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TEAM EDA
Query all columns for a city in CITY with the ID 1661. The CITY table is described as follows: SELECT * FROM CITY WHERE ID = 1661;
Query all columns (attributes) for every row in the CITY table. The CITY table is described as follows: Answers SELECT * FROM CITY
Multi-Scale Context Aggregation by Dilated Convolutions (DilatedNet) Review papers : https://arxiv.org/pdf/1511.07122.pdf 0. Abstract Dense prediction 문제는 일반적으로 Image Classficiation과는 다릅니다. Dense prediction 문제에 적합한 새로운 Convolutional Network Module을 제안합니다. 제안된 모듈인 Dilated Convolution은 해상도를 잃지 않고 다양한 크기의 contextual information을 통합합니다. 특히 Receptive field를 지수적으로 증가시키면서도 해상도를 잃지 않습니다. 위의 방법을 통해서 Sema..
문제 설명 OO 조선소에서는 태풍으로 인한 작업지연으로 수주한 선박들을 기한 내에 완성하지 못할 것이 예상됩니다. 기한 내에 완성하지 못하면 손해 배상을 해야 하므로 남은 일의 작업량을 숫자로 매기고 배상비용을 최소화하는 방법을 찾으려고 합니다. 배상 비용은 각 선박의 완성까지 남은 일의 작업량을 제곱하여 모두 더한 값이 됩니다. 조선소에서는 1시간 동안 남은 일 중 하나를 골라 작업량 1만큼 처리할 수 있습니다. 조선소에서 작업할 수 있는 N 시간과 각 일에 대한 작업량이 담긴 배열(works)이 있을 때 배상 비용을 최소화한 결과를 반환하는 함수를 만들어 주세요. 예를 들어, N=4일 때, 선박별로 남은 일의 작업량이 works = [4, 3, 3]이라면 배상 비용을 최소화하기 위해 일을 한 결과는 ..
대학원 신입생의 2020년 회고록 졸업, 입학 2020.08월 6년 반이라는 시간을 보낸 한양대 산업공학과를 졸업했습니다. 총 학점 3.96, 전공 학점 4.07로 나쁘지 않은 학과생활을 했습니다. 동아리 생활도 많이 했는데 이때 한양대의 FRAME 동아리에서 TEAM-EDA라는 스터디를 했기에 지금의 제가 있지 않았나 생각합니다. 라이즈, KT 스카이 라이프 올해 1월부터 6월 동안 학교의 인턴십 프로그램을 통해서 라이즈라는 스타트업에서 데이터 분석 직무를 맡았습니다. 업무는 KT 스카이라이프의 사용자 데이터와 VOD 정보를 가지고 VOD 큐레이션을 개발하는 역할이었습니다. 주로 했던 역할은 사용자에 대한 분석과 VOD 추천시스템 개발 그리고 2주 동안 할인 쿠폰을 추천해줄 고객을 선정하는 작업을 진행..