이녀기의 자유 탐구

noj.am/1562 백준 1562번 계단 수 문제이다. 문제) '계단 수'는 인접한 숫자간의 차가 모두 1인 수를 가리킨다. 자연수 N이 주어졌을 때, N자리 계단 수 중 0~9 모든 숫자가 등장하는 계단 수의 개수를 출력하세요. 풀이) 처음엔 N 이하인 모든 계단수의 개수를 계산하는 줄 알고 백트래킹을 생각했다. 그런데 문제를 다시 읽어보니 0~9 모든 숫자가 들어가야한다는 조건이 있어서 함수 인자로 used라는 set을 추가했다. 그럼에도 TLE(시간초과)가 나서 백트래킹으로 풀기 적합하지 않은 문제란 생각이 들었다. 백트래킹으로 계산하면 0~9가 모두 들어가지 못하는 케이스를 불필요하게 많이 체크하기 때문에 비효율이 발생한다. 문제에서 집중할 부분은 크게 3가지이다. "지금까지 결정한 자리(dig..

문제상황 txt에 nan과 inf, float 값이 저장된 파일을 읽어와서 다시 float 값으로 변환하고, nan과 inf는 경계값으로 설정하려 했는데 되지 않았다. 생각해보니 map(float, target_list)에서 에러가 생기지 않아서 'nan', 'inf' 모두 float 함수가 실행되긴 했다는 뜻이었다. print(float('nan')) # nan print(type(float('nan')) # print(float('nan') == float('nan')) # False print(float('nan') is float('nan')) # False print(float('nan') is type(float('nan'))) # False print(float('inf')) # inf 해결..

문제 상황 from 20230905 import * 20230905.py 파일을 import하려고 했는데, 인식이 안 되었다. 해결 from M20230905 import * 파일 이름에 알파벳을 하나 붙였다. dependency 이슈가 생길까봐 우선 사본을 만들어서 이름을 변경했다. 느낀 점 얼른 모듈화를 해야할 것 같다. 코드 중복이 늘어나고 있다..

문제 상황 with open(f"./{dir_name}/agents/{id_code}", "rb") as file: saving_list.append(pickle.load(file)) Exception has occurred: UnpicklingError A load persistent id instruction was encountered, but no persistent_load function was specified. .pickle로 저장해둔 object를 불러오려 했는데, 에러가 발생했다. 해결 확장자에 주의한다!(.pickle) 코드를 수정하다가 .pickle이란 확장자를 지우고 파일 이름까지만 작성해둬서 파일이 제대로 인식되지 않은 것 같다. '.pickle' 이란 확장자를 명확히 기술하는 ..

문제 상황 keys = target_dict.keys() for key in keys: if condition(key): target_dict.pop(key) Runtime Error: dictionary changed size during iteration 딕셔너리에서 key를 체크하면서 조건에 맞는 key-value pair를 제거하려 했는데, 에러가 났다. 해결 target_dict.keys() 대신 list(target_dict.keys()) 를 이용한다. .keys() method는 list가 아니라 dict와 연결된 iterable object를 반환하는 것 같다. keys = list(target_dict.keys()) for key in keys: if condition(key): targ..

Found input variables with inconsistent numbers of samples: [4, 5] x = X[: 2 + target_idx] y = X[: 2 + target_idx + 1] - 원인: X와 Y의 차원이 달라서 그렇다. - 해결: numpy.array인 X의 인덱싱 과정에서 ,를 빼먹어서 슬라이싱된 상황이었다. ,를 작성해서 해결. x = X[:, 2 + target_idx] y = X[:, 2 + target_idx + 1]​ Expected 2D array, got 1D array instead: from sklearn import linear_model regr = linear_model.LinearRegression() regr.fit(x, y) - 원인: l..

Found input variables with inconsistent numbers of samples: [4, 5] x = X[: 2 + target_idx] y = X[: 2 + target_idx + 1] - 원인: X와 Y의 차원이 달라서 그렇다. - 해결: numpy.array인 X의 인덱싱 과정에서 ,를 빼먹어서 슬라이싱된 상황이었다. ,를 작성해서 해결. x = X[:, 2 + target_idx] y = X[:, 2 + target_idx + 1]​ Expected 2D array, got 1D array instead: from sklearn import linear_model regr = linear_model.LinearRegression() regr.fit(x, y) - 원인: l..

문제상황 예제를 따라 만들면서 migrate를 시도했는데, User가 충돌한다는 에러가 나왔다. 예제는 User class를 새로 정의하고, 그 User를 기반으로 django 테이블에 저장할 회원을 관리하는 예제였다. (fields.E304) Reverse accessor 'Group.user_set' for 'accounts.UserModel.groups' clashes with reverse accessor for 'auth.User.groups'. 해결책 settings.py에 django auth를 사용하는 User class를 위 사진처럼 설정해주면 된다. accounts는 User class가 있는 django app(폴더) 이름이다. 검색하자마자 나와서 빠르게 고칠 수 있었다. 참고한 자료..

문제 상황 git clone 후 예제를 실행해보려고 python manage.py runserver를 쳤는데, 에러가 나면서 실행이 되지 않았다. 환경변수도 분명 맞게 설정해준 것 같았는데.. django.core.exceptions.ImproperlyConfigured: WSGI application 'backend.wsgi.application' could not be loaded; Error importing module. 해결 여러 블로그를 보다가, whitenoise라는 모듈의 설치가 이슈가 된 케이스를 몇 번 봤다. 그러고보니 wsgi 환경설정을 내 로컬로 해둔 적은 없고, 지난번엔 poetry로 dependency 관리를 하는 프로젝트여서 문제를 못 겪은 것인가 싶었다. 그래서 해결책으로 "..

next.js로 프론트엔드를 짜고 있는데, axios를 쓸 때 환경 변수 이름을 뭘로 짓지란 질문이 떠올랐다. 그래서 찾아보니 NEXT_PUBLIC_XXXX로 쓴다는 것을 찾았는데, 여기서 PUBLIC이 어떤 의미를 갖는지 궁금했다. 기본적으로 Next.js에서 환경변수는 이름에 NEXT를 붙이며, 서버에서만 참조가 가능하다. 그러나 NEXT_PUBLIC을 붙인 환경변수는 브라우저와 서버 모두에서 참조가 가능하다고 한다. NEXT_XXX는 서버에서만 참조 가능한 환경변수 NEXT_PUBLIC_XXX는 브라우저와 서버 모두에서 참조 가능한 환경변수