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2023/03 191

토정비결 괘상수 풀이 - 111 有變化之意(유변화지의)

https://31weeks.tistory.com/305 토정비결 - 자동계산 프로그램 (베타 테스트) 그동안 올렸던 토정비결 포스트와 관련해서 좀 더 쉽게 토정비결을 볼 수 없을까 생각하다가 파이썬으로 자동계산 프로그램을 만들어봤습니다. 아직 테스트 중인 프로그램이므로 불완전한 프 31weeks.com 111 有變化之意(유변화지의) - 토정비결 괘상수 원본해설 [ 한해 총운 ] 東風解凍 枯木逢春 - 동풍해동 고목봉춘 小往大來 積小成大 - 소왕대래 적소성대 災消福來 心神自安 - 재소복래 심신자안 月明中天 天地明朗 - 월명중천 천지명랑 春回故國 百草回生 - 춘회고국 백초회생 卯月之中 必生貴子 - 묘월지중 필생귀자 君謨大事 何必疑慮 - 군모대사 하필의려 若逢貴人 身榮家安 - 약봉귀인 신영가안 春雖小通 勞力恒..

토정비결 2023.03.16

토정비결 - 성씨 오행 구분

https://31weeks.tistory.com/305 토정비결 - 자동계산 프로그램 (베타 테스트) 그동안 올렸던 토정비결 포스트와 관련해서 좀 더 쉽게 토정비결을 볼 수 없을까 생각하다가 파이썬으로 자동계산 프로그램을 만들어봤습니다. 아직 테스트 중인 프로그램이므로 불완전한 프 31weeks.com 토정비결의 풀이과정에서 나오는 성씨에 대한 오행의 구분 - 목성, 화성, 토성, 금성, 수성 木姓(목성) - 木의 성씨 金(김) 朴(박) 趙(조) 崔(최) 兪(유) 洪(홍) 曺(조) 劉(유) 高(고) 孔(공) 車(차) 康(강) 廉(염) 朱(주) 陸(육) 董(동) 虞(우) 周(주) 延(연) 秋(추) 固(고) 鼎(정) 簡(간) 火(화) 火姓(화성) - 火의 성씨 李(이) 尹(윤) 鄭(정) 姜(강) 蔡(채) ..

토정비결 2023.03.16

토정비결 - 작괘법 예시

https://31weeks.tistory.com/305 토정비결 - 자동계산 프로그램 (베타 테스트) 그동안 올렸던 토정비결 포스트와 관련해서 좀 더 쉽게 토정비결을 볼 수 없을까 생각하다가 파이썬으로 자동계산 프로그램을 만들어봤습니다. 아직 테스트 중인 프로그램이므로 불완전한 프 31weeks.com 2000년 1월 1일생의 2023년도 토정비결의 괘상을 작괘를 해보면, 음력 생년월일 = 1999년 11월 25일 (평달) 한국 나이 = 2023(올해) - 1999(출생년도) + 1 = 25 음력 간지 = 기묘년, 병자월, 무오일 태상수 = 19 중수(월건) = 16 하수(일진) = 12 날짜수 = 29 따라서, 상괘 = (25 + 19) % 8 = 4 중괘 = (29 + 16) % 6 = 3 하괘 =..

토정비결 2023.03.16

토정비결 - 작괘법 (상괘, 중괘, 하괘)

https://31weeks.tistory.com/305 토정비결 - 자동계산 프로그램 (베타 테스트) 그동안 올렸던 토정비결 포스트와 관련해서 좀 더 쉽게 토정비결을 볼 수 없을까 생각하다가 파이썬으로 자동계산 프로그램을 만들어봤습니다. 아직 테스트 중인 프로그램이므로 불완전한 프 31weeks.com 1. 생년월일을 기준으로 한국나이 구하고, 음력 생년월일을 구한다. : 올해연도 - 태어난 해 + 1 = 한국나이 : 네이버 달력 이용 (게시물 하단 링크) 2. 올해 음력생일의 연, 월, 일에 대한 음력 간지를 구한다. : 네이버 달력 이용 (게시물 하단 링크) 3. 올해 생일이 있는 달의 날짜 수를 구한다 (29 또는 30) : 네이버 달력 이용 (게시물 하단 링크) 4. 아래의 표에서 음력간지에 대..

토정비결 2023.03.16

ChatGPT를 활용한 실제 서비스 예시

최근들어 ChatGPT를 활용한 다양한 인공지능 서비스가 등장하면서 많은 관심을 받고 있습니다. 이번 포스트에서는 ChatGPT를 활용한 실제 서비스 예시를 소개하겠습니다. 1. OpenAI GPT-3 기반 언어 모델 OpenAI는 최근에 출시한 GPT-3 기반 언어 모델로, 다양한 분야에서 사용될 수 있는 인공지능 서비스를 개발하는데 활용됩니다. 예를 들어, OpenAI GPT-3를 이용하여 새로운 글을 작성하거나 번역하는 등 다양한 언어 처리 기능을 제공할 수 있습니다. 2. 챗봇 서비스 ChatGPT는 챗봇 서비스에서 가장 많이 활용되는 인공지능 모델 중 하나입니다. 예를 들어, 식당 예약, 여행 정보 제공 등 다양한 분야에서 챗봇 서비스를 제공할 수 있습니다. 3. 글로벌 뉴스 분류 언론사들은 매..

파이썬 - 슬롯머신 게임

100개의 토큰을 가지고 결과에 따라서 토큰을 획득하거나 잃는 규칙으로 간단한 슬롯머신 게임의 코드를 파이썬으로 구현하면 아래와 같다. import random # 슬롯머신 결과 생성 def spin(): return random.choice(["Cherry", "Bell", "Lemon", "Orange", "Star", "Skull"]) # 게임 진행 def play(): tokens = 100 # 초기 토큰 개수 while True: print() print(f"You have {tokens} tokens.") if tokens

ChatGPT를 활용한 챗봇 개발 시 고려해야 할 사항

챗봇은 최근들어 많은 기업들이 활용하고 있는 인공지능 서비스입니다. 챗봇을 개발하는 데에는 다양한 방법이 있지만, 최근에는 ChatGPT를 활용한 챗봇 개발이 많이 이루어지고 있습니다. 하지만, ChatGPT를 활용한 챗봇 개발에는 몇 가지 고려해야 할 사항이 있습니다. 첫째, ChatGPT는 대량의 텍스트 데이터를 학습하며 생성한 결과물로, 학습 데이터에 따라 생성된 결과가 다르게 나타날 수 있습니다. 따라서, 적절한 학습 데이터를 선택하고, 이를 기반으로 챗봇을 구성해야 합니다. 둘째, ChatGPT는 단순히 학습된 데이터를 생성하기 때문에, 사용자가 요구하는 정보를 적절히 처리하기 위해서는 추가적인 프로그래밍 작업이 필요합니다. 이를 위해서는 기업이나 개발자가 챗봇에 필요한 대화의 흐름과 정보를 사..

파이썬 - 야구게임

상대방이 생각한 3자리 숫자를 맞추는 야구게임의 규칙 게임 참가자는 상대방이 생각한 3자리 숫자를 맞추기 위해 3자리 숫자를 말한다. 상대방은 말한 숫자와 비교하여 세 자리 중에 하나의 숫자가 같고 자리도 같은 경우 "스트라이크(S)"로, 하나의 숫자는 맞지만 자리가 다른 경우 "볼(B)"로 알려준다. 맞는 숫자가 없을 경우 "아웃(O)"으로 알려준다. 게임 참가자는 상대방이 알려준 스트라이크와 볼의 수를 바탕으로 다시 1번 과정을 반복한다. 게임 참가자는 상대방이 생각한 숫자를 모두 맞출 때까지 1~3번의 과정을 반복한다. 예를 들어, 상대방이 숫자 123을 생각한 경우, 게임 참가자가 456을 말하면, 상대방은 "스트라이크: 0, 볼: 0"이라고 알려준다. 이어서 게임 참가자가 789를 말하면, 상대..

ChatGPT가 자연어 처리 분야에서 중요한 역할을 하는 이유

최근들어 인공지능 기술이 급격히 발전하면서 자연어 처리 분야에서도 인공지능이 많은 역할을 하고 있습니다. 그 중에서도 ChatGPT는 자연어 처리 분야에서 중요한 역할을 합니다. 그 이유는 무엇일까요? 우선, ChatGPT는 인공지능 언어 모델 중에서 가장 유명한 모델 중 하나입니다. 이는, GPT의 사전학습 기술이 매우 뛰어나기 때문입니다. ChatGPT는 대량의 텍스트 데이터를 학습하며, 이를 바탕으로 다양한 자연어 처리 분야에서 활용됩니다. 예를 들어, 챗봇에서는 사용자의 질문에 대한 답변을 자연스럽게 생성할 수 있습니다. 또한, ChatGPT는 텍스트 생성 분야에서도 활용됩니다. 이는, GPT가 학습한 데이터를 바탕으로 문장을 생성하거나 요약하는 등 다양한 기능을 제공할 수 있기 때문입니다. 하지..

인공지능 언어모델(ChatGPT)이란 무엇인가?

최근들어 자연어 처리 분야에서 가장 핫한 기술 중 하나인 '언어 모델'이 많은 관심을 받고 있습니다. 그 중에서도 GPT (Generative Pre-trained Transformer)는 대표적인 언어 모델 중 하나입니다. GPT는 OpenAI에서 개발한 인공지능 언어 모델로, 텍스트 생성, 문장 이해, 기계 번역, 챗봇 등 다양한 자연어 처리 분야에서 활용됩니다. GPT의 특징은 '사전학습(pre-training)' 기술을 활용한다는 것입니다. 사전학습이란 대량의 텍스트 데이터를 모아 GPT 모델에 입력하여, 모델이 데이터의 패턴을 학습하는 과정을 말합니다. 이렇게 학습된 모델은 다양한 자연어 처리 분야에서 성능을 발휘합니다. 특히, 챗봇에서 활용되는 경우, 사용자의 질문에 대해 자연스러운 대화를 제..

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