코딩하는 덕구 🐶

피부 관리는 트러블 관리가 가장 기본입니다. 민감하지 않은 피부가 되어야 미백, 주름개선을 할 수 있습니다.먼저 피부 장벽이 무너지면 가벼운 자극에도 피부가 잘 빨개지고, 트러블이 생기고, 흉터도 잘 생겨요. 피부 장벽 무너진지 아는 법.1. 피부가 잘 빨개진다.2. 세안 후 당기거나 약하게 가렵다. 피부 장벽을 지키기 위해서는 약산성 폼클랜징을 사용하시고, 기초 화장 (토너, 로션) 사용하시면 됩니다.피부에 뭐가 자주 나는 분들은 모낭염에 좋지 않은 성분인 갈락토미세스, 세라마이드 들어있으면 그 화장품은 거르셔도 됩니다. 보습을 위한 성분인데, 대신 알란토인 들어있는 기초화장품 사용하세요! 트러블은 크게 세가지가 있습니다. 여드름, 모낭염, 좁쌀 여드름(피부 속 씨앗 같은것들) 1. 여드름 관리 법- ..

삼성전자 취업준비하며 궁금했던것을 폰서트(핸드폰상담)를 통해 현직자와 질문답변을 나눈적이 있었습니다.그때 당시에는 현직자의 답변이 와닿지 않았는데 현직자가 되고 난 이후 왜 이런 답변을 하셨는지 잘 이해하게 되었습니다.취준생과 현직자의 마음에서 제가 궁금했었던 질문과 답변을 리뷰해보겠습니다. 취준생이었던 나의 질문과 그때 당시 현직자의 답변Q. 취업 담당자님 입장에서 뽑고 싶은 지원자는 어떤 사람인가요?A. 일을 잘할 수 있는 사람, 능력, 시너지- 회사에서는 신입사원들에게 교육의 이름으로 막대한 자본을 투자합니다.회사 입장에서 지원자가 잘 배워서 오래 일 하고, 회사에게 이득을 가져다 줄 수 있는 사람이면 좋겠죠.Q. 지원자님께서 말씀하신 뽑고싶은 지원자의 특징은 어떻게 하면 보여줄 수 있나요?A. 면..

복장SVP와 마찬가지로 비즈니스 캐주얼이다. 후기4주간의 SVP를 마치고 부문 입문교육도 마무리가 되었다.DS 입문교육은 1주간 진행되었는데, 계열사 (DX, SDI)마다 교육 장소와 기간이 달랐다. 회사 버스와 캠퍼스에 익숙해질 수 있었고, 인사 정책, 고과, 복지, 반도체 등 다양한 분야에서 실질적으로 회사생활할 때 도움이 되는 정보들을 배웠다.특히 인사팀에서 소개해주는 내용은 꼭 기억해두면 좋다.예를들면 포괄임금제라서 일을 하는데 안한사람과 돈을 똑같이 받는 경우도 있다. 추후에 다시 가르쳐줄 사람이 많이 없다. DS 부문은 국가사업(메모리)로 지정되어있다.보안사업장이므로 게이트 입장하기 전 꼭 USB, 전자기기, 핸드폰 보안스티커를 확인하고 입장해야된다.

필수 준비물옷, 양말, 속옷, 운동화, 일과 이후 입을 트레이닝 복(긴바지), 샴푸, 세면도구, 면도, 스킨케어, 텀블러 (커피 케이터링 있는데 마시려면 필수입니다.), 양치도구, 충전기, 노트, 볼펜(강의 들을 때 핸드폰 사용 불가)추천 준비물헬스 하는 사람들은 헬스복 (헬스장은 반바지도 괜찮음), 옷걸이, 위생봉투(속옷, 샴푸 보관하기 좋아요), 손톱깎이 복장일과 중 : 비즈니스 케주얼. (차수에 따라 청바지 지양해달라는 차수도 있어요)셔츠, 니트, 슬랙스 등 일과 후 : 편하게 (반바지 지양) 후기 4주간의 긴 여정이 끝났다.첫날에는 처음 보는 사람들과 교육듣고 활동하고, 방을 나눠 쓰는게 어색하고 불편했다.하지만 매일 아침 일찍부터 일어나 저녁까지 함께 교육듣고, 같이 놀면서 나이는 달랐지만 다들..

data_processing.pyimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as snsimport io# 이상치를 제거하는 함수  def remove_outliers(df):      for column in df.columns:          # 열이 숫자형 데이터를 포함하고 있는지 확인          if df[column].dtype == 'float64' or df[column].dtype == 'int64':              Q1 = df[column].quantile(0.25)              Q3 = df[column].quantile(0.75)              IQR = Q3 - Q1     ..

제조 사례에서 알아본 사례 중 하나인 NVIDA 사례(ChipNeMo 논문)를 분석해보겠습니다.내용이 어렵고 분량도 많으니 생성AI를 위한 프레임워크인 LangChain을 이용해서 논문의 내용을 분석해보겠습니다.jupyter 노트북, open Ai API key가 필요합니다.자료 출처: 아래의 링크에서 PDF 형식으로 파일을 다운로드 받을 수 있습니다.링크: https://arxiv.org/abs/2311.00176발급 받은 OpenAI key를 불러옵니다.In [1]:import osos.environ["OPENAI_API_KEY"] = "your key" #각각의 open AI key 입력필요 모듈을 불러옵니다.In [2]:import openaifrom PyPDF2 import PdfReader..