스칼렛의 코딩라이프

N,K=map(int,input().split()) dp=[[0]*201 for i in range(201)] for i in range(201): dp[1][i]=1 dp[2][i]=i+1 for i in range(2,201): dp[i][1]=i for j in range(2,201): dp[i][j]=(dp[i][j-1]+dp[i-1][j])%1000000000 print(dp[K][N])

N=int(input()) square=[i*i for i in range(1,317)] dp=[0]*(N+1) for i in range(1,N+1): s=[] for j in square: if j>i: break s.append(dp[i-j]) dp[i]=min(s)+1 print(dp[N])

T=int(input()) for _ in range(T): x,y=map(int,input().split()) dist=y-x #총 거리 k=1 #처음에는 1광년만 움직일 수 있음 cnt=0 #움직인 횟수 move=0 #움직인 거리 while dist>move: cnt+=1 move+=k if cnt%2==0: k+=1 print(cnt)

t=int(input()) for i in range(t): x1,y1,r1,x2,y2,r2=map(int,input().split()) dist=((x2-x1)**2+(y2-y1)**2)**0.5 if x1==x2 and y1==y2: if r1==r2: print(-1) else: print(0) else: if r1>dist+r2 or r2>dist+r1 or dist>r1+r2: print(0) elif r1==dist+r2 or r2==dist+r1 or r1+r2==dist: print(1) else: print(2)

A,B,V=map(int,input().split()) C=(V-B)/(A-B) if C==int(C): print(int(C)) else : print(int(C)+1)

* ANN의 등장 배경 1. 생물학적 신경망에서 아이디어를 얻었다. (퍼셉트론 등장) : 생물학적 뉴런을 공학적으로 변형한 그림 - 입력층(input)과 출력층(output)을 가지고 있다. - 입력값에 가중치를 곱한 후 바이어스(b)를 더한 후 활성함수의 입력값으로 대입하여 출력값은 0또는 1이 된다. - 선형이중분류기(Linear Binary Classifier)이다. (퍼셉트론의 활성함수) - 계단함수이다.(0보다 크면 1, 작으면 0을 출력) **퍼셉트론의 한계 - 단순한 선형분류기에 불과하며 XOR 문제는 해결 할 수 없다.(선형분리만 가능하기 때문) 2. 퍼셉트론의 아이디어를 연구하여 다중퍼셉트론 개념 등장 = 인공신경망(ANN) - 퍼셉트론을 여러층 쌓아 올린 형태 - 선형 분리가 불가능한 ..