Deep CV

torch.clamp(input, min=None, max=None, *, out=None) min과 Max를 정하고, min보다 작으면 min으로 Max 보다 크면 Max로 제한 합니다. Parameters input (Tensor) – the input tensor. min (Number or Tensor, optional) – lower-bound of the range to be clamped to max (Number or Tensor, optional) – upper-bound of the range to be clamped to Example >>> a = torch.randn(4) >>> a tensor([-1.7120, 0.1734, -0.0478, -0.0922]) >>> torch.c..

torch.linspace(start, end, steps, *, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False) start와 end를 사이가 균일하게 나눠진 steps 크기의 tensor를 생성합니다. Parameters start (float) – the starting value for the set of points end (float) – the ending value for the set of points steps (int) – size of the constructed tensor Example >>> torch.linspace(3, 10, steps=5) tensor([ 3.0000, 4.7500,..

작품 개발 의도 이런 건 생략하고 간단하게 어떻게 만들었는지 가겠습니다. 레츠고~  모습은 이렇습니다. 처음 구상할 때 쓰레기통을 생각해서 라벨이 부착돼 있으면 뱉는 걸 생각해서 생김새가 이렇습니다.상품성을 위해 자동 선별기로 구현 방향을 바꿔 컨베이어 벨트를 추가했습니다. 모터, 초음파 제어는 아두이노를 사용했습니다.  작동 알고리즘1. 컨베이어 벨트가 작동되고, 초음파에서 거리를 측정해서 일정 거리 이하가 되면 잠깐 더 작동 후에 멈춥니다.2. PC에게 신호를 보내면 PC에서 웹캠 모듈을 통해 사진을 촬영하고, 전처리 후 prediction을 합니다.3. 결과에 따라 이름을 붙여 사진을 저장합니다.4. 결과를 신호를 다시 아두이노에 보냅니다. 5. 신호에 따라 서보모터 방향을 다르게 돌립니다. 회로도..

풀이 입력 차례가 홀수면 왼쪽 리스트에 추가하고, 짝수면 오른쪽 리스트에 추가를 합니다. (각 리스트의 0번째는 가운데거나 가장 가까운 수로 왼 리스트를 역순으로(maxheap)으로 정렬, 오른쪽 리스트는 minheap으로 정렬) 왼쪽 첫번째가 오른쪽 첫번째보다 항상 작도록 하여 입력의 개수가 짝수일 경우 왼쪽 첫번째가 가운데 작은 숫자가 되도록 합니다. import sys import heapq input = sys.stdin.readline def sol1655(): left = [] right = [] n = int(input()) for i in range(1, n+1): num = int(input()) if len(left) == len(right): heapq.heappush(left,(-n..

1. 풀이 풀이를 완료하고 다른 사람의 풀이 중에 괜찮은게 있어서 조금 수정해봤습니다. sort 과정이 필요없이 key : value 형태로 입력을 받습니다. 그러면 첫번째 성적순으로 정렬된 것과 같습니다. 1등은 무조건 합격이므로 합격자 수를 1로 시작합니다. 2등의 부터는 앞선 등수 들의 2번째 시험보다 높아야 합격이므로, 앞선 성적들의 최소보다 2번째 등수가 낮아야 합격입니다. from sys import stdin input = stdin.readline for _ in range(int(input())): size = int(input()) grid = [0 for i in range(size + 1)] for i in range(size): x, y = map(int, input().split..