μΌ | μ | ν | μ | λͺ© | κΈ | ν |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | ||
6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 |
13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 | 19 |
20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 | 26 |
27 | 28 | 29 | 30 |
- electrochemical models
- fatigue fracture
- fluent python
- cost function
- Linear Regression
- gradient descent
- μ΄μ°¨μ μ§
- λμ23μ΄
- li-ion
- set method
- Python
- m1 anaconda μ€μΉ
- λ―Έλμμ ν΄μΈκ΅ν
- special method
- set add
- anaconda κ°μνκ²½
- μ ννκ·
- μκ·Ήμ¬
- λ―Έλμμ μ₯νμ
- κ΅ννμ
- Andrew ng
- μ λ½
- λ₯λ¬λ
- Machine learning
- Deeplearning
- νΉλ³ λ©μλ
- 2022λ
- μ€μ€νΈλ¦¬μ
- μ λ½ κ΅ννμ
- μ²μΆ νμ΄ν
- Today
- Total
Done is Better Than Perfect
[π λΆμ λΆμ ] 3.λΆμ μΆμμ°¨μ (μ μ μ΄ λλ§μ½) λ³Έλ¬Έ
[π λΆμ λΆμ ] 3.λΆμ μΆμμ°¨μ (μ μ μ΄ λλ§μ½)
jimingee 2024. 7. 19. 18:51
π΅ λΆμ μΆμμ°¨μ - μ μ μ΄ λλ§μ½
λΆμ μΆμμ°¨μ (10μ£Όλ μ€νμ μλμ ) - μμ€24
λ―Έκ΅ μλ§μ‘΄ κΈμ΅γμ¬μ λΆμΌ 1μ κ΅λ΄ μ λͺ μμ 10λ κ° μ’ ν© λ² μ€νΈμ λ¬κ°μ₯ λΉ λ₯΄κ² λΆμ λλ μλ‘μ΄ κ³΅μμ μ μν΄ ν° λ°ν₯ λΆλ¬μΌμΌν¨ μ± λΆμ λκΈ° λ°©μμ ν¨λ¬λ€μμ λ°κΎΌ γλΆμ μΆμμ°¨μ
www.yes24.com
μ΄μ μ¬νμ΄λ μμΌλ‘ λμ λ²κ³ μ¬ν μνμ μμνλ λλ‘μ, κΈμ΅κ³Ό μ¬μ μ κ΄ν μ§μμ΄ μμ΄μΌ νλ€κ³ νλ¨νλ€. κΈμ΅ κ΄λ ¨ μκΈ°κ°λ° λμλ‘ λͺ λ μ§Έ λ² μ€νΈ μ λ¬λ₯Ό μ§ν€κ³ μλ 'λΆμ μΆμ μ°¨μ 'μ μ½μλ€.
π λΆλ 무μμΈκ°?
λΆλ λ¬Όμ§μ μΈ μμ λ¬Όμ΄λ λ, λλ '물건'μ΄ μλλΌ 3Fλ‘ μ΄λ£¨μ΄μ§λ€. 3Fλ λΆμ 3μμλ‘ κ°μ‘±(Family, κ΄κ³), μ 체(Fitness, 건κ°), κ·Έλ¦¬κ³ μμ (Freedom, μ ν)μ λ§νλ€. 3Fκ° μΆ©μ‘±λ λ μ§μ ν λΆλ₯Ό λλ μ μλ€. μ¦, ν볡μ μ»μ μ μλ€.
- κ°μ‘± (Family) : λΆλ 곡λ체μ μΆμ΄μ νμΈμ μΈμμ μν₯μ λ―ΈμΉλ μΌμ΄λ€.
- μ 체 (Fitness) : 건κ°, νκΈ°, μ΄μ κ·Έλ¦¬κ³ λμλ μλμ§κ° 곧 λΆλ€. 건κ°κ³Ό νκΈ°λ λμ μ£Όκ³ μ΄ μ μλ€.
- μμ (Freedom) : μνλ μΈμμ μ΄μκ° μμ λ€.
π 'κ°μ§ λΆλ μ§μ§ λΆλ₯Ό νκ΄΄νλ€.'
'κ°μ§ λΆ'λ μ€μ²΄κ° μλ νμμ΄λ©°, μ¬νκ° μ’λ λΆμ μ μλ₯Ό κ·Έλλ‘ λ°μλ€μΈ κ²°κ³Όλ¬Όμ΄λ€. 'κ°μ§ λΆ'λ₯Ό μΆκ΅¬νλ κ²μ΄ μΌλ§λ λλ €μ΄ κ²°κ³Όλ₯Ό λ³λμ§ μ¬λλ€μ μ λͺ¨λ₯΄κ³ μλ€. κ°μ§ λΆλ μ§μ§ λΆλ₯Ό νκ΄΄νλ€.
λΆμμ²λΌ 보μ΄λ €κ³ λ Έλ ₯νλ©΄ ν μλ‘ κ°λμ λμ± λ μνλ λ€. λΆμ λν μλͺ»λ μ΄ν΄ λλ¬Έμ μλ κ²μ μμ λ€.
π 'μ€μ€λ‘ λ² λμ μ€μ€λ‘ λ§λ νμ΄μΌλ‘λΆν° μ¨λ€.'
λΆμ λ§μ°¬κ°μ§λ‘ νμ΄μ νλμ μ¬κ±΄μ΄ μλλΌ κ³Όμ μ μν΄ λ§λ€μ΄μ§λ€. νμ΄μ μνλ€λ©΄ κ³Όμ μ λ°μ΄λ€μ΄λΌ. κ³Όμ μ΄ μμ΄μΌ λΉμ μ΄ μνλ μ¬κ±΄λ€μ΄ λ²μ΄μ§λ€.
π λμ μ΄κΈ°μ μΈ μ¬λλ€μκ² λλ¦¬μ§ μλλ€. λμ λ¬Έμ μ μ ν΄κ²°νλ μ¬μ μ λλ¦°λ€. λμ μꡬλ₯Ό μΆ©μ‘±μν€κ³ κ°μΉλ₯Ό μ°½μΆνλ μ¬λλ€μκ² λλ¦°λ€. μꡬλ₯Ό λκ·λͺ¨λ‘ ν΄μνλ©΄ λκ·λͺ¨μ λμ΄ λλ €μ¨λ€.
πΏ
νΉμλ μ΄ μ± μ μμ μ μΈμ μ± μ΄λΌκ³ μκ°νκ³ , λ€λ₯Έ μ΄λ ν μ¬μ κ°μ μμ μ±κ³΅μ μ§λ¦¬λ‘ μ°μ ν΄ νμ¬ λ€λλ νλ²ν μ¬λμ λ°λ³΄λ‘ λ§λλ μ± μ΄λΌ νλ€. λΆμ μΆμμ°¨μ λ§νΌ νκ°κ° κ·Ήλ¨μΌλ‘ λλ μκΈ°κ°λ°μλ μ²μ 보μλ€.
μ΄μ μ¬νμνμ μμνκ³ , κΈ°μ μ λ₯λ ₯μ μμ μ§μ₯μ λ€λ μκ°μ΄ μλ νμ¬λ‘μλ λμ λ²λ €λ©΄ μ¬μ κ°κ° λμ΄μΌ νλ€λ μ μμ μ‘°μΈμ΄ λ§μκΉμ΄ λ€μ΄μ€μ§λ μμλ€.
νμ§λ§, μ± μμ μ μ νλ μ μμ νλλ λ°°μΈλ§ νλ€. μ μλ μλΉμμ νμμ μꡬμ λ°λΌ μ¬μ μ μνν΄μΌ νλ€κ³ λ§μ νλ€.
μ΄ λ§μ λμ κ²½μ°μ μ μ©ν΄λ³΄μλ©΄, νμ μ νλ μν©μμ μ μ©ν μ μλ€. νμ νλ μν©μμλ μ΄λ€ λ°©μμΌλ‘λ μ견 곡μ κ° λΆλͺ ν μ΄λ£¨μ΄ μ ΈμΌ νλ€. μ΄λ λ(μμ°μ)μ λ¨Έλ¦Ώμμ μλ μ§μμ κ·Έλλ‘ μ€λͺ νκΈ° λ³΄λ€ λ£λ μ¬λ(μλΉμ)μ κ΄μ κ³Ό λμ¦μ λ§ν λ£λ μ¬λμ΄ μ΄λ€ λ΄μ©μ μ λ¬λ°κ³ μΆμμ§ μκ°ν΄μΌ νλ€.
κ·Έλ¦¬κ³ λΈλ‘κ·Έμ κΈμ μμ±νλ κ²λ, μλλ λμ κΎΈμ€ν¨μ λνλΌ μ μλ μλ¨μ΄λΌκ³ λ§ μκ°νκ³ λ°°κ²½ μ§μ μ€λͺ μμ΄ λ΄κ° μ΅λν μ§μμ μ 리νλ μ©λλ‘ μΌμλλ° μ΄μ λ μ½λ μ¬λλ λ°°λ €λ₯Ό ν΄μ κ°λ μ±μκ² κΈ°λ‘μ λ¨κ²¨μΌ κ² λ€λ μκ°μ νλ€.
[ ν μ€ κ°μν ]
μλΉμμ κ΄μ μμ 'λ'λΌλ μ¬λμ 맀λ ₯μ μ΄κ³ , μ λ¬Έμ μ΄λλ‘ sellingνλ μμ°μμ λ§μΈλκ° νμνλ€.