Copilot란?Copilot(코파일럿)이란 Microsoft에서 서비스하는 텍스트 생성 모델입니다. 사용자의 검색에 기반하여 최적의 솔루션과 관련 정보를 제공하는 프로그램 모델입니다. 또한, Copilot(코파일럿)을 통해 GPT4 모델을 무료로 이용 할 수 있습니다. (맨 아래글 주제 읽으시면 됩니다.)Copilot 사용 모델Microsoft의 Copilot은 OpenAI가 개발한 GPT-4 모델을 기반으로 합니다. Microsoft는 OpenAI의 최대 투자자이자, 두 회사 간의 파트너십에 따라, Microsoft는 OpenAI가 개발한 GPT 모델의 첫 사용 기업입니다. 따라서 Microsoft에서 운영하는 Copilot도 OpenAI에서 개발한 GPT-4를 사용하게 됩니다.다음은 제가 Copil..

노션과 아이폰 캘린더 연동하기노션(Notion)은 프로젝트 관리, 노트 작성, 데이터베이스 관리 등 다양한 기능을 제공하는 강력한 도구입니다. 아이폰 사용자들은 노션에서 관리하는 일정을 아이폰 캘린더와 연동하여 더욱 효율적으로 일정을 관리할 수 있습니다. 구글 캘린더를 이용하여 노션과 아이폰 캘린더를 간편하게 연동하는 방법을 이 글에서 소개합니다.(네이버 캘린더도 아래와 같은 방법으로 연동하실 수 있습니다.)노션 캘린더 앱과 구글 캘린더 연동 방법이 궁금하신 분들을 위한 링크 노션 캘린더와 구글 캘린더 연동 방법 (설치 포함)노션 캘린더 앱 소개24년 1월에 드디어 ! 노션에서 Notion 캘린더 앱이 출시했습니다. 👏👏  보다, 구글 캘린더와 연동하여 일정관리를 편하게 해보세요:)저는 주로 구글 캘..

노션 단축키 흔히, 노션에 대해 사람들이 주로 Ctrl + f 또는 Cmd + f로 검색을 하는데, 해당 페이지에서만 검색이 됩니다. 하지만 이번에 소개드릴 것은 노션 단축키 하나로 파일, 문서, 경로 등 쉽고 빠르게 찾는 방법을 알려드리겠습니다. OS는 windows, mac 둘 다 사용 가능합니다. windows : Ctrl + k 또는 Ctrl + p Mac : Cmd + k 또는 Cmd + p 실제 화면 예시 : 제가 보고서를 찾는다고 가정할 때를 검색하겠습니다. Notion 웹 또는 앱에 들어와서 위에 있는 단축키를 사용하면 다음과 같은 화면이 나오고, 찾고 싶은 내용이나 제목을 검색해 주시면 됩니다. 다음과 같은 화면이 나오고 나서 찾고자 하는 페이지에 들어가면 내용이 나옵니다. 유용하게 쓰시..

노션 캘린더 앱 소개24년 1월에 드디어 ! 노션에서 Notion 캘린더 앱이 출시했습니다. 👏👏  보다, 구글 캘린더와 연동하여 일정관리를 편하게 해보세요:)저는 주로 구글 캘린더를 사용했어서, 노션 캘린더 소식이 반갑네요 :)Mac, Window 모두 사용 가능하니, 자신의 OS에 맞게 설치하시고 연동 하시면 됩니다.노션 캘린더 주요 기능회의 참여: 메뉴 모음을 통해 회의에 바로 참여 가능 합니다.스케줄링 기능: 미팅과 개별 약속을 미리 잡을 수 있습니다.다양한 시간대 설정: 글로벌 팀과 협업을 위한 시각적 시간대 확인이 가능 합니다.모던한 디자인: 명령어와 단축키를 사용하여 효율적인 워크플로우 구성할 수 있습니다.12개 언어 지원:  다국어 지원이 가능합니다.연동 단계노션 캘린더 설치: 데스크톱..

DeepL을 활용하여 영어, 일본어, 중국어 등 다른 언어로 되어 있는 문서를 보실 때 간편하게 한글로 번역하여 볼 수있는 방법을 소개하고자 합니다.1. DeepL(딥엘) 파일 번역 기능 소개DeepL 번역기는 다양한 언어를 지원하는 강력한 번역 도구입니다. 특히, 파일 번역 기능은 PDF, Word 문서 등 다양한 파일 형식을 직접 업로드하여 편리하게 번역할 수 있게 해줍니다.2. 지원되는 파일 형식Microsoft Word (.docx)PowerPoint (.pptx)PDF (.pdf)3. 영어 PDF 파일 번역 방법(예시) - 아래 순서를 따라주세요.저는 DeepL이라는 강력한 번역기를 통해 영어 PDF 번역을 하고자 합니다.예시로 보여드릴 것은 영어로된 PDF 논문입니다.정..

판다스 Stack 함수 개요 판다스의 stack 함수는 데이터 프레임의 열을 행으로 변환하여, 데이터 분석을 위한 효율적인 구조로 재구성합니다. 이 방법을 통해 복잡한 데이터를 더욱 쉽게 분석할 수 있습니다. Stack 함수 적용 전 데이터 프레임 먼저, 다음과 같이 간단한 데이터 프레임을 생성합니다: import pandas as pd data = {'Company A': [3, 4, 5], 'Company B': [6, 7, 8]} df = pd.DataFrame(data, index=['2019', '2020', '2021']) print(df) 초기 데이터 프레임 결과: Company A Company B 2019 3 6 2020 4 7 2021 5 8 Stack 함수 적용 후 데이터 프레임 이제..