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문제 def solution(triangle): total = [[triangle[0][0]]] for dy in range(1, len(triangle)): stair_max = [] for dx in range(len(triangle[dy])): if dx == 0: max_val = total[dy - 1][0] + triangle[dy][dx] elif dx == len(triangle[dy]) - 1: max_val = total[dy - 1]...

문제 import math def find(arr): gcd_value = arr[0] for num in arr[1:]: gcd_value = math.gcd(gcd_value, num) return gcd_value def solution(arrayA, arrayB): gcd_a = find(arrayA) gcd_b = find(arrayB) answer_a = gcd_a if all(num % gcd_a != 0 for num in arrayB) else 0 answer_b = gcd_b if all(num % gcd_b != 0 f...

Abstract 최근 수십억개의 image-text쌍으로 학습된 text-to-image 합성을 위한 Diffusion모델이 발전해왔다. 이것을 3D에도 적용하고자 했지만, 라벨링된 대규모의 3D 데이터셋과 효율적인 모델 구조가 없었다. 해당 연구에서는 이런 한계를 극복하기 위해 사전 훈련된 2D Text-to-Image Diffusion 모델을 사용하여 Text-3D 합성을 수행하고자 한다. Probability density distillation에 기반한 loss를 도입하여, 2D 확산 모델을 매개변수화된 image generator의 최적화를 위한 prior로 사용할 수 있게 한다. 이...

문제 def solution(book_time): # 시간을 분으로 변환 times = [] for i in book_time: start = i[0] end = i[1][:-2] + str(int(i[1][-2:]) + 10) start_h, start_m = map(int, start.split(":")) start_minutes = start_h * 60 + start_m end_h, end_m = map(int, end.split(":")) end_minutes = end_h * 60 + end...

문제 def solution(n): answer = "" # 3으로 나눈 나머지 값을 인덱스로 한다 했을 때, num의 순서 num = ["4", "1", "2"] while n > 0: # 3으로 나눈 나머지 계산 t = n % 3 # 3으로 나눈 나머지를 인덱스로 num에서 숫자를 가져옴 answer = num[t] + answer # n을 다시 계산 n = (n - 1) // 3 return answer