양팔저울을 이용해서 무게를 알아낼 수 있는 추를 찾는 방법

2629번: 양팔저울 양팔저울에 1g과 4g의 추를 이용해서, 어떤 구슬이 3g인지 확인할려면 한쪽에 1g의 추, 3g의 구슬을 놓고 다른 한쪽에는 4g의 추를 올려놓은 다음 양쪽이 균형을 이루는지 확인하면 된다 가지고 있는 추와 무게를 확인하려는 구슬이 주어질때 무게를 확인이 가능한 구슬을 모두 찾는다 ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 핵심은 한쪽에 추를 올리는 것이 +라고 한다면 반대쪽에 올리는 것은 -라고 생각하는 것이다 한쪽에 +4g을 올리면 다른 한쪽에 ..

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• · 2025. 4. 4.
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배열을 뒤집어서 다른 배열과 대응하는 원소끼리 곱의 합의 특징

8973번: 수학 공책 길이가 n인 두 수열이 존재하는데 두 수열 사이 흐릿함은 두번째 수열을 뒤집어서, 같은 위치에 있는 두 수의 곱의 합이다 예를 들어 3 -4 -3 -3 0 5는 -3 0 5를 뒤집어서 5 0 -3으로 하고 같은 위치에 있는 원소끼리 5*3 + 0*-4 + -3*-3 = 9 + 15 = 24 앞에서부터 b개 뒤에서부터 e개를 지워서 두 수열의 흐릿함을 되도록 크게 만들고자 한다면, 최댓값을 구하고 b,e를 구한다 --------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 쉽게 생각할 수 있는건 앞에서부터 b개를 지우고 뒤에서부터 e개를 지웠을때..

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• · 2025. 4. 3.
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MCP 배운 기념 간단하게 사용해보기1

먼저 claude desktop 설치 https://claude.ai/download      이렇게 코드 작성하고 server.py로 저장 # server.pyfrom mcp.server.fastmcp import FastMCP# Create an MCP servermcp = FastMCP("Demo")# Add an addition tool@mcp.tool()def add(a: int, b: int) -> int: """Add two numbers""" return a + b@mcp.tool()def gcd(a,b): """find gcd two number""" while b != 0: a,b = b,a%b return a# Add a dynamic g..

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• · 2025. 4. 2.
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Model Context Protocol(MCP) 개념 이해하기

https://discuss.pytorch.kr/t/deep-research-model-context-protocol-mcp/6594 [Deep Research] Model Context Protocol(MCP) 개념 및 이해를 위한 학습 자료MCP(Model Context Protocol) 개념 및 이해를 위한 학습 자료 MCP의 기본 개념 및 역할 MCP(Model Context Protocol)는 AI 모델과 외부 데이터 소스 또는 도구를 연결해주는 개방형 표준 프로토콜입니다. 쉽게 말해discuss.pytorch.kr  1. MCP의 기본 개념 및 역할 MCP(Model Context Protocol)는 AI 모델과 외부 데이터 소스 또는 도구를 연결해주는 개방형 표준 프로토콜입니다.  쉽게 말해..

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• · 2025. 4. 1.
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LLM 기본3 - LLM 애플리케이션을 개발하기 위해 필요한 핵심 개념

1. 지식 사용법을 바꾼 LLM LLM이 사회에 큰 영향을 미치고 있는 이유는 하나의 언어 모델이 다양한 작업에서 뛰어난 능력을 보이기 때문 기존에는 언어에 대해 다루는 AI 분야인 자연어 처리 분야를 크게 언어를 이해하는 자연어 이해,  언어를 생성하는 자연어 생성의 두 분야로 접근했다.   또 각각의 영역에서 일부 좁은 영역의 작업을 해결하기 위해 별도의 모델을 개발하는 방식으로 문제에 접근했다. 하지만 LLM의 경우 언어 이해와 생성 능력이 모두 뛰어나다. 처음부터 자연어 생성을 위한 모델이므로 언어 생성 능력이 뛰어나고  모델의 크기가 커지면서 언어 추론 능력을 포함한 언어 이해 능력마저 크게 높아졌다. 지시 데이터셋으로 사용자의 요청에 응답하는 방식을 학습하면서 다양한 작업에 적절히 응답하는 능..

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• · 2025. 3. 31.
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가장 많은 점을 포함하는 사각형 찾기 놀라운 방법

14658번: 하늘에서 별똥별이 빗발친다 최대 50만*50만의 2차원 평면 위에 k개  최대 10만*10만의 L*L 정사각형으로 가장 많은 점을 포함시키려고 할때, 이 정사각형에 포함되지 않는 점의 개수를 구한다 정사각형의 모서리에 포함되어도 포함된 것으로 인정한다 ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 문제의 조건을 만족하는, 평면 위에 가장 많은 점을 포함하는 정사각형의 배치는 반드시 존재할 수 밖에 없다. 그러한 최적 배치에 들어가있는 모든 별을 포함할 수만 있다면, 정사각형의 배치는 ..

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• · 2025. 3. 30.
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