설 연휴가 끝나고 일상으로 복귀하는 2월 13일 화요일은 전국 대부분 지역에서 포근한 날씨가 예상됩니다. 하지만, 일부 지역에서는 강한 바람이 불면서 날씨가 다소 변덕스러울 수 있어 주의가 필요합니다. ● 전국적인 기상 상황 - 대부분의 지역에서 맑은 날씨가 지속될 것으로 예측되지만, 경기동부와 강원영서 지역에는 구름이 많이 낄 것으로 보입니다. - 제주도와 남해안은 흐린 날씨를 보일 전망입니다. - 전국 대부분 지역에서 바람이 강하게 불 것으로 예상되며, 특히 산지와 해안 지역에서는 매우 강한 바람이 예측됩니다. ● 기온 변화 및 예상 - 아침 최저기온은 -4도에서 6도 사이로 다소 쌀쌀할 것으로 예상되지만, 낮에는 기온이 상승하여 전반적으로 따뜻한 날씨를 보일 것으로 보입니다. - 낮 최고기온은 12..
스터디 주제 AI 인공지능 블로그 글쓰기 : 나도 공장장이 되어볼까?1. 네이버 알고리즘 & 블로그 글쓰기 구조 2. 노출 잘되는 글쓰기 3. 인공지능이 만드는 글 (chatGPT, 뤼튼, Askup 등) 4. 실습 준비물 1. 뤼튼 가입 https://wrtn.ai/ 2. ChatGPT 가입 https://openai.com/gpt-4 GPT-4GPT-4 is more creative and collaborative than ever before. It can generate, edit, and iterate with users on creative and technical writing tasks, such as composing songs, writing screenplays, or learning..
오늘의 날씨: 추위는 물러가지만 미세먼지에 주의 수요일인 오늘, 겨울의 추위가 조금 누그러지는 대신, 탁한 공기와의 싸움이 시작됩니다. 수도권을 포함한 서쪽 지역의 미세먼지 수준이 '나쁨'으로 예상되며, 이는 우리의 일상과 건강에 상당한 영향을 줄 수 있습니다. 아침과 낮 기온의 변화 - 아침 최저 기온은 -10도에서 3도 사이로 예상되며, 평년보다 조금 높은 수준입니다. 특히 경기북부, 동부, 강원 내륙 및 산지, 일부 경북 내륙 지역에서는 -5도 이하로 내려갈 것으로 보입니다. - 낮 최고 기온은 5도에서 12도 사이로 예상되며, 이는 추위가 한풀 꺾였음을 나타냅니다. 주요 지역별 낮 최고 기온은 서울 7도, 인천 5도, 춘천 5도, 강릉 8도 등으로 다양합니다. 미세먼지 상황 - 미세먼지는 서쪽에서..
신촌 회의실 아늑하고 합리적인 이용금액 가능한 곳 신촌과 이화여대 주변 지역은 대학가 중심으로 활기가 넘치며 다양한 비즈니스와 학술 활동이 진행되는 곳입니다. 이런 환경에서 회의실을 찾는 것은 쉬운 일이지만, 합리적인 가격으로 적합한 공간을 찾는 것은 어려울 수 있습니다. 이 글에서는 신촌에서 가성비 좋은 회의실을 찾는 데 도움이 되는 몇 가지 팁을 공유하고자 합니다. 1. 목적에 맞는 공간 이해하기 ★ 소규모 모임 vs. 대규모 회의: 소규모 모임용 공간은 대체로 저렴한 편입니다. 대규모 회의실은 더 넓고 장비가 잘 갖춰져 있어 비용이 높을 수 있습니다. ★ 장비 필요 여부: 프로젝터, 화이트보드, 음향 시스템 등 필요한 장비가 있는지 확인하세요. 장비가 필요 없다면 더 저렴한 공간을 선택할 ..
철부지모임공간과 해시스모임공간 예약 스케줄입니다. https://naver.me/GiHRudY3 철부지모임공간 강남2호점 : 네이버 방문자리뷰 17 · 블로그리뷰 41 m.place.naver.com https://naver.me/50pnKWcu 철부지 모임공간 강남점 : 네이버 블로그리뷰 47 m.place.naver.com https://naver.me/x3iYKuvj 철부지모임공간 용인점 : 네이버 방문자리뷰 15 · 블로그리뷰 38 m.place.naver.com https://naver.me/GLAy8DmU 철부지모임공간 신촌이대점 : 네이버 방문자리뷰 20 · 블로그리뷰 71 m.place.naver.com https://naver.me/x8Bo2sMz 해시스 모임공간 : 네이버 방문..
Generalized Extreme Studentized Deviate (ESD) Test는 이상치(outliers)를 감지하는 데 사용되는 통계적 방법입니다. 이 테스트는 특히 데이터 세트에서 하나 이상의 이상치가 존재하는지를 판단하는 데 유용합니다. ESD 테스트는 표준 편차를 사용하여 데이터 세트 내에서 각 데이터 포인트의 상대적 위치를 평가합니다. ESD 테스트의 원리 1. 표준화: 데이터 포인트들을 표준화하여 평균을 0, 표준 편차를 1로 만듭니다. 2. 최대 편차 데이터 포인트 찾기: 표준화된 데이터 중에서 평균으로부터 가장 멀리 떨어진 데이터 포인트를 찾습니다. 3. 이상치 검정: 이 데이터 포인트가 통계적으로 유의미한 이상치인지 검정합니다. 이를 위해 Student의 t-분포를 사용합니다...