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[Node.js] npm 소개와 설치


이제 자바스크립트 라이브러리를 찹아보면 왠만하면 node.js에 들어가있다. 

결국 서버사이트로 가는거지. 


내장 http서버 라이브러리를 가지고 있기 때문에 설치만 하면 뚝딱 웹서비스가 돌아간다. 

이걸 서비스에 언제 적용할지가 문제.


npm이란 Node Package Modules의 약자다. Node.js에서 사용가능한 모듈들을 패키지화시켜 모아놓은 것이다.


이것을 설치하고 나면 나중에 업데이트도 쉽고 좋다. 


npm 홈페이지 : https://www.npmjs.org/



물론 개별 설치해서 사용해도 된다. 


Node.js 다운로드 사이트 : http://nodejs.org/download/


Guide :  https://nodejs.org/en/docs/guides/



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http://mean.io/


MEAN Stack 을 선호하기도 한다. 


Mongodb + Express + Angularjs + Nodejs




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네이버랩스, 커넥티드카 구현하는 ‘어웨이’ 공개


http://www.bloter.net/archives/287708


A Way of Intelligent Driving

AWAY는 네이버랩스의 차량용 인포테인먼트 플랫폼입니다.
차량과 이동에 관한 정보 및 서비스, 자연스럽게 연결되는 미디어,
안전한 UX설계로 다양한 기기에서 새로운 주행 경험을 제공합니다.  https://away.naverlabs.com/





네이버랩스가 차량 내 개인 환경에 최적화된 IVI 플랫폼 ‘AWAY (어웨이)’와 이를 적용한 헤드유닛 디스플레이 타입의 하드웨어를 8월17일부터 공개한다. 카셰어링 기업 ‘그린카’와 손을 잡았다. 네이버랩스와 그린카는 연내 차량 1천대에 어웨이를 순차적으로 설치하고, 이후 전국 3천대까지 적용차량을 늘려 나갈 계획이다.


IVI(In-Vehicle Infotainment, 차량용 인포테인먼트)는 음악·오디오 같은 엔터테인먼트 콘텐츠와 길 찾기 같은 주행정보, 모바일 기기와 연동된 다양한 정보를 제공하는 기기 또는 기술을 말한다. 네이버랩스는 2016년 4월 카셰어링 업체인 그린카와 ‘커넥티드카’ 서비스 구현을 위한 업무협약을 체결한 바 있다. 커넥티드카란 자동차와 IT를 융합해 양방향 인터넷, 모바일 서비스 등이 가능한 자동차를 의미한다.


네이버랩스는 차량 내 미디어와 내비게이션 등의 정보 사용 환경과 운전자의 주행 안전을 고려해 24:9 화면 비율의 ‘헤드유닛 디스플레이’를 직접 설계·제작해 그린카에 탑재한다. 어웨이는 네이버 로그인을 통해 스마트폰에서 즐기던 경험을 그대로 그린카 차랑에 제공한다.



서울모터쇼에서 밝힌 어웨이 개발 목표

•“운전중 스마트폰을 쓰면 안전하진 않지만 그래도 쓰게 돼” : 차량 최적화 UX

•“운전중에 내비, 음악, 전화…여러 앱을 넘나들기 번거로워” : 핵심 기능 총합

•“길이 막힐 때 흥미로운 라디오나 음악만 있으면 지루하지 않아” : 개인화된 미디어 추천

•“운전할 땐 뭘 찾거나 알아보고 싶어도 혼자서 힘들어” : 조수석 친구 같은 에이전트


그린카 이용자는 네이버 로그인만으로 미리 저장한 목적지로 바로 길 안내를 받을 수 있으며, 네이버뮤직 내 리스트 음악도 차량 스피커를 통해 바로 감상할 수 있다. 또한, 어웨이 전용 내비게이션과 네이버뮤직, 오디오클립, 스포츠라디오 등 오디오 중심의 콘텐츠를 사용할 수 있다. 네이버의 방대한 지역정보와 연계한 ‘수요미식회 맛집 찾아줘’와 같은 음성인식 목적지 검색도 장점이다. 네이버랩스는 다양한 파트너들과의 협력을 통해 차량에서 즐길 수 있는 콘텐츠도 확대할 계획이다.


어웨이는 운전자의 주의 분산을 최소화하는 사용 설계에 집중했다. 운전에 지장을 받지 않으면서도 필요한 정보나 서비스를 안전하고 손쉽게 이용할 수 있는 인터페이스를 제공하고자 했다. 중요한 정보는 스플릿 뷰 기능을 통해 두 개의 화면에 최적화된 방식으로 동시에 보여준다.


송창현 네이버 CTO 겸 네이버랩스 대표는 “네이버랩스는 사용자를 둘러싼 공간과 환경을 깊이 이해하고 지능적인 이동성이 만들어낼 수많은 가능성에 주목하며 삶의 가치를 높이는 기술을 연구하고 있다”라며 “어웨이 역시 차량 내 공간과 운전자의 이동에 대한 이해를 통해, 더욱 안전하면서도 가치 있는 삶을 만들고자 하는 노력의 결과이다”라고 밝혔다.



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인스타그램 태그 검색으로 게시글 가져오기


https://www.instagram.com/developer/endpoints/tags/



https://api.instagram.com/v1/tags/{tag-name}?access_token=ACCESS-TOKEN

Get information about a tag object.


https://api.instagram.com/v1/tags/{tag-name}/media/recent?access_token=ACCESS-TOKEN

Get a list of recently tagged media.


https://api.instagram.com/v1/tags/search?q=snowy&access_token=ACCESS-TOKEN

Search for tags by name.





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페이스북, 사진공유 앱으로 중국 몰래 중국 진출


중국에서는 페이스북, 트위터, 인스타그램, 구글 등을 이용할 수 없다. 
대신 중국인들은 웨이보, 위챗과 같은 중국 플랫폼을 활발하게 사용 중이다. 호시탐탐 중국 진출을 노려오던 페이스북이 이제 우회로를 택한 모양이다. 

페이스북이 중국의 벽을 뚫고 ‘컬러풀 벌룬’이라는 사진공유 앱을 5월 출시했다. 
 지난 주 <뉴욕타임스>는 페이스북이 자사 이름을 감추고 현지 회사인 Youge Internet Technology를 통해 사진공유 앱을 출시했다고 보도했다. 


앱의 이름은 ‘컬러풀 벌룬’으로 페이스북이 내놓은 모먼츠 앱과 매우 유사하다. 
모먼츠 앱은 스마트폰 사진첩을 읽고 얼굴을 분석해, 페이스북 친구들과 찍은 사진을 공유할 수 있다. 

컬러풀 벌룬도 시간, 위치 및 문자를 기반으로 사용자의 사진과 비디오를 그룹화할 수 있다. 
앨범을 만들고 친구 및 가족과도 공유할 수 있다.
컬러풀 벌룬 앱을 쓰기 위해서는 먼저 중국 전화번호를 등록해야 한다. 
앱은 위챗과 연결되며 사진 공유는 QR코드를 통해 이뤄진다. 
인앱 링크로는 공유가 불가능하고 앱 스토어 검색으로만 앱을 내려받을 수 있는 것으로 알려졌다. 

페이스북은 “우리는 오랫동안 우리가 중국에 관심을 가지고 있었고 중국에 대해 더 많은 것을 배우는 데에 시간을 투자하고 있다”면서 “우리의 초점은 중국 기업과 개발자들이 우리 광고 플랫폼을 사용하여 중국 이외의 새로운 시장으로 진출할 수 있도록 돕는 데 있다”라고 에 전했다. 

중국은 2009년 소셜 네트워크 서비스를 차단했고 2014년에는 사진공유 앱 ‘인스타그램’도 막았다. 메신저 앱인 ‘왓츠앱’은 지난 달 부분적으로 차단됐다. 이렇듯 철옹성 같던 중국이 페이스북의 ‘잔꾀’를 지켜만 보고 있을까? 오히려 중국과 조금씩 쌓아온 신뢰를 저버리는 행위로 받아들일 가능성이 높다.



彩色气球 - 朋友和家人的共享相册

By 有格互联网科技

 


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[ML] TensorFlowKR/MLJejuCamp  Final Presentation (2017. 07. 27 - 28)




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Machine Learning Jeju Camp 


GitHub -  https://github.com/TensorFlowKR/MLJejuCamp



Call for application for Machine Learning Camp Jeju 2017

If you have studied machine learning/deep learning and TensorFlow, you probably want to implement a non-trivial and large-scale system for real use. We invite you to the month-long Machine Learning Camp Jeju 2017, where you can make that dream a reality.

For a full month in beautiful Jeju Island, you and other participants will train a deep learning model using TensorFlow from start-to-finish. Jeff Dean (Google Senior Fellow via Hangout), Rajat Monga (Google/TensorFlow Director (TBC)), and Prof. KyungHyun Cho (NYU) will give us keynote talks. Plus, you will have access to experienced mentors including Namju Kim (Head of Research for Kakao Brain), Sung Kim (HKUST), Lucy Park (TF-KR), Donghyun Kwak (TF-KR), Terry Taewoong Um (TF-KR), and many more. We hope you take advantage of this wonderful opportunity.

Those selected as participants will be provided with one round-trip airfare (up to 300 USD) to Jeju Island (South Korea), room and board at Jeju National University, USD 1,000 in stipends (can be used for the airfare, etc.) and USD 500 to 1,000 in Google Cloud Credit. In addition to these benefits, participants will gain valuable and practical experience in the field of deep learning. We look forward to your application!

Mentor Recruitment: If you’re interested in sharing your experiences and expertise with the camp, please contact us at mljejucamp@googlegroups.com. You will serve as personal mentors to 1 to 2 participants, holding 2 to 3 on/offline meetings a week to help them successfully complete their projects. While it is possible for you to provide online-only mentoring, we suggest you visit Jeju Island to meet with your mentees in person. We will provide round-trip airfare (up to USD 300) to Jeju Island and up to five (5) days of room and board.

(Information regarding schedule, program and benefits are subject to change as we are in the process of finalizing the details. We will have more information later.)

Camp Overview

Benefits (TBD)

  • Full month of hands-on experience training deep learning models with TensorFlow and mentorship from top developers
  • Round-trip airfare to Jeju Island (up to $300 USD)
  • Accomodation in Jeju National University or Kakao Space, Jeju
  • Stipend: 1,000 USD (can be used for the airfare, etc.)
  • Google Cloud Credit ($500~1000 TBD)

Qualification

  • No nationality, gender, age, degree, education requirements
  • Must be able to stay in Jeju Island from July 3rd to 28th. (Weekday camp programs run from 10AM to 5PM)
  • Good understanding of TensorFlow and deep learning and ability to train models (should be able to understand all in https://github.com/hunkim/DeepLearningZeroToAll)
  • Being able to release the code written during the camp publicly on github
  • Basic communication skills in English (All programs will be in English)

Application Closed! (By April 20 11:59PM AOE)

  • Detailed proposal for Deep Learning Camp Jeju 2017 project (Please be as detailed as possible)
  • CV that showcases applicant’s experience with deep learning and TensorFlow
  • Previously implemented models (GitHub or other)
  • Other supporting materials to show your qualification
  • Application link (closed): https://www.surveymonkey.com/r/LY29GM5

Proposal examples:

  • “I will implement paper X from 2016 NIPS Conference using TensorFlow and apply idea Y to the implementation”
  • “My goal is to add idea X to existing TensorFlow model Y and apply it to dataset Z” (Please justify why you are interested in the particular paper, model, dataset, etc. Write your proposal as detailed as possible as it will be the primary criteria to select participants.)

Basic Tasks (but not limited to)

  • Each participant will implement own deep learning related ideas and recently published ideas (in ICML, ICLR, NIPS, etc.) in TensorFlow. Or adapt already implemented ideas to new dataset. Participants will propose in the application.
  • Participate in camp program. (10AM-5PM on weekday basis from July 1 to July 30)
  • Deep learning and TensorFlow expert mentors will advise each participant.
  • Release the code on the github as Open Source.

Camp rules

participants may be dismissed from the camp for the following or similar reasons:

  • Repeatedly engage in behavior that negatively impacts other participants' work
  • Spend unreasonable amount of time on non-camp related tasks.
  • More than 3 missed camp days without proper notice.

Important dates

  • Application due: April 20 (AOE time zone)
  • Notification: May 10
  • Mentor assignment and online discussion: June 1
  • Camp starts: July 3

About Jeju

Located just off the coast of the Korean peninsula, Jeju Island is the largest volcanic island in Korea. Also known as Asia's Hawaii, the island is rife with beautiful sceneries and getaway resorts. Jeju boasts several natural treasures including Mount Halla, the country's highest peak, Trail Olle that winds around the rocky coastline, and Sunrise Peak, a dormant volcano ideal for catching sunrises and sunsets. You will be able to fully experience the island's charm for as long as a month without a visa. For more information, please visit at: http://www.visitjeju.net/en/index.jto.

About Camp

Deep Learning Camp Jeju 2017 is a month-long program (July 3-28, 2017) where participants gain hands-on experience with TensorFlow through individual-based projects with the goal of implementing new deep learning related ideas, and/or already-published ideas. We are looking for approximately 20 participants. More than a dozen industry experts with strong backgrounds in deep learning and TensorFlow implementation will serve as project mentors to guide participants.

FAQs

Q: What are we doing during the one month program?

A: Basically, we design a deep learning model and fully implement using TensorFlow. It is also possible to (re) implement a published paper (by others) and adapt it for new datasets. Based on this, each participants will propose their own plans in their application.

Q: What type of Visa is required for foreigners?

A: No visa is required for most countries. Please check at http://www.immigration.go.kr/HP/IMM80/imm_04/imm_p01/vm3.jsp

Q. Can I apply for partial participation? (i.e. only weekends)

A: Unfortunately No.

Q: Is this only for students?

A: No. Anyone who can spend one full month in Jeju Island in Korea, and work from 10AM-5PM during the weekdays can apply.

Q: Is this a contest?

A: No, this is not a contest. Individuals will have different projects.

Q: Is this a training or teaching program?

A: This is not specifically a teaching event. The applicant should have good understandings on programming, machine learning/deep learning, and TensorFlow. However, we will provide mentors to assist you on your project.

Q: Will data for training be provided or it is up to participants?

A: We will provide some public data sets but participants can also utilize their own data.

Q: Should I bring my laptop?

A: We won’t provide PCs. You need to bring your laptop. However, we will provide cloud server credits.

Q: Training takes a lot of time and computing power. Does the camp provide any support?

A: We will provide cloud server credits.

Q: What are the criteria for selecting applicants?

A: There is no formal criteria, but we are looking for interesting and feasible projects.

Q: What if the attendee cannot complete the work that they submitted?

A: There is no penalty, but mentors will guide each participant to success.

Q: Can developers/researchers working on longer term projects like http://ai-on.org/projects/cardiac-mri-segmentation.html apply? In this case, one month may not be sufficient time to finish the work. Is it OK to apply?

A: It’s OK. As long as the project is interesting, we will consider it. You can also propose a small portion of a larger project that you wish to work on for a month.

Q: Is this only for deep learning? Can I propose a reinforcement learning project?

A: Yes, reinforcement learning is acceptable. Feel free to include other types of interesting machine learning projects.

Q: Can I participate in a keynote session or open seminars even though I am not a camp participant?

A: Yes, the keynote and open seminars are open to everyone. We will have a separate announcement regarding keynote sessions and open seminars.

Q: Will you also be recruiting staff members for the camp?

A: Sorry, but we have no current plans to recruit staff members.

Q: I do have more questions. Where should I contact?

A: Please use the issue (https://github.com/TensorFlowKR/MLJejuCamp/issues) of this page to ask questions.

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기본 셸 명령

셸에서는 디렉토리와 파일을 만들고 관리할 수 있으며 현재 사용자가 보고 있는 디렉토리를 변경(이동)할 수도 있다. 다음은 셸에서 많이 사용되는 몇가지 명령을 정리한 것이다.


명령 윈도우즈 셸 맥/리눅스 셸
화면 지우기 cls ctrl+l
현재 디렉토리 이름 출력 cd pwd
현재 디렉토리의 파일 목록 출력 dir ls -Fcal
한 칸 위의 디렉토리로 이동 cd .. cd ..
한 칸 아래의 디렉토리로 이동 cd 디렉토리이름 cd 디렉토리이름
파일 지우기 del 파일이름 rm 파일이름
디렉토리 만들기 mkdir 디렉토리이름 mkdir 디렉토리이름
디렉토리 지우기 rmdir 디렉토리이름 rmdir 디렉토리이름
셸 나가기 exit exit


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노가다 없는 텍스트 분석을 위한 한국어 NLP - pycon kr 2017



파이콘 2017 에서 발표할 한국어 자연어처리 문서입니다. 확률 모델이 아닌, 분석하려는 데이터 기반으로 단어 추출 / 명사 추출 / 토크나이징 / 사용자 사전 + KoNLPy 응용의 내용이 담겨 있습니다.


Soy Korean Natural Language Processing Toolkits 

customized KoNLPy - KoNLPy + 사용자사전


 

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