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끝!

주로 사용하는 표현

column_name like '%'|| '검색어' || '%'

대소문자 구분 없이 검색하려면

UPPER(column_name) like '%'|| UPPER( '검색어') || '%'

regexp_like 로 한방에

regexp_like( column_name , '검색어' , 'i' )

대소문자 구별해야 할 때는
regexp_like( column_name , '검색어' )

사용 /*+ parallel( ) */ 

SELECT
      /*+ parallel(TBL1,4) parallel(TBL2,4) */ 
FROM TBL_TEST1 TBL1, TBL_TEST2 TBL2
WHERE TBL1.USER_NAME = TBL2.USER_NAME

임시 정리

chatGPT 에게 LSTM 간단한 예제를 만들어 달라고 했더니 이런걸 만들어 준다.

LSTM(Long Short-Term Memory)은 순환 신경망(RNN)의 한 종류로서, 장기 의존성(long-term dependency)을 학습하기에 효과적인 구조를 가진 모델입니다. LSTM은 시계열 데이터나 자연어 처리와 같이 순차적인 데이터를 다루는데 주로 사용됩니다. by ChatGPT

import numpy as np
import tensorflow as tf

# 입력 시계열 데이터 생성
# 간단한 사인 함수를 사용하여 시계열 데이터를 생성합니다.
def generate_sequence(length):
    freq = np.random.uniform(0.1, 1.0)
    x = np.sin(np.arange(0, length) * freq)
    return x

# 데이터셋 생성
def generate_dataset(seq_length, n_samples):
    X = []
    Y = []
    for _ in range(n_samples):
        seq = generate_sequence(seq_length)
        X.append(seq[:-1])  # 입력 시퀀스
        Y.append(seq[1:])   # 출력 시퀀스
    X = np.array(X)
    X = np.reshape(X, [n_samples, seq_length-1, 1])
    Y = np.array(Y)
    Y = np.reshape(Y, [n_samples, seq_length-1, 1])
    return X, Y

# LSTM 모델 생성
def create_lstm_model(seq_length):
    model = tf.keras.models.Sequential()
    model.add(tf.keras.layers.LSTM(20, input_shape=(seq_length-1, 1), return_sequences=True))
    model.add(tf.keras.layers.Dense(1, activation='linear'))
    return model

# 데이터셋 생성
seq_length = 10
n_samples = 1000
X, Y = generate_dataset(seq_length, n_samples)

# LSTM 모델 생성
model = create_lstm_model(seq_length)

# 모델 컴파일
model.compile(loss='mse', optimizer='adam')

# 모델 훈련
model.fit(X, Y, epochs=10, batch_size=32)

# 새로운 시퀀스 생성 및 예측
new_seq = generate_sequence(seq_length)
new_input = new_seq[:-1]
new_input = np.reshape(new_input, [1, seq_length-1, 1])
predicted_output = model.predict(new_input)
print("입력 시퀀스:", new_seq[:-1])
print("예측된 다음 값:", predicted_output.flatten())

만들어진 코드를 코랩(colab)에서 실행

잘 된다.