목록분류 전체보기 (161)
yuns
코딩테스트를 합격하고, 면접일정이 나왔다. 게더타운으로 면접을 진행했는데 너무 귀엽다..! 면접관 중 한명은 ai를 활용해서 만든 가상 화면이라고 하던데, 실제로 면접관이 얘기하는 것 처럼 느껴져서 이질감이 들진 않았다. 2대 2 면접으로 번갈아서 질문에 대한 답을 요구했고, 총, 50분동안 진행됐다. 나는 두 번째로 대답하는 사람이어서 앞 사람이 얘기하는 동안 대답을 생각할 수 있어서 상대적으로 유리했던 것 같다. 내가 앞 사람이었다면 다소 열받았을 듯... 면접 질문은 내 프로젝트에 대한 질문, 팀프로젝트 관련 질문, 등 주로 프로젝트에 관해 면접이 진행됐다. 어려웠던 질문이라면.. 연구를 중간에 하다 나왔는데 그것에 대한 마무리.. 에 대해서 물었던게 좀 어려웠다.
문제: https://www.acmicpc.net/problem/20419 입력 r, c = 가로, 세로 길이 k = 0, 1(0이면 주문서 없음, 1이면 주문서 있음) 아이디어 k = 0 일때는 도착 할 수 있는지 간단하게 확인하기 k = 1일 때는, visited의 크기를 r x c x 4와 같이 정의 한 뒤, 마지막의 위치를 k라 할 때, ( 0: 한 개도 안 씀, 1: 오른쪽 하나 씀, 2: 왼쪽 하나 씀, 3: 왼, 오른 다 씀 ) 오른쪽을 한 번도 안 쓸 경우, 해당 값을 queue에 넣기 왼쪽을 한번도 안 쓸 경우, 해당 값을 queue에 넣기 code from collections import deque r, c, k = map(int, input().split()) dxy = [[-1, ..
air이라는 venv환경을 설치해준다. cd work/venv python3 -m venv air 활성화를 위해서 아래 명령어를 입력하면 된다. source ~/work/air/bin/activate 하지만 이게 너무 길기 때문에 .zshrc파일을 열어 키워드 등록을 해준다. vi ~/.zshrc alias air='source ~/work/venv/air/bin/activate' terminal을 닫았다 열어도 되지만 귀찮으니 아래 명령어로 업데이트를 해준다. source .zshrc 오 잘된다.
서류 통과 1지망으로 쓴데가 떨어져서 아쉽게 2지망으로 준비해야된다. 인성검사는 그냥 빨리 빨리 하면 된다. AI역량 검사는 유튜브 몇개 봤는데 생각보다 많이 틀렸다. 그런데 평정심을 유지하려고 많이 노력했고, 평정심을 높게 샀는지 운 좋게 통과 했다. python으로 코테를 준비하던 나에게 청천벽력같은 소리가 떨어졌다!!! C++이라니.. 급하게 시험 전날에 프로그래머스 1단계 문제들을 훑었다.. 5문제중에, 첫번째 문제를 무사히 C++로 풀었다. 나머지 문제 중 한 문제는 조건을 만족하지 못해 3문제정도만 합격하고 나머지는 다 시간초과가 떴다. ^_^ 쿨하게.. 패스해보고 다른 문제에 집중해야 했다. 주사위 관련 문제도 나왔다. 최근에 주사위 문제를 좀 풀었더니 금방 풀 줄 알았는데 디버깅에 많은 시..
[CJ올리브네트웍스 - AI Engineer] 에 서류 합격을 했다!! AI Engineer 직무에서는 일반 코테와 다르게 데이터 분석 코테 문제가 주어진다. 데이터 분석 과제에 익숙해지기 위해 열심히 searching을 했고, 블로그에 자세히 설명되어 있는 것을 찾았다. 이 블로그를 따라가며 이해하면서 시간을 보냈다. 시험 내용 시험은 총 두 문제가 출제되었다. 블로그에 나왔던 류의 문제 판다스를 이용하여 데이터를 전처리하여 문제 조건에 적합한 값을 반환해주는 문제 시험은 3시간으로 두 문제를 1시간 반씩 분배해서 풀었다. 불안했는데 무사히 합격했다. 면접은 게더타운에서 진행된다. 게더타운은 처음이라 긴장된다.
revert 후 강제 푸쉬 git revert [commit hash] ### 여러 커밋을 한꺼번에 돌리고 싶을 때 git revert --no-commit HEAD~3.. 되돌리고 싶은 커밋으로 git commit -m '[commit name]' 푸쉬 git push origin master
무시할 파일을 업데이트 하는데 매번 검색하기 귀찮아서 작성하는 글 git rm -r --cached .
pandas.get_dummies() 데이터를 분석할 때, 카테고리 데이터는 원-핫 인코딩으로 바꿔줘야 된다. 이때, 아래 간단한 함수를 이용해 바꿀 수 있다. pd.get_dummies(train) 특정 열만 하고 싶으면 아래와 같이 한다. pd.get_dummies(train, columns=['col명']) drop_first=True는,, 열을 n-1개 만든다는데 뭔지 모르겠다. 결측값 처리를 위해서는 dummy_na=True 참고,, pd.get_dummies(train, columns=['col명'], prefix='col명')