NotebookLM - https://notebooklm.google.com/
https://with-neural-network.tistory.com/entry/%EA%B5%AC%EA%B8%80%EC%9D%98-%ED%95%99%EC%8A%B5%EC%9A%A9-AI-NotebookLM스마트공장을 위한 파이썬 활용
스마트공장을 위한 파이썬 활용
https://sites.google.com/view/kosmes20251124
- 스마트공장 개요 :
https://colab.research.google.com/drive/1_fWEiyhW2YUmnQTXMFdKGxqf1OuS0pAB?usp=sharing
- 스마트공장 데이터 분석 :
(점프 투 파이썬)https://wikidocs.net/book/1,
(초보자를 위한 파이썬 300제)https://wikidocs.net/book/922
[온라인] colab – https://colab.research.google.com/?hl=ko
[오프라인] jupyter(anaconda) - https://www.anaconda.com/
- 머신러닝 예측 : [파이썬 머신 러닝] - wine
- 머신러닝 분류 :
https://colab.research.google.com/drive/1HBHJIg0lIVhRfrxlbJyNME61mISKsrbJ?usp=sharing
[파이썬 머신 러닝] - wine
와인 품질 예측(머신러닝) 모델 만들기 교안1 - 여기를 클릭하세요.
와인 품질 예측(머신러닝) 모델 만들기 교안2 - 여기를 클릭하세요.
[와인 데이터 웹 주소]
레드와인 –
https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/wine-quality/winequality-red.csv
화이트와인 -
https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/wine-quality/winequality-white.csv
[파이썬 실습 및 활용] - gilbut(길벗)
모두의 데이터 분석 with Python_길벗 - 교안 링크(여기를 클릭하세요.) / 외부 공유 금지!!
실습 colab 파일 공유 - 여기를 클릭하세요.
의견 작성 - 여기를 클릭하세요.
웹페이지의 특징
웹브라우저는 요리사
HTML (정적 페이지) : 이미 완성된 음식 (비빔밥)
JavaScript (동적 페이지) : 샤브샤브, 국물(기본 HTML)은 있지만, 재료들(데이터, 스크립트)이 들어오고 끓여지면서 최종 완성된 요리가 됨.
CSS: 데코레이션
음식주문 or 재료추가 : API / AJAX 호출 (키오스크, 테이블오 더, 주문벨)
COOKIE: 가게 입장 후 배정받은 테이블 번호 (만료 시점 존재)

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