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가스기술사 시험일정 및 기출문제

1. 시험일정 가스기술사는 2020년 부터 2024년 까지 최근 5년간 매년 1회씩, 1월말에서 2월초(첫회)에 치뤄지고있다. 따라서, 2025년 역시 1월말에서 2월초(첫회)에 치뤄질 가능성이 매우 높으니 그때를 맞춰서 공부 일정을 계획하고, 정확한 일정은 아래의 한국가스기술사회 사이트의 시험일정 안내 게시판에서 매년 연말즈음에 공지가 되고있으니 확인하면 된다. https://kgpe.or.kr/bbs/board.php?bo_table=report02&sca=%EC%8B%9C%ED%97%98%EC%9D%BC%EC%A0%95+%EC%95%88%EB%82%B4 예비기술사 정보지원 1 페이지 | 한국가스기술사회 kgpe.or.kr 2. 기출문제 첨부파일은 2001년부터 2024년까지(65회 ~ 132회)의 ..

자격증 2024.03.30

인공지능 능력시험 - AICE 자격증 정보 / 2024 시험일정 / 교재 / 샘플문항

1. 자격정보 자격명 AICE (AI Certificate for Everyone) 자격의 종류 등록민간자격 등급명 Professional / Associate / Basic / Junior 등급명 Future 1급 / 2급 / 3급 등록번호 2022-004642 등록번호 2023-003043 비용 등급별 응시료 (VAT, 자격발급비 포함) - Professional : 120,000원 - Associate : 80,000원 - Basic : 50,000원 - Junior : 50,000원 비용 등급별 응시료 (VAT, 자격발급비 포함) - Future 1급 : 미정 - Future 2급 : 40,000원 - Future 3급 : 30,000원 응시료 환불규정 - 접수기간 중 : 100% 환불 - 접수기..

자격증 2024.03.17

XU10 휴대용 레트로 게임기 언박싱/리뷰/백업방법

하나쯤 갖고 싶었던 레트로 게임기를 드디어 장만했다. 그 유명한 '미유미니'나 다른 좋은 게임기들이 많지만, 이것 저것 비교해보다가 나름 적당한 가격대인 XU10으로 정하고 3가지 색상 중 제일 무난하고 깔끔한 흰색으로 구매했다. 약 4주간의 긴 기다림 끝에 받은 XU10은 조이스틱 보호하기 위한 완충재와 함께 포장되어있고, 구성품으로는 본체, 충전 케이블, 매뉴얼, 강화유리, 먼지제거용 알콜스왑이 포함되어있다. 조이스틱 보호용 완충재랑 같이 포장이 되어있어서 감탄을 하며 내용물을 확인하는데 강화유리가 파손되어있었다. 다행히 본체는 파손된 부분 없이 잘 작동해서 강화유리는 별도로 구매했다. 전체적으로 괜찮은데 몇 가지 아쉬운 점이 있다면, 1) 전원 켤때 사운드 볼륨 - 오프닝 영상 소리가 사전에 설정된..

리뷰 2024.03.16

캘리그라피 무료 폰트 - 카페24

폰트 라이선스 안내 카페24에서 제작한 모든 글꼴의 지적 재산권은 카페24(주)에 있습니다. 개인 및 기업 사용자를 포함한 모든 사용자에게 무료로 제공되며 상업적인 사용이 가능합니다. 단, 글꼴 자체를 유료로 판매하는 행위를 금지합니다. 웹디자인, 출판, 웹폰트, CI/BI 제작, 영상 제작 및 자막, 소프트웨어의 번들, 특정 프로그램의 임베드 등 사용범위 제한없이 자유롭게 이용할 수 있습니다. 수정, 재배포가 가능하며 수정한 폰트에도 OFL(OpenFont License)을 적용하여야 합니다. 카페24 폰트를 사용한 결과물은 카페24의 프로모션을 위해 활용될 수 있습니다. 이를 원치 않는 사용자는 언제든지 당사로 연락 주시기 바랍니다. https://fonts.cafe24.com/ 카페24 상업용 무료..

캘리그라피 2024.03.07

캘리그라피 무료 폰트 - 네이버 나눔손글씨

네이버 글꼴 저작권 안내 네이버에서 제작한 나눔 글꼴과 마루 부리 글꼴, 클로바 나눔손글씨(이하 네이버 글꼴)의 지적 재산권은 네이버와 네이버 문화재단에 있습니다. 네이버 글꼴은 개인 및 기업 사용자를 포함한 모든 사용자에게 무료로 제공되며 글꼴 자체를 유료로 판매하는 것을 제외한 상업적인 사용이 가능합니다. 네이버 글꼴은 본 저작권 안내와 라이선스 전문을 포함해서 다른 소프트웨어와 번들하거나 재배포 또는 판매가 가능하고 자유롭게 수정, 재배포하실 수 있습니다. 네이버 글꼴 라이선스 전문을 포함하기 어려울 경우 출처 표기를 권장합니다. 예) 이 페이지에는 네이버에서 제공한 나눔 고딕 글꼴이 적용되어 있습니다. 네이버 글꼴을 사용한 인쇄물, 광고물(온라인 포함)의 이미지는 나눔 글꼴 프로모션을 위해 활용될..

캘리그라피 2024.03.06

[CSWA] 솔리드웍스(Solidworks) 자격증

1. 시험항목 1) 제도 역량(각 5점씩 3문제) - 제도 기능에 대한 기타 질문 2) 기본 파트 생성 및 수정(각 15점씩 2문제) - 스케치 - 보스 돌출 - 돌출 컷 - 주요 치수 수정 3) 중간 파트 생성 및 수정(각 5점씩 2문제) - 스케치 - 리볼브 보스 - 돌출 컷 - 원형 패턴 4) 고급 부품 생성 및 수정(각 5점씩 3문제) - 스케치 - 스케치 오프셋 - 보스 돌출 - 돌출 컷 - 주요 치수 수정 - 더 어려운 형상 수정 5) 어셈블리 생성(각 30점씩 4문제) - 베이스 파트 배치 - 메이트 - 어셈블리의 주요 매개변수 수정 총 질문 : 14 총점 : 240 합격에 필요한 점수 : 165 최대 시간 : 180분 2. CSWA 시험 연습 문제 다운로드 https://www.solidw..

자격증 2024.01.25

SQL 개발자(SQLD) 자격증 - 완벽정리

1. SQL 개발자(SQLD) 소개 https://www.dataq.or.kr/www/sub/a_04.do 데이터자격시험 SQL(Structured Query Language)은 데이터베이스를 직접적으로 액세스할 수 있는 언어로, 데이터를 정의하고(Data Definition), 조작하며(Data Manipulation), 조작한 결과를 적용하거나 취소할 수 있고(Transaction Con www.dataq.or.kr 2. 시험일정 https://www.dataq.or.kr/www/accept/schedule.do#none 데이터자격시험 데이터아키텍처 준전문가 제54회 - 3.20~24 4.7 4.23(일) 5.12~16 5.19 - www.dataq.or.kr 구분 회차 접수기간 수험표 발급 시험일 ..

자격증 2023.12.04

데이터 분석 전문가(ADSP) 자격증 - 완벽정리

1. 데이터 분석 준전문가(ADsP) 소개 https://www.dataq.or.kr/www/sub/a_06.do 데이터자격시험 데이터분석 준전문가 자격시험은 실기시험은 없으며 필기시험은 PBT(Paper Based Test) 방식으로 자격을 검정하며, 필기시험 합격기준 요건을 충족하면 최종합격자로 분류되어 데이터 분석 준전문가 www.dataq.or.kr 2. 시험일정 https://www.dataq.or.kr/www/accept/schedule.do#none 데이터자격시험 데이터아키텍처 준전문가 제54회 - 3.20~24 4.7 4.23(일) 5.12~16 5.19 - www.dataq.or.kr 구분 회차 접수기간 수험표 발급 시험일 사전점수 공개 및 재검토 접수 결과발표 증빙서류 제출기간 데이터분..

자격증 2023.12.04

[정자역] 투쿡 정자점 - 사케 뱃살동 / 사케 아부리동 / 돈카츠 맛집

* 영업시간 : 11:00 ~ 21:00 (브레이크 타임 15:00 ~ 16:00, 라스트 오더 20:15) * 위치 & 연락처 - 주소 : 경기 성남시 분당구 성남대로331번길 3-13 대명제스트빌딩 1층 108호 (정자동 156-3) - 전화번호 : 0507-1433-0512 로드뷰길찾기지도 크게 보기 메뉴 사케 뱃살동 먼저 '사케 뱃살동'(연어 뱃살 덥밥)은 연어 특유의 비린내 없이 깔끔하고 맛있다. 특히, 양파, 생강, 무순, 와사비와 함께 먹으면 정말 맛있다. 긴 설명 필요 없이 투쿡에서 딱 한 메뉴만 먹어야 한다면 '사케 뱃살동'을 추천한다. (단, 회덥밥 처럼 비벼먹지말고 하나씩 올려서 먹어야 한다) 절대 비빔밥 처럼 섞어 먹지 말고 밥에 간장에 살짝 찍은 연어를 한점 올린 다음, 와사비/양..

맛집 2023.12.03

아나콘다 - 파이캐럿으로 최적 모델 선택

파이캐럿 설치와 주피터 노트북 커널 연결이 완료되었으면 파이캐럿을 이욯해서 아래와 같이 최적의 모델을 선택하고 예측을 할 수 있다. from pycaret.regression import * reg = setup(data=train_x, target=train_y, session_id=123) data : 훈련 데이터(특성) target : 예측하려는 대상 변수(타겟 변수) session_id : 재현성을 위해 무작위 시드를 설정하는 선택적 매개변수 # 최적의 모델 선택 (상위 3개 모델 선택) best_models = compare_models(n_select=3) n_select=3 : 상위 3개 모델 선택 # Best Model 저장 import pickle with open('best_1-lgbm..

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