얼마 전, 티스토리 블로그에서 Jekyll 블로그로 이동했는데, 처음 기대했던 submodule을 활용한 효율적인 저장소 연동에서 어려움을 겪고 다른 대안을 탐색하게 되었습니다. Jekyll 블로그를 사용함에 있어서, Ruby 언어로 구성된 블로그 구조에 대해 이해하기 어려운데다가 로컬 환경에서 Jekyll 블로그를 실행하면서 발생하는 에러를 처리하는데도 난항을 겪었는데, 웹상에서 자동 배포가 이루어지는 과정에서 submodule인 TIL 저장소를 포스트로 인식하지 못하는 문제가 있었습니다. Jekyll 블로그의 대안으로 Hexo 및 Hugo 프레임워크에 주목했고, 두 제품의 장단점을 비교하여 상대적으로 배포가 빠르고 현재까지도 업데이트가 이루어지는 Hugo를 선택했습니다....

서론 2022년 3월 코로나19로 인한 조기전역 후, 멋쟁이사자처럼에서 운영하는 AI SCHOOL 교육 과정에 참여했습니다. 군대에서 나태하게 보내며 공부에는 익숙하지 않았지만, 몇달 뒤 서류상으로 전역하게 되면 결국 일자리를 구해야 했기에 평소 목표로 했던 개발 관련 교육을 들을 필요성을 느꼈고, 흔히 말하는 국비 지원 교육인 K-Digital Training을 수강했습니다. 비전공자도 3개월의 과정을 거쳐 딥러닝 모델이 탑재된 웹 서비스를 만들 수 있다는 희망에 가득찬 상태로 교육을 수료했지만, 관심있었던 NLP 분야를 중심으로 독학하면서 스스로의 부족함을 크게 실감했습니다....

구매 계기 매번 딥러닝 모델을 학습하는 실험을 하면서 Colab에 의존하는 방식에 불편함을 느꼈는데, 결국 190발을 사용해서 RTX 3060이 포함된 조립 PC를 구매했습니다. 이번 기회에 혼자서 컴퓨터를 조립해봤으면 좋았겠지만, 여기에 많은 시간을 쏟을만한 상황도 아니었고 이쪽이 고장날 일도 없어서 맡겼습니다. 컴퓨터 조립 업체로 다나와, 피씨팩토리 등을 고려했는데, 현금 결제를 권장하는 부분이 미심쩍었고 컴퓨존의 평이 좋아 믿고 맡겼습니다. 부품 선정 그래픽 카드 처음엔 약 100만원을 얹어서 RTX 3090Ti을 구매할 생각이었지만, 당시 소득이 없는 상황이라 저렴한 가격의 RTX 3060을 구매했습니다....

문제 링크 https://leetcode.com/problems/lowest-common-ancestor-of-a-binary-tree/ 문제 해설 Idea root부터 조건을 만족하는 깊이까지 재귀적으로 자식 노드를 탐색하면서 p 또는 q 노드를 발견한 경우 해당 노드를 호출한 함수에게 반환 최종적으로 좌,우에 각각 p와 q가 있을 경우 깊이가 가장 깊은 부모 노드를 반환하고, 한쪽 방향에 p와 q가 몰려있을 경우 둘 중 부모 관계에 있는 노드를 반환 Time Complexity O(N) = 10^5 Data Size nodes: [2, 10^5] val: -10^9 <= int <= 10^9 해설 코드 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 # Definition for a binary tree node....

문제 링크 https://www.acmicpc.net/problem/10026 문제 해설 Idea 모든 방문하지 않은 칸에 대해 BFS 탐색하면서 같은 구역을 방문 적록색약의 경우 R과 G를 같은 구역으로 판단하고 탐색 각각의 경우에 대한 BFS 호출 횟수를 서로 다른 구역의 수로 판단하여 출력 Time Complexity BFS: O(N^2) = 10,000 Data Size N: 1 <= int <= 100 해설 코드 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 from collections import deque import sys input = sys....