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Minding's Programming

[프로그래머스 / 코딩테스트/ Python] 메뉴 리뉴얼 문제풀이 프로그래머스 2021 KAKAO BLIND RECRUITMENT의 메뉴리뉴얼 문제를 풀이해 보았다. 문제 내용을 읽으면 굉장히 복잡해 보이는데, 파이썬 라이브러리를 활용하면 생각보다 빠르게 풀 수 있다. 물론, 본인은 예상치 못한 에러때문에 삽질을 엄청나게 했다.... programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/72411 코딩테스트 연습 - 메뉴 리뉴얼 레스토랑을 운영하던 스카피는 코로나19로 인한 불경기를 극복하고자 메뉴를 새로 구성하려고 고민하고 있습니다. 기존에는 단품으로만 제공하던 메뉴를 조합해서 코스요리 형태로 재구성해서 programmers.co.kr 문제 설명 레스토랑을 운영하던 스카피는 코로나19로 인한 불경기를 극복하고자 메뉴를 새로 구성하려고 고민하고 .. 더보기
[Kaggle] House Prices Prediction : 보스턴 주택가격 예측 - 2. Modeling & Prediction [파이썬 라이브러리를 활용한 머신러닝] 책을 공부하던 때 처음 접해보았던 머신러닝 회귀 문제의 대표문제, Kaggle의 House Prices 예측 데이터셋을 다시 한번 살펴보는 시간을 가졌다. 데이터셋은 Kaggle에서 다운로드 가능하다. www.kaggle.com/c/house-prices-advanced-regression-techniques House Prices - Advanced Regression Techniques Predict sales prices and practice feature engineering, RFs, and gradient boosting www.kaggle.com 처음 공부 할 당시에는 tensorflow를 활용한 선형회귀만을 다루었는데, 이번에는 앙상블 기법을 통해 .. 더보기
[Kaggle] House Prices Prediction : 보스턴 주택가격 예측 - 1. EDA & Feature Engineering [파이썬 라이브러리를 활용한 머신러닝] 책을 공부하던 때 처음 접해보았던 머신러닝 회귀 문제의 대표문제, Kaggle의 House Prices 예측 데이터셋을 다시 한번 살펴보는 시간을 가졌다. 데이터셋은 Kaggle에서 다운로드 가능하다. www.kaggle.com/c/house-prices-advanced-regression-techniques House Prices - Advanced Regression Techniques Predict sales prices and practice feature engineering, RFs, and gradient boosting www.kaggle.com 처음 공부 할 당시에는 tensorflow를 활용한 선형회귀만을 다루었는데, 이번에는 앙상블 기법을 통해 .. 더보기
[프로그래머스/코딩테스트/Python] 삼각 달팽이 문제풀이 프로그래머스 월간 코드 챌린지 시즌 1 삼각 달팽이 문제를 풀이해보았다. 초등학교 시절에 친구들과 했던 달팽이 놀이가 생각나기도 했다. 복잡해 보이기도 하지만 지속되는 패턴을 찾으면 생각보다 쉽게 풀 수 있다. (본인은 쉽지 않았다.) 그림을 그려보면서 풀면 더 쉽게 풀이가 가능하다. 문제 : programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/68645 코딩테스트 연습 - 삼각 달팽이 5 [1,2,12,3,13,11,4,14,15,10,5,6,7,8,9] 6 [1,2,15,3,16,14,4,17,21,13,5,18,19,20,12,6,7,8,9,10,11] programmers.co.kr 문제설명 정수 n이 매개변수로 주어집니다. 다음 그림과 같이 밑변의 길이와 높이가 n인 삼.. 더보기
ModuleNotFoundError: No module named 'sklearn.utils.linear_assignment_' DeepSort 논문 코드 구현 중 발생한 에러이다. scikit-learn의 기능 중 linear_assignment_가 0.23버젼부터 사라져 그 이상의 버젼을 사용한다면 나타나는 에러이다. sklearn.utils.linear_assignment_는 scipy.optimize .linear_sum_assignment 로 대체 가능하다! 또는 scikit-learn 버젼 자체를 0.22로 다운그레이드해도 실행가능하다 (이 경우 scikit-learn의 다른 기능을 사용하지 못하게 될 수도 있다.) 두 가지 해결방법 모두 아래 코드에 기록해 놓았다. # scipy로 바꾸어 사용하는 경우 # import 하는 부분에 해당 코드 입력하면 다른 코드 수정 불필요 from scipy.optimize impor.. 더보기
[에러코드/DeepSort] KeyError: "The name 'net/images:0' refers to a Tensor which does not exist. The operation, 'net/images', does not exist in the graph." DeepSort 논문 코드 구현 중 발생한 에러이다. Yolo 또는 다른 Detector를 통해 Dataset에 해당하는 Detection들을 생성할 때 생기는 문제로 입력노드와 출력노드의 이름을 변경하여 에러를 해결할 수 있다. tools폴더 안에 있는 generate_detections.py의 83번째 줄과 85번째 줄을 다음과 같이 수정하자. "net / % s : 0"=> "% s : 0" class ImageEncoder(object): def __init__(self, checkpoint_filename, input_name="images", output_name="features"): self.session = tf.compat.v1.Session() with tf.io.gfile.GFile.. 더보기
AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'gfile' DeepSort 코드 구현 중 해당 에러가 발생했다. Tensorflow 버젼이 2.0 이상이면 발생하는 문제로, Tensorflow 버젼을 다운그레이드 하거나 아래 코드로 수정하면 해결된다. # 코드수정 tf.gfile = tf.io.gfile # Tensorflow version 재설치 (다운그레이드) # x에는 원하는 버젼 입력 conda install tensorflow==1.x.x 더보기
ModuleNotFoundError: No module named 'tensorflow.contrib' DeepSort 논문 코드 구현 중에, 해당 에러가 발생했다. tf.Session() 문제와 같이, tf.compat.v1 을 사용하면 되는 줄 알았으나, 별 효과가 없었다 (ㅜㅜ) 더 나은 방법이 있겠지만, 본인은 그냥 버젼을 다운그레이드 하기로 합의봤다 (RTX3090은 사용 못하게 되겠지만...) DeepSort는 Tensorflow 1.5 버젼에서 개발되었다고 하니, 그에 맞추기로 한다. conda install tensorflow == 1.5.0 pip 또는 pip3는 본인만의 문제인지는 모르겠으나, 설치가 불가능했다. (2.0이상만 지원한다고 말해준다.) conda를 통해 install 하니, 정상적으로 설치할 수 있었고, 위의 코드도 정상적으로 실행되었다. 더보기
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