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DVC : Data Version Control DVC의 사용 목적과 방법에 대해 정리해보고자 한다.DVC란?머신러닝 모델을 사용하는 과정에서, 담겨지는 데이터나 이용하는 모델이 지속적으로 바뀌는데, 이에 대한 버전관리를 도와주는 도구로 "데이터를 위한 Git" 이라고 생각하면 이해하기 쉽다. DVC의 작동 방식  Local Cache를 두어, 데이터 중복 방지 및 빠른 데이터 접근을 제공 (해시 기반 관리) Local Workspace와 Local cache에 중복으로 데이터를 저장하는것을 방지하고자,작업공간의 캐시된 데이터에 대해 파일 링크를 생성. reflink(Copy-on-Write),  hardlink, symlink 中 1세 가지 모두 해당 파일 시스템에서 지원하지 않는다면 copy(직접 복사)의 방식을 사용하여 캐시에 저장메타데이터를 ... 더보기
S14713 앵무새 문제 이해1~4번 조건 ⇒ 단어들을 순서대로 말한다. queue를 이용해야함을 알 수 있음.문장단위, 단어단위로 잘라 입력받을 수 있도록!!문장 L의 단어가 Si의 front들중에 존재하는지 검사! → 완성가능 여부에 따라 결과 출력시간/공간 복잡도입력 크기문장 → 100개의 단어, 32개 이하의 소문자 (string → char 배열, 개당 1byte)받아 적은 문장 L , 최대 10,000개의 단어, 32개 이하의 소문자앵무새의 수 N 100시간 제한 1초→ 최대 10^6L의 10,000개의 단어를 100개의 queue의 front에서 검사메모리 제한 512MB ⇒ 보통 100MB이상이면 여유로움.받아 적은 문장 L , 최대 10,000개의 단어, 32개 이하의 소문자 * 2640,000 byte 1.. 더보기