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예제문제 1 (LEFT JOIN 리트코드 문제) Table: Customers +-------------+---------+ | Column Name | Type | +-------------+---------+ | id | int | | name | varchar | +-------------+---------+ id is the primary key column for this table. Each row of this table indicates the ID and name of a customer.Table: Orders +-------------+------+ | Column Name | Type | +-------------+------+ | id | int | | customerId | in..

- DATE_ADD (기준날짜, INTERVAL) - SELECT DATE_ADD(NOW(), INTERVAL 1 SECOND) - SELECT DATE_ADD(NOW(), INTERVAL 1 MINUTE) - SELECT DATE_ADD(NOW(), INTERVAL 1 HOUR) - SELECT DATE_ADD(NOW(), INTERVAL 1 DAY) - SELECT DATE_ADD(NOW(), INTERVAL 1 MONTH) - SELECT DATE_ADD(NOW(), INTERVAL 1 YEAR) - SELECT DATE_ADD(NOW(), INTERVAL -1 YEAR) -> 1을 빼는것을 의미함 - DATE_SUM (기준날짜, INTERVAL) - SELECT DATE_SUB(NOW(), INT..

가장 먼 노드 문제 설명 n개의 노드가 있는 그래프가 있습니다. 각 노드는 1부터 n까지 번호가 적혀있습니다. 1번 노드에서 가장 멀리 떨어진 노드의 갯수를 구하려고 합니다. 가장 멀리 떨어진 노드란 최단경로로 이동했을 때 간선의 개수가 가장 많은 노드들을 의미합니다. 노드의 개수 n, 간선에 대한 정보가 담긴 2차원 배열 vertex가 매개변수로 주어질 때, 1번 노드로부터 가장 멀리 떨어진 노드가 몇 개인지를 return 하도록 solution 함수를 작성해주세요. 제한사항 노드의 개수 n은 2 이상 20,000 이하입니다. 간선은 양방향이며 총 1개 이상 50,000개 이하의 간선이 있습니다. vertex 배열 각 행 [a, b]는 a번 노드와 b번 노드 사이에 간선이 있다는 의미입니다. 입출력 예..

키패드 누르기 문제 설명 스마트폰 전화 키패드의 각 칸에 다음과 같이 숫자들이 적혀 있습니다. 이 전화 키패드에서 왼손과 오른손의 엄지손가락만을 이용해서 숫자만을 입력하려고 합니다. 맨 처음 왼손 엄지손가락은 * 키패드에 오른손 엄지손가락은 # 키패드 위치에서 시작하며, 엄지손가락을 사용하는 규칙은 다음과 같습니다. 엄지손가락은 상하좌우 4가지 방향으로만 이동할 수 있으며 키패드 이동 한 칸은 거리로 1에 해당합니다. 왼쪽 열의 3개의 숫자 1, 4, 7을 입력할 때는 왼손 엄지손가락을 사용합니다. 오른쪽 열의 3개의 숫자 3, 6, 9를 입력할 때는 오른손 엄지손가락을 사용합니다. 가운데 열의 4개의 숫자 2, 5, 8, 0을 입력할 때는 두 엄지손가락의 현재 키패드의 위치에서 더 가까운 엄지손가락을 ..

크레인 인형뽑기 문제 설명 게임개발자인 "죠르디"는 크레인 인형뽑기 기계를 모바일 게임으로 만들려고 합니다. "죠르디"는 게임의 재미를 높이기 위해 화면 구성과 규칙을 다음과 같이 게임 로직에 반영하려고 합니다. 게임 화면은 "1 x 1" 크기의 칸들로 이루어진 "N x N" 크기의 정사각 격자이며 위쪽에는 크레인이 있고 오른쪽에는 바구니가 있습니다. (위 그림은 "5 x 5" 크기의 예시입니다). 각 격자 칸에는 다양한 인형이 들어 있으며 인형이 없는 칸은 빈칸입니다. 모든 인형은 "1 x 1" 크기의 격자 한 칸을 차지하며 격자의 가장 아래 칸부터 차곡차곡 쌓여 있습니다. 게임 사용자는 크레인을 좌우로 움직여서 멈춘 위치에서 가장 위에 있는 인형을 집어 올릴 수 있습니다. 집어 올린 인형은 바구니에 ..

로지스틱 회귀(Logistic Regression) 로지스틱 회귀(Logistic Regression) 는 회귀를 사용하여 데이터가 어떤 범주에 속할 확률을 0에서 1 사이의 값으로 예측하고 그 확률에 따라 가능성이 더 높은 범주에 속하는 것으로 분류해주는 지도 학습 알고리즘입니다. 회귀를 사용하여 데이터가 어떤 클래스에 속할 확률을 0부터 1사이의 값으로 예측합니다. 예시: 공부 시간에 따른 합격/불합격 분류기 예시: 이미지 특징에 따른 강아지/고양이 분류기 함수의 특징을 살펴보면 다음과 같다. 성공과 실패를 구분하는 부분은 경사가 급하고 나머지 부분에서는 경사가 완만하다. y=1y=1, y=0y=0 두 평행선이 점근선이고 치역은 (0,1)이다. 즉 위와 같은 활성함수의 함숫값은 성공확률이라는 의미로 ..

문제 설명 그렙대학교는 3가지 전형으로 신입생을 모집합니다. 학생부 전형 최종 점수 = 학생부 종합 점수 * 0.3 + 수상 및 활동 점수 * 0.3 + 면접 점수 * 0.4 최종 점수가 0.8 이상이면 합격이다. 논술 전형 최종 점수 = 논술 점수 * 0.5 + (국어 점수 * 0.3 + 수학 점수 * 0.4 + 영어 점수 * 0.3) * 0.5= 최종 점수가 0.75 이상이면 합격이다. 정시 전형 최종 점수 = 국어 점수 * 0.3 + 수학 점수 * 0.4 + 영어 점수 * 0.3 최종 점수가 0.75 이상이면 합격이다. 문제에서 그렙대학교에 지원한 n 명의 데이터가 담긴 자료 data가 주어집니다. 그리고 자료 data는 다음과 같이 구성되어 있습니다. 자료의 첫 번째 열에는 학생들의 이름 대신 0..

import matplotlib.pyplot as plt import torch import torchvision import numpy as np X = [[1, 33], [2, 27], [3, 29], [4, 45], [5, 27], [6, 33], [7, 35]] Y = [25000, 55000, 75000, 125000, 128000, 155000, 182000] Y = [[i] for i in Y] x_data = torch.Tensor(X) y_data = torch.Tensor(Y) class LinearRegressionModel(torch.nn.Module): def __init__(self, input_dim, output_dim): super(LinearRegressionModel, ..

import torch X = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7] Y = [25000, 55000, 75000, 110000, 128000, 155000, 180000] X = [[i] for i in X] Y = [[i] for i in Y] x_data = torch.Tensor(X) y_data = torch.Tensor(Y) class LinearRegressionModel(torch.nn.Module): def __init__(self, input_dim, output_dim): super(LinearRegressionModel, self).__init__() self.linear = torch.nn.Linear(input_dim, output_dim) def forward(self, x):..