MEAN (Mongo, Express, Angular, Node) - A Simple, Scalable and Easy starting point for full stack javascript web development - utilizing many of the best practices we've found on the way http://mean.io

https://github.com/linnovate/mean

MEAN is based on the next technologies

• Angular4 web starter
• Innograph (uses GraphQL for schema standartization)
• Bit - manages components, services and schemas

If you're looking for the classic angular-1.x version of mean it has moved to this 1.x branch

Node.js를 위한 빠르고 개방적인 간결한 웹 프레임워크

http://expressjs.com/ko/

KEYNOTE: Express, State of the Union by Doug Wilson, Express

MongoDB : https://www.mongodb.com/download-center#atlas

MongoDB Getting Started : https://docs.mongodb.com/manual/tutorial/getting-started/

Angularjs

구  : https://angularjs.org/

신  : https://angular.io/

AngularJS Getting Started : https://angular.io/guide/quickstart

...

[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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페이스북, 사진공유 앱으로 중국 몰래 중국 진출

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

• Eunsoo Park : Multi Agent Self-Driving Simulation in Double Merge Scenario

• Bingzhe Wu : LR2HR:Single Image Super Resolution via Learnable Perceptual Loss

• Jaehyeon Kim: Applying Label Propagation in NMT

• Elliott Wu : Sketch-Guided Text-to-Image Generation

• KyuShik Min : Deep Reinforcement Learning based Self Driving Car Control

• Xihan Li: One-shot Learning with Neural Turing Machines

• Egil Martinsson : Weibull Time To Event RNN

• Hyunwoo Song : RoadCNN: I know you well, Road.

• Tommy Mulc : Speech Synthesis with GANs

• Mark Kwon : Monaural Source Separation

• Sally Hong : Clothing Recommender System

• Gayoung Lee : Sketch Simplification using CycleGAN with Synthetic Dataset

• Huseyin Coskun : Motion Generation

• Jing Qiu : Attention based NMT

• Rishabh Gupta : MAD-GANs

• Kihoon Back : How much electricity will be produced by solar panel?

• Lanfa Liu : Building Damage Mapping Using VHR Satellite Images

• Sanghoon Yoon : ChangeGAN: Replaceable Representation Learning with Generative Adversarial Networks

• Kiho Suh : StoryGAN: Storytelling with Artistic Images Synthesized from Storybook

• Judit Acs : Morphological segmentation

• Kyu-ye Song : RElational GAN (REGAN): Generating affective Text