[Survey] Recent technical reports
This is a collection of recent technical reports from several vendors including Google DeepMind, x.AI, AllenAI, AI21Labs, Databricks and HyperCLOVA.
Posts by Year
2024
[Survey] Recent approaches about Super alignments
This is a collection of recent approaches and papers about super-alignment and relevant topics.
[Survey] Recent approaches about Efficient ML
This is a collection of recent approaches and papers about Efficient ML including Parameter Efficient Fine Tuning(PEFT), qunatization, pruning and other topi...
2023
[Paper] Using Sliced Mutual Information to Study Memorization and Generalization
Using Sliced Mutual Information to Study Memorization and Generalization PDF Link
[CoT]Paper List
Chain-of-Thought(SAM) Paper List
[SAM]Paper List
Sharpness Aware Minimization(SAM) Paper List
[Paper] When is memorization of irrelevant training data necessary for high-accuracy learning
This is a review of “Memorization Without Overfitting: Analyzing the Training Dynamics of Large Language Models”
[GPT-3]Language Models are Few-Shot Learners
This is a review of “[GPT-3]Language Models are Few-Shot Learners” Paper Review post Notion Link
[GPT-2] Language Models are Unsupervised Multitask Learners
This is a review of “[GPT-2] Language Models are Unsupervised Multitask Learners” Paper Review post Notion Link
[Paper] Auto-Regressive Next-Token Predictors are Universal Learners
This is a review of “Auto-Regressive Next-Token Predictors are Universal Learners” Paper Review post Notion Link
[Paper] Memorization Without Overfitting: Analyzing the Training Dynamics of Large Language Models
This is a review of “Memorization Without Overfitting: Analyzing the Training Dynamics of Large Language Models”
[Paper] Beyond Chain-of-Thought, Effective Graph-of-Thought Reasoning in Large Language Models
This is a review of “Beyond Chain-of-Thought, Effective Graph-of-Thought Reasoning in Large Language Models”
[Paper] Scaling Laws for Neural Language Models
This is a review of “Scaling Laws for Neural Language Models”
[Paper] Boosting Logical Reasoning in Large Language Models through a New Framework: The Graph of Thought
This is a review of “Boosting Logical Reasoning in Large Language Models through a New Framework: The Graph of Thought”
[Paper] Knowledge Graph Prompting Sparks Graph of Thoughts in Large Language Model
This is a review of “Knowledge Graph Prompting Sparks Graph of Thoughts in Large Language Model”
[Paper] Graph of Thoughts: Solving Elaborate Problems with Large Language Models
This is a review of “Graph of Thoughts: Solving Elaborate Problems with Large Language Models”
[Paper] Sparks of Artificial General Intelligence: Early experiments with GPT-4
This is a review of “Sparks of Artificial General Intelligence: Early experiments with GPT-4” from MS.
[Lecture Summary] Measure Theory : MA 813 of IIT Bombay, MIT 18.125
This contents is based on Lecture of MATH 813 of IIT Bombay(link) and MIT 18.125(link) Lecture 1 : Measurability Contents P...
[Conference] ICML 2023 Highlights
ICML 2023 Highlights!
[Concepts] Neural Tangent Kernel
This is a brief review about “Neural Tangent Kernel”.
[Paper] Mini-batch Optimization of Contrastive Loss
This is a brief review for “Mini-batch Optimization of Contrastive Loss”. You can see the paper at this open review link.
[Paper] Masked Autoencoders Are Scalable Vision Learners
This is a brief review of “Masked Autoencoders Are Scalable Vision Learners” of CVPR 2022. You can see original paper at link
[Paper] Frequency Effects on Syntactic Rule Learning in Transformers
This is a review of ACL’21 “Frequency Effects on Syntactic Rule Learning in Transformers”.
[Paper] Towards Understanding Why Mask Reconstruction Pretraining Helps in Downstream Tasks
This is a brief review for “Towards Understanding Why Mask Reconstruction Pretraining Helps in Downstream Tasks”. You can see the paper at this open review ...
[Paper] Emergent Abilities of Large Language Models
This is a brief review for “Emergent Abilities of Large Language Models”. You can see the paper at this open review link.
[Paper] Contextual Representation Learning beyond Masked Language Modeling
ACL 2022년의 “Contextual Representation Learning beyond Masked Language Modeling”이란 논문에 대한 리뷰입니다.
[Paper] AMOM: Adaptive Masking over Masking for Conditional Masked Language Model
AAAI 2023년의 “AMOM: Adaptive Masking over Masking for Conditional Masked Language Model”이란 논문에 대한 리뷰입니다.
[Paper] Mask more and mask later: Efficient Pre-training of Masked Language Models by Disentangling the [MASK] Token
ACL 2022년의 “Mask more and mask later: Efficient Pre-training of Masked Language Models by Disentangling the [MASK] Token”이란 논문에 대한 리뷰입니다.
[Paper] Calibration, Entropy Rates, and Memory in Language Models
Calibration, Entropy Rates, and Memory in Language Models이란 논문에 대한 리뷰입니다. 기존의 연구들은 long term property를 반영하기 위해 architecture등을 제안했지만 perplexity와 같은 사용하고 있던 me...
[Paper] A Closer Look at How Fine-tuning Changes BERT
ACL 2022년의 A Closer Look at How Fine-tuning Changes BERT이란 논문에 대한 리뷰로 fine tuning이 pre-trained BERT의 성능, representation, layer에 어떻게 영향을 미치는지 해석해보고자 하는 논문입니다.
[Paper] AdaGDA, Faster Adaptive Gradient Descent Ascent Methods for Minimax Optimization
This is a brief review for “AdaGDA, Faster Adaptive Gradient Descent Ascent Methods for Minimax Optimization”. You can see the paper at this archive link. ...
[Paper] Masked Latent Semantic Modeling
Masked Latent Semantic Modeling이란 논문에 대한 리뷰로 Knowledge distilation의 아이디어를 바탕으로 MLM에서 latent space 상에서의 masking을 sparse coding를 바탕으로 학습에 적용한 페이퍼 입니다.
[Paper] Singular Value Representation : A New Graph Perspective On Neural Networks
This is a brief review for “Singular Value Representation : A New Graph Perspective On Neural Networks”. You can see the paper at this link.
[Paper] Blessing of Class Diversity in Pre-training
Blessing of Class Diversity in Pre-training이란 논문에 대한 리뷰로 Masked Language Model(MLM)이 왜 좋은 pre-train task인지 설명하고자 하는 페이퍼입니다.
[Paper] Deriving Language Models from Masked Language Models
Deriving Language Models from Masked Language Models이란 논문에 대한 리뷰로 기존 Masked Language Model(MLM)에서 joint distribution을 계산하기 위해 unary conditional을 이용한 여러 방법들(M...
[Paper] Deep Unsupervised Learning using Nonequilibrium Thermodynamics
“Deep Unsupervised Learning using Nonequilibrium Thermodynamics”이란 논문에 대한 리뷰입니다.
[Paper] Denoising Diffusion Probabilistic Models
“Denoising Diffusion Probabilistic Models”이란 논문에 대한 리뷰입니다.
[Lecture Summary] 05 Real Anaysis : Limit of Function
This contents is based on Lecture of 18.100A of MIT Open Course. Coverage will be Lecture from 4~. link
[Paper]3D Vision Papers
Shape representation
[Lecture Summary] 04 Real Anaysis : Series
This contents is based on Lecture of 18.100A of MIT Open Course. Coverage will be Lecture from 4~. link
[Paper] Neural Collapse
This is a brief review for “Prevalence of neural collapse during the terminal phase of deep learning traing”. You can see the paper at this link.
[Lecture Summary] 03 Real Anaysis : Sequence
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[Lecture Summary] 02 Real Anaysis : Field
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[Lecture Summary] 01 Real Anaysis : Set
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[Lecture Summary] 00 Real Anaysis : TOC
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[DevLog] Profiler
Overview
[DevLog] Overview
Topics to be covered in somedays
[Lecture Summary] 16 Algorithm and Data Structure : DS with Python
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[Lecture Summary] 15 Algorithm and Data Structure : DP Subproblems
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[Lecture Summary] 14 Algorithm and Data Structure : Recursive Algorithm
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[Lecture Summary] 13 Algorithm and Data Structure : All Pairs Shortest Path
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2022
[Lecture Summary] 12 Algorithm and Data Structure : Single Source Shortest Path
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[Lecture Summary] 11 Algorithm and Data Structure : Graph Problems
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[Lecture Summary] 10 Algorithm and Data Structure : BFS & DFS
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[Lecture Summary] 08 Algorithm and Data Structure : Graph
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[Lecture Summary] 07 Algorithm and Data Structure : Binary Heap
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[Lecture Summary] 06 Algorithm and Data Structure : Binary Tree
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[Lecture Summary] 04 Algorithm and Data Structure : Hashing
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[Lecture Summary] 03 Algorithm and Data Structure : Sorting
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[Lecture Summary] 02 Algorithm and Data Structure : Set Interface
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[Lecture Summary] 01 Algorithm and Data Structure : Sequence Interface
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[Lecture Summary] 00 Algorithm and Data Structure : Overview
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[Lecture] Descriptos: Computer Vision for Data Science
Parallelization
[KMOOC 강화학습] Week 10-2 SARSA
해당 강의는 K-MOOC의 “강화학습의 수학적 기초와 알고리즘 이해” 수업을 수강하며 기록한 내용입니다. 강의는 링크에서 확인하실 수 있습니다.
[KMOOC 강화학습] Week 10-1 Temporal Difference Learning
해당 강의는 K-MOOC의 “강화학습의 수학적 기초와 알고리즘 이해” 수업을 수강하며 기록한 내용입니다. 강의는 링크에서 확인하실 수 있습니다.
[KMOOC 강화학습] Week 09-2 Monte Carlo Learning
해당 강의는 K-MOOC의 “강화학습의 수학적 기초와 알고리즘 이해” 수업을 수강하며 기록한 내용입니다. 강의는 링크에서 확인하실 수 있습니다.
[KMOOC 강화학습] Week 09-1 Model-free Reinforcement Learning
해당 강의는 K-MOOC의 “강화학습의 수학적 기초와 알고리즘 이해” 수업을 수강하며 기록한 내용입니다. 강의는 링크에서 확인하실 수 있습니다.
[KMOOC 강화학습] Week 07-2 Policy Iteration
해당 강의는 K-MOOC의 “강화학습의 수학적 기초와 알고리즘 이해” 수업을 수강하며 기록한 내용입니다. 강의는 링크에서 확인하실 수 있습니다.
[KMOOC 강화학습] Week 07-1 Value Iteration
해당 강의는 K-MOOC의 “강화학습의 수학적 기초와 알고리즘 이해” 수업을 수강하며 기록한 내용입니다. 강의는 링크에서 확인하실 수 있습니다.
[KMOOC 강화학습] Week 06-2 Infinite horizon MDP
해당 강의는 K-MOOC의 “강화학습의 수학적 기초와 알고리즘 이해” 수업을 수강하며 기록한 내용입니다. 강의는 링크에서 확인하실 수 있습니다.
[KMOOC 강화학습] Week 06-1 MDP Value Function
해당 강의는 K-MOOC의 “강화학습의 수학적 기초와 알고리즘 이해” 수업을 수강하며 기록한 내용입니다. 강의는 링크에서 확인하실 수 있습니다.
[KMOOC 강화학습] Week 05-2 Markov Decision Process Example
해당 강의는 K-MOOC의 “강화학습의 수학적 기초와 알고리즘 이해” 수업을 수강하며 기록한 내용입니다. 강의는 링크에서 확인하실 수 있습니다.
[KMOOC 강화학습] Week 05-1 Markov Decision Process Overview
해당 강의는 K-MOOC의 “강화학습의 수학적 기초와 알고리즘 이해” 수업을 수강하며 기록한 내용입니다. 강의는 링크에서 확인하실 수 있습니다.
[KMOOC 강화학습] Week 04-3 Markov Reward Process
해당 강의는 K-MOOC의 “강화학습의 수학적 기초와 알고리즘 이해” 수업을 수강하며 기록한 내용입니다. 강의는 링크에서 확인하실 수 있습니다.
[KMOOC 강화학습] Week 04-2 Markov Process Ex
해당 강의는 K-MOOC의 “강화학습의 수학적 기초와 알고리즘 이해” 수업을 수강하며 기록한 내용입니다. 강의는 링크에서 확인하실 수 있습니다.
[KMOOC 강화학습] Week 04-1 Markov Process Overview
해당 강의는 K-MOOC의 “강화학습의 수학적 기초와 알고리즘 이해” 수업을 수강하며 기록한 내용입니다. 강의는 링크에서 확인하실 수 있습니다.
[KMOOC 강화학습] Week 03-3 Knapsack Problem
해당 강의는 K-MOOC의 “강화학습의 수학적 기초와 알고리즘 이해” 수업을 수강하며 기록한 내용입니다. 강의는 링크에서 확인하실 수 있습니다.
[KMOOC 강화학습] Week 03-2 TSP
해당 강의는 K-MOOC의 “강화학습의 수학적 기초와 알고리즘 이해” 수업을 수강하며 기록한 내용입니다. 강의는 링크에서 확인하실 수 있습니다.
[KMOOC 강화학습] Week 03-1 Shortest Path
해당 강의는 K-MOOC의 “강화학습의 수학적 기초와 알고리즘 이해” 수업을 수강하며 기록한 내용입니다. 강의는 링크에서 확인하실 수 있습니다.
[KMOOC 강화학습] Week 02-3 Overlapping & Recursive
해당 강의는 K-MOOC의 “강화학습의 수학적 기초와 알고리즘 이해” 수업을 수강하며 기록한 내용입니다. 강의는 링크에서 확인하실 수 있습니다.
[KMOOC 강화학습] Week 02-2 외판원 문제
해당 강의는 K-MOOC의 “강화학습의 수학적 기초와 알고리즘 이해” 수업을 수강하며 기록한 내용입니다. 강의는 링크에서 확인하실 수 있습니다.
[KMOOC 강화학습] Week 02-1 문제해결전략과 동적계획법
해당 강의는 K-MOOC의 “강화학습의 수학적 기초와 알고리즘 이해” 수업을 수강하며 기록한 내용입니다. 강의는 링크에서 확인하실 수 있습니다.
[KMOOC 강화학습] Week 01-3 강화학습 맛보기
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[KMOOC 강화학습] Week 01-2 Multi-armed Bandit 문제
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[KMOOC 강화학습] Week 01-1 강화학습의 이해
해당 강의는 K-MOOC의 “강화학습의 수학적 기초와 알고리즘 이해” 수업을 수강하며 기록한 내용입니다. 강의는 링크에서 확인하실 수 있습니다.
[Lecture Note] 객체지향 프로그래밍 - 19 인터페이스 활용하기(3)
객체지향프로그래밍 입문 강의의 강의 내용을 참고하여 정리한 글입니다.
[Lecture Note] 객체지향 프로그래밍 - 18 인터페이스 선언과 구현하기(1), (2)
객체지향프로그래밍 입문 강의의 강의 내용을 참고하여 정리한 글입니다.
[Lecture Note] 객체지향 프로그래밍 - 17 추상클래스 활용하기(1) 18 추상클래스와 탬플릿 메서드 활용(2)
객체지향프로그래밍 입문 강의의 강의 내용을 참고하여 정리한 글입니다.
[Lecture Note] 객체지향 프로그래밍 - 16 다형성 활용가 다운캐스팅(4)
객체지향프로그래밍 입문 강의의 강의 내용을 참고하여 정리한 글입니다.
[Lecture Note] 객체지향 프로그래밍 - 15 오버라이딩과 다형성(3)
객체지향프로그래밍 입문 강의의 강의 내용을 참고하여 정리한 글입니다.
[Lecture Note] 객체지향 프로그래밍 - 14 상속과 다형성(2)
객체지향프로그래밍 입문 강의의 강의 내용을 참고하여 정리한 글입니다.
[Lecture Note] 객체지향 프로그래밍 - 13 상속과 다형성(1)
객체지향프로그래밍 입문 강의의 강의 내용을 참고하여 정리한 글입니다.
[Paper] Squeeze-and-Excitation Networks
“FishNet: A Versatile Backbone for Image, Region, and Pixel Level Prediction”이란 논문에 대한 구현 코드입니다.
[Lecture Note] 객체지향 프로그래밍 - 12 ArrayList class
객체지향프로그래밍 입문 강의의 강의 내용을 참고하여 정리한 글입니다.
[Lecture Note] 객체지향 프로그래밍 - 11 다차원 배열
객체지향프로그래밍 입문 강의의 강의 내용을 참고하여 정리한 글입니다.
[Lecture Note] 객체지향 프로그래밍 - 10 객체 배열 사용하기
객체지향프로그래밍 입문 강의의 강의 내용을 참고하여 정리한 글입니다.
[Lecture Note] 객체지향 프로그래밍 - 09 배열과 ArrayList (1)
객체지향프로그래밍 입문 강의의 강의 내용을 참고하여 정리한 글입니다.
[Paper] Local2Global Review
“Local2Global: A distributed approach for scaling representation learning on graphss”이란 논문에 대한 리뷰입니다.
[Survey] Consistency Loss
COnsistency loss 전반에 대한 정리글이다.
[Lecture Note] 객체지향 프로그래밍 - 08 클래스와 객체 2 (4) - singleton 패턴
객체지향프로그래밍 입문 강의의 강의 내용을 참고하여 정리한 글입니다.
[Lecture Note] 객체지향 프로그래밍 - 07 클래스와 객체 2 (3) - static
객체지향프로그래밍 입문 강의의 강의 내용을 참고하여 정리한 글입니다.
[Lecture Note] 객체지향 프로그래밍 - 06 클래스와 객체 2 (2)
객체지향프로그래밍 입문 강의의 강의 내용을 참고하여 정리한 글입니다.
[Lecture Note] 객체지향 프로그래밍 - 05 클래스와 객체 2 (1)
객체지향프로그래밍 입문 강의의 강의 내용을 참고하여 정리한 글입니다.
[Paper] LINE
LINE를 numpy 바탕으로 하드코딩하여 구현한 것을 파트별로 구분한 것입니다.
[Paper] DeepWalk
DeepWalk를 numpy 바탕으로 하드코딩하여 구현한 것을 파트별로 구분한 것입니다.
[Paper] A Survey on Deep Transfer Learning
“A Survey on Deep Transfer Learning”이란 논문에 대한 리뷰입니다.
[Paper] A survey of transfer learnings
“A survey of transfer learning”이란 논문에 대한 리뷰입니다.
[Paper] Big Self-Supervised Models are Strong Semi-Supervised Learners
“Big Self-Supervised Models are Strong Semi-Supervised Learners”이란 논문에 대한 리뷰입니다.
[Paper] A Simple Framework for Contrastive Learning of Visual Representations
“A Simple Framework for Contrastive Learning of Visual Representations”이란 논문에 대한 리뷰입니다.
[Paper] Optimization as a Model for Few-Shot Learning
“Optimization as a Model for Few-Shot Learning “이란 논문에 대한 리뷰입니다.
[Paper] Self-Supervised Visual Feature Learning With Deep Neural Networks: A Survey
“Self-Supervised Visual Feature Learning With Deep Neural Networks: A Survey”이란 논문에 대한 리뷰입니다.
[Paper] Spectral Collaborative Filtering
“Spectral Collaborative Filtering”이란 논문에 대한 리뷰입니다.
[Paper] Neural Collaborative Filtering
“Neural Collaborative Filteringn”이란 논문에 대한 리뷰입니다.
[Paper] LightGCN: Simplifying and Powering Graph Convolution Network for Recommendation
“LightGCN: Simplifying and Powering Graph Convolution Network for Recommendation”이란 논문에 대한 리뷰입니다.
[Note] BPR
BPR에 대한 정리와 구현글입니다.
[Paper] BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding
“BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding”이란 논문에 대한 리뷰입니다.
[Paper] Attention is All you Need
“Attention is All you Need”이란 논문에 대한 리뷰입니다.
[Note] Bias & Variance
Bias와 Variance간 trade off 혹은 그 decomposition에 대한 정리글입니다.
[Paper] Heterogeneous Graph Attention Network
“Neural Network for Graphs: A Contextual Constructive Approach”이란 논문에 대한 리뷰입니다.
[Paper] Spatial GNN
“Neural Network for Graphs: A Contextual Constructive Approach”이란 논문에 대한 리뷰입니다.
[Paper] GCN
“semi-supervised classification with graph convolutional networks”이란 논문에 대한 리뷰입니다.
[Note] Manifold Regularization & Laplace Norm
Maniforld Regularization과 Laplace norm에 대한 정리글입니다.
[Paper] GNN
“The Graph Neural Network Model”이란 논문에 대한 리뷰입니다.
[Paper] Generative Model Basic
“Generative Adversarial Nets”이란 논문에 대한 리뷰입니다.
[Paper] Generative Adversarial Nets
Generative model 중 흔히 언급되는 모델들을 정리한 글입니다.
[Paper] Communication Efficient Learning
“Adaptive Federated Learning in Resource Constrained Edge Computing Systems”이란 논문에 대한 리뷰입니다.
[Paper] Progressive Feature Transmission for Split Inference at the Wireless Edge
“Progressive Feature Transmission for Split Inference at the Wireless Edge”이란 논문에 대한 리뷰입니다.
[Paper] FedNI: Federated Graph Learning with Network Inpainting for Population-Based Disease Prediction
“FedNI: Federated Graph Learning with Network Inpainting for Population-Based Disease Prediction”이란 논문에 대한 리뷰입니다.
[Paper] Communication Efficient Learning
“Communication Efficient Learning”이란 논문에 대한 리뷰입니다.
[Paper] Communication-Efficient Device Scheduling for Federated Learning Using Stochastic Optimization
“Communication-Efficient Device Scheduling for Federated Learning Using Stochastic Optimization”이란 논문에 대한 리뷰입니다.
[Paper] Squeeze-and-Excitation Networks
“Squeeze-and-Excitation Networks”이란 논문에 대한 리뷰입니다.
[Paper] MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications
“MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications”이란 논문에 대한 리뷰입니다.
[Paper] Deep Residual Learning for Image Recognition
“Deep Residual Learning for Image Recognition”이란 논문에 대한 리뷰입니다.
[Paper] Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition
“Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition”이란 논문에 대한 리뷰입니다.
[Lecture Note] 02 MySQL과 실습
이것이 MySQL이다 강의를 참고하여 정리한 글임을 밝힙니다.
[Lecture Note] 02 MySQL과 연동
이것이 MySQL이다 강의를 참고하여 정리한 글임을 밝힙니다.
[Lecture Note] 01 Introduction
이것이 MySQL이다 강의를 참고하여 정리한 글임을 밝힙니다.
[Lecture Note] 객체지향 프로그래밍 - 04 클래스와 객체 1 (4)
객체지향프로그래밍 입문 강의의 강의 내용을 참고하여 정리한 글입니다.
[Lecture Note] 객체지향 프로그래밍 - 03 클래스와 객체 1 (3)
객체지향프로그래밍 입문 강의의 강의 내용을 참고하여 정리한 글입니다.
[Lecture Note] 객체지향 프로그래밍 - 02 클래스와 객체 1 (2)
객체지향프로그래밍 입문 강의의 강의 내용을 참고하여 정리한 글입니다.
[Lecture Note] 객체지향 프로그래밍 - 01 클래스와 객체 1 (1)
객체지향프로그래밍 입문 강의의 강의 내용을 참고하여 정리한 글입니다.
[Lecture Note] 객체지향 프로그래밍 - 자료형 String
원문 링크이며 해당 글을 참고한 정리한 글입니다.
[Lecture Note] 객체지향 프로그래밍 - 자료형 set
원문 링크이며 해당 글을 참고한 정리한 글입니다.
[Lecture Note] 객체지향 프로그래밍 - 자료형 Map
원문 링크이며 해당 글을 참고한 정리한 글입니다.
[Lecture Note] 객체지향 프로그래밍 - 자료형 Array & list
원문 링크이며 해당 글을 참고한 정리한 글입니다.
[Lecture Note] 객체지향 프로그래밍 - 자료형 Enum
원문 링크와 링크 해당 글을 참고한 정리한 글입니다.
[Lecture Note] MySQL 99. etc
이것이 MySQL이다 강의를 참고하여 정리한 글임을 밝힙니다.
[Lecture Note] MySQL 15. Spatial Data
이것이 MySQL이다 강의를 참고하여 정리한 글임을 밝힙니다.
[Lecture Note] MySQL 14. Partition
이것이 MySQL이다 강의를 참고하여 정리한 글임을 밝힙니다.
[Lecture Note] MySQL 13. Full Text
이것이 MySQL이다 강의를 참고하여 정리한 글임을 밝힙니다.
[Lecture Note] MySQL 09. Index
이것이 MySQL이다 강의를 참고하여 정리한 글임을 밝힙니다.
[Lecture Note] MySQL 11. View
이것이 MySQL이다 강의를 참고하여 정리한 글임을 밝힙니다.
[Lecture Note] MySQL 10. Triger
이것이 MySQL이다 강의를 참고하여 정리한 글임을 밝힙니다.
[Lecture Note] MySQL 09.Cursor
이것이 MySQL이다 강의를 참고하여 정리한 글임을 밝힙니다.
[Lecture Note] MySQL 08. Stored Program
이것이 MySQL이다 강의를 참고하여 정리한 글임을 밝힙니다.
[Lecture Note] MySQL 07. Stored Procedure
이것이 MySQL이다 강의를 참고하여 정리한 글임을 밝힙니다.
[Lecture Note] MySQL 06. Table Structure
이것이 MySQL이다 강의를 참고하여 정리한 글임을 밝힙니다.
[Lecture Note] MySQL 05. Join
이것이 MySQL이다 강의를 참고하여 정리한 글임을 밝힙니다.
[Lecture Note] MySQL 04. Function
이것이 MySQL이다 강의를 참고하여 정리한 글임을 밝힙니다.
[Lecture Note] MySQL 03. Data Type
이것이 MySQL이다 강의를 참고하여 정리한 글임을 밝힙니다.
[Lecture Note] MySQL 02. query
이것이 MySQL이다 강의를 참고하여 정리한 글임을 밝힙니다.
[Lecture Note] MySQL 01. Overall
이것이 MySQL이다 강의를 참고하여 정리한 글임을 밝힙니다.
[Paper] PD-GAN
“PD-GAN: Adversarial Learning for Personalizaed Diversity-Promoting Recommendation”이란 논문에 대한 리뷰입니다.
[Paper] DGCN
“DGCN: Diversified Recommendation with Graph Convolutional Networks “이란 논문에 대한 리뷰입니다.
[Paper] Determinantal Point Process
“Determinantal point processes for machine learning”이란 논문에 대한 리뷰입니다.