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옥상 텃밭 화분 흙을 고르는 방법. 상토와 배양토 차이점 상토는 씨앗 발아, 파종, 육묘, 모종, 삽목에 사용되며, 성장하고 있는 또는 성장한 식물의 분갈이에는 배양토가 사용됩니다. 둘을 구분할 수 있는 쉬운 방법은 무게 차이이다.  1. 상토 특징상토의 주요 성분으로 피트모스, 코코피트가 70%를 차지해서 만져보면 부드럽고 가벼워서 눈으로 쉽게 구분이 된다.  피트모스물이끼, 수초가 오랫동안 물 속에 퇴적되어 공기 차단으로 완전 분해가 되지 못하고 부분적으로 탄화되어 만들어진 것으로보수성과 통기성이양호합니다. 코코피트코코넛 껍질의 섬유질을 제거하고 분쇄 가공한 것으로 장기간 분해되지 않아 가스 발생이 없으며 타 소재에 비해가볍고 작업하기 좋은 성질입니다. 톱밥목재의 가공 과정에서 나오는 부산물로 흡수력이 좋습니다. 2. 상토가 주로 쓰이는 곳 주로 씨앗 발.. 2024. 5. 15.
상품 상세 URL로 쇼츠 제작, VCAT.AI가 당신의 시간을 절약해줍니다! 1. 쇼핑몰 운영자를 위한 딜레마: 쇼츠 제작에 대한 고민쇼츠의 중요성이 높아지고 있지만, 제작 시간과 비용이 부담스럽습니다.양질의 쇼츠 제작을 위한 인력 부족, 전문 지식 부족, 템플릿 부족 등의 문제점이 있습니다.2. VCAT.AI, 쇼츠 제작의 시간을 절약해주는 혁신적인 솔루션VCAT.AI는 상품 상세 URL만 입력하면 AI가 자동으로 쇼츠를 제작해주는 서비스입니다.템플릿 선택, 텍스트 입력, 음악 선택 등 간단한 단계만 거치면 됩니다.전문 지식 없이도 누구나 쉽게 고품질의 쇼츠를 제작할 수 있습니다.3. VCAT.AI가 제공하는 다양한 기능과 장점풍부한 템플릿: 다양한 상품 카테고리에 맞는 템플릿을 제공하여 선택의 폭을 넓혔습니다.맞춤 설정: 텍스트, 음악, 이미지 등을 자유롭게 변경하여 개성을 .. 2024. 5. 6.
머신러닝, 딥러닝을 통해 커머스 고객의 관심사를 예측하는 방법 오늘날의 디지털 시대에 기업들은 고객과의 상호작용과 판매 전략을 개선하기 위해 머신러닝(ML)과 딥러닝(DL)과 같은 첨단 기술을 점점 더 많이 활용하고 있습니다. 고객의 관심사를 예측하는 것은 이러한 노력의 중요한 측면이며, 이를 통해 기업은 보다 효과적으로 제품과 마케팅 활동을 맞춤화할 수 있습니다. 이 상세 가이드에서는 머신러닝과 딥러닝을 활용하여 커머스 고객의 관심사를 예측하는 방법론, 도구, 실제 적용 사례에 대해 자세히 살펴봅니다. 왜 고객 관심사를 예측해야 할까요?고객의 관심사를 예측하면 다음과 같이 비즈니스의 다양한 측면을 변화시킬 수 있습니다향상된 개인화: 개인별 선호도에 따라 상품 추천과 콘텐츠를 맞춤화할 수 있습니다.고객 유지율 향상: 관련성 높은 오퍼와 커뮤니케이션으로 고객 참여도 .. 2024. 4. 29.
테니스 포핸드 마스터하기: 게임 향상을 위한 효과적인 연습 방법 테니스 포핸드는 종종 선수의 무기고에서 가장 강력하고 역동적인 무기로 간주됩니다. 이 스트로크를 마스터하면 게임을 크게 향상시켜 랠리에서 우위를 점하고 플레이를 주도할 수 있습니다. 하지만 강력한 포핸드를 구사하려면 무작정 치는 것 이상의 집중적인 연습과 적절한 기술, 게임에 대한 전략적 이해가 필요합니다. 이 글에서는 테니스 포핸드를 잘 구사하여 코트에서의 효율성을 높이는 데 도움이 되는 필수 연습 방법을 살펴보세요. 포핸드의 기본에 대한 이해 고급 연습 기술을 배우기 전에 포핸드의 기본 역학으로 탄탄한 기초를 다지는 것이 중요합니다. 기술 기본 사항 그립: 포핸드를 칠 때 가장 일반적으로 사용되는 그립은 이스턴 그립과 세미 웨스턴 그립입니다. 그립의 선택은 라켓 페이스의 각도에 영향을 미치며 스핀과 .. 2024. 4. 14.

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