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 |
- set method
- κ΅ννμ
- μ λ½
- μ ννκ·
- νΉλ³ λ©μλ
- li-ion
- μκ·Ήμ¬
- fatigue fracture
- 2022λ
- Andrew ng
- μ€μ€νΈλ¦¬μ
- m1 anaconda μ€μΉ
- μ²μΆ νμ΄ν
- Deeplearning
- Machine learning
- special method
- fluent python
- cost function
- λμ23μ΄
- Python
- Linear Regression
- gradient descent
- λ―Έλμμ μ₯νμ
- set add
- λ―Έλμμ ν΄μΈκ΅ν
- λ₯λ¬λ
- μ λ½ κ΅ννμ
- electrochemical models
- μ΄μ°¨μ μ§
- anaconda κ°μνκ²½
- Today
- Total
Done is Better Than Perfect
π H-λͺ¨λΉλ¦¬ν° ν΄λμ€ (μλμ§ μ루μ ) μ§μ κ³Όμ λ³Έλ¬Έ
π H-λͺ¨λΉλ¦¬ν° ν΄λμ€ (μλμ§ μ루μ ) μ§μ κ³Όμ
jimingee 2025. 4. 13. 14:55μ¬ν΄ 4μμ νλμλμ°¨μμ μ£Όκ΄νλ H-λͺ¨λΉλ¦¬ν° ν΄λμ€ ‘μλμ§ μλ£¨μ ’μ μ§μν΄ λμμλ‘ μ λ°λμλ€!
νκΈ°λ₯Ό μ°Ύμλ³΄λ ‘μμ¨μ£Όν’ λΆμΌ κΈμ λͺ κ° μμμ§λ§, ‘μλμ§ μλ£¨μ ’ λΆμΌμ νκΈ°λ μμ μμλ€.
κ·Έλ λ€λ©΄? λ΄κ° μ§μ μ¨μΌμ§!γ γ
νμ¬ μλ μ°κ΅¬μ€μμ λ°°ν°λ¦¬ μ μμ£Όλ‘ μ κΈ°νν μ΄λ‘ κ³Ό data-driven λ°°ν°λ¦¬ μν μΆμ μ μμ£Όλ‘ μ°κ΅¬νλ€ λ³΄λ, μ€μ λ‘ μ κΈ°μ°¨μ κ°μ ν° κΈ°κ΅¬ μ¬μ©λλ λ°°ν°λ¦¬ λͺ¨λ,ν©μ BMSμ λν κ°μ¦μ΄ μ»Έλ€.
κ·Έλμ μ κΈ° μλμ°¨μμ μ€μ λ‘ μ¬μ©λλ 리ν¬μ΄μ¨ λ°°ν°λ¦¬μ μλ μ리μ BMS(Battery Management System)λ₯Ό μ λλ‘ λ°°μλ³΄κ³ μΆμ΄ H-λͺ¨λΉλ¦¬ν° ν΄λμ€ μ§μνκ³ , λ€νν ν©κ²©νλ€. π
β μ§μ κ³Όμ
μ§μν λλ λ€μ λ€ κ°μ§ νλͺ©μ μμ±ν΄μΌ νλ€.
- μ§μ λκΈ°
- λͺ¨λΉλ¦¬ν° κ΄λ ¨ κ²½ν
- μκΈ°μ£Όλμ νμ΅ μ±κ³Ό
- κ΄μ¬ μλ νλμλμ°¨μ λ―Έλ λͺ¨λΉλ¦¬ν° κΈ°μ
κ° λ¬Ένλ§λ€ 200~500μ λΆλμ΄λΌ λΆλ΄μ€λ½μ§ μμλ€. μ 곡 μ ν©λλ₯Ό μ€μ¬μΌλ‘ λμμλ₯Ό μ λ°ν κ² μλκΉ μΆμΈ‘λλ€.
β κ³Όμ ꡬμ±
H-λͺ¨λΉλ¦¬ν° ν΄λμ€λ μ΄ 3λ¨κ³λ‘ μ§νλλ€.
- 1λ¨κ³ : μ¬μ 컨ν μΈ 'Car Inside out' (4μ, μ½ 5μΌ) - μ¨λΌμΈ
- 2λ¨κ³ : κΈ°λ³Έ κ³Όμ (4-6μ, μ½ 2λ¬) - μ¨λΌμΈ
- 3λ¨κ³ : μ¬νκ³Όμ (7μ, μ½ 5μΌ) - λλ©΄
νμ¬ 1λ¨κ³μΈ μ¬μ 컨ν μΈ κ°μλ₯Ό λ£κ³ μ κ³Ό ν μ€νΈκΉμ§ ν΅κ³Όν μνμ΄λ€!
β μ¬μ 컨ν μΈ 'Car Insideout' & ν μ€νΈ
1λ¨κ³ μ¨λΌμΈ νμ΅λ λͺ¨λ λΆμΌμ μ μ²μκ° λ€μ΄μΌ νλ κ³Όμ μΌλ‘, μ΄ 11μ°¨μ(μ½ 2μκ° 50λΆ) λΆλμ΄μλ€.
κ°μ μ£Όμ λ μλμ°¨ μμ¬λΆν° λ΄μ₯, μΈμ₯, λͺ¨ν°, μμ§, λ°°ν°λ¦¬, μμμ°λ£ μ리κΉμ§ λ€μνλ€.
μ΄ν μ§νλ μ¬μ ν
μ€νΈλ 1μκ° λμ 50λ¬Έμ λ₯Ό νΈλ λ°©μμ΄μμΌλ©°, κ°κ΄μκ³Ό μ§§μ μμ ν(λͺ
μ¬ν μμ )λ¬Έμ κ° μΆμ λλ€.
ν μ€νΈλ λλΆλΆ κ°μλ₯Ό κΌΌκΌΌν λ€μλ€λ©΄ μ½κ² λ§μΆ μ μμ μ λλ‘ μ½κ² λμλ€. ν λ¬Έμ μ λλ μλ μλμ°¨λ μλμ°¨ κ΄λ ¨ μ μ± (μμ μλμ°¨)μ κ΄μ¬μ΄ μλ μ¬λλ§ λ§μΆ μ μλ λ¬Έμ λ λμ€κΈ°λ νλ€.
ν©κ²© κΈ°μ€μ 100μ λ§μ μ 60μ μ΄μμ λ§μΌλ©΄ λλ€!
β
첫μΈμ & κΈ°λ
μ¬μ€ μ¬μ ν μ€νΈ κΈ°κ°μ΄ μ€κ°κ³ μ¬λ κ²Ήμ³μ κ½€λ λΉ‘μ λ€. (μμ§ν μν 곡λΆλ³΄λ€ H-λͺ¨λΉλ¦¬ν° 곡λΆλ₯Ό λ λ§μ΄ ν λ λ μμμγ γ )
κ·Έλλ μλμ°¨μ λν΄ μ λͺ°λλ ν°λΌ μλ‘μ΄ μ§μμ μλ κ³Όμ μμ²΄κ° μ¦κ±°μ λ€.
λλ νλΆκ° μ»΄ν¨ν°κ³΅ν & ν΅κ³νμ΄λΌ μμ§, λͺ¨ν°μ μλμ리μλ λ¬ΈμΈνμ΄μλλ°, μ΄λ² κ³Όμ μ ν΅ν΄ μλ‘μ΄ μ§μμ λ§μ΄ μκ² λμ΄μ μ¬λ°μλ€. μ΄μ μ°¨λ₯Ό λ³Ό λ μ‘°κΈ λ μ λ¬Έμ μΌλ‘ μ€λͺ ν μ μμ λ― νλ€ βοΈ
μμΌλ‘ μ§νλ κΈ°λ³Έ κ³Όμ μμλ λ μΌλ§λ μ μ΅ν λ΄μ©μ λ°°μ°κ² λ μ§ κΈ°λλλ€!
λ¬Όλ‘ , μν, λ©΄μ , κ³Όμ λ± λ°μ μΌμ μ΄ κΈ°λ€λ¦¬κ³ μμ§λ§, μ€μΌμ€μ μ κ΄λ¦¬νλ©΄μ λ μ΄μ¬ν λ°°μ보λλ‘ νκ² λ€!! ππ
'π€ AI > κ°λ°κ³΅λΆ' μΉ΄ν κ³ λ¦¬μ λ€λ₯Έ κΈ
[Fluent Python μ€ν°λ] Study Note #1 Data Model (0) | 2021.11.15 |
---|---|
[μκ³ λ¦¬μ¦] μ΅λ 곡μ½μ, μ΅μ 곡배μ (0) | 2021.08.03 |
[λ₯λ¬λ] μ ν νκ·μ μ΅μ μ κ³±λ² (0) | 2021.07.20 |
[μκ³ λ¦¬μ¦] set method (0) | 2021.07.16 |
conda κ°μ νκ²½ μμ±, κ΄λ¦¬ (3) | 2021.07.14 |