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▶ 정렬 - 퀵정렬 퀵 정렬은 앞의 두 알고리즘과 다르게 기준 데이터(pivot)를 설정해야 합니다. 기준을 설정한 다음 그 데이터를 기준으로 큰수와 작은 수를 교환하여 리스트를 반으로 나누는 방식으로 동작합니다. inputlist = [5, 7, 9, 0, 3, 1, 6, 2, 4, 8] def quick_sort(inputlist): if len(inputlist)

▶ 컴퓨터 비전 - OpenCV 라이브러리만을 사용해서 이미지 뷰어(Crop, 흑백화, Zoom 등의 기능 포함)를 만들어주세요 pip install opencv-python import cv2 # crop image = cv2.imread('image_file.jpg') cropped_img = image[y:y+h, x:x+w] # image[200:600, 600,1250] # gray gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) cv2.imshow('Image', image) cv2.waitKey() cv2.destroy AllWindows() # zoom zoom_camera = cv2.CAP_PROP_ZOOM() - 딥러닝 발달 이전에 사물을 ..

이전 포스팅에서 설명했던 프로젝트를 신경망을 이용해 해결해보겠습니다. ​ logistic regression문제로 접근하였습니다. 0.5가 넘으면 지원한 것으로 넘지 않으면 지원하지 않은 것으로 분류해주었습니다. ​ ​ ▶ Feature Engineering Feature Engineering 단계에서 jobID만 label encoding에서 one - hot encoding으로 변경해주었습니다. oe=OneHotEncoder(handle_unknown='ignore') oe_result = oe.fit_transform(self.train['jobID'].values.reshape(-1, 1)).toarray() sub=pd.DataFrame(data=oe_result, columns=oe.get_f..