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https://www.acmicpc.net/problem/27172 27172번: 수 나누기 게임 《보드게임컵》을 준비하다 지친 은하는 보드게임컵 참가자들을 경기장에 몰아넣고 결투를 시키는 게임 《수 나누기 게임》을 만들었습니다. 《수 나누기 게임》의 규칙은 다음과 같습니다. www.acmicpc.net 1~1,000,000 사이의 수 중 하나씩 나눠갖고 다른 플레이어의 수를 내가 가진 수로 나눌 수 있으면 +1점, 다른 플레이어의 수로 나누어 떨어지면 -1점 [풀이 과정] 우선 처음에는 플레이어의 수가 100,000이고 제한시간이 1초이기 때문에 for문 반복으로 한사람씩 계속 비교한다고 생각했을때, 100명이 비교를 하면 for문 반복이 100->99->98의 식으로 등차수열을 하기 때문이었다. 그래..

https://www.acmicpc.net/problem/14891 14891번: 톱니바퀴 총 8개의 톱니를 가지고 있는 톱니바퀴 4개가 아래 그림과 같이 일렬로 놓여져 있다. 또, 톱니는 N극 또는 S극 중 하나를 나타내고 있다. 톱니바퀴에는 번호가 매겨져 있는데, 가장 왼쪽 톱니바퀴 www.acmicpc.net [문제 설명] 4개의 톱니바퀴가 있다. 톱니바퀴는 각각 8개의 톱날을 갖고 있다. n번째 톱니를 d(시계방향 || 반시계 방향) 으로 돌릴 때, 접한 톱날들이 서로 다른 극일 경우 돌리는 방향과 다른 방향으로 돌아가고 같은 극일 경우 돌아가지 않는다. [풀이 과정] 보자마자... 구현,, 구현 과정은 다음과 같다. 1) n번째 톱니를 d 방향으로 돌리는 입력 2) n번째 톱니의 오른쪽 톱니들의..

타입스크립트는 역시 어려워~ 기존에 웹캠으로 했던걸 사진을 넣어서 좌표를 한번 뽑아봄 때문에 IMG라는 클래스를 따로 만들어 줬고 -> 웹캠에는 canvas가 있으니까 걍 라이브러리 들여다 보고 webcam이랑 비슷하게 만들면 됨. 좀 다르게 pose.keypoint를 하면 poseNet이 찍은 좌표를 불러와서 볼 수 있고, 이걸 기반으로 로직 구현까지 완료할 예정이다. 웹캠의 경우 계속 업데이트 되다 보니 콘솔이 너무 많이 찍혀서 잘 되었는지 확인하기엔 좋지 않다고 생각되었고, 그래서 이미지 업로드를 할 수 있는 걸 따로 만들어서 확인하기로 했다. // MyComponent.tsx import React, { useEffect, useRef, useState } from 'react'; // impor..

https://teachablemachine.withgoogle.com/ Teachable Machine Train a computer to recognize your own images, sounds, & poses. A fast, easy way to create machine learning models for your sites, apps, and more – no expertise or coding required. teachablemachine.withgoogle.com 위 링크에서 포즈로 학습 시켰습니다. 참고로 타입스크립트임. 그냥 웹캠으로 찍고, 에폭, 러닝레이트, 배치사이즈 지정해서 학습시키면 간편하게 학습시킬 수 있다. 이 부분은 저도 잘 모르기 때문에 다양하게 넣어가면서 실험해 보는..

https://www.acmicpc.net/status?from_mine=1&problem_id=21610&user_id=mina3215 채점 현황 www.acmicpc.net [문제 요약] 1. NXN 격자의 모든 칸에 물을 저장하는 바구니가 있다. (1,1) ~ (N,N) 2. 비바라기를 시전하면 (N,1),(N,2),(N-1,1),(N-2,2)에 비구름이 생성된다. 3. 그 후 d 방향으로 s 만큼 M번의 명령을 받는다. 방향은 1~8 ←, ↖, ↑, ↗, →, ↘, ↓, ↙ 4. 명령을 행하는 순서는 다음과 같다. [문제 풀이] 일단, 보자마자 구현문제라고 생각했다. 그래서, 다음과 같은 로직으로 진행해야 한다고 생각 1) d, s 입력 2) 구름이 있을 위치를 찾고 (d*s)를 더해준다. => ..

프로젝트에서 실시간 포즈 감지를 프론트에서 하게 되었다. '-` 사용 언어 : TypeScript, React 프레임워크 / 라이브러리 : vite, Recoil, eslint, prettierignore, 빠른 제작을 위해 모델은 https://teachablemachine.withgoogle.com/ Teachable Machine Train a computer to recognize your own images, sounds, & poses. A fast, easy way to create machine learning models for your sites, apps, and more – no expertise or coding required. teachablemachine.withgoogle...