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실전 문제 풀이: 트리 쿼리 알고리즘 완전 적용하기 (ETT & HLD & LCA)이번 글에서는 지금까지 학습한 트리 쿼리 알고리즘들을실전 문제에 적용하는 과정을 단계별 코드 구현과 함께 정리합니다.🎯 문제 1: BOJ 13510 – 트리와 쿼리 1기본 트리 위에서, 간선 가중치 변경 + 경로 가중치 합 쿼리를 처리🔍 요구 기능간선의 가중치를 변경 (change(u, v, w))두 노드 u–v 간의 가중치 합 반환 (query(u, v))🔧 선택 알고리즘: HLD + 세그먼트 트리간선 정보를 노드에 매핑 (보통 자식 노드 기준으로 저장)체인 분할 후 세그먼트 트리 구성update(pos[v]) = w 로 갱신path_query(u, v)는 체인 단위로 합산✅ 핵심 코드 요약def path_query..

✅ Email Provider 설정 예제 (Magic Link 기반)import NextAuth from "next-auth"import EmailProvider from "next-auth/providers/email"export default NextAuth({ providers: [ EmailProvider({ server: { host: process.env.EMAIL_SERVER_HOST, port: process.env.EMAIL_SERVER_PORT, auth: { user: process.env.EMAIL_SERVER_USER, pass: process.env.EMAIL_SERVER_PASSWORD, ..

🧠 2025년 데이터 사이언스 & 데이터 엔지니어링 트렌드 TOP 52025년 데이터 분야는 단순한 분석을 넘어, AI 훈련용 데이터 확보, 실시간 파이프라인, 오픈소스 기반 자동화로 진화하고 있습니다.특히 LLM(대규모 언어모델) 시대 이후, 데이터 사이언스는 더 이상 분석만으로 끝나지 않으며,MLOps, Feature Store, 데이터 품질 관리 등까지 이해하고 있어야 합니다.이번 글에서는 데이터 사이언티스트·엔지니어·AI 실무자가 꼭 알아야 할 데이터 트렌드 5가지를 소개합니다.🥇 1. LLM 시대의 데이터 품질: RAG·임베딩·벡터 DB는 기본GPT·Claude 등의 LLM을 업무에 활용하기 위해선 양질의 데이터 확보와 구조화가 핵심입니다.따라서, 이제 RAG (Retrieval-Augmen..