Colab 8

세 가지의 테이블을 JOIN 하여 사용한다. 여기에서 session_timestamp, user_session_channel 두 개의 테이블은 sessionId 가 같은 수로 존재하지만 session_transaction 테이블에는 sessionId가 덜 존재한다. 그래서 두 테이블은 Inner JOIN 하고, session_transaction 테이블은 LEFT JOIN한다. 없는 sessionId는 NULL값으로 채워지게 된다. 매칭이 안되는 sessionId가 있는지 알아본다. 두 개의 방향을 모두 검사해야 한다. FROM schema.table1 A JOIN schema.table2 B ON A.primary = B.primary LEFT JOIN schema.table3 C ON A.primar..

공백이 들어있는 필드 이름을 사용하기 위해서 더블 쿼트 " " 로 감싸주어야 한다. 이런 방식으로 필드 이름을 지으면 사용할 때도 " "로 감싸야 해서 번거롭다. value값이 NULL이면 뒤에 있는 숫자를 반환한다. COALESCE( value, 0 ) 콜레스

Boolean 값에서 항상 True False 값만 있는 것이 아니라 Null값도 존재할 수 있다. Flag is True = Flag is not False 만약 Flag에 Null 값이 없고 오직 True, False로만 이루어져 있다면 이 식이 맞지만 Null값이 존재할 경우 not False가 반드시 True라고 할 수 없다. flag가 식에 해당되면 1을 더하는 문장을 실행한다. CASE WHEN flag = True THEN 1 END 여기에 COUNT() true_cnt1으로 출력한다. NULL의 비교와 연산은 항상 IS, IS NOT으로 수행한다. 만약에 =, !=, 로 수행하면 잘못된 결과가 나온다.

adhoc 이라는 폴더는 DB 사용자가 실험을 하거나 새로운 테이블을 만들어 보거나 하는 폴더이다. temp 폴더와 쓰임새가 비슷하다. 이 adhoc이라는 폴더에 새로운 테이블을 만들어서 데이터 레코드를 카피해 보겠다. 만약 테이블이 이미 존재한다면 DROP 하는 명령어를 사용한다. 그리고 새롭게 테이블을 만든다. FROM은 이미 존재하는 테이블 뿐만 아니라 동적인 범위를 정할 수 있다. session_timestamp A, user_session_channel B를 조인한 테이블에서 B의 모든 내용과 A의 ts를 합쳐서 seoann_session_summary로 만들었다. adhoc.seoann_session_summary 에서 ts와 userid가 함께 존재하기 때문에 간단히 mau를 찾을 수 있다...

텐서 소개 | TensorFlow Core 텐서 소개 | TensorFlow Core 도움말 Kaggle에 TensorFlow과 그레이트 배리어 리프 (Great Barrier Reef)를 보호하기 도전에 참여 텐서 소개 import tensorflow as tf import numpy as np 텐서는 일관된 유형(dtype이라고 불림)을 가진 다차원 배열입 www.tensorflow.org

https://pytorch.org/docs/stable/torch.html torch — PyTorch 1.10 documentation Shortcuts pytorch.org 런타임 유형변경을 누르면 노트를 바꿀 수 있다. 텐서를 생성하고 활용하는 방법