분류 전체보기
[1~3장 면접 스킬] 코딩 인터뷰 완전 분석 CRACKING THE CODING INTERVIEW
목차 1장. 면접 과정 - 면접관은 "내가 몰랐던 알고리즘을 어떻게 푸는지" 보고 싶어한다 - 문제를 풀어가는 사고 방식을 소리 내어 표현하라 - 필요한 능력은? 분석 능력 (최적화, 시간 단축, 설계) / 코딩 능력 (코드 스타일, 에러 디버깅, 알고리즘) / 기술적 지식 및 컴퓨터 과학 기본 / 경험 (기술적 결정, 프로젝트, 진취성, 결단력) / 의사 소통 능력 회사는 지원자 중, 더 좋은 사람을 뽑길 원할 뿐이다. 평소에 자료구조와 알고리즘에 대한 이해를 깊이 하고, 나의 관심사에 맞게 역량을 넓혀 자신감을 갖자 2장. 장막너머 - 면접은 전화 면접(공유 문서 편집기로 코드를 짜고, 전화로 코드에 대해 설명할 수 있음)과 대면 면접(점심 식사나 토론을 통해 지원자의 컴퓨터 지식을 봄), 코딩 과제..
[목차] 코딩 인터뷰 완전 분석 CRACKING THE CODING INTERVIEW
옮긴이에 대해 엔지니어이며 실리콘 밸리에 살고 있다. 조지아텍에서 석사를 졸업했지만, 코딩과 영어가 능숙하지 않았다. 백 장에 가까운 이력서를 지원했었고 전화 인터뷰와 대면 면접 등을 여러 차례 준비하다 보니 구글?...에 입사했다고 한다. 옮긴이는 이 책을 읽으며, 그 당시에 이렇게 면접 준비를 했다면 더 수월했을 거라고 한다. 저자에 대해 구글과 같은 기업의 면접관으로서 인력 채용이 어떻게 이루어지는지에 대한 전반적인 과정을 경험한 소프트웨어 엔지니어이다. 저자는 지원자들의 채용에 대한 통찰력을 갖게 해주고 싶은 마음과 동시에 기본적인 컴퓨터 과학에 대한 이해도를 향상 시켜주고 싶어한다. 무엇보다 실제 문제에 대비할 수 있는 능력이 갖춰져야 함을 강조하고 있다. 목차 1. 면접 과정 - 면접 마음가짐..
알고리즘 테스트 벼락치기 (기본문제)
백준 17269, 이름 궁합 테스트 N, M = map(int, input().split()) A, B = input().split() num_alphabet = [3,2,1,2,4,3,1,3,1,1,3,1,3,2,1,2,2,2,1,2,1,1,1,2,2,1] new_name = '' # 알파벳 궁합 이름 min_len = min(N, M) for i in range(min_len): new_name += A[i] + B[i] new_name += A[min_len:] + B[min_len:] # ord() 아스키 코드를 활용한 것이 관건 ascii_name = [num_alphabet[ord(i)-ord('A')] for i in new_name] # 획수 궁합 이름 # 풀이1 또는 풀이2 선택 # 풀이..
Nvidia driver, CUDA, cuDNN, TensorFlow 버전 호환성 맞추기
Pytorch를 사용하다가 Tensorflow2를 사용하게 되었는데, "GPU 드라이버, CUDA, cuDNN, TensorFlow"의 버전 호환성이 안 맞는 문제가 계속 발생했어요.... 느낌 상 TF가 유독 까다로운 것 같아요... ㅠ 텐서플로우 버전 호환성 맞추기 시작합니다. 서론 저는 Linux Ubuntu 18.04에서 GeForce RTX 3090을 사용하고 있습니다. 인공지능을 학습하기 위해 TensorFlow2와 Keras를 사용하고 있고, 이 라이브러리를 사용하면서 겪었던 버전 호환성의 문제를 기록해보려고 합니다. 우선, TensorFlow나 pytorch와 같은 라이브러리가 GPU를 사용하기 위해 설치해야 할 것이 무엇인지 간략히 설명드려보겠습니다. 첫 번째로, OS에서 GPU를 읽을 ..
인공지능 학습을 위한 TensorFlow 환경 설계
※ 버전 호환성에 관한 문제나 모호한 정보에 대한 궁금증은 TensorFlow 공식 홈페이지에서 확인하는 것이 제일 좋음. (클릭) TensorFlow 공식 홈페이지 상황 연구실 서버에서 TensorFlow2 활용하기 ▶ 연구실 서버 환경 (도커 사용하지 않음, 도커 사용시: (클릭) TensorFlow Docker 환경 구축 방법) - OS: Linux, Ubuntu 18.04 - GPU: GeForce RTX 3090 ※ 사용자가 확인해야 할 것 - (클릭) TensorFlow 공식 홈페이지 가기 1. TensorFlow2를 설치하기 위해서는 64비트 시스템(x86_64)에서 아래와 같은 환경이 필요함 - Python: 3.6~3.9 - OS: Ubuntu 16.04 이상, Windows 7 이상, ..
![[Error Solution] NVIDIA Driver/library version mismatch](https://img1.daumcdn.net/thumb/R750x0/?scode=mtistory2&fname=https%3A%2F%2Fblog.kakaocdn.net%2Fdn%2Fd5zTph%2Fbtrc1eTZZRP%2F4LlKbUaXWlF8yTHPlcrgzK%2Fimg.png)
[Error Solution] NVIDIA Driver/library version mismatch
문제상황 Ubuntu 서버에서 다른 사용자들과 공동 작업을 할 때, GPU의 사용을 겹치지 않게 하기 위해서 GPU 사용 현황을 체크하려다가 에러 확인. root@user:~$ nvidia-smi Failed to initialize NVML: Driver/library version mismatch Nvidia driver kernel module (kmod)의 버전이 잘못된 것으로 추정. 따라서, 잘못된 nvidia driver module 버전을 unload하고 맞는 버전으로 실행시켜야 함. * 이상적으로는 다음과 같이 확인이 가능해야 함. 더보기 해결방안 1. 어떤 nvidia 드라이버가 설치되어 있는지 확인 root@user: $ lsmod | grep nvidia nvidia_uvm 98713..