Blade's Logs

One-to-one relations - typeorm Relations can be uni-directional and bi-directional GraphQL + TypeScript | NestJS - A progressive Node.js framework In the schema first approach, the source of truth is GraphQL SDL (Schema Definition Language) files. SDL is a language-agnostic way to share schema files between different platforms. Nest automatically generates your TypeScript definitions (using either classes or interfaces) based on the GraphQL schemas to reduce the need to write redundant boilerplate code. Posted from Diigo . The rest of my favorite links are here .

Using CLI - typeorm To check what sql queries schema:sync is going to run use: typeorm schema:log Entity Listeners and Subscribers - typeorm What is a Subscriber Transactions - typeorm All operations MUST be executed using the provided transactional entity manager. Migrations - typeorm ...

BlueGreenDeployment 문서 뷰어 With that in min 그걸 염두에 두고서.. inexorable 1.피할 수 없는 2.냉혹한 3.엄연한 4.무서운 5.가혹한 Posted from Diigo . The rest of my favorite links are here .

엘라스틱서치 쿼리 DSL 기초 | 박연오 성능을 위해서는 필터를 먼저 한 뒤에 쿼리를 하는 것이 효과적이다. Posted from Diigo . The rest of my favorite links are here .

AI 기반 분석 프로젝트는 왜 실패하는가? AI 분석모델에 대한 오해와 진실 "데이터 이전에 비즈니스를 설명해 주시겠어요? 데이터는 그에 맞게 다시 요청드릴게요"라고 말하는 데이터 사이언티스트가 필요합니다 분절된 조직 문화를 넘어선 분석 협업이 필요한데 이를 이끄는 실행 주체가 없기 때문입니다. AI 분석모델 개발에서 가장 중요한 것은 AI 기술 자체라기보다는 해당 영역의 비즈니스 이해여야 하고, 부문별 전문가들로 구성된 태스크포스와 C 레벨 임원들의 강력한 지원입니다. Posted from Diigo . The rest of my favorite links are here .

표현: 데이터 정제  |  머신러닝 단기집중과정  |  Google Developers 조정 이란 부동 소수점 특성 값을 100~900 등의 자연 범위에서 0~1 또는 -1~+1 등의 표준 범위로 변환하는 작업 다음과 같은 이점 경사하강법이 더 빠르게 수렴됩니다. NaN 트랩'이 방지됩니다. NaN 트랩이란 모델의 숫자 중 하나가  NaN (예: 학습 중에 값이 부동 소수점  정밀도 한도를 초과하는 경우)이 된 후 수학 연산 과정에서  모델의 다른 모든 숫자가 결국 NaN이 되는 상황입니다. 모델이 각 특성의 적절한 가중치를 익히는 데 도움이 됩니다.  특성 조정을 수행하지 않으면 모델에서 범위가 더 넓은 특성을  과도하게 중시합니다. 숫자 데이터를 조정하는 알기 쉬운 방법 중 하나는 [최소값, 최대값]을 [-1, +1] 등의 작은 척도로 선형 매핑하는 것입니다 ...

학습률 최적화  |  머신러닝 단기집중과정  |  Google Developers 경사하강법에서 배치 는 단일 반복에서 기울기를 계산하는 데 사용하는 예의 총 개수 데이터 세트에서 예를 무작위로 선택하면 (노이즈는 있겠지만) 훨씬 적은 데이터 세트로 중요한 평균값을 추정할 수 있습니다 확률적 경사하강법 ( SGD )은 이 아이디어를 더욱 확장한 것으로서, 반복당 하나의 예(배치 크기 1)만을 사용 미니 배치 확률적 경사하강법 ( 미니 배치 SGD )는 전체 배치 반복과 SGD 간의 절충안 손실 줄이기: 경사하강법  |  머신러닝 단기집중과정  |  Google Developers 경사하강법 알고리즘은 기울기에 학습률 또는 보폭 이라 불리는 스칼라를 곱하여 다음 지점을 결정합니다. 모든 회귀 문제에는  골디락스  학습률이 있습니다....