +0900

서버 방화벽으로 6006포트가 막힌 원격 PC에서 서버의 텐서보드를 모니터링하는 방법! & 같은 방법으로 서버의 jupyter lab을 원격 PC에서 여러 개 접속하기

서버 환경에서 python 코드를 돌려 tensorboard 로그가 쌓이고 있는 상황에서 서버에서 tensorboard를 보려면 일단 텐서보드 서버를 아래와 같이 실행한다. (로그 경로 지정)

$ tensorboard --logdir="./log"

이렇게 로그 폴더만 지정해 주고, 서버의 웹 브라우저에서
http://localhost:6006 으로 접속하면 된다.

그리고 해당 서버의 6006 포트가 방화벽으로 막혀 있지 않다면 원격 PC에서 위 http 주소에 localhost대신 서버 ip를 지정해주면 볼 수 있다.

만약 방화벽으로 막혀있으면 당연 접속이 안될 것인데, 우회하는 방법이 있다.

원리는 바로 ssh로 port forwarding을 이용하는 것이다. (당연히 서버에 ssh 포트는 방화벽으로 열려있어야 한다.)

위와 같은 조건에서 PC에 16006 포트를 만들고 이 포트와 서버의 6006 포트를 ssh로 연결한다.

PC에서 서버로 ssh 접속을 다음과 같이 한다. (윈도우면 cmd창을 띄우고 작업)

ssh -L 16006:localhost:6006 [ID]@[ServerIP]

서버의 ssh 포트번호가 22가 아니면 -p [port] 를 추가한다.
ssh 접속이 완료되면, PC에서 브라우저를 띄우고 아래 주소로 접속
http://localhost:16006

Jupyter Lab Remote Connect

Jupyter Lab이나 Jupyter Notebook도 마찬가지로 서버의 로컬에서만 접속 가능한 경우에 원격 접속을 위해 동일하게 처리할 수 있다.
먼저 안전하게 설정 파일 생성과 접속암호를 아래와 같이 만든다.

$jupyter notebook --generate-config $jupyter notebook password 암호 입력

암호 설정 방법은 수동으로도 할 수 있다. ~/.jupyter/ 폴더 내에 생성된 설정 파일을 보면 복잡하지만 가능하다. 간단하게 하려면 위 방식을 이용하자.

서버에서 작업할 디렉터리로 이동 후, 쥬피터 랩 실행

$ jupyter lab ... http://localhost:port ...

위와 같이 포트 번호를 안내해 준다. 이미 할당되어 있으면 변경되므로 확인.
(쥬피터를 디렉터리를 달리하여 여러 개 실행할 수도 있다.)

PC에서 서버로 ssh 접속을 다음과 같이 한다. (윈도우면 cmd창을 띄우고 작업) -L 뒤에 PC포트:localhost:서버포트
서버 포트는 서버 연결포트이니 당연히 쥬피터 포트를 보고 입력해 준다.

ssh -L 8890:localhost:8890 [ID]@[ServerIP]

PC에서 로컬호스트의 생성한 PC포트로 접속한다. (위와 같이 PC포트 서버 포트가 일치할 필요는 없다. 로컬 포트는 할당되지 않은 임의의 포트로 지정해도 된다.)
http://localhost:8890
암호를 입력하고 연결하면 된다.

Written with StackEdit.

출처: https://crazyj.tistory.com/161?category=753579 [크레이지J의 탐구생활]

[keras] categorical_crossentropy vs sparse_categorical_crossentropy

친절한 웬디양~ㅎㅎ — Fri, 21 Aug 2020 11:58:13 +0900

keras 손실함수 중에 아래 두 개가 비슷하지만 사용할 때는 완전히 다르다.

주의가 필요하다.

+ categorical_crossentropy ; 다중 분류 손실함수. one-hot encoding 클래스

출력값이 one-hot encoding 된 결과로 나오고 실측 결과와의 비교시에도 실측 결과는 one-hot encoding 형태로 구성된다.

예를 들면 출력 실측값이 아래와 같은 형태(one-hot encoding)로 만들어 줘야 하는 과정을 거쳐야 한다.

[[0 0 1]

[0 1 0]

[1 0 0]] (배치 사이즈 3개인 경우)

네트웍 레이어 구성시 마지막에 Dense(3, activation='softmax') 로 3개의 클래스 각각 별로 positive 확률값이 나오게 된다.

[0.2, 0.3, 0.5]

위 네트웍 출력값과 실측값의 오차값을 계산한다.

model.compile(optimizer=.., loss='categorical_entropy')

+ sparse_categorical_crossentropy ; 다중 분류 손실함수. 위와 동일하지만 , integer type 클래스라는 것이 다르다.

예를 들면 출력 실측값이 아래와 같은 형태로 one-hot encoding 과정을 하지 않아도 된다.

[0, 1, 2] (배치 사이즈 3개로 했을 때)

네트웍 구성은 동일하게 Dense(3, activation='softmax')로 하고 출력값도 3개가 나오게 된다.

단 실측 출력값을 입력하는 부분에서 별도로 one-hot encoding을 할 필요가 없이 정수값 그대로 주고, 손실함수를 sparse_categorical_crossentropy 로 바꿔주기만 하면 된다.

model.compile(optimizer=.., loss='sparse_categorical_entropy')

출처: https://crazyj.tistory.com/153 [크레이지J의 탐구생활]

[웹크로링] Beautiful Soup 활용하기

친절한 웬디양~ㅎㅎ — Mon, 10 Aug 2020 16:29:17 +0900

1. Beautiful Soup
(1) Beautiful Soup 이란
- Beautiful Soup는 웹크롤러에서 가장 중요한 요소 중에 하나이다.
- Beautiful Soup를 이용하여 HTML 코드 전체를 대상으로 우리가 원하는
태그를 찾을때 단 한줄로 이작업을 할 수 있다.
- 웹 관련 작업을 하기 위해서 꼭 알아야 할 라이브러리 이다.
- 웹 크롤러를 만들려면 파이썬의 기초 문법, HTML 언어의 내용까지 알고
있어야 한다.
- Beautiful Soup를 사용하기 위해서는 먼저 설치를 해야 한다.
- jupyter notebook 에서 bs4 파일을 생성한다.
- cmd 또는 jupyter notebook 에서 명령를 실행하여 Beautiful Soup 4
  설치를 한다.

  jupyter notebook : !pip list :설치된 라이브러리 목록 확인하기
  jupyter notebook : !pip install bs4
cmd : pip list
cmd : pip install bs4

!pip list

alabaster 0.7.12

argh 0.26.2

astroid 2.4.0

atomicwrites 1.4.0

attrs 19.3.0

autopep8 1.4.4

Babel 2.8.0

backcall 0.1.0

bcrypt 3.1.7

bleach 3.1.4

certifi 2020.4.5.1

!pip install bs4

Collecting bs4

Downloading bs4-0.0.1.tar.gz (1.1 kB)

Collecting beautifulsoup4

Downloading beautifulsoup4-4.9.1-py3-none-any.whl (115 kB)

Collecting soupsieve>1.2

Downloading soupsieve-2.0.1-py3-none-any.whl (32 kB)

Building wheels for collected packages: bs4

Building wheel for bs4 (setup.py): started

Building wheel for bs4 (setup.py): finished with status 'done'

Created wheel for bs4: filename=bs4-0.0.1-py3-none-any.whl size=1279 sha256=69ea1a0321262b3949984a7548e9221f1de3bb6cb63bcc5d20eca1d0bf88917d

Stored in directory: c:\users\family\appdata\local\pip\cache\wheels\0a\9e\ba\20e5bbc1afef3a491f0b3bb74d508f99403aabe76eda2167ca

Successfully built bs4

Installing collected packages: soupsieve, beautifulsoup4, bs4

Successfully installed beautifulsoup4-4.9.1 bs4-0.0.1 soupsieve-2.0.1

!pip list

Package Version --------------------------------------------

alabaster 0.7.12

argh 0.26.2

astroid 2.4.0

atomicwrites 1.4.0

attrs 19.3.0

autopep8 1.4.4

Babel 2.8.0

backcall 0.1.0

bcrypt 3.1.7

beautifulsoup4 4.9.1

bleach 3.1.4

bs4 0.0.1

(2) Beautiful Soup 사용하기

- Beautiful Soup에 대한 정보의 링크
https://www.crummy.com/software/BeautifulSoup/bs3/documentation.html
- Beautiful Soup로 웹의 데이터를 가져온다는 것은 웹의 태그를 가져온다는 의미다.
- 태그를 가져오는 방법은 find(), find_all(), select()함수를 사용한다.

1) find() : 조건을 만족하는 태그를 하나만 가져온다.
- Beautiful Soup 객체에는 find()가 있다.
- HTML 코드 안에서 원하는 태그를 가져올 수 있다.
- 찾고 싶은 태그가 없다면 아무 내용이 나오지 않는다.
- 동일한 태그가 여러 개 있을 경우 첫 번째 태그 1개만 가져온다.

from bs4 import BeautifulSoup

ex1 = '''

<html>

<head>

</head>

<body>

text 1

</body>

</html> '''

soup = BeautifulSoup(ex1 , 'html.parser')

soup.find('title')

soup.find('p')

text 1 

- 속성값을 이용하여 원하는 태그를 추출할 수도 있다.

from bs4 import BeautifulSoup

ex1 = '''

<html>

<head>

</head>

<body>

text 1

text 2

text 3

</body>

</html> '''

soup = BeautifulSoup(ex1 , 'html.parser')

soup.find('p',align='center')

text 1

soup.find('p', align="rigth")

text 2

soup.find('p', align="left")

text 3

2) find_all() : 해당 태그가 여러 개 있을 경우 한꺼번에 모두 가져온다.
- 웹 페이지는 동일한 태그가 아주 많이 있기 때문에 find_all() 함수를 사용한다.
- 결과는 리스트 객체에 담아온다.

from bs4 import BeautifulSoup

ex1 = '''

<html>

<head>

</head>

<body>

text 1

text 2

text 3

</body>

</html> '''

soup = BeautifulSoup(ex1 , 'html.parser')

soup.find_all('p')

[ text 1 ,

text 2 ,

text 3 ]

soup.find_all( ['p','img']) #찾을 여러 태그를 리스트에 넣어 찾아온다

[ text 1 ,

text 2 ,

text 3 ,

<img src="c:\temp\image\솔개.png"/>]

soup.find_all(align='center')#속성으로 여러 태그를 찾는다.

[ text 1 ,

text 2 ,

text 3 ]

3) 문장 가져오기
- 화면에 보여지는 내용(문장이나 이미지등)을 가져올 수 있다.
- 아래 소스는 find()로 첫번째 p태그를 가져와서 p태그가 감싸고 있는 내용을 가져온다.
txt = soup.find('p') # 첫번째 p태그 가져오기
txt.string #p태그의 내용가져오기

'text 1'

- 아래 소스는 find_all() 여러태그의 내용을 가져온다.

txt2 = soup.find_all('p')

for i in txt2 :

print(i.string)

text 1
text 2
text 3

- get_text()를 사용하여 태그 내의 텍스트를 가져올 수 있다.

txt3 = soup.find_all('p')

for i in txt3 :

print(i.get_text())

text 1
text 2
text 3

4) select() 함수를 사용하여 원하는 데이터 추출하기
- css_selector를 이용하여 원하는 태그를 찾는 방법이 있다.

※ css_selector
- css(Cascading Style Sheet)는 HTML 등의 마크업 언어로 작성된 문서가
실제로 웹사이트에 표현되는 방법을 정해주는 언어이다.

- css selector는 HTML 등의 마크업 언어로 작성된 문서에서 특정 요소(태그)
를 찾을 수 있으며, 세가지 방법이 있다.

태그이름으로 찾는 selector : p 태그 찾아서 내용 설정한다.
p {

text-align: center;

color: red;

}

아이디로 찾는 selector : 속성 id='para1'인 태그를 찾아 내용 설정한다.
#para1 {

text-align: center;

color: red;

}

클래스로 찾는 selector : 속성 class= 'center'인 태그를 찾아 내용 설정한다.
.center {

text-align: center;

color: red;

}

- select('태그이름') :태그명으로 추출한다.

ex2 = '''

<html>

<head>

</head>

<body>

<div>
 바나나

3000원

10개

바나나가게

<a href = 'https://www.fruit1.com'> banana</a>

</div>

<div>
 체리

100원

50개

체리가게

<a href = 'https://www.fruit2.com'> cherry </a>

</div>

<div>
 오렌지

500원

20개

오렌지가게

<a href = 'https://www.fruit3.com'> orange </a>

</div>

</body>

</html> '''

soup2 = BeautifulSoup(ex2 , 'html.parser')

soup2.select('p') #p태그들 다 검색한다.

[ 바나나

3000원

10개

바나나가게

<a href="https://www.fruit1.com"> banana</a>

, 체리

100원

50개

체리가게

<a href="https://www.fruit2.com"> cherry </a>

, 오렌지

500원

20개

오렌지가게

<a href="https://www.fruit3.com"> orange </a>

]

- select('.클래스명'): class 속성의 값으로 추출

soup2.select(' .name1')

[ 바나나

3000원

10개

바나나가게

<a href="https://www.fruit1.com"> banana </a>

]

- select('#아이디명') : id 속성의 값으로 추출

soup2.select('#fruits1')

[ 바나나

3000원

10개

바나나가게

<a href="https://www.fruit1.com"> banana</a>

]

- select('상위태그 > 하위태그 > 하위태그') : '>'로 단계적으로 태그를 찾는다.
'>' 태그 사이에는 공백이 반드시 들어가야 한다.

soup2.select(' div > p > span')

[ 3000원 ,

10개 ,

바나나가게 ,

100원 ,

50개 ,

체리가게,

500원 ,

20개 ,

오렌지가게]

soup2.select(' div > p > span')[0]

3000원

soup2.select(' div > p > span')[1]

10개

soup2.select(' div > p > span')[2]

바나나가게

- select('상위태그.클래스이름' > '하위태그.클래스이름')

soup2.select('p.name1 > span.store')

[ 바나나가게 ]

- select('#아이디명 > 태그명.클래스명')

soup2.select('#fruits1 > span.store')

[ 바나나가게 ]

- select('태그명[속성1=값'])

soup2.select('a[href]')

[ banana ,

<a href="https://www.fruit2.com"> cherry </a>,

<a href="https://www.fruit3.com"> orange </a>]

soup2.select('a[href]')[0]

<a href="https://www.fruit1.com"> banana </a>

아나콘다 다운로드

친절한 웬디양~ㅎㅎ — Tue, 4 Aug 2020 16:26:03 +0900

https://repo.anaconda.com/archive/index.html

Anaconda installer archive

repo.anaconda.com

Anaconda3-2020.02-Windows-x86_64 다운로드....ㅎㅎ