백준 알고리즘 1541번 | 잃어버린 괄호 https://www.acmicpc.net/problem/1541 문제 세준이는 양수와 +, -, 그리고 괄호를 가지고 식을 만들었다. 그리고 나서 세준이는 괄호를 모두 지웠다. 그리고 나서 세준이는 괄호를 적절히 쳐서 이 식의 값을 최소로 만들려고 한다. 괄호를 적절히 쳐서 이 식의 값을 최소로 만드는 프로그램을 작성하시오. 입력 첫째 줄에 식이 주어진다. 식은 ‘0’~‘9’, ‘+’, ‘-’만으로 이루어져 있고, 가장 처음과 마지막 문자는 숫자이다. 그리고 연속해서 두 개 이상의 연산자가 나타나지 않고, 5자리보다 많이 연속되는 숫자는 없다. 수는 0으로 시작할 수 있다. 입력으로 주어지는 식의 길이는 50보다 작거나 같다. 출력 첫째 줄에 정답을 출력한다...

백준 알고리즘 2839번 | 설탕 배달 https://www.acmicpc.net/problem/2839 문제 상근이는 요즘 설탕공장에서 설탕을 배달하고 있다. 상근이는 지금 사탕가게에 설탕을 정확하게 N킬로그램을 배달해야 한다. 설탕공장에서 만드는 설탕은 봉지에 담겨져 있다. 봉지는 3킬로그램 봉지와 5킬로그램 봉지가 있다. 상근이는 귀찮기 때문에, 최대한 적은 봉지를 들고 가려고 한다. 예를 들어, 18킬로그램 설탕을 배달해야 할 때, 3킬로그램 봉지 6개를 가져가도 되지만, 5킬로그램 3개와 3킬로그램 1개를 배달하면, 더 적은 개수의 봉지를 배달할 수 있다. 상근이가 설탕을 정확하게 N킬로그램 배달해야 할 때, 봉지 몇 개를 가져가면 되는지 그 수를 구하는 프로그램을 작성하시오. 입력 첫째 줄에 ..

원문 : https://github.com/deezer/spleeter Spleeter에 대하여 Spleeter은 Python으로 작성된 사전 훈련 모델을 보유하고 있는 Deezer 음원 분리 라이브러리이 Tensorflow를 사용합니다. 음원 분리 모델을 쉽게 훈련할 수 있으며(분리된 소스의 데이터 세트가 필요) 다양한 분리 방식을 수행하기 위해 이미 훈련된 최첨단 모델을 제공합니다. 보컬(노래하는 목소리) / 반주 (2음원) 보컬/드럼/베이스/나머지 (4음원) 보컬/드럼/베이스/피아노/나머지 (5음원) 2음원과 4음원 모델은 *musdb 데이터 셋에서 높은 성능을 보입니다. Spleeter은 GPU에서 실행할 때 실시간보다 100배 더 빨라집니다. *musdb는 Mixture(혼합물), Drums(드..

음향 분리 모듈인 Spleeter을 사용하여 만든 코드입니다. 코드 실행 전에 터미널창에 pip install Spleeter를 입력해주세요. Spleeter 모듈의 사용 방법은 이곳을 클릭하여 알아볼 수 있습니다. 이 코드에서는 3가지를 입력받습니다. 1. 음원파일 갯수, 2, 4, 5 중 하나를 입력해주세요. 2 : 보컬 + 배경 음악 4 : 보컬 + 드럼 + 베이스 + 나머지 5 : 보컬 + 드럼 + 베이스 + 피아노 + 나머지 2. 폴더 경로 입력 ex) C:\music_file 3. 파일 이름 입력 (확장자명은 적지 않고, mp3만 가능함) ex) 브루노 마스 (Bruno Mars) - That’s What I Like mp3파일의 이름 중 띄어쓰기는 언더바(_)로 변경됩니다. import os..

백준 알고리즘 11399번 | ATM https://www.acmicpc.net/problem/11399 문제 인하은행에는 ATM이 1대밖에 없다. 지금 이 ATM앞에 N명의 사람들이 줄을 서있다. 사람은 1번부터 N번까지 번호가 매겨져 있으며, i번 사람이 돈을 인출하는데 걸리는 시간은 Pi분이다. 사람들이 줄을 서는 순서에 따라서, 돈을 인출하는데 필요한 시간의 합이 달라지게 된다. 예를 들어, 총 5명이 있고, P1 = 3, P2 = 1, P3 = 4, P4 = 3, P5 = 2 인 경우를 생각해보자. [1, 2, 3, 4, 5] 순서로 줄을 선다면, 1번 사람은 3분만에 돈을 뽑을 수 있다. 2번 사람은 1번 사람이 돈을 뽑을 때 까지 기다려야 하기 때문에, 3+1 = 4분이 걸리게 된다. 3번 ..

백준 알고리즘 11047번 | 동전 0 https://www.acmicpc.net/problem/11047 문제 준규가 가지고 있는 동전은 총 N종류이고, 각각의 동전을 매우 많이 가지고 있다. 동전을 적절히 사용해서 그 가치의 합을 K로 만들려고 한다. 이때 필요한 동전 개수의 최솟값을 구하는 프로그램을 작성하시오. 입력 첫째 줄에 N과 K가 주어진다. (1 ≤ N ≤ 10, 1 ≤ K ≤ 100,000,000) 둘째 줄부터 N개의 줄의 동전의 가치가 오름차순으로 주어진다. 출력 첫째 줄 K원을 만드는데 필요한 동전 개수의 최솟값을 출력한다. 예제 입력 1 10 4200 1 5 10 50 100 500 1000 5000 10000 50000 예제 출력 1 6 예제 입력 2 10 4790 1 5 10 5..

파이썬 pip install 안될 때, 환경변수 설정하는 법 코딩을 처음시작하시는 분들 중 많은 분들이 이곳에서 막힙니다. 저도 이 문제를 겪은적이 있고, 블로그 독자분이 질문을 하셔서 해결법을 글로 작성합니다. 오류 : 'pip'은 는 내부 또는 외부 명령 실행할 수 있는 프로그램 또는 배치 파일이 아닙니다. 이런 경우, 크게 2가지를 원인으로 둘 수 있습니다. 1. ​pip3를 사용하면 되는 경우 윈도우 사용자는 pip과 pip3가 같은 의미를 가지지만, 리눅스 사용자는 pip과 pip3가 각기 다른 의미를 가집니다. pip3을 사용 함으로써 오류를 해결할 수 있습니다. ​2. 환경변수 설정을 하지 않은 경우 이 문제를 겪으시는 분들 중 대부분이 이렇게 해결됩니다. ​ 다음을 따라해주세요. 1. 환경..

원문 링크 : Pose - mediapipe (google.github.io) 개요 인간 포즈 추정은 비디오에서 신체 운동의 정량화, 수화 인식 및 전신 제스처 제어와 같은 다양한 응용 프로그램에서 중요한 역할을 합니다. 예를 들어 요가, 댄스 및 피트니스 응용 프로그램의 기초를 형성할 수 있습니다. 또한 증강 현실에서 실제 세계 위에 디지털 콘텐츠 및 정보를 오버레이할 수 있습니다. MediaPipe Pose는 ML Kit Pose Detection API를 지원하는 BlazePose 연구를 활용하여 RGB 비디오 프레임에서 전신에 대한 33개의 3D 랜드마크와 배경 분할 마스크를 추론하는 고충실도 신체 포즈 추적을 위한 ML 솔루션입니다. 현재의 최첨단 접근 방식은 추론을 위해 주로 고성능 하드웨어에..

OSError: [WinError 123] 파일 이름, 디렉터리 이름 또는 볼륨 레이블 구문이 잘 못되었습니다 위와 같은 문자는 파일 이름에 사용할 수 없습니다. 따라서 이런 문자를 바꾸는 해결코드 try: if '\\' or '/' or ':' or '*' or '?' or '"' or '' or '|' in file_name: file_name = file_name.replace('\\', '_') file_name = file_name.replace('/', '_') file_name = file_name.replace(':', '_') file_name = file_name.replace('*', '_') file_name = file_name.replace('?', '_') file_name =..

리눅스로 비밀번호 바꾸는 법은 다음과 같습니다. ​ passwd [사용자 이름] 새로운 비밀번호 새로운 비밀번호 재입력

네이버 클라우드 플랫폼 서버 접속 서버 포트포워딩 Putty로 서버 접속하기 ​ 전편과 이어집니다. https://blog.naver.com/more_neighbors/222416528222 ​ 전편의 글을 잘 따라오셨으면 서버는 이런 형태를 가지고 있을 것입니다. 리눅스 서버에 접속하기 위해서는 외부포트를 생성해주어야합니다. 외부포트를 생성하기 위해서 포트포워딩을 설정해봅시다. ​ ​ ​ 포트포워딩 설정하기 포트포워딩 설정할 서버를 선택하고, 포트포워딩 설정을 클릭합니다. ​ 외부 포트를 '8000'으로 입력한 후 [추가]버튼을 누릅니다. 이 포트는 서버를 접속할 때 사용됩니다. 외부 포트로는 1024 ~ 65534 범위의 값을 입력할 수 있습니다. 내부 포트는 22로 정해져 있습니다. ​ 이 상태로 ..

원문 : https://google.github.io/mediapipe/solutions/objectron 이 솔루션은 이전에 소개한 솔루션들과 많이 다른 개념을 설명하고 있습니다. 이해하기 어려울 수 있습니다. 개요 MediaPipe의 객체 인식은 일상에서 볼 수 있는 객체를 위한 실시간 3D 객체 감지 솔루션입니다. 2D 이미지에서 객체를 감지하고 객체 인식 데이터 세트에 대해 훈련된 머신러닝(ML) 모델을 통해 객체의 위치 및 포즈를 추정합니다. 신발 인식 의자 인식 카메라 인식 컵 인식 객체 감지는 광범위하게 연구된 컴퓨터 기술이지만 대부분의 연구에서는 2D 물체 예측에 초점을 맞추고 있습니다. 2D 예측은 곧 3D 예측으로 확장되어 2D 경계 상자를 제공합니다. 이는 현실 물체의 크기, 위치나 ..

원문 : https://google.github.io/mediapipe/solutions/hands 개요 손의 모양과 움직임을 인식하는 능력은 여러 기술 영역과 플랫폼에서 서비스 이용자에게 좋은 인식을 줄 수있는 중요한 요소가 될 수 있다. 예를 들어, 이 모듈은 수화 이해와 손동작 제어를 위한 프로그램의 기초를 만들 수 있으며, 증강 현실(AR) 디지털 콘텐츠의 정보를 촬영 이미지 위에 그려지게 할 수 있게 할 수도 있다. 사람들에게 자연스럽게 다가오지만, 실시간 손 인식은 손이 종종 스스로 혹은 서로 가려지고(예: 손가락/팔막 막힘 및 손 떨림) 변수도 많기 때문에 굉장히 어려운 컴퓨터 기술 작업이다. MediaPipe Hands는 고성능 손, 손가락 추적 솔루션이다. 머신 러닝(ML)을 사용하여 각..

NCP(Naver Cloud Platform) 무료 서버 여는법을 알려드리겠습니다. 네이버 클라우드 플랫폼의 장점 무료로 이용이 가능하다. 처음 1년간은 무료로 마이크로 서버로 서비스를 이용할 수 있습니다. 한국 거주자 한정입니다. ​ 문의에 대한 답이 빠르다. 개발을 하다 문제가 생겨 여러번 문의를 남겨봤습니다. 아침에 질문하면 당일에 답이 오고, 늦어도 다음날까지는 답변이 옵니다. ​ ​ 이러한 장점들 때문에 코딩을 배우고 있는 분들에게는 많은 도움이 되는 서비스라고 생각합니다. 아직까지는 강의글이 적다는 단점을 가지고 있긴 합니다. ​ ​ ​ 서버 만들기 회원가입 & 결제 수단 등록 https://www.ncloud.com/ 위 링크로 접속합니다. 회원가입 후, 결제 수단까지 등록해주세요. 무료 서..

PC 실행 파일 다운로드 https://drive.google.com/file/d/1J-M4IEP6KYzIBy-czQ-KDa_kV0QCSArS/view?usp=drivesdk video_download.exe drive.google.com 웹사이트의 mp3 추출과는 다르게, 10분이 넘는 긴 영상의 mp3도 추출이 가능합니다 :D 유튜브 영상 링크를 넣으면 mp3 파일로 다운로드 해주는 코드입니다. 바로 손보기 쉽게, 주석도 달아놨습니다. 코드 흐름은 다음과 같습니다. 1. pytube 모듈로 유튜브 영상을 다운받습니다. 여기서 다운받은 파일은 소리만 나오는 mp4파일입니다. (영상은 나오지 않음) 2. os 모듈을 이용하여 다운받은 mp4파일 확장자를 mp3로 변경합니다. 만약 오류가 난다면 다운로드 ..

원문 : https://google.github.io/mediapipe/solutions/face_mesh ​ 개요 MediaPipe의 얼굴 그물망은 실시간으로 468개의 3D 얼굴 랜드마크를 추정하는 얼굴 형상 솔루션입니다.(모바일에서도 사용 가능!) 머신러닝 기술을 사용하여 3D표면 현상을 유추하므로 전용 센서 없이 일반 카메라만으로 사용이 가능합니다. 이 솔루션은 파이프라인(작업을 병렬 처리하는 기술), GPU 가속, 경량 모델 아키텍처(최적화)를 활용하여, 실시간으로 엄청난 성능을 낼 수 있습니다. ​ ​ 모델 FACE DETECTION MODEL(얼굴 인식 모델) 얼굴 인식은 MediaPipe 얼굴 인식에 사용되는 것과 동일한 BlazeFace 모델입니다. 자세한건 이곳을 읽어주세요. ​ FAC..

원문 : https://google.github.io/mediapipe/solutions/face_detection.html 참고바랍니다. 초보자분들을 위해 번역한 글입니다. 미흡한 영어 실력이다보니 의역, 오역이 있을 수 있습니다. 개요 MediaPipe의 얼굴 인식은 엄청 빠른 얼굴 인식 솔루션입니다. 6개의 얼굴 랜드마크와 다중 얼굴 인식 기능을 지원합니다. 이 모듈은 가볍고 성능이 뛰어난 얼굴 검출기인 BlazeFace에 기반을 두었습니다. 인식기의 초실시간 기능은 형상 추론(예: 얼굴 그물망)기능 같은 3D 얼굴 키포인트 추출, 얼굴의 특징 또는 표정 판별, 얼굴 부위 분할같은 작업에 사용할 수 있습니다. GPU 없이 CPU만으로도 작업이 가능합니다. 솔루션 API MODEL_SELECTION(..

원문 : https://google.github.io/mediapipe/ MediaPipe는 인공지능을 이용한 얼굴, 포즈인식 모듈입니다. Python, Android, iOS, C++, JS, Coral의 언어들에서 사용하능하고, 저는 Python으로 이 모듈을 사용하는 법에 대한 글을 쓸 것입니다. 다른 언어 사용자분들은 참고용으로만 읽어주세요 :D MediaPipe 모듈 사용 예시 얼굴 객체 얼굴 그물망 눈동자 손 포즈 모듈 동시 사용 머리카락 세그먼테이션 객체 감지 박스 트레킹 순간 모션 트레킹 3D 객체 KNIFT 기술 MediaPipe의 장점 4가지 저스펙으로 사용 가능한 가벼운 모듈 다른 모듈들과 비해 저스펙의 하드웨어로도 빠르게 추론, 처리를 할 수 있습니다. 한 번 코딩하면 여러 환경에서..

VScode를 사용하다가 나오는 오류입니다. 실행은 되지만 노란 밑줄로, Import "모듈명" could not be resolved Pylance(reportMissingImports)라는 오류 코드가 출력됩니다.노란 밑줄 reportMissingImports 오류 고치는법 1. 언어 사양 구성 확인 1. Ctrl + Shift + P 입력 2. "Configure Language Specfic"입력, en 선택 후 엔터 3. Restart 클릭 오류 고치기 성공 !