𝘚𝘭𝘰𝘸 𝘣𝘶𝘵 𝘴𝘵𝘦𝘢𝘥𝘺

두유노 프로시져 ? 📘 Stored Procedure(저장 프로시저)자주 사용하는 SQL문을 하나의 이름으로 묶어서 저장하는 방법으로, 필요할 때 마다 호출하여 실행할 수 있는 프로그램 객체를 의미한다. 주로 반복되는 로직을 '재사용' 하거나, 복잡한 트랜잭션 처리를 위해 사용된다. 이렇게 말하면 어려운데 나름 매개변수의 개념도 있고, 재사용성을 위해 활용된다는 점에서 일종의 method/함수와 유사한 구조로 작동한다. 특징으로는 입력(IN), 출력(OUT), 입출력(INOUT)의 개념이 존재하고, IF/WHILE/LOOP/CASE 등의 제어문 사용도 가능하다. 프로시저는 구현 및 디버깅이 어렵다는 한계점도 있으나, 로직 캡슐화, 중복 제거, 성능 향상 등 유지보수 면에서 명확한 장점이 존재한다.  코..

결론무지성 pip install 하지말자. 문제상황The TensorFlow library was compiled to use AVX instructions, but these aren't available on your machine. 기존 tensorflow 라이브러리를 사용하기 위해서는 본인이 사용하는 CPU가 AVX instruction을 따라야하는데, M1 같은 실리콘 칩은 이를 지원하지 않기 때문에 다른 라이브러리를 사용해야 함. 1차 해결방법기존 tensorflow를 지우고, tensorflow-macos, tensorflow-metal(GPU 가속용, 필수는 아님)를 설치하면 된다.% pip install tensorflow-macos tensorflow-metal 근데?난 안됐다. 저 두..

문제🔗 16235번: 나무 재테크부동산 투자로 억대의 돈을 번 상도는 최근 N×N 크기의 땅을 구매했다. 상도는 손쉬운 땅 관리를 위해 땅을 1×1 크기의 칸으로 나누어 놓았다. 각각의 칸은 (r, c)로 나타내며, r은 가장 위에서부터 떨어진 칸의 개수, c는 가장 왼쪽으로부터 떨어진 칸의 개수이다. r과 c는 1부터 시작한다. 상도는 전자통신공학과 출신답게 땅의 양분을 조사하는 로봇 S2D2를 만들었다. S2D2는 1×1 크기의 칸에 들어있는 양분을 조사해 상도에게 전송하고, 모든 칸에 대해서 조사를 한다. 가장 처음에 양분은 모든 칸에 5만큼 들어있다. 매일 매일 넓은 땅을 보면서 뿌듯한 하루를 보내고 있던 어느 날 이런 생각이 들었다.나무 재테크를 하자!나무 재테크란 작은 묘목을 구매해 어느정도..

교수님 저희한테 이런거 안알려주셨었잖아요 예제SELECT ID, QuantityCASE WHEN Quantity > 5 THEN "BRONZE" WHEN Quantity > 10 THEN "SILVER" WHEN Quantity > 50 THEN "GOLD" ELSE "VIP"END AS GRADEFROM CUSTOMERORDER BY ID; 고객 ID, 구매 수량으로 구성된 고객 테이블이 있다 할 때,고객의 구매 수량 별 회원 등급을 나눠서 출력한다고 가정한다. 이 때, 5개를 초과하여 구매한 경우 브론즈, 10개 넘게 구매한 경우 실버, 50개 넘게 구매한 경우 골드, 그 이상에 대해 VIP로 회원 등급을 설정하고, column 명은 'GRADE'로 출력해준다. CASE🔗 https://www.w3..

LangChain?LangChain은 대형 언어 모델(LLM)을 효율적으로 활용할 수 있도록 지원하는 프레임워크로, AI 기반 애플리케이션 개발을 보다 체계적이고 유연하게 설계할 수 있도록 돕는다. LangChain은 다양한 LLM과 연동할 수 있으며, 이를 통해 AI 모델을 쉽게 호출하고, 대화형 응답을 생성하거나 데이터 분석 및 자동화 프로세스를 구축하는 데 활용할 수 있다.- ChatGPT LangChain은 다양한 LLM 모델을 손쉽게 호출하고 사용할 수 있게 지원한다. 특히 OpenAI API를 직접 활용하여 프롬프트를 전달하는 방식보다 LangChain을 활용하면 LLM을 활용하는 측면에서 확장성도 좋고 코드 활용도 훨씬 간편하다. 실제 코드를 놓고 비교해도 아래와 같이 더 직관적으로 이해하기..

문제🔗 프로그래머스 - [PCCP 기출문제] 2번 / 석유 시추[본 문제는 정확성과 효율성 테스트 각각 점수가 있는 문제입니다.]세로길이가 n 가로길이가 m인 격자 모양의 땅 속에서 석유가 발견되었습니다. 석유는 여러 덩어리로 나누어 묻혀있습니다. 당신이 시추관을 수직으로 단 하나만 뚫을 수 있을 때, 가장 많은 석유를 뽑을 수 있는 시추관의 위치를 찾으려고 합니다. 시추관은 열 하나를 관통하는 형태여야 하며, 열과 열 사이에 시추관을 뚫을 수 없습니다.예를 들어 가로가 8, 세로가 5인 격자 모양의 땅 속에 위 그림처럼 석유가 발견되었다고 가정하겠습니다. 상, 하, 좌, 우로 연결된 석유는 하나의 덩어리이며, 석유 덩어리의 크기는 덩어리에 포함된 칸의 수입니다. 그림에서 석유 덩어리의 크기는 왼쪽부터..

Temperature?언어 모델이 텍스트를 생성할 때 랜덤성을 제어하는 하이퍼 파라미터로, 모델이 생성할 다음 단어의 확률 분포를 조정한다. 값의 범위는 일반적으로 [0, 1]을 갖는다.낮은 값일수록 모델이 더 예측 가능한 출력을 생성하고, 높은 값일 수록 모델이 더 다양하고 창의적인 출력을 생성한다. 이론적으로 1.0 이상의 값을 가질 수 있으나, 값을 키워 다양성을 늘릴 수록 무작위성도 함께 증가하기 때문에 단순 랜덤 텍스트 생성에 그칠 수 있다. 또한, 한국어의 경우 1.0 이상의 값으로 넘어가면 맞춤법이 달라질 수 있다.0에 가까울 수록 정해진 답변을 수행하기 때문에, 일반적으로 0 ~ 0.5 이하의 값을 사용하는 것을 권장한다.  근데1 이상의 자유도를 가질 때 답변이 어떻게 달라지는지 궁금해서..

어느덧 인공지능의 대명사가 된 GPT..OpenAI의 GPT의 초기 모델이었던 GPT-1, GPT-2, GPT-3를 이제야 읽고 정리해보았다. GPT-1, 2, 3 논문 정리GPT-1: Improving Language Understanding by Generative Pre-TrainingGPT-2: Language Models are Unsupervised Multitask LearnersGPT-3: Language Models are Few-Shot Learners GPT란?Generative Pre-Trained Transformer로, 말 그대로사전 훈련된 Transformer 모델 기반 언어 생성 모델이다.즉, GPT-1, 2, 3 그 외 모든 GPT 모델은 Decoder-only 구조로, T..

딥러닝 학계 전반에 혁신적인 돌풍을 몰고 온 논문,Attention is All You Need: https://dl.acm.org/doi/10.5555/3295222.3295349 Attention is all you need | Proceedings of the 31st International Conference on Neural Information Processing SystemsPublication History Published: 04 December 2017dl.acm.org BERT 논문도 컨퍼런스 논문에다 거의 Encoder 구조를 그대로 갔다 썼기 때문에모델의 구조적인 부분은 나와있지 않아 어쩔 수 없이 Transformer 논문도 같이 공부하게 되었고,읽은 김에 정리해서 기록으로 남..

남들 DeepSeek 읽을때 이제서야 BERT 읽고 정리한다https://arxiv.org/abs/1810.04805 BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language UnderstandingWe introduce a new language representation model called BERT, which stands for Bidirectional Encoder Representations from Transformers. Unlike recent language representation models, BERT is designed to pre-train deep bidirectional representations from ..