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[SQL] 카티션곱, 조인, 조건절 FROM used_goods_board b, used_goods_reply r -> 두 테이블 카티션 곱 한 것, join 한 거랑은 다름 SELECT food_type, rest_id, rest_name, MAX(favorites) AS favorites FROM rest_info GROUP BY food_type ORDER BY food_type DESC; 이렇게 하면 food_type, rest_id, rest_name은 제일 위의 값을 뽑고 favorites는 max 값을 뽑는다. SELECT food_type, rest_id, rest_name, favorites from rest_info where (food_type, favorites) in ( select food_type, max(fav.. 2024. 3. 4.
[알고리즘] DP - 예시 문제들 1. Fibbonacci 수 계산하기 2. 계단 오르는 경우의 수 3. 도미노 타일링 -> 2 * N 크기의 벽을 2 * 1, 1 * 2 크기의 타일로 채울려고 하는 경우 1) subproblem dp[i-1] dp[i-2] 2) 점화식 dp[i] = dp[i-1] + dp[i-2] 3) dp 테이블 채우기 - tabulation 4. 최대합 계산하기 5. zig-zag 수열 6. LCS(Longest Common Subsequence) 계산하기 문제 정의 대표적인 DP 문제로 두 문자열 X, Y의 가장 긴 공통 부문자열을 찾는 문제임. 활용 DNA 시퀀스가 서로 얼마나 가까운 유전자인지 LCS 길이를 통해 알 수 있다. -> 유전 공학에 쓰인다고 교수님께서 말씀해주셨다 어떻게 풀까? 두 문자열이 주어지.. 2024. 3. 4.
[알고리즘] 그래프란? & 탐색 알고리즘이란? 그래프란 무엇인가? (What) 정점(노드)들의 연결 관계를 간선(엣지)을 이용하여 표현한 자료구조 => 그래프를 만든다는 것은 정점(node)과 간선(edge)을 정의하는 것 그래프는 언제 써야하는가? (Why) 자료구조이기 때문에 데이터를 저장하고 싶을 때 사용해야함. 자료구조 - 선형 / 비선형이 있음. 비선형 자료구조 - 그래프, 트리가 있음. 그래프는 트리와 달리 계층이 없고, 루프가 있을 수 있음. => 따라서 자료구조를 쓰고 싶은데, 비선형이고 계층이 없고 루프가 있을 수 있는 구조가 적합할 때 ! 그래프를 사용하는 것이 좋음. 그래프를 컴퓨터에 저장하는 방법 (How) 1. 인접 행렬 장점 - 구현이 쉬움, 연결되어 있는지 판단 빠름 단점 - 메모리 낭비가 많아짐 (노드 개수 ^ 2) 2... 2024. 3. 4.
[DevPrep] 3. gpt 파인튜닝과 프롬프트 엔지니어링 gpt 파인튜닝 가능한 모델 - gpt-3.5-turbo-1106 (추천) -> turbo : chat gpt를 지원하는 모델 - gpt-3.5-turbo-0613 - babbage-002 -> 간단한 분류, 검색을 잘함, 검색 쿼리 일치 순서 매기 - davinci-002 -> 복잡한 의도를 이해하거나 요약, 창의적인 콘텐츠 생성 등을 잘함. - gpt-4-0613 (experimental). 이용 예시 - 스타일, 톤, 포맷 등을 설정할 때 - 신뢰성 향상과 바라는 결과를 얻기 위해 - 복잡한 프롬프트에 따른 오류를 바로잡기 위해서 - 특수한 경우에 대한 핸들링 등 -> 일단 프롬프팅부터 해보라고 계속 강조함.... 프롬프팅부터 하고 프롬프팅으로 어려운 것 파인튜닝 하기 데이터 셋 준비하기 You s.. 2024. 2. 17.
[DevPrep] 2. llm 비교해서 선정하기 사용가능한 llm - chat-gpt 3.5 turbo - llama - LaMDA - PaLM2 - stanford alphaca api 제공여부 비용 (토큰 단위) 파인튜닝 용이성 한국어 사용 가능 여부 기타 특징 chat-gpt o api 사용 비용+파인튜닝 비용 용이함, 자료 많음 가능 llama2 o (소스코드 공개) 파인튜닝 gpu 비용 가능함 어려움 gpu 사용 가능할 경우 고려해볼만함 LaMDA o ? 자료 적음 지원 x google의 언어모델 PaLM2 o ? 자료 적음 지원 x google의 언어모델 standford alphaca o gpu 비용 koalphaca는 가능 gpu 사용 가능할 경우 고려해볼만함 , llama2랑 비교해봐야함 결론 자료의 양과 비용을 생각해봤을 때 api .. 2024. 2. 17.
[알고리즘] 완전탐색이란? 완전탐색이란? 문제를 해결할 수 있는 가장 naive한 방법 완전탐색은 모든 가능한 경우에 대해서 탐색을 하는 것 어떤 조건에 맞는 객체를 찾아내기 위해서 가능한 모든 객체를 탐색한다. 언제 이 알고리즘을 사용해야 하는가? 1. 더 효율적인 알고리즘 방법이 생각이 안날 때 2. 기준(변수)을 잡고 그 기준에 따라 모든 경우의 수를 선택할 수 있을 때 3. 시간 복잡도를 만족할 때 어떻게 사용해야 하는가? 기준을 잡아야 함 -> 모든 객체를 선택할 수 있는 기준으로 전체 객체를 빠짐없이 선택해야함 선택한 개체가 조건에 맞는지 확인하기 완전탐색 구현 방법 for문으로 구현 재귀함수로 구현 코드트리 완전탐색 종류 자리 수 단위로 완전탐색 구간 단위로 완전탐색 자리 마다 숫자를 정하는 완전탐색 물체 단위로 완전.. 2024. 2. 14.

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