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세인트존스 호텔 솔직 후기 - 추석 연휴 가족 여행추석 연휴를 맞아 가족들과 세인트존스 호텔에 다녀왔습니다. 예약부터 체크아웃까지의 경험을 솔직하게 팁으로 공유합니다 💡 체크인 꿀팁 - 일찍 가세요!호텔 공식 체크인 시간은 오후 4시인데, 저희는 3시 30분쯤 도착했어요.중요! 4시에 맞춰 가면 오래 기다려야 할 수 있습니다. 일부 고객을 제외하고는 모두 키오스크로 체크인을 해야 하는데, 30분 일찍 갔는데도 웨이팅이 있었어요. 호텔 측에서도 체크인 대기 시간이 길어지면 고객 불만이 많다 보니 얼리 체크인을 받아주는 것 같더라고요.추천: 오후 3시쯤 도착하면 빠르게 체크인 가능합니다! 수영장은 오후 2시부터 이용가능하니 미리 체크인하고 짐을 맡기고 수영장으로 가는방법도 있어요 🚗 주차 ..

먼저 상생임대인 2년 비거주자에게도 양도세 면제 혜택이 있다.따로 홈택스나 어디에서 등록을 해야하는줄 알았는데 그게 아니었고 매도 시점에 별도로 양도소득세 면제 신청을 해야한다. 궁금했던점 - 갱신청구권에서 5% 이내 인상의 경우 적용여부 : 적용가능 - 2026년12.31 일 이후에 매도해도 상생임대인 조건에 해당하면 양도세 면제 가능한가 ? : 가능 하다 - 신청 방법은 ? 임차인과 계약 시점이 아니라 주택 매도 시점에 별도로 양도세면제를 홈택스나 관할 세무서에 신고 해야한다 -주의 사항은 ? 반드시 임차인과 계약서 계약금액 올리기전 계약서와 5% 이내 상승한 계약서에 두가지 모두 보유하여야 한다 ✅ 상생임대인 제도란?임대인이 임대료를 직전 계약 대비 5% 이내로 인상하고, 일정 요건을 충족하면 ..

https://arxiv.org/pdf/2412.04315v1이제는 num of parmeters 가 아니라 densing of LLM 밀도이다 아래 그림은 chatGPT 출시 이후 밀도가 현재하게 높아짐을 보여준다    논문의 저자는Gemma2 9B 만 이전 대비 capacity density 가 높아졌고 이에 반해최신 llama3.2 1B, 3B 모델의 capacity density 가 낮은 이유로 training 완성도가 떨어져서  llama3.1 8B 보다 학습밀도가 떨어진것으로 보고있다. 이는 task 를 정의하고 충분히 학습한다면 유사한 capasity density 로 따라갈것으로 보고 있다.  1. 개요 (Introduction)최근 대규모 언어 모델(LLM, Large Language M..

에어팟4 연결 가이드에어팟4를 처음 사용하거나 새로운 기기에 연결하려고 할 때, 간단한 단계를 따르면 쉽게 페어링할 수 있어요. 아래에 따라 해보세요:에어팟4 뚜껑을 열기: 에어팟4 케이스의 뚜껑을 열어 준비 상태로 만듭니다.정면 두 번 터치: 에어팟 정면을 두 번 툭툭 터치하여 페어링 준비 상태로 전환합니다. 이때 LED가 깜빡일 것입니다.기기에서 연결: 이제 스마트폰이나 다른 기기에서 블루투스 설정으로 이동하여 '에어팟4'를 선택합니다.페어링 완료: 연결이 완료되면 에어팟4가 준비되었습니다. 이제 음악을 듣거나 전화를 받을 수 있어요!

https://github.com/Gostas/tflite-micro-arduino-examples/tree/main

직장인들의 연말 소득공제에서 빠진 내용이 있을경우 소득공제 경정청구를 한다 지난 5년내 연말정산에서 부모님의 인적공제나 의료비 등등 빠지기 쉬운 항목이 있는경우 빠진 항목을 다시 체크해서 청구 하는게 경정청구를 신청 하면 보통 2개월 내로 결정을 내어줌   - 기각 , 추가 징수, 환급  제 경우 부모님 연말정산 인적 공제 누락으로 아래와 같이 청구 2018, 2019 , 2020년 2021년 2022년 청구 했고 2022년은 기각 결론은 딱 두달 만에 입금 완료됨 빠뜨린금액 있으면 꼭 챙기시길

Chat GPT 사용 간략 간단 간편한 업무 업무의 스케쥴 조절 집중력

1. MAE (Mean Absolute Error)- 실제 값과 예측 값의 차이(Error)를 절대값으로 변환해 평균화- MAE는 에러에 절대값을 취하기 때문에 에러의 크기 그대로 반영된다. 그러므로 예측 결과물의 에러가 10이 나온 것이 5로 나온 것보다 2배가 나쁜 도메인에서 쓰기 적합한 산식이다.- 에러에 따른 손실이 선형적으로 올라갈 때 적합하다.- 이상치가 많을 때from sklearn.metrics import mean_absolute_errormean_absolute_error(y_test, y_pred)  2. MSE (Mean Squared Error)- 실제 값과 예측 값의 차이를 제곱해 평균화- 예측값과 실제값 차이의 면적의 합- 특이값이 존재하면 수치가 많이 늘어난다.from skl..