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봄이 왔다 엊그제 서울대학교내 컴퓨터연구소에 있는 기업에 방문했다가 내려오는 길에 찍은 사진이다. 색감이 아름답고, 확실히 봄이 왔다고 할 수 있을 것 같다. 하늘도 엄청 맑았다.
Kruskal's Algorithm과 MST의 성질 어떤 가중치 있는 (연결) 그래프 $G = (V, E, w)$가 있을 때, 트리 $T$가 $G$의 스패닝 트리 임은 $T$가 $G$의 부분 그래프이고, $V(T) = G(T)$(정점 집합이 같음)으로 정의된다. 최소 스패닝 트리(Minimum Spanning Tree, MST)는 스패닝 트리 가운데 모든 간선의 가중치의 합($\sum_{e \in E(T)} w(e)$)이 최소인 것을 의미한다. (최소 스패닝 트리는 여러개가 있을 수도 있다.) 예를 들어, 7개의 정점으로 이루어진 그래프 $G$가 있다고 하자. 이 때, 이 그래프의 MST는 다음과 같다: MST는 다음과 같은 알고리즘을 통해 $O(E \log E)$ 시간에 구할 수 있으며, 이는 Kruskal 알고리즘이라 불린다. 편의상 모든 간선의 가중..
[UCPC 2018 예선 B] 카드 합체 놀이 보호되어 있는 글입니다.
[서울/강남] 오스테리아 마티네 런치 이번에도 포잉에서 다이닝 티켓을 사서 다녀왔다. 가격의 경우 런치코스 33,000 + 식전주 추가 9,000 으로 총 한화 42,000원이 들었다. COVID-19 때문인지 사람도 없고, 분위기도 좋았다. 음식은 전반적으로 만족스러웠으며, 특히 애피타이저로 나온 가리비 요리가 정말 부드러웠다. 애피타이저로 수플리도 나왔는데, 한국에서 수플리를 보는 것은 처음이었다. 식전주(Apéritif)로 Kir(키르, 화이트 와인에 리큐르를 섞어서 만듬)를 마셔보는건 처음인데 이것도 괜찮았다. 메인 요리인 꽃게 로제 파스타도 만족스러웠다. 가격도 착해서 좋았다. 아래는 사진들.
Bayesian Hyperparameter Optimization 겉핥기 Bayesian hyperparameter optimization(베이지안 하이퍼 파라메터 최적화)은 나름 유명한 주제인데, 이를 겉핥기 수준으로 한 번 맛보자. Optimization Problem 베이지안 최적화를 알려면 먼저 최적화가 뭔지를 알아야 한다. 최적화 문제는 함수 $f$와 $f$의 (bounded) domain $X$가 주어졌을 때, $$x^* = \arg\max_{x \in X} f(x)$$ (혹은 $x^* = \arg\min_{x \in X} f(x)$) 를 구하는 문제라고 할 수 있다. 우리가 관심을 두는 대상은 최적화 문제 중에서도 기계학습에서 발생하는 최적화 문제이다. 기계학습에서의 최적화 문제는 대개 다음과 같은 양상을 띈다고 할 수 있다: 함수 $f$는 closed-form을..
[서울/강남] 스시소라 대치점 디너 포잉으로 다이닝 티켓을 사서 정가보다 살짝 저렴하게 갔다. 분위기, 구성, 접객, 맛 모두 만족스러웠고, 가성비도 되게 괜찮은 것 같았다. 이번에 만족 스러웠던 만큼, 다시 방문하게 된다면 김준호 쉐프님께로 또 예약할 것 같다. 가격은 디너 코스 76,000원, 글라스 와인 9,000원. 재방문 의사 있음.
[분당/판교] 판교 스시쿤 런치 총평: 가격 대비 만족스러운 코스
Google Hash Code 2020 참가 후기 생애 처음으로 Google Hash Code에 참가했습니다. 저는 import_torch_as_tf 라는 이름의 팀으로 김민철, 김상범 님과 함께 참가했습니다. 최종 26,282,007점이라는 점수로 세계 1,119등, 한국 24등 이라는 다소 저조한 성적을 냈지만, 그래도 나름대로 재밌었습니다. 각 문제에 대해 저희 팀의 풀이를 소개하자면, 다음과 같습니다. 스포일러가 될 수 있으니 주의해주세요! B - read on / 5,822,900 데이터를 살펴보면 sign up time 순으로 출력하면 해결할 수 있음을 알 수 있습니다. C - incunabula / 5,521,060 Library를 sign up time이 작은 순으로 정렬하고, library 안의 책들을 그리디하게 정렬하면 충분한 보상을 ..
인생은 꽃 보호되어 있는 글입니다.