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의용계측 중간 시험 대비 보호되어 있는 글 입니다. 2023. 4. 10.
chat GPT api와 DALL.E-2 활용한 프로젝트 (블로그 자동 포스팅) 프로젝트 명: AI 기반 블로그 자동 포스팅 프로그램 코드: https://concho.tistory.com/115 Posting with Ai.py 사용 라이브러리 설명 import pyautogui import time import pyperclip import openai import queue import re import googletrans import requests import win32clipboard import win32con from io import BytesIO from PIL import Image AI 관련 openai: Openai concho.tistory.com 목차: 개요 목표 및 기대 효과 사용 기술 스택 프로젝트 구조 및 구성 요소 결론 1. 개요: 본 프로젝트는 .. 2023. 4. 7.
chat gpt api를 활용한 프로젝트 (블로드 자동 포스팅) 보호되어 있는 글 입니다. 2023. 4. 7.
과제 3-1, 3-2 Low Complexity 과제 3-1은 주어진 DNA 시퀀스 파일에서 낮은 복잡도 영역의 시작 위치를 찾아서 출력하고, 각 시퀀스에 소요된 시간을 측정하여 출력해줍니다. 낮은 복잡도 영역은 동일한 DNA 서브 시퀀스가 반복되는 영역입니다. 코드의 주요 부분들은 다음과 같습니다: removeBlank 함수: 문자열에서 공백과 개행 문자를 제거하고, 모든 문자를 대문자로 변환합니다. checkDnaData 함수: 문자열이 올바른 DNA 시퀀스(A, T, G, C로만 구성된 문자열)인지 확인합니다. find_low_complexity 함수: DNA 시퀀스에서 낮은 복잡도 영역의 시작 위치를 찾습니다. 3-1은 정규 표현식을 사용하여 낮은 복잡도 영역을 찾습니다. 3-2는 문자열 인덱싱 및 반복문을 통해 낮은 복잡도 영역을 찾습니다. .. 2023. 4. 6.
DNA sequence(DNA 시퀀스)에서 dynamic programming(동적 계획법) 이용 Longest Common Subsequences(LCS, 최장 공통 부분 수열) 찾는 python 코드 두 문자열의 Longest Common Subsequence (LCS)를 찾는 알고리즘을 구현한 것입니다. LCS는 두 문자열에서 순서를 유지하면서 공통으로 나타나는 가장 긴 부분 문자열입니다. 동적 계획법을 사용하여 LCS를 찾는 과정: lcs 함수는 두 문자열 X와 Y를 입력으로 받아 LCS를 계산합니다. 문자열의 길이 m과 n을 구하고, (m+1) x (n+1) 크기의 행렬 dp을 초기화합니다. 동적 계획법을 사용하여 행렬 dp을 채웁니다. 행렬의 각 요소는 해당 위치까지의 두 문자열의 부분 문자열들 간의 LCS 길이를 저장합니다. 행렬 dp에서 LCS를 추출하는 백트래킹 과정을 수행합니다. 이를 통해 실제 LCS 문자열 lcs_str을 구합니다. 먼저 lcs 함수를 최적화를 위해 한 번 호출하고,.. 2023. 4. 4.
dynamic programming (동적 계획법) Manhattan Tourist problem(MTP), Longest Common Subsequences (LCS) Manhattan Tourist problem (MTP) - 격자 모양의 도로와 건물들 사이에서 최적의 경로를 찾는 것 여행자가 최대한 많은 여행지를 들리는 MTP문제의 예시 * (별): 여행자가 들릴만한 장소 ->(화살표) : 도로 원 안의 숫자 : 들린 장소의 갯수 기존의 Recursive Algorithm(재귀 알고리즘)을 이용하여 문제를 MTP문제를 해결하려 할 경우 문제점: 중복 계산: 재귀 알고리즘에서는 중복되는 부분 문제를 여러 번 계산하는 경우가 많습니다. 이로 인해 많은 시간과 연산 리소스가 낭비되며, 전체 알고리즘의 효율성이 크게 저하됩니다. 메모리 사용: 재귀 알고리즘은 함수 호출을 통해 문제를 푸는데, 각 함수 호출은 스택 메모리에 저장되어야 합니다. 따라서 많은 함수 호출이 발생하.. 2023. 4. 4.