영원토록 빛나고 싶어

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  리뷰 대학생 코딩 과외 구하기 꿀팁! 김과외 vs 숨고 vs 네이버 카페 후기 및 비교 오늘은 최근 내 생활비가 되어주고 있는 코딩 과외에 대해 글을 써보려고 한다 먼저 과외비는 기본적인 수업은 시간당 3만원으로 진행하고 대학 전공 과목은 그 이상으로 진행하고 있다 지인을 통해 하게된 과외를 빼고는 김과외와 숨고, 네이버 과외구하기 카페를 이용해서 과외를 구했다 김과외는 처음에는 수수료가 없고 과외가 성사되면 첫달 과외비의 25퍼센트를 수수료로 내는 방식이다 이 때 1달 이내의 단기 과외는 15퍼센트만 수수료를 내면 되는데 단기 과외가 많은 코딩 과외 특성상 부담이 줄어들어 좋았다 학생들 목록을 보고 선생님이 먼저 연락을 드리는 게 일반적인데 가입한지 얼마 되지 않았다면 하루에 연락을 보낼 수 있는 횟수가 정해져있다 하지만 자기소개를 상세히 써 놓는다면 학생들에게 연락이 먼저 온다! 현재는..

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  리뷰 2021 상반기 SW개발 취준 후기 대학원 포기와 동시에 갑작스럽게 시작한 취준! 검색 잘 걸리게 회사별로 나누어 쓰려다가 그냥 타임라인별로 한번에 몰아써본다 결과 기다릴때 작년에는 언제쯤 나왔는지 많이 궁금했어서 최대한 날짜와 시간을 자세히 써보려고 한다 3월 12일에 원하던 랩실 교수님 컨택이 실패하고 취준 시작해야하나 하자마자 3월 15일에 삼성전자 공고가 떴다 아무생각 없이 어느부서 지원하지..하다가 알고보니까 토스 성적이 없었다ㅋㅋㅋㅋㅋ 대학원 갈거라는 생각에 아무 준비도 안하고 있었던 것 같아 후회가됐다 토스 준비는 유튜브의 제이크 토익 스피킹을 보면서 벼락치기로 공부했다 먼저 유형파악하고 템플릿 만들어서 달달 외웠더니 이틀만에 레벨7이 나와서 만족스러웠다!! 무사히 서류제출 할 수 있도록 도와준 유튜브 채널 3월 중반에는 라인..

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  알고리즘 [C] 게리맨더링 2 백준 17779번 별찍기 응용 느낌ㅋㅋㅋ 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 #include int map[25][25]; int arr[25][25]; int N,ans=1000000; void ..

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  Paper [논문정리] Cnvlutin: Ineffectual-Neuron-Free Deep Neural Network Computing Cnvlutin: Ineffectual-Neuron-Free Deep Neural Network Computing Abstract 현재의 DNNs(Deep Neural Networks)는 0 곱셈도 진행해서 비효율적임. → Cnvlutin(CNV) : 정확성 손실 없이 이런 비효율적인 과정 모두 제거 - hierarchical data-parallel unit(계층적 데이터 병렬 유닛) 사용 - group들이 독립적으로 진행되는 걸 가능하게 함 → 비효율적인 계산 건너뜀 - co-designed data storage format이 병렬 유닛에서 조절을 할 수는 있지만 경로에서 계산을 하지 않도록 함 units + data storage → 데이터 병렬 구조를 만들어 메모리 계층 구조에서 정렬된 접근을 ..

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  AI [Kaggle] Melbourne 집값 예측하기 - 3 Categorical Variables 비어있는 데이터를 처리하는 법 다음으로는 숫자가 아닌 값들을 가지고 있는 데이터를 처리해보았다 Categorical Variable은 매우 높음, 높음, 보통, 낮음, 매우 낮음처럼 단계별로 나누어져있을 수도 있고 선호하는 카페의 종류라는 질문의 대답처럼 다양한 대답이 나올 수도 있다 이때 이런 Categorical Variable은 파이썬 머신 러닝 모델에 들어가기 전에 전처리가 필요하다 세가지의 방법으로 Categorical Variable을 처리해보았다 학습을 시키고 error를 구하기 전에 먼저 비어있는 데이터를 처리할 때 처럼 trainging data, test data를 나누어주었다 그리고 지금은 연습하는 단계니까 간단하게 연습해보기 위해서 비어있는 값이 있는 행은 버려주고 종류가 너무 많이..