고양이 두 잔

SQL에서 'UNION'과 'UNION ALL'은 두 개 이상의 SELECT 문에서 반환된 결과를 결합하는 데 사용된다. 말로 하니까 어려운데 예를 들어 아래와 같이 사용한다고 보면 된다.SELECT column1, column2 FROM table1UNIONSELECT column1, column2 FROM table2;그럼 'UNION'과 'UNION ALL', 두 명령어의 차이는 뭐냐, 결론부터 말하자면 '중복제거 연산의 유무'이다. 조금 상세히 정리하자면 다음과 같다.  UNION 'UNION'은 결과 세트에서 중복된 행을 제거한다.  그러니까 두 SELECT 문에서 동일한 데이터를 반환하면 해당 데이터는 결과 세트에 한 번만 포함된다. 이와 같은 중복 제거 작업 때문에 'UNION' 은 'UNI..

목차 딥러닝의 역사와 발전: 머신러닝에서 딥러닝까지의 여정인공 신경망의 기본 구조와 중요성활성화 함수(Activation Functions) 이해하기손실 함수(Loss Functions)의 역할과 중요성딥러닝에서의 최적화: 하강법과 경사하강법확률적 경사 하강법(Stochastic Gradient Descent, SGD)기울기 사라짐(Vanishing Gradient)손실 함수와 최적화컴퓨터 비전(Computer Vision)합성곱 연산(Convolution)합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)순환 신경망(Recurrent Neural Network, RNN)순환 신경망의 발전(The Evolution of RNN)오토 인코더(Autoencoder)생성적 적대 신경망..

목차 [선형대수학]머신러닝과 딥 러닝의 핵심, 선형대수학의 역할과 중요성 [선형대수학]부분행렬과 분할행렬: 공통점과 차이점, ML/DL에의 응용 [선형대수학]역행렬과 행렬식의 성질, ML/DL과의 관계 [선형대수학]행렬의 해와 감소된 행 계단형(Reduced Row Echelon Form, RREF) [선형대수학]벡터 공간(Vector Spaces) [선형대수학]벡터 공간과 일차 독립 [선형대수학]벡터 공간과 기저, 차원 그리고 ML/DL [선형대수학]차원의 저주: 데이터 분석의 걸림돌 [선형대수학]행렬의 랭크와 그 응용 [선형대수학]벡터의 내적과 그 응용 [선형대수학]정규직교 기저와 그람-슈미트 프로세스 [선형대수학]최소 제곱해 [선형대수학]선형변환과 고윳값의 이해: 머신러닝/딥러닝에서의 응용 [선형대..

목차 [선형대수학]머신러닝과 딥 러닝의 핵심, 선형대수학의 역할과 중요성 [선형대수학]부분행렬과 분할행렬: 공통점과 차이점, ML/DL에의 응용 [선형대수학]역행렬과 행렬식의 성질, ML/DL과의 관계 [선형대수학]행렬의 해와 감소된 행 계단형(Reduced Row Echelon Form, RREF) [선형대수학]벡터 공간(Vector Spaces) [선형대수학]벡터 공간과 일차 독립 [선형대수학]벡터 공간과 기저, 차원 그리고 ML/DL [선형대수학]차원의 저주: 데이터 분석의 걸림돌 [선형대수학]행렬의 랭크와 그 응용 [선형대수학]벡터의 내적과 그 응용 [선형대수학]정규직교 기저와 그람-슈미트 프로세스 [선형대수학]최소 제곱해 [선형대수학]선형변환과 고윳값의 이해: 머신러닝/딥러닝에서의 응용 [선형대..