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Native Vs Hybrid Vs HTML5 Mobile Apps

 - http://www.pixelcrayons.com/blog/mobile/native-vs-hybrid-vs-html5-mobile-apps-which-one-is-best-for-your-business/


2017 - http://noeticforce.com/best-hybrid-mobile-app-ui-frameworks-html5-js-css

 

2016 - http://blogs.perceptionsystem.com/15-mobile-app-development-frameworks/


PhoneGap http://www.pixelcrayons.com/blog/mobile-applications/how-phonegap-app-development-service-helps-your-business/


http://phonegap.com/ 






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Microsoft SQL Server Management Studio Express

SSMSE(Microsoft SQL Server Management Studio Express)는 SQL Server 2005 Express Edition 및 SQL Server 2005 Express Edition with Advanced Services를 관리할 수 있는 사용이 용이한 무료 그래픽 관리 도구입니다.


63비트 다운로드 후 관리자권한 으로 실행. 


https://www.microsoft.com/ko-kr/download/details.aspx?id=8961







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Galaxy S8 | S8+  인피니티 디스플레이


http://www.samsung.com/global/galaxy/galaxy-s8/intelligence/



Inspired by nature, the Galaxy S8’s gentle surface screen forms a continuous silhouette with no protrusions or sharp angles, while the phone’s subtle curvature smoothly flows from the front to back with symmetrical balance. 

For more information about Galaxy S8 design, read: http://bit.ly/2oxAyCG






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데이터 저널리즘을 돕는 구글 도구 7선




1. 구글 검색

기자가 자료를 찾기 위해 검색할 때는 일반인이 사용할 때와는 다르다. 전문적인 자료여야 하며, 구체적이고 명시적인 데이터를 찾아야 한다. 정교한 검색이 필요한 이유다. 몇 가지 검색 연산자를 사용하면 검색 범위를 구체적으로 특정하거나, 파일 확장자를 지정하거나, 필요 없는 정보를 걸러낼 수 있다. 다음과 같은 것들이다. 구글 고급 검색( https://www.google.ca/advanced_search )에서 활용해도 된다.

2. 구글 트렌드

구글 트렌드는 사람들이 구글에서 무엇을 어떻게 검색하는지에 대한 정보를 담고 있다. 하루 30억개, 1년이면 1.3조개의 데이터가 담긴다. 유튜브나 구글 뉴스에서 검색한 정보도 포함돼 있다. 검색은 소셜미디어와 달리 솔직해서 사용자의 흥미를 솔직하게 파악하는 데 도움이 된다. 아이린은 “설문조사는 시간이 오래 걸리는데 구글 트렌드는 데이터를 즉각적으로 파악할 수 있다는 점에서 좋다”라고 말했다.

3. 오픈리파인

오픈리파인은 데이터를 정제하는 도구다. 대부분 데이터는 깔끔하게 다듬어야 분석이나 시각화 등에서 활용할 수 있다. 일종의 밑손질과 같다. 원래 이름은 ‘구글 리파인’이었는데 오픈소스로 공개되면서 이름도 바뀌었다. 텍스트 데이터를 다루거나 전반적인 데이터 경향성을 볼 때 편리하다.

4. 스프레드시트

엑셀과 거의 같은 기능을 지원한다. 온라인에서 작업하기 때문에 협업도 가능하다. 간편한 데이터 시각화 도구를 제공한다는 것도 장점이다. 인터랙티브한 맵도 바로 만들 수 있다.

5. 퍼블릭 데이터 익스플로러 ( https://www.google.com/publicdata/ )

퍼블릭 데이터 익스플로러는 유럽연합 통계청이나 세계은행 등 다양한 데이터 제공 기관의 데이터를 바탕으로 인터랙티브한 차트를 제작할 수 있게 지원한다. 예컨대 세계은행의 데이터를 바탕으로 나라별 기대수명의 증가와 출산울의 변화를 파악하는 차트를 만들 수 있는 식이다. 언어별로 지원되는 데이터가 다르다. 영어가 가장 많다.

6. 마이맵

구글 마이맵은 사용자가 원하는 정보를 지도에 추가할 수 있는 시각화 도구다. 예컨대 특정 범죄가 일어난 곳의 주소 목록을 스프레드시트로 작성하고 바로 지도로 시각화할 수 있다. 사용자는 지도에 위치를 표시하는 것 외에 경로를 표시하거나 특정 건물을 색칠할 수도 있고, 여러 장소를 하나의 목록으로 묶을 수도 있다.


7. 퓨전테이블

데이터 수집, 시각화, 공유를 돕는다. 데이터를 입력하고 간단한 수준에서 정제해 차트를 만들거나, 지도를 그리는 등의 시각화를 수행할 수 있다.



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TensorFlow-Tutorials

Introduction to deep learning based on Google's TensorFlow framework. These tutorials are direct ports of Newmu's Theano Tutorials.

Topics

Dependencies

  • TensorFlow 1.0 alpha
  • Numpy
  • matplotlib



# TensorFlow-Tutorials

[![Build Status](https://travis-ci.org/nlintz/TensorFlow-Tutorials.svg?branch=master)](https://travis-ci.org/nlintz/TensorFlow-Tutorials)

[![Codacy Badge](https://api.codacy.com/project/badge/grade/2d3ed69cdbec4249ab5c2f7e4286bb8f)](https://www.codacy.com/app/hunkim/TensorFlow-Tutorials)


Introduction to deep learning based on Google's TensorFlow framework. These tutorials are direct ports of

Newmu's [Theano Tutorials](https://github.com/Newmu/Theano-Tutorials).


***Topics***

* [Simple Multiplication](00_multiply.py)

* [Linear Regression](01_linear_regression.py)

* [Logistic Regression](02_logistic_regression.py)

* [Feedforward Neural Network (Multilayer Perceptron)](03_net.py)

* [Deep Feedforward Neural Network (Multilayer Perceptron with 2 Hidden Layers O.o)](04_modern_net.py)

* [Convolutional Neural Network](05_convolutional_net.py)

* [Denoising Autoencoder](06_autoencoder.py)

* [Recurrent Neural Network (LSTM)](07_lstm.py)

* [Word2vec](08_word2vec.py)

* [TensorBoard](09_tensorboard.py)

* [Save and restore net](10_save_restore_net.py)

* [Generative Adversarial Network](11_gan.py)


***Dependencies***

* TensorFlow 1.0 alpha

* Numpy

* matplotlib



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https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/compat


Module: tf.compat

Module tf.compat

Functions for Python 2 vs. 3 compatibility.

Conversion routines

In addition to the functions below, as_str converts an object to a str.

Types

The compatibility module also provides the following types:

  • bytes_or_text_types
  • complex_types
  • integral_types
  • real_types

Members

as_bytes(...): 바이트 또는 유니 코드를 bytesutf-8 인코딩을 사용하여 텍스트 로 변환합니다 .

as_str(...): 바이트 또는 유니 코드를 bytesutf-8 인코딩을 사용하여 텍스트 로 변환합니다 .

as_str_any(...): str와 같이 변환 str(value)하지만 as_strfor를 사용 합니다 bytes.

as_text(...): 주어진 인수를 유니 코드 문자열로 반환합니다.


Constant bytes_or_text_types

Constant complex_types

Constant integral_types

Constant real_types

Defined in tensorflow/python/util/compat.py.


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