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 |
- μ λ½ κ΅ννμ
- λ―Έλμμ μ₯νμ
- μκ·Ήμ¬
- Python
- m1 anaconda μ€μΉ
- fluent python
- μ€μ€νΈλ¦¬μ
- λμ23μ΄
- 2022λ
- μ λ½
- electrochemical models
- μ²μΆ νμ΄ν
- cost function
- fatigue fracture
- li-ion
- νΉλ³ λ©μλ
- set method
- λ₯λ¬λ
- Deeplearning
- μ ννκ·
- Machine learning
- Linear Regression
- gradient descent
- special method
- anaconda κ°μνκ²½
- Andrew ng
- κ΅ννμ
- λ―Έλμμ ν΄μΈκ΅ν
- μ΄μ°¨μ μ§
- set add
- Today
- Total
Done is Better Than Perfect
[π λΆμ λΆμ ] 4. μμ£Ό μμ μ΅κ΄μ ν (μ μμ€ ν΄λ¦¬μ΄) λ³Έλ¬Έ
[π λΆμ λΆμ ] 4. μμ£Ό μμ μ΅κ΄μ ν (μ μμ€ ν΄λ¦¬μ΄)
jimingee 2024. 8. 21. 19:16
ποΈββοΈ μμ£Ό μμ μ΅κ΄μ ν : μ΅κ³ μ λ³νλ μ΄λ»κ² λ§λ€μ΄ μ§λκ° (μ μμ€ ν΄λ¦¬μ΄) - λΉμ¦λμ€ λΆμ€
μμ£Ό μμ μ΅κ΄μ ν - μμ€24
μκΈ°κ³λ°μμ 곡μμ λ€μ μ°λ 2018 μλ§μ‘΄ μ΅κ³ μ νμ μ!μλ§μ‘΄ λ² μ€νΈμ λ¬ 1μ!, [λ΄μ νμμ€] λ² μ€νΈμ λ¬!, 2018λ μ¬ν΄μ μ± μ μ ! γμ κ²½ λκΈ°μ κΈ°μ γ μ μ λ§ν¬ 맨μ¨,γμ€λ¦¬μ§λμ€γ μ
www.yes24.com
μ΅κ·Ό λ€μ΄ λμκ² κ°μ₯ ν° μν₯μ μ€ μ± μ΄λ€.
λ΄κ° μνλ λͺ©νλ‘ λμκ°λ λ°©λ²μ λν΄ μλ €μ£Όμκ³ , λμκ°λ κ³Όμ μ체λ₯Ό μ¦κ²κ² λ§λλ λ°©λ², λ΄κ° μ΄λμ μ§μ€ν΄μΌ νλμ§λ₯Ό μλ €μ£Όμλ€.
μ± μμ μ€μνκ² μμ νλ μ£Όμ μμΉμ λ€μκ³Ό κ°λ€.
1. λͺ©ν보λ€λ κ³Όμ μ΄ μ€μνλ€.
2. κ³Όμ μ μ§μ€νλ€ λ³΄λ©΄ μνλ κ²°κ³Όλ μμ°μ€λ½κ² μ΄λ£¨μ΄μ§λ€.
3. λͺ©νλ₯Ό μΈμ°λ©΄ λͺ©νλ₯Ό λ¬μ±νκΈ° μ κΉμ§λ μ€ν¨ν μνμ΄λ―λ‘ λΆννλ€. κ·Έ λΆνκ³Ό μ€ν¨λΌλ μκ°μ μ§μμ΄ λͺ©νλ₯Ό μ΄λ£¨κΈ° μν΄ λμκ°λ κΈΈμ ν¬κΈ°νκ² λ§λ€ μ μλ€.
μμ£Ό μμ μ΅κ΄μ νμμλ μνλ 무μΈκ°λ₯Ό μ΄λ£¨κΈ° μν΄, κ·Έκ²μ μ΄λ£¨κΈ° μν μ΅κ΄μ μͺΌκ°κ³ μͺΌκ°μ΄μ μμ£Ό μμ μ΅κ΄μΌλ‘ λ§λ€μ΄ μνλ κ²μ μ½κ² μ΄λ£° μ μλ€κ³ νλ€.
μλ₯Ό λ€μ΄, λμ λͺ©νκ° '10kg κ°λ' μ΄λΌκ³ ν΄λ³΄μ
λͺ©ν : 10kg κ°λ
-> (λ μμ λͺ©ν μ€μ ) 10kg κ°λμ μν΄μλ μ μ°μ μ΄λμ λ§€μΌ 1μκ° μ΄μν΄μΌνλ€.
-> (λ μμ λͺ©ν μ€μ ) μ μ°μ μ΄λμ νκΈ° μν΄μλ ν¬μ€μ₯μ κ°μΌνλ€.
-> (λ μμ λͺ©ν μ€μ ) ν¬μ€μ₯μ κ° λλ μ΄λ볡μ μ μ΄μΌ νλ€.
κ·Έλ¬λ―λ‘ λλ μ΄λλ³΅λ§ κ°μμ μΌλ©΄ ν¬μ€μ₯μ κ°κ² λκ³ , ν¬μ€μ₯μ κ°λ©΄ μ μ°μ μ΄λμ νκ³ , μ μ°μ μ΄λμ νλ©΄ κ²°κ΅ 10kg κ°λμ μ±κ³΅ν μ μλ€.
μμ£Ό μμ μ΅κ΄μ΄ triggerκ° λμ΄, μ°μμ μΌλ‘ μ΅κ΄λ€μ μΌμΌμΌ κ²°κ΅ μνλ κ²μ μ»κ² ν΄ μ€λ€.
λν μ± μμ μ’μλ μ μ λͺ©νλ₯Ό μ€μ ν λ νλμ goal μ μ νμ§ λ§κ³ λ΄κ° μΆκ΅¬νλ μ 체μ±μ μ€μ νκ³ κ·Έμ λ§μΆ° νλνλ μ¬λμ΄ λλΌλ κ²μ΄μλ€.
μλ₯Ό λ€μ΄ '10kg κ°λ'μ λͺ©νκ° λ μ μμ§λ§ μ΄λ κ² λͺ©νλ₯Ό μ§μ νλ©΄ κ·Έ νμ μΈμμ λ°©ν₯μ μ€μ νκΈ°μν΄ λͺ©νλ₯Ό λ μ€μ ν΄μΌ νλ€.
μ΄λ κ² λͺ©νλ₯Ό μ€μ νλ κ²μ΄ μλλΌ 'λλ μ΄λμ νλ 건κ°ν μ¬λ' μ΄λΌλ λμ μ 체μ±μ μΈμλλ©΄ μ₯κΈ°μ μΌλ‘ 보μμ λ ν¨μ¬ λμμ΄ λλ€.
μ±κ³΅μ κ°μ₯ μ€μν μμλ νμ΄λ°μ΄λ€.
μ±κ³΅μ΄ μ°Ύμμμ λ μ΄λ₯Ό μμμ°¨λ¦¬κ³ μ€λΉκ° λμ΄ μμ΄μΌ νλ€.
λλ μμ§ μ΄μ¬λ₯Ό λ§μ΄ λ€λ μΌ νκ³ , μ£Όλ‘ μλ£Έμμ μ°λ€ (μμ§ μ μ°©νμ§ λͺ»νλ€λ μ΄μΌκΈ°μ΄λ€.) κ·Έλμ λͺλ²μ κΈ°μμ¬ μ΄μ¬μ μμ·¨λ°© μ΄μ¬λ₯Ό κ±°μΉλ©° μ κ³΅μ± μ΄μΈμ μ± μ μ λ μ¬μ§ μλ λ€λ κ²μ΄ λμ μ μ‘°κ° λμλ€.(γ γ γ ) μ± μ μ¬λ©΄ μ΄μ¬κ° λλ§λ€ λ무 μ§μ΄ λμκΈ° λλ¬Έμ μ£Όλ‘ λμκ΄μμ λΉλ €λ³΄μλ€.
κ·ΈλΌμλ λΆκ΅¬νκ³ μ΄ μ± μ ꡬ맀λ₯Ό ν΄μ μμ₯νκ³ μλ€.
μ± μ μ½μΌλ©° κΈ°μ΅μ μκΈ°κ³ μΆμ λ΄μ©μ΄ λ§μ μ첩μ ν κ°λ 빼곑ν νμ¬νλ€.
μμΌλ‘ λ΄ μ€μ€λ‘ λνν΄μ§κ±°λ, μΆμ κΈ°κ°μ μ‘κ³ μΆμ λλ§λ€ κΊΌλ΄ λ³Ό μ± μ΄λ€.