๊ด€๋ฆฌ ๋ฉ”๋‰ด

๋ชฉ๋ก์ „์ฒด ๊ธ€ (352)

DATA101

๊ทธ๋ฆฌ๋””(Greedy) ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜ ๋ฐฑ์ค€#11047 #์‹ค๋ฒ„ | "๋™์ „ 0" | ํŒŒ์ด์ฌ ํ’€์ด

๋ฌธ์ œ ๋ฌธ์ œ ์›๋ณธ: https://www.acmicpc.net/problem/11047 11047๋ฒˆ: ๋™์ „ 0 ์ฒซ์งธ ์ค„์— N๊ณผ K๊ฐ€ ์ฃผ์–ด์ง„๋‹ค. (1 ≤ N ≤ 10, 1 ≤ K ≤ 100,000,000) ๋‘˜์งธ ์ค„๋ถ€ํ„ฐ N๊ฐœ์˜ ์ค„์— ๋™์ „์˜ ๊ฐ€์น˜ Ai๊ฐ€ ์˜ค๋ฆ„์ฐจ์ˆœ์œผ๋กœ ์ฃผ์–ด์ง„๋‹ค. (1 ≤ Ai ≤ 1,000,000, A1 = 1, i ≥ 2์ธ ๊ฒฝ์šฐ์— Ai๋Š” Ai-1์˜ ๋ฐฐ์ˆ˜) www.acmicpc.net ์ ‘๊ทผ๋ฒ• ๋ณธ ๋ฌธ์ œ๋ฅผ ํ•œ ์ค„๋กœ ์š”์•ฝํ•˜์ž๋ฉด, N๊ฐ€์ง€ ์ข…๋ฅ˜์˜ ๋™์ „์„ ์กฐํ•ฉํ•ด ํ™”ํ ๊ฐ€์น˜๊ฐ€ K์›์„ ๋งŒ๋“ค ๋•Œ ํ•„์š”ํ•œ ๋™์ „์˜ ์ตœ์†Œ ๊ฐœ์ˆ˜๋ฅผ ๊ตฌํ•˜๋Š” ๋ฌธ์ œ์ž…๋‹ˆ๋‹ค. ๋ณธ ๋ฌธ์ œ๋Š” ๊ทธ๋ฆฌ๋”” ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜์˜ ๊ธฐ์ดˆ ์˜ˆ์ œ์ธ ๊ฑฐ์Šค๋ฆ„๋ˆ ๋ฌธ์ œ์™€ ๋ณ€์ˆ˜ ์ด๋ฆ„์ด๋‚˜ ํ‘œํ˜„๋ฐฉ์‹์ด ๋‹ค๋ฅผ ๋ฟ ํ’€์ด ๋ฐฉ๋ฒ•์€ ๋งค์šฐ ํก์‚ฌํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค. ๊ทธ๋ž˜์„œ ์ €๋Š” ๋‹ค์Œ๊ณผ ๊ฐ™์ด ์ผ๋ถ€ ๋ณ€์ˆ˜๋ช…์„ ๊ฑฐ์Šค๋ฆ„๋ˆ ๋ฌธ์ œ..

[Github] ์ƒˆ๋กœ์šด ๋ ˆํฌ์ง€ํ† ๋ฆฌ(repository) remote ๋น ๋ฅด๊ฒŒ ๋ณ€๊ฒฝํ•˜๋Š” ๋ฐฉ๋ฒ•!

์•ˆ๋…•ํ•˜์„ธ์š” ๐Ÿ‘จ‍๐Ÿ’ป ์˜ค๋Š˜์€ Github ๊ธฐ์กด ๋ฆฌํฌ์ง€ํ† ๋ฆฌ(repository)๋ฅผ ์ œ๊ฑฐํ•˜๊ณ  ์ƒˆ๋กœ์šด ๋ฆฌํฌ์ง€ํ† ๋ฆฌ remote๋ฅผ ์ถ”๊ฐ€ํ•˜๋Š” ๋ฐฉ๋ฒ•์— ๋Œ€ํ•ด ์†Œ๊ฐœํ•ด ๋“œ๋ฆฝ๋‹ˆ๋‹ค. ์•„๋ž˜ 2๊ฐ€์ง€ ์ ˆ์ฐจ๋ฅผ ์ˆœ์„œ๋Œ€๋กœ ์ปค๋งจ๋“œ๋ผ์ธ(macOS: ํ„ฐ๋ฏธ๋„)์— ์ž…๋ ฅํ•ด ์ฃผ์‹œ๋ฉด ๋œ๋‹ต๋‹ˆ๋‹ค :) 1. ๊ธฐ์กด ๋ฆฌํฌ์ง€ํ† ๋ฆฌ remote ์ œ๊ฑฐ git remote remove origin 2. ์ƒˆ๋กœ์šด ๋ฆฌํฌ์ง€ํ† ๋ฆฌ remote ์ถ”๊ฐ€ git remote add origin [์›๊ฒฉ์ €์žฅ์†Œ ์ฃผ์†Œ] ์›๊ฒฉ ์ €์žฅ์†Œ ์ด๋ฆ„์€ https://github.com/์‚ฌ์šฉ์ž์ด๋ฆ„/๋ฆฌํฌ์ง€ํ† ๋ฆฌ ์ด๋ฆ„ ํ˜•ํƒœ๋กœ ์ž…๋ ฅํ•ด ์ค๋‹ˆ๋‹ค. ์˜ค๋Š˜์€ Github์—์„œ ๊ธฐ์กด ๋ฆฌํฌ์ง€ํ† ๋ฆฌ remote๋ฅผ ์ œ๊ฑฐํ•˜๊ณ  ์ƒˆ๋กœ์šด ๋ฆฌํฌ์ง€ํ† ๋ฆฌ๋ฅผ ์ถ”๊ฐ€ํ•˜๋Š” ๊ฐ„๋‹จํ•œ ๋ฐฉ๋ฒ•์— ๋Œ€ํ•ด ์•Œ์•„๋ดค์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ํฌ์ŠคํŒ… ๋‚ด์šฉ์— ์˜ค๋ฅ˜๊ฐ€ ์žˆ์„ ๊ฒฝ์šฐ ์•„๋ž˜์— ๐Ÿ‘‡๐Ÿ‘‡๐Ÿ‘‡ ๋Œ“๊ธ€..

SW ๊ฐœ๋ฐœ/Git 2021. 8. 10. 17:23
[๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹] Drop-out(๋“œ๋กญ์•„์›ƒ) ๊ฐœ๋…, ์‚ฌ์šฉ์ด์œ , ์ˆ˜์‹

๐Ÿ“Œ Text ๋น…๋ฐ์ดํ„ฐ๋ถ„์„ ํ”Œ๋žซํผ ๋ฒ ํƒ€ํ…Œ์ŠคํŠธ ์ฐธ๊ฐ€์ž ๋ชจ์ง‘ ์ค‘!(๋„ค์ด๋ฒ„ํŽ˜์ด 4๋งŒ ์› ์ „์› ์ง€๊ธ‰) ๐Ÿ‘‹ ์•ˆ๋…•ํ•˜์„ธ์š”, ์ฝ”๋”ฉ์ด ํ•„์š” ์—†๋Š” AI/๋น…๋ฐ์ดํ„ฐ ๋ถ„์„ All in One ํ”Œ๋žซํผ  ๊ฐœ๋ฐœํŒ€์ž…๋‹ˆ๋‹ค.๐Ÿ˜Š ์ €ํฌ ์„œ๋น„์Šค๋ฅผ ์‚ฌ์šฉํ•ด ๋ณด์‹œ๊ณ  ๊ฒฝํ—˜๋‹ด์„ ๋“ค๋ ค์ฃผ์„ธ์š” :)๐Ÿ’ธ ์ฐธ์—ฌํ•ด ์ฃผ์‹  "๋ชจ๋“ " ๋ถ„๋“ค๊ป˜ ๋„ค์ด๋ฒ„ํŽ˜์ด 4๋งŒ ์› ์ฟ ํฐ์„ ์ง€๊ธ‰ํ•ด ๋“œ๋ฆฝ๋‹ˆ๋‹ค.๐Ÿ‘จ‍๐Ÿ’ป ์ฐธ์—ฌ ํฌ๋ง ์‹œ ์นดํ†กํ”Œ๋Ÿฌ์Šค์นœ๊ตฌ 1:1 ์ฑ„ํŒ… or ์ธ์Šคํƒ€๊ทธ๋žจ DM ๋ถ€ํƒ๋“œ๋ฆฝ๋‹ˆ๋‹ค :)๐Ÿ“† ์ฐธ์—ฌ๊ธฐ๊ฐ„ : 11/25(์›”)~11/29(๊ธˆ) 11:00~21:00 ์ค‘ ํƒ1 (1์‹œ๊ฐ„ 1ํƒ€์ž„)๐Ÿ‘‰ ์ฐธ์—ฌ์žฅ์†Œ : ๊ฐ•๋‚จ์—ญ ์ธ๊ทผ ์Šคํ„ฐ๋””์นดํŽ˜ ๋ฏธํŒ…Room๐Ÿ“ ์†Œ์š”์‹œ๊ฐ„ : ์ด 40๋ถ„ ๋‚ด์™ธ(์„œ๋น„์Šค ์ฒดํ—˜ ๋ฐ ์ธํ„ฐ๋ทฐ ํฌํ•จ)โœ… ์ฐธ๊ฐ€์กฐ๊ฑด : Text ๋น…๋ฐ์ดํ„ฐ ๋ถ„์„ ์—…๋ฌด ๊ฒฝํ—˜์ž๐Ÿ‘‰ ์ฐธ๊ฐ€ ๊ฐ€๋Šฅ์ผ์ • ์กฐํšŒํ•˜๊ธฐ : ht..

๊ณผ๋Œ€์ ํ•ฉ(overfitting) ๋ฐ ๊ณผ์†Œ์ ํ•ฉ(underfitting) ๊ฐœ๋…(+Early Stopping)

๐Ÿ“Œ Text ๋น…๋ฐ์ดํ„ฐ๋ถ„์„ ํ”Œ๋žซํผ ๋ฒ ํƒ€ํ…Œ์ŠคํŠธ ์ฐธ๊ฐ€์ž ๋ชจ์ง‘ ์ค‘!(๋„ค์ด๋ฒ„ํŽ˜์ด 4๋งŒ ์› ์ „์› ์ง€๊ธ‰) ๐Ÿ‘‹ ์•ˆ๋…•ํ•˜์„ธ์š”, ์ฝ”๋”ฉ์ด ํ•„์š” ์—†๋Š” AI/๋น…๋ฐ์ดํ„ฐ ๋ถ„์„ All in One ํ”Œ๋žซํผ  ๊ฐœ๋ฐœํŒ€์ž…๋‹ˆ๋‹ค.๐Ÿ˜Š ์ €ํฌ ์„œ๋น„์Šค๋ฅผ ์‚ฌ์šฉํ•ด ๋ณด์‹œ๊ณ  ๊ฒฝํ—˜๋‹ด์„ ๋“ค๋ ค์ฃผ์„ธ์š” :)๐Ÿ’ธ ์ฐธ์—ฌํ•ด ์ฃผ์‹  "๋ชจ๋“ " ๋ถ„๋“ค๊ป˜ ๋„ค์ด๋ฒ„ํŽ˜์ด 4๋งŒ ์› ์ฟ ํฐ์„ ์ง€๊ธ‰ํ•ด ๋“œ๋ฆฝ๋‹ˆ๋‹ค.๐Ÿ‘จ‍๐Ÿ’ป ์ฐธ์—ฌ ํฌ๋ง ์‹œ ์นดํ†กํ”Œ๋Ÿฌ์Šค์นœ๊ตฌ 1:1 ์ฑ„ํŒ… or ์ธ์Šคํƒ€๊ทธ๋žจ DM ๋ถ€ํƒ๋“œ๋ฆฝ๋‹ˆ๋‹ค :)๐Ÿ“† ์ฐธ์—ฌ๊ธฐ๊ฐ„ : 11/25(์›”)~11/29(๊ธˆ) 11:00~21:00 ์ค‘ ํƒ1 (1์‹œ๊ฐ„ 1ํƒ€์ž„)๐Ÿ‘‰ ์ฐธ์—ฌ์žฅ์†Œ : ๊ฐ•๋‚จ์—ญ ์ธ๊ทผ ์Šคํ„ฐ๋””์นดํŽ˜ ๋ฏธํŒ…Room๐Ÿ“ ์†Œ์š”์‹œ๊ฐ„ : ์ด 40๋ถ„ ๋‚ด์™ธ(์„œ๋น„์Šค ์ฒดํ—˜ ๋ฐ ์ธํ„ฐ๋ทฐ ํฌํ•จ)โœ… ์ฐธ๊ฐ€์กฐ๊ฑด : Text ๋น…๋ฐ์ดํ„ฐ ๋ถ„์„ ์—…๋ฌด ๊ฒฝํ—˜์ž๐Ÿ‘‰ ์ฐธ๊ฐ€ ๊ฐ€๋Šฅ์ผ์ • ์กฐํšŒํ•˜๊ธฐ : ht..

[ํ†ต๊ณ„] ๋กœ์ง€์Šคํ‹ฑ ํšŒ๊ท€๋ถ„์„(Logistic Regression)์˜ ์ดํ•ด

๐Ÿ“š ๋ชฉ์ฐจ 1. ๋กœ์ง€์Šคํ‹ฑ ํšŒ๊ท€๋ถ„์„ ์ •์˜ 2. ๋กœ์ง€์Šคํ‹ฑ ํšŒ๊ท€๋ถ„์„์˜ ๋“ฑ์žฅ ๋ฐฐ๊ฒฝ 3. Odds(์˜ค์ฆˆ ๋˜๋Š” ์Šน์‚ฐ) ๋ฐ Odds Ratio (์˜ค์ฆˆ๋น„ ๋˜๋Š” ์Šน์‚ฐ๋น„) 3.1. Odds(์˜ค์ฆˆ ๋˜๋Š” ์Šน์‚ฐ) 3.2. Odds Ratio (์˜ค์ฆˆ๋น„ ๋˜๋Š” ์Šน์‚ฐ๋น„) 4. ์—ฐ๊ฒฐํ•จ์ˆ˜(Link Function) 5. ์šฐ๋„(๊ฐ€๋Šฅ๋„, Likehood) 1. ๋กœ์ง€์Šคํ‹ฑ ํšŒ๊ท€๋ถ„์„ ์ •์˜ ๋กœ์ง€์Šคํ‹ฑ ํšŒ๊ท€๋ถ„์„์€ ์„ค๋ช…๋ณ€์ˆ˜(๋…๋ฆฝ๋ณ€์ˆ˜, X)์™€ ๋ฒ”์ฃผํ˜• ๋ชฉํ‘œ๋ณ€์ˆ˜(์ข…์†๋ณ€์ˆ˜, Y) ๊ฐ„์˜ ๊ด€๊ณ„๋ฅผ ๋ชจํ˜•ํ™”ํ•˜์—ฌ ๋ชฉํ‘œ๋ณ€์ˆ˜๋ฅผ ๋ถ„์„ํ•˜๊ฑฐ๋‚˜ ๋ถ„๋ฅ˜ํ•˜๋Š” ํ†ต๊ณ„์  ๋ฐฉ๋ฒ•๋ก ์ž…๋‹ˆ๋‹ค. ํŠนํžˆ, ๋กœ์ง€์Šคํ‹ฑ ํšŒ๊ท€๋ถ„์„์„ ํ™œ์šฉํ•œ ๋ถ„๋ฅ˜(classification) ๋ฌธ์ œ์—์„œ๋Š” ๋ชฉํ‘œ๋ณ€์ˆ˜๋ฅผ ์ง์ ‘ ์˜ˆ์ธก(prediction)ํ•˜๋Š” ๊ฒƒ์ด ์•„๋‹Œ 2๊ฐœ์˜ ํด๋ž˜์Šค(e.g., '์„ฑ๊ณต' or '์‹คํŒจ') ์ค‘ ํ•˜๋‚˜์˜ ํด๋ž˜์Šค๋กœ ์˜ˆ์ธกํ• ..

[ํ†ต๊ณ„] ํšŒ๊ท€๋ถ„์„(Linear Regression) ์ ˆ์ฐจ ๋ฐ ๋ฐฉ๋ฒ•

๐Ÿ“š ๋ชฉ์ฐจ 1. ํšŒ๊ท€๋ถ„์„ ์ ˆ์ฐจ ์†Œ๊ฐœ 2. ๋ฐ์ดํ„ฐ ๊ฒฝํ–ฅ์„ฑ ํ™•์ธ 2.1. ์‚ฐ์ ๋„ ํ–‰๋ ฌ 2.2. ์ƒ๊ด€๋ถ„์„ 3. ๋ชจ๋ธ ์ ํ•ฉ์„ฑ ํ™•์ธ 3.1. ๋ถ„์‚ฐ ๋ถ„์„(F-๊ฒ€์ •) 3.2. ์ˆ˜์ • ๊ฒฐ์ •๊ณ„์ˆ˜ ํ™•์ธ 3.2.1. ์ˆ˜์ •๊ฒฐ์ •๊ณ„์ˆ˜๋ž€? 3.2.2. ์ˆ˜์ • ๊ฒฐ์ •๊ณ„์ˆ˜ ๊ธฐ๋ฐ˜ ๋ชจ๋ธ ์ ํ•ฉ์„ฑ ํŒ๋‹จ 3.3. ์ž”์ฐจ(์˜ค์ฐจ) ๋ถ„์„ 3.3.1. ์ž”์ฐจ์˜ ๊ธฐ๋ณธ ๊ฐ€์ • 3.3.2. ๊ฐ€์ค‘์ตœ์†Œ์ œ๊ณฑ(Weighted Least Squares) 4. ํšŒ๊ท€๊ณ„์ˆ˜ ๊ณ„์‚ฐ ๋ฐ ์œ ์˜์„ฑ ํ™•์ธ 4.1. ํšŒ๊ท€๊ณ„์ˆ˜ ๊ณ„์‚ฐ 4.1.1. ์ตœ์†Œ์ž์Šน๋ฒ•์ด๋ž€? 4.1.2. ์ตœ์†Œ์ž์Šน๋ฒ• ๊ธฐ๋ฐ˜ ํšŒ๊ท€๊ณ„์ˆ˜ ๊ณ„์‚ฐ 4.2. ํšŒ๊ท€๊ณ„์ˆ˜ ์œ ์˜์„ฑ ๊ฒ€์ •(t-๊ฒ€์ •) 4.3. ์„ค๋ช…๋ณ€์ˆ˜ ๊ฐ„ ๋‹ค์ค‘๊ณต์„ ์„ฑ ํ™•์ธ 4.3.1. ๋‹ค์ค‘๊ณต์„ ์„ฑ์ด๋ž€? 4.3.2. ๋‹ค์ค‘๊ณต์„ ์„ฑ ๋ฐœ์ƒ ์›์ธ 4.3.3. ๋‹ค์ค‘๊ณต์„ ์„ฑ ํ™•์ธ ๋ฐฉ๋ฒ• 4.3.4. ๋‹ค์ค‘๊ณต์„ ์„ฑ..

[ํ†ต๊ณ„] ํšŒ๊ท€๋ถ„์„(Linear Regression) ์ •์˜, ํŠน์ง•, ์ข…๋ฅ˜

๐Ÿ“š ๋ชฉ์ฐจ 1. ํšŒ๊ท€๋ถ„์„ ๊ฐœ๋… 2. ํšŒ๊ท€๋ถ„์„์˜ ๊ธฐ๋ณธ ๊ฐ€์ • 3. ํšŒ๊ท€๋ถ„์„์˜ ํŠน์ง• 3.1. ์žฅ์  3.2. ๋‹จ์  4. ํšŒ๊ท€๋ถ„์„์˜ ์ข…๋ฅ˜ 4.1. ์„ ํ˜•ํšŒ๊ท€๋ถ„์„ 4.1.1. ํŠน์ง• 4.1.2. ์ข…๋ฅ˜ 4.2. ๋กœ์ง€์Šคํ‹ฑ ํšŒ๊ท€๋ถ„์„ 4.2.1. ๋กœ์ง€์Šคํ‹ฑ ํšŒ๊ท€๋ถ„์„ ์ •์˜ 4.2.2. ๋กœ์ง€์Šคํ‹ฑ ํšŒ๊ท€๋ถ„์„ ํŠน์ง• 1. ํšŒ๊ท€๋ถ„์„ ๊ฐœ๋… ํšŒ๊ท€๋ถ„์„(Linear Regression)์€ ์„ค๋ช…๋ณ€์ˆ˜\((X)\)์™€ ๋ชฉํ‘œ๋ณ€์ˆ˜\((Y)\) ๊ฐ„์˜ ๊ด€๊ณ„๋ฅผ ๋ชจํ˜•ํ™”ํ•˜์—ฌ ๋ชฉํ‘œ๋ณ€์ˆ˜๋ฅผ ์„ค๋ช…(explanation)ํ•˜๊ฑฐ๋‚˜ ์˜ˆ์ธก(prediction) ํ•  ๋•Œ , ๋˜๋Š” ์ฃผ์š” ์„ค๋ช…๋ณ€์ˆ˜๋ฅผ ํƒ์ƒ‰ํ•  ๋•Œ ์‚ฌ์šฉํ•˜๋Š” ํ†ต๊ณ„์  ๋ฐฉ๋ฒ•๋ก ์ž…๋‹ˆ๋‹ค. ์˜ˆ์‹œ ๊ด‘๊ณ  ์ง€์ถœ์•ก์ด ๋†’์„์ˆ˜๋ก ๋งค์ถœ์•ก์ด ๋†’์„๊นŒ? ์ฃผ๋ฅ˜ ํŒ๋งค๋Ÿ‰์ด ์ฆ๊ฐ€ํ•˜๋ฉด ๊ฐ„์•” ํ™˜์ž ์ˆ˜๊ฐ€ ์ฆ๊ฐ€ํ• ๊นŒ? 2. ํšŒ๊ท€๋ถ„์„์˜ ๊ธฐ๋ณธ ๊ฐ€์ • ์•„๋ž˜ ์‚ฌํ•ญ ์ค‘ ํ•˜๋‚˜๋ผ๋„ ์œ„๋ฐฐ๋˜..

[๋จธ์‹ ๋Ÿฌ๋‹] ๊ต์ฐจ๊ฒ€์ฆ(Cross-validation) ํ•„์š”์„ฑ ๋ฐ ์žฅ๋‹จ์ 

๐Ÿ“š ๋ชฉ์ฐจ 1. ๊ต์ฐจ๊ฒ€์ฆ ์ •์˜ 2. ๊ต์ฐจ๊ฒ€์ฆ์˜ ์žฅ๋‹จ์  3. ๊ต์ฐจ๊ฒ€์ฆ์˜ ์ข…๋ฅ˜ 3.1. Hold-out Cross-Validation 3.2. K-Fold Cross-Validation 3.3. Leave-p-Out Cross-Validation(LpOCV) 3.4. Leave-One-Out CV(LOOCV) 1. ๊ต์ฐจ๊ฒ€์ฆ ์ •์˜ ๊ต์ฐจ๊ฒ€์ฆ์ด๋ž€ ๋ชจ๋ธ ํ•™์Šต ์‹œ ๋ฐ์ดํ„ฐ๋ฅผ ํ›ˆ๋ จ์šฉ๊ณผ ๊ฒ€์ฆ์šฉ์œผ๋กœ ๊ต์ฐจํ•˜์—ฌ ์„ ํƒํ•˜๋Š” ๋ฐฉ๋ฒ•์ž…๋‹ˆ๋‹ค. ์ผ๋ฐ˜์ ์œผ๋กœ ๋งŽ์ด ์‚ฌ์šฉ๋˜๋Š” ๊ต์ฐจ๊ฒ€์ฆ ๋ฐฉ๋ฒ•๋ก ์œผ๋กœ์„œ K-Fold Cross Validataion์„ ์˜ˆ์‹œ๋กœ ์‚ดํŽด๋ณด๊ฒ ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. K-Fold Cross Validataion์— ๋Œ€ํ•œ ์ž์„ธํ•œ ์„ค๋ช…์€ ์•„๋ž˜ '3. ๊ต์ฐจ๊ฒ€์ฆ์˜ ์ข…๋ฅ˜'์—์„œ ๋‹ค๋ฃจ๊ฒ ์Šต๋‹ˆ๋‹ค :) ์œ„ ๊ทธ๋ฆผ 1 ๊ณผ ๊ฐ™์ด ์ „์ฒด ๋ฐ์ดํ„ฐ์…‹ 5๋ถ„์˜ 1(\(20%\))์„ ํ…Œ..