pytorch seed 고정 random_seed = 530 torch.manual_seed(random_seed) torch.cuda.manual_seed(random_seed) torch.cuda.manual_seed_all(random_seed) # if use multi-GPU torch.backends.cudnn.deterministic = True torch.backends.cudnn.benchmark = False np.random.seed(random_seed) random.seed(random_seed) tensorflow seed 고정 SEED = 50 os.environ['PYTHONHASHSEED'] = str(SEED) os.environ['TF_DETERMINISTIC_OPS']..

vscode에서 복사 붙여넣기 하면 ctrl+/이 안먹히고 글이 안지워지는 현상이 있었는데 찾아보니 이게 한컴입력기로 되어있어서 그랬다. Microsoft입력기로 바꿔주면 해결! [konlpy 오류] module 'tweepy' has no attribute 'StreamListener' → /가상환경 경로/lib64/python3.6/site-packages/konlpy/stream/twitter.py 들어가서 class CorpusListener(tweepy.StreamListener): -> class CorpusListener(tweepy.Stream):으로 변경해준다.

실행할 때마다 같은 결과를 출력하기 위해 설정 #필요한 라이브러리 불러오기 import numpy as np import tensorflow as tf np.random.seed(3) tf.random.set_seed(3)

import math # 소수 판별 함수(2이상의 자연수에 대하여) def is_prime_number(x): # 2부터 (x-1)의 모든 수를 확인하며 for i in range(2, x): # x가 해당 수로 나누어떨어진다면 if x % i == 0: return False # 소수가 아님 return True # 소수임 print(is_prime_number(4)) # 4는 소수가 아님 print(is_prime_number(7)) # 7은 소수임 2부터 X-1까지의 모든 자연수에 대하여 연산을 수행해야 한다. 모든 수를 하나씩 확인한다는 점에서 시간 복잡도는 O(X)이다. 파이썬에서는 기본 연산을 제공하기 때문에 별도의 라이브러리를 사용하지 않아도 된다. # 개선된 알고리즘 # 소수 판별 함수(2..

DFS(Depth-First Search) DFS는 깊이 우선 탐색이라고도 부르며 그래프에서 깊은 부분을 우선적으로 탐색하는 알고리즘이다. DFS는 스택 자료구조(혹은 재귀 함수)를 이용한다. 탐색 시작 노드를 스택에 삽입하고 방문 처리를 한다. 스택의 최상단 노드에 방문하지 않은 인접한 노드가 하나라도 있으면 그 노드를 스택에 넣고 방문 처리한다. 방문하지 않은 인접 노드가 없으면 스택에서 최상단 노드를 꺼낸다. 더 이상 2번의 과정을 수행할 수 없을 때까지 반복한다. # DFS 메서드 정의 def dfs(graph, v, visited): # 현재 노드를 방문 처리 visited[v] = True print(v, end = '') # 현재 노드와 연결된 다른 노드를 재귀적으로 방문 for i in g..