Computer/ETC
ANCHOR
ANCHOR - 파일 내의 특정 섹션을 나타내기 위해 사용됩니다. TODO - 완료를 기다리는 항목입니다. FIXME - 버그 수정이 필요한 항목입니다. STUB - 생성된 기본 스니펫에 사용됩니다. NOTE - 특정 코드 섹션에 대한 중요한 메모입니다. REVIEW - 추가 검토가 필요한 항목입니다. SECTION - 영역을 정의하기 위해 사용됩니다 (‘계층적 앵커’ 참조). LINK - 편집기 내에서 열 수 있는 파일로 연결하기 위해 사용됩니다 (‘링크 앵커’ 참조).
Computer/C#
VS에서 Windows Forms 앱 과 Windows Forms 앱(.NET Framework) 차이
"Windows Forms 앱"과 "Windows Forms 앱(.NET Framework)" 사이의 주된 차이점은 사용되는 .NET 플랫폼의 버전과 관련이 있습니다. 이 두 용어는 종종 혼용되어 사용되지만, 기술적으로는 다음과 같은 차이점이 있습니다: Windows Forms 앱(.NET Framework): 이것은 오리지널 .NET Framework를 기반으로 하는 Windows Forms 애플리케이션을 가리킵니다. .NET Framework는 Microsoft에 의해 개발된 소프트웨어 프레임워크로, Windows 운영 체제에서 주로 사용됩니다. 이 플랫폼은 Windows Forms를 포함한 여러 UI 프레임워크를 지원하며, 2002년부터 여러 버전이 출시되었습니다. .NET Framework 기반의..
Encyclopedia/Info
실외에서 CO₂(이산화탄소) 측정이 필요 없는 이유?
실외 환경에서 이산화탄소(CO₂) 측정이 일반적으로 필요하지 않다고 여겨지는 주된 이유는 다음과 같습니다: 자연적인 환기와 공간: 실외 환경은 지속적인 자연 환기가 일어나며, 공간도 넓어 이산화탄소가 쉽게 퍼져나가고 농도가 낮게 유지됩니다. 실내와 달리, 공기가 제한된 공간에 갇히지 않기 때문에 이산화탄소 농도가 빠르게 상승하는 일이 드뭅니다. 식물에 의한 CO₂ 흡수: 실외에는 많은 식물이 존재하며, 이들은 광합성 과정을 통해 CO₂를 흡수하고 산소를 방출합니다. 이는 자연적인 CO₂의 순환을 돕고 실외 CO₂ 농도를 조절하는 데 기여합니다. 환경적 요인과 더 큰 관심사들: 일반적으로 실외 공기질에 대한 관심은 이산화탄소보다는 미세먼지, 오존, 황산화물, 질소산화물과 같은 다른 오염 물질에 더 큽니다...
Encyclopedia/Info
표준화(Standardization)와 정규화(Normalization)의 차이
데이터 전처리에서 표준화(Standardization)와 정규화(Normalization)는 모두 데이터의 스케일을 조정하는 방법이지만, 그 방식과 목적에서 차이가 있습니다. 표준화 (Standardization) 표준화는 데이터에서 평균을 빼고, 그 결과를 표준편차로 나누는 과정입니다. 이 방법은 데이터의 평균을 0으로, 표준편차를 1로 만듭니다. 표준화는 데이터가 정규 분포를 따른다는 가정 하에, 데이터의 스케일을 조정합니다. 공식: ( z = \frac{(x - \mu)}{\sigma} ) 여기서 ( x )는 원래 값, ( \mu )는 평균, ( \sigma )는 표준편차입니다. 결과적으로, 변환된 데이터는 평균이 0이고 분산이 1인 분포를 가지게 됩니다. 표준화는 이상치에 덜 민감하며, 많은 머신..
Computer/Machine learning models
RNN에서 사용되는 'input_shape' 알아보자
input_shape에서의 시퀀스 길이와 특성 수는 순환 신경망(RNN) 또는 그 변형인 LSTM, GRU 레이어에 입력되는 데이터의 구조를 나타냅니다. 이들은 시계열 데이터나 텍스트 데이터와 같이 순차적인 데이터를 처리할 때 사용됩니다. 시퀀스 길이 (Sequence Length): 이는 입력 데이터의 시간 단계 또는 순차적인 단계의 수를 나타냅니다. 즉, 하나의 시퀀스 내에 있는 연속적인 데이터 포인트의 개수입니다. 예를 들어, 시계열 데이터에서 시퀀스 길이는 고려하고자 하는 시간 프레임의 길이가 될 수 있습니다. 만약 하루 동안 시간별 데이터를 고려한다면, 시퀀스 길이는 24가 될 수 있습니다. 특성 수 (Number of Features): 이는 각 시간 단계에서의 관찰된 특성(변수)의 수를 나타..
Computer/Machine learning models
LSTM(Long Short-Term Memory)과 GRU(Gated Recurrent Unit)의 특징 비교
LSTM(Long Short-Term Memory)과 GRU(Gated Recurrent Unit)는 둘 다 순환 신경망(RNN)의 변형으로, 시퀀스 데이터(예: 시계열 데이터, 텍스트 등)를 처리하는 데 사용됩니다. 두 구조 모두 기본 RNN의 단점인 장기 의존성 문제를 해결하기 위해 고안되었으나, 그들의 내부 구조와 작동 방식에서 차이가 있습니다. LSTM의 특징 게이트: LSTM은 셀 상태를 조절하기 위해 세 개의 게이트(입력 게이트, 출력 게이트, 망각 게이트)를 사용합니다. 이 게이트들은 네트워크가 장기간에 걸친 의존성을 학습할 수 있도록 돕습니다. 셀 상태: LSTM은 셀 상태라는 추가적인 정보 흐름을 가지고 있으며, 이는 네트워크를 통해 정보를 장기간에 걸쳐 전달하는 데 도움을 줍니다. 매개..
Encyclopedia/Info
양자 컴퓨터 관련 특허 등록 많은 회사
양자 컴퓨터 관련 특허 등록 많은 회사들의 순서 International Business Machines Corp (IBM): IBM은 2002년부터 2022년까지 총 1,978건의 양자 컴퓨팅 관련 특허를 보유하고 있으며, 기술, 미디어, 통신 부문에서 가장 많은 특허를 보유하고 있습니다 Alphabet Inc (구글의 모회사): Alphabet Inc는 총 944건의 특허를 보유하고 있으며, 이 중 95.6%는 자회사인 Google LLC에 의해 기여되었습니다 D-Wave Quantum Inc: D-Wave Quantum Inc는 총 806건의 특허를 보유하고 있으며, 이 중 96.5%는 자회사인 D-Wave Systems Inc에 의해 기여되었습니다 Northrop Grumman Corp: Nort..
Encyclopedia/Info
ASSURE 모형의 절차
ASSURE 모형은 교육 과정과 수업 계획을 설계할 때 사용되는 모델로, 학습자 중심의 접근 방식을 강조합니다. ASSURE는 다음과 같은 여섯 가지 주요 단계로 구성됩니다: Analyze Learners (학습자 분석): 이 단계에서는 학습자의 특성, 배경 지식, 학습 스타일 등을 평가하여 수업 계획에 반영합니다. 학습자의 필요와 요구를 이해하는 것이 중요합니다. State Objectives (목표 설정): 학습 목표를 명확하게 정의합니다. 이 목표들은 학습자가 수업을 통해 달성해야 할 구체적인 지식, 기술, 태도를 반영해야 합니다. Select Methods, Media, and Materials (방법, 매체 및 자료 선택): 설정된 학습 목표를 달성하기 위해 적절한 교수법, 매체 및 자료를 선택..
Story/생각남
기독교 아이스브레이킹 질문
https://warmupdeck.seonghwa.net/ Warm Up Deck 마음을 읽는 시간, 질문카드, 대화, 나눔 warmupdeck.seonghwa.net 마음을 읽은 시간, Warm Up Deck 을 만들때 질문을 한번 정리해본것들이다. 혹시나, 필요한 분들 있을까 올려본다. LD.1 가볍게 시작하기 요즘 관심 있는 일은 무엇인가요? 휴대폰으로 가장 많이 하는 일은 무엇인가요? 가장 좋아하는 음식은 무엇인가요? 일주일의 휴가가 주어진다면 하고싶은 일은 무엇인가요? 살면서 가장 기뻤던 일은 무엇인가요? (여러개도 좋아요) 어렸을 때 꿈은 무엇이었습니까? 좋아하는 동물은 무엇입니까? 죽기 전에 단 한가지 음식을 먹을 수 있다면 무엇을 먹겠습니까? 가장 좋아하는 디저트는 무엇인가요? 좋아하는 영..
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