코생코사

사용하기Stable diffusion 생성형 이미지 모델을 공유하는 오픈 소스 사이트입니다.https://civitai.com/models Civitai | Share your models civitai.com   여기서 checkpoint과 lora 하나씩 받아주겠습니다(동일한 Base model로) 저는 Stable Diffusion XL 1.0을 Base model로 한 모델들을 다운 받았습니다.https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0 stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0 · Hugging FaceSD-XL 1.0-base Model Card Model SDXL consists of an e..

ComfyUI란Stable Diffusion 모델을 위한 GUI 툴하드웨어가 낮은 컴퓨터에서도 사용할 수 있다다양한 모델 지원Checkpoint. Lora사용 가능작업 환경 json으로 저장 가능 두 가지 방법 중 원하는 방법으로 설치하시면 됩니다방법11. ComfyUI 설치https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI GitHub - comfyanonymous/ComfyUI: The most powerful and modular diffusion model GUI, api and backend with a graph/nodes interfaceThe most powerful and modular diffusion model GUI, api and backend with a ..

https://www.acmicpc.net/problem/11660처음에 dp의 누적합을 두고 풀어야 겠다는 생각을 했습니다.2024.09.28 - [분류 전체보기] - [Python] 누적합 알고리즘 [Python] 누적합 알고리즘[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10] 리스트가 있다고 했을 때3번 인덱스부터 마지막 인덱스의 합을 구한다고 하자(인덱스는 1부터 시작)arr = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]start = 3end = len(arr)print(sum(arr[start-1:end]))   그렇다면 이dogfoot1.tistory.com  1. 첫 번째 방법각 행마다 누적합을 구하고, x1행부터 x2행까지 반복문을 돌면서 값을 더한다.  누적합 리스트 sum_graph를 구하게 되면..

[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10] 리스트가 있다고 했을 때3번 인덱스부터 마지막 인덱스의 합을 구한다고 하자(인덱스는 1부터 시작)arr = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]start = 3end = len(arr)print(sum(arr[start-1:end]))   그렇다면 이 동작을 m 번 반복한다고 해보자arr = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]m = int(input())for _ in range(m): start, end = map(int, input().split()) print(sum(arr[start-1:end]))이렇게 되면 O(n*m)의 시간 복잡도가 나온다 이렇게 되면 m 이 커질수록 시간 복잡도가 커지는데이럴 때 누적합을 사용한다 DP를 사용하여 누적합..

그래프 방식1. 인접 행렬: 2차원 배열로 그래프의 연결 관계를 표현. 각 노드의 연결 형태를 기록2. 인접 리스트: 리스트로 그래프의 연결 관계를 표현. 연결된 노드를 튜플이나 리스트로 저장한다 이러한 그래프가 있다고 할 때, 인접 행렬 방식# 인접행렬로 -> 길 수록 메모리 낭비INF = int(1e9)graph = [ [0, 7, 5], [7, 0, INF], [5, INF, 0]]print(graph) 인접 리스트 방식# 인접 리스트 방식으로 -> 하나씩 확인해야 해서 정보를 얻는 속도가 느림graph = [[] for _ in range(3)]# (노드, 거리) 튜플을 appendgraph[0].append((1,7))graph[0].append((2,5))graph[1].app..

2024.09.24 - [분류 전체보기] - [FastAPI] 파이썬으로 서버 만들기 [FastAPI] 파이썬으로 서버 만들기파이썬으로 서버를 만들기 위한 프레임 워크1. Flask2. Django 3. FastAPI 이 중 쉽고 빠른 FastAPI로 서버를 만들어 보겠습니다.FastAPI 장점: 비동기 지원동기: 클라이언트 요청이 오면 하나를 처리하고dogfoot1.tistory.com 데이터 받기1. 주소 뒤에 데이터 넣어 보낼 때2. Body를 이용해서 데이터 보낼 때- form으로- json으로  주소 뒤에 데이터 넣어 보낼 때  @app.get("/login/{user_id}") def login(user_id): return {"id": user_id}주소 뒤에 {변수명}을 쓰고함수에 ..

파이썬으로 서버를 만들기 위한 프레임 워크1. Flask2. Django 3. FastAPI 이 중 쉽고 빠른 FastAPI로 서버를 만들어 보겠습니다.FastAPI 장점: 비동기 지원동기: 클라이언트 요청이 오면 하나를 처리하고 다음 것을 처리. 동시에 요청이 오면 비효율적비동기: 동시에 요청이 오면 동시에 실행  필요 라이브러리 설치pip install fastapipip install uvicornpip install python-multipart  요청 확인을 위한 테스트 툴 설치1. Postmanhttps://nhj12311.tistory.com/393 포스트맨(postman) 사용법(설치, 다운로드)전부터 웹 개발을 하면서 아주 유용하게 사용했던 프로그램(서비스)가 있어 소개해보려고 합니다. ..

https://www.acmicpc.net/problem/1149 참고https://m.blog.naver.com/occidere/220785383050 [백준] 1149 - RGB거리 (2017-12-02 수정완료)문제 링크 : https://www.acmicpc.net/problem/1149 이 문제는 아주 전형적인 DP(동적 계획법) 문제 중 ...blog.naver.com dp를 사용하기 위해 점화식을 만든다현재 집의 R, G, B를 선택했을 때의 최솟값을 선택한다R이 0번 인덱스, G가 1번 인덱스, B가 2번 인덱스일 때현재 -1 집의 인덱스가 겹치지 않도록 점화식을 만든다 현재집에 R을 선택했을 때 -> R 선택 비용 + 현재-1집의 G, B 중 최소 비용dp[i][0] = lists[i][..

https://www.acmicpc.net/problem/2573 TASK1. 1년에 얼만큼 녹는지 확인2. 두 덩어리가 되는 지 보기 -> BFS 1. 하나씩 확인 입력import sysfrom collections import dequeinput = sys.stdin.readline# 행 열n, m = map(int, input().split())graph = []for _ in range(n): graph.append(list(map(int, input().split()))) direction = [(-1, 0), (1, 0), (0, -1), (0, 1)]  1번 태스크를 위한 함수def count_0(nowx, nowy): cnt = 0 for dx, dy in direct..

https://wikidocs.net/1015 02-6 집합 자료형집합(set)은 집합에 관련된 것을 쉽게 처리하기 위해 만든 자료형이다. [TOC] ## 집합 자료형은 어떻게 만들까? 집합 자료형은 다음과 같이 set 키워드를 사용해 …wikidocs.net # 순서가 없어서 인덱싱 기능을 이용하려면 리스트나 튜플로 변환해야 함# 문자열도 가능# 교집합 & 합집합 | 차집합 -# 원소 하나 추가 add# 여러 원소 추가 update# 특정값 제거 remove# 기존 세트 비우기 clear  set를 이용하여 문제 풀기 https://www.acmicpc.net/problem/11723 import sysinput = sys.stdin.readlineS = set()m = int(input())for _..