HAZEL

>> 문제 Write an SQL query to report the nth highest salary from the Employee table. If there is no nth highest salary, the query should report null. ex, 4번째로 높은 셀러리가 없을 경우 null 을 나온다 The query result format is in the following example. 동점인 점수는 다 1등 그 다음은 2등으로, dense rank 를 기준으로 생각해주면 된다. https://leetcode.com/problems/nth-highest-salary/submissions/ >> 문제 풀이 방법 * 사용자 정의 함수의 방법 https://hazel01.tist..

https://arxiv.org/abs/1907.11692 RoBERTa: A Robustly Optimized BERT Pretraining Approach Language model pretraining has led to significant performance gains but careful comparison between different approaches is challenging. Training is computationally expensive, often done on private datasets of different sizes, and, as we will show, hyperpar arxiv.org 논문 발표 PPT

Weather Observation Station 5 >> 문제 Query the two cities in STATION with the shortest and longest CITY names, as well as their respective lengths (i.e.: number of characters in the name). If there is more than one smallest or largest city, choose the one that comes first when ordered alphabetically. The STATION table is described as follows: where LAT_N is the northern latitude and LONG_W is the..

프로그래머스 오랜 기간 보호한 동물(2) >> 문제 ANIMAL_INS 테이블은 동물 보호소에 들어온 동물의 정보를 담은 테이블입니다. ANIMAL_INS 테이블 구조는 다음과 같으며, ANIMAL_ID, ANIMAL_TYPE, DATETIME, INTAKE_CONDITION, NAME, SEX_UPON_INTAKE는 각각 동물의 아이디, 생물 종, 보호 시작일, 보호 시작 시 상태, 이름, 성별 및 중성화 여부를 나타냅니다. ANIMAL_OUTS 테이블은 동물 보호소에서 입양 보낸 동물의 정보를 담은 테이블입니다. ANIMAL_OUTS 테이블 구조는 다음과 같으며, ANIMAL_ID, ANIMAL_TYPE, DATETIME, NAME, SEX_UPON_OUTCOME는 각각 동물의 아이디, 생물 종, 입..

boostcourse 의 파이토치로 시작하는 딥러닝 기초 강의를 듣고 정리한 내용입니다. 더보기 https://www.boostcourse.org/opencourse 1. 텐서 ( Tensor ) - 2D Tensor = ( batch size , dim ) - 3D Tensor = ( batch size, width, height ) - Computer vision - 3D Tensor = ( batch size, length, dim ) - 순차정보, NLP : batch size 만큼 문장이 존재한다는 의미 - 1D Array with PyTorch # torch 를 선언하기 t = torch.FloatTensor([0., 1., 2., 3., 4., 5., 6.]) print('t : ',t) p..

[ Practical Statistics for Data Scientists : 데이터 과학을 위한 통계 ] 의 내용을 스터디하면서 정리한 내용입니다. 1. 위치 추정 : 데이터를 살표보는 가장 기초적인 단계는 각 피처(변수)의 ‘대푯값’을 구하는 것이다. 이는 곧 대부분의 값이 어디쯤 위치 하는지 (중심경향성)을 나타내는 추정값이다. 중심경향도란, 데이터들을 종합하여 그 중심을 이루는 값이 어느 정도가 될지를 구한 것 이다. 1. 평균 ( mean, average ) : 대푯값을 구하는 것으로 대표적으로 생각할 수 있는 방법이다. 평균은 모든 값의 총합을 값의 계수로 나눈 값으로 계산이 용의하고 사용하기도 편하다. 그러나 데이터를 대표로 하는 값으로 적당하지 않다. 평균을 의미하는 기호로 $ \bar{..

[ Practical Statistics for Data Scientists : 데이터 과학을 위한 통계 ] 의 내용을 스터디하면서 정리한 내용입니다. 1. 데이터의 종류 : 데이터의 종류에는 크게 두가지가 있다. '수치형 데이터' , '범주형 데이터'가 있다. 1. 수치형 데이터 : 숫자를 이용해 표현할 수 있는 데이터 a. 연속형 데이터 ( 구간형, 실수형, 수치형데이터 ) : 일정 범위 안에서 어떤 값이든 취할 수 있는 데이터 Ex, 풍속, 지속시간 b. 이산 데이터 ( 정수형, 횟수 데이터 ) : 횟수와 같은 정수값만 취할수있는 데이터 Ex, 사건의 발생빈도 2. 범주형데이터 : 가능한 범주 안의 값만을 취하는 데이터 = 목록, 열거 요인, 명목, 다항형데이터 도시명 - 범위가 정해진 값들 a. ..

! 출처 : 인프런 그로스해킹 - 데이터와 실험을 통해 성장하는 서비스를 만드는 방법그로스해킹 - 데이터와 실험을 통해 성장하는 서비스를 만드는 방법 을 듣고, 정리한 내용입니다. 더보기 https://www.inflearn.com/course/%EA%B7%B8%EB%A1%9C%EC%8A%A4%ED%95%B4%ED%82%B9-%EB%8D%B0%EC%9D%B4%ED%84%B0-%EC%8B%A4%ED%97%98-%EC%84%B1%EC%9E%A5-%EC%84%9C%EB%B9%84%EC%8A%A4 https://www.inflearn.com/course/%EA%B7%B8%EB%A1%9C%EC%8A%A4%ED%95%B4%ED%82%B9-%EB%8D%B0%EC%9D%B4%ED%84%B0-%EC%8B%A4%ED%97..

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User - defined Function - Mysql 01. 기본 구조 CREATE FUNCTION '함수이름 function name' ('parameter name', 'datatype' ) RETURN '출력될 결과의 datatype' ( DETERMINISTIC ) BEGIN DECLARE 'variable name' 'datatype'; SET; RETURN ( Query ) / 'variabel name'; END -- 사용 방법 SELECT 'function name' (parameter) ( DETERMINISTIC ) : 은 NOT DETERMINISTIC 이 defalt 임. 인풋값은 똑같고, 아웃풋값이 호출할 때마다 같을때, DETERMINISTIC 을 적어주고, 아니면 defal..