안 쓰던 블로그

그리고 '킹'받게 하는 무승부 왜 무승부인지 이유를 모르겠음ㅋㅋ 근데 킹과 킹의 피 터지는 1:1 일기토라고 하니까 삼국지같은 삘이 딱 오는 거임? 즉흥으로 뽑아내는 체스 과몰입 삼국지 이야기 한 번 들어보시라 철천지원수 흑군과 백군-많은 병졸들이 지쳐있어 자칫하단 같이 전멸할 뿐이지만 어느 하나 항복할 수 없는 풍전등화의 상황, 흑색 킹이 무리 앞으로 나와 말하길 '백측은 들으시오! 각 측의 장수끼리 일대일 전투로 승부를 겨뤄보세!' 그러자 백색 킹이 모습을 드러내었다. 킹과 킹이 3척의 칼을 뽑아들고 용맹하고 날렵하게 싸우는 모습이 마치 용호상박이었으니 양군은 모드 무기를 내려놓고 이를 구경했다. 징과 북소리가 하늘을 가득 채우고 환호성이 계곡을 흔들었다. 양측의 칼날이 서로 향하여 낮아질 기미가 한..

www.kaggle.com/c/titanic Titanic: Machine Learning from Disaster Start here! Predict survival on the Titanic and get familiar with ML basics www.kaggle.com 캐글에서 머신러닝 입문자에게 제공하는 타이타닉 데이터 세트로 타이타닉 생존자 ML 예측을 구현한다 불러오기 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns %matplotlib inline titanic_df = pd.read_csv('./titanic_train.csv') titanic_df.head(3) Pas..

평범한 2D체스 체크메이트는 5D체스 완전 밀리고 있어도 살아날 구멍이 있다 very small 매치 4x4체스판에서 서로 딱 붙어서 시작한다 누가 더 퍼즐 잘 풀었나 단판 승부하는 느낌 미래로 가야 되는 자와 과거에 남아야 하는 자 결과는 미래 개혁 실패ㅋㅋ 검정색(나)이 승리하는 현재에서 흰색이 자기한테 유리한 과거로 도망침 검정색은 자기가 승리하는 미래(기존의 현재)로 가기 위해서 뻐기는데 흰색은 그 미래가 오면 안 되니까 계속 과거로 돌아가고 돌아가고 근데 검정색이 안 그래도 자기가 불리한 과건데 퀸이 세 개씩 되는 보드판에서 체크 막다가 결국 머리 터져서 펑 이런 수법은 디게 치사하지만 기억해 두면 좋겠더라 체크가 바로 앞인 체스판 상태로 계속 과거 이동해서 복사해 가지고 계속 공격하는 거임 체..

Tricky Checkmates I 시작하자마자 누가 봐도 비숍을 움직여야 할 것 같다 이 퍼즐은 놀랍게도 이렇게 해결된다 1. 비숍을 상대 킹 바로 아래 둔다 2. 하단 시간선의 폰을 못 움직이게 막는다 그러면 의문이 든다. 킹이 비숍을 먹으면 안 되는 건가? 이런 식으로 잡으면 체크가 풀리게 될 것 같은데 라고 생각할 수 있다 찾아보니까 이 퍼즐에서 말하려고 하는 건, '체크가 해결되더라도 게임에서 패배할 수 있다' 였다 킹이 비숍을 잡아서 체크메이트를 해결할 수 있다. 이것은 잘못되지 않았다 여기서 문제는 하단 시간선의 폰이 움직일 수 없다는 점이었다 일반 체스에서는 체크가 아니면서 이동할 수 있는 경우가 없다면 교착상태 즉, 무승부가 된다 하지만 5D체스에서는 현재 시간대의 보드가 체크가 된 상태..

1. 망했다 싶으면 현재를 버리고 망하지 않은 과거로 도망간다 2. 체크메이트 당하면 체크를 할 수 없는 안전한 과거로 도망간다 3. 체크메이트 당했는데 도망도 못 치는 상태면 체크를 못 하는 시간선으로 현재를 이동시킨다 -만약 현재, 4번 전 과거에서 체크가 나면 3번째 과거로 기물 이동하여 현재를 이동한다 (현재가 아니면 아무 짓도 할 수 없다) -이런 경우 3번째 과거에서 계속 있다 보면 이전의 현재와 같은 시간선이 되는데, 그러면 다시 체크가 되니까 또 도망가거나 그 전에 뭐라도 한다 4. (3)번 같은 경우가 생기면 상대방은 어떻게든 뻐겨서 이전의 현재(체크메이트였던 시간선)와 같은 시간선이 되게 한다 5. (3)번 경우에는 이미 체크가 생긴 상태나, 체크가 되기 직전 상태의 판이 복사될 수밖에..

용어 정리 피처 Feature : 데이터 세트의 일반 속성 레이블, 클래스, 타겟(값), 결정(값) : 데이터의 학습을 위해 주어지는 정답 데이터. 분류의 경우 레이블 또는 클래스로 지칭 지도학습 - 분류(Classification): 명확한 정답이 주어진 데이터를 먼저 학습한 뒤 미지의 정답을 예측한다 붓꽃 데이터 분류하기 사용 라이브러리: 사이킷런(sklearn) 주어지는 붓꽃 데이터 피처(Feature) : 꽃잎의 길이와 너비, 꽃바침의 길이와 너비 결과로 도출하는 붓꽃 데이터 품종(레이블) : Setosa, Vesicolor, Virginica 예측 프로세스 데이터 세트 분리: 데이터를 학습 데이터와 테스트 데이터(미지 데이터)로 분리 모델 학습: 학습 데이터 기반으로 ML 알고리즘 적용하여 모델..

에러 "const char *" 형식의 값을 사용하여 "LPTSTR" 형식의 엔터티를 초기화할 수 없습니다. 프로젝트-속성 고급-고급속성-문자 집합: 멀티바이트 문자 집합 사용 C/C++-언어-준수모드: 아니오 두 개 설정해 주면 에러 사라짐