[VOD] 엘리베이터 몰래카메라 (설사 몰카)

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구글·유튜브는 어떤 뉴스 콘텐츠를 좋아할까?

http://www.bloter.net/archives/290122

가이드라인을 보자 : 기술 가이드라인을 살피자

구글 뉴스 가이드라인은 크게 3가지로 구분된다. 뉴스 일반 가이드라인, 기술 가이드라인, 추가 뉴스 포함 가이드라인이다. 다음에서 확인할 수 있다.

☞구글뉴스이용

구글 뉴스 최대한 활용하기 : 문서가 이미 있다

구글 뉴스를 활용할 수 있는 가이드라인은 이미 마련돼 있다. 구글의 뉴스 고객센터에는 ‘구글 뉴스 최대한 활용하기’라는 노골적인 제목의 문서가 이미 존재한다.

☞구글 뉴스 최대한 활용하기

구글플레이 뉴스스탠드 : 구글에 있는 인링크 서비스

구글플레이 뉴스스탠드는 뉴스 전용 리더 앱이다. 구글 버전의 인링크 뉴스 서비스다. 온라인으로 이용약관에 동의함으로써 계약 관계를 형성하며, ‘프로듀서’라는 도구로 에디션을 만든다. 언론사의 RSS 피드를 등록하면 된다. 수익화는 광고를 통해 이뤄진다.

유튜브 : 브랜드 구축이 우선

유튜브는 세계에서 가장 커다란 미디어 플랫폼 중 하나이면서 동시에 검색엔진이다. 물론 크리에이터의 영상이나 K팝 영상 등 엔터테인먼트 콘텐츠가 주로 소비되는 공간이지만, 뉴스 콘텐츠도 꽤 소비된다. 특히 이슈가 되는 영상의 경우는 상당한 조회수를 기록하기도 한다.

유튜브는 기본적으로 구독모델로 운용된다. 사용자의 눈에 띄어야 하고 그 사용자를 묶어둬야 한다. 이런 유튜브의 성격에 입각해 유튜브를 활용하려는 뉴스 미디어가 취해야 할 전략은 다음 4가지로 정리된다. 이하 내용은 유튜브가 뉴스파트너를 대상으로 활용하는 자료를 바탕으로 정리한 내용이다.

1. 브랜드를 구축하라

채널 브랜딩을 뚜렷이 구축해야 한다. 채널은 유튜브에서 언론사가 쓸 수 있는 일종의 홈페이지다. 사용자가 채널 첫 페이지를 봤을 때 ‘어떤 뉴스 콘텐츠를 볼 수 있겠다’는 기대를 줄 수 있어야 한다. 채널 내에서 콘텐츠를 잘 정리하고, 같은 포맷의 콘텐츠는 섬네일을 통일하는 등의 작업이 유용할 수 있다. 유튜브에서 활용할 수 있는 뉴스 포맷은 일반적인 뉴스 리포트, 인터뷰, 사안을 풀이해 설명하는 영상, 속보, 토론, 라이브 정도가 있다. 들었을 때 바로 구별되는 목소리의 화자가 나오는 것도 유용하다.

2. 발견될 수 있게 하라

유튜브는 거대한 검색엔진이기도 하다. 독자가 원하는 내용을 찾으려고 할 때 섬네일에서 명확하게 보여주는 게 중요한 이유다. 깨끗한 이미지를 쓰고, 작은 섬네일에서도 알아볼 수 있게 클로즈업해서 보여줘야 한다. 영상 콘텐츠의 유형을 고려해 라벨을 붙이는 것도 유용하다. 검색에 적합한 제목을 달아주는 것도 좋다.

3. 계속 보게 만들어라

플레이리스트를 만들어두면 이어서 볼만한 콘텐츠를 자연스럽게 보게 할 수 있다. 인포 카드도 유용하다. 재생 중에 이전/이후 혹은 함께 보면 좋을 만한 영상을 띄워줄 수 있다.

4. 독자를 돌아오게 만들어라

독자와 관계구축이 가장 중요하다. 댓글을 달아주면 익숙해지면 재미를 느끼지 못할 수 있다. 꾸준하게 포맷 등을 실험해 사용자에게 새로움을 제공해야 한다.

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How to Make an Amazing Tensorflow Chatbot Easily

우리는 chatbot이이 년 동안 얼마나 깊은 학습 그들이 더 나은 방법했다 진화하는 방법에 대해 알아볼 것입니다. 그런 다음 우리는 파이썬에서 Tensorflow 기계 학습 라이브러리를 사용하여 우리 자신의 chatbot을 구축 할 수 있습니다. 

이 비디오에 대한 코드 및 코딩 문제는 여기에 있습니다 : 
은 https : //github.com/llSourcell/tensorf ...

이번주 게오르기의 경력 코드 : 
HTTPS : //github.com/petkofff/p_vs_np_c ...

믹의 러너 업 코드 : 이번 주 
HTTPS : //github.com/mickvanhulst/travS ...

: 우리의 여유 공간에 다른 마법사에 참여 
https://wizards.herokuapp.com

라이브 순서 시퀀스 chatbot 데모에 : 
HTTP : //neuralconvo.huggingface. 공동 /

chatbot이에 좀 더 유용한 자원 : 
HTTP : //www.wildml.com/2016/04/deep-le ... 
HTTP : //venturebeat.com/2016/08/01/how ... 
HTTP : / /web.stanford.edu/class/cs124/l ...

Tensorflow에 더 많은 자원 : 
HTTP : //lauragelston.ghost.io/speakeas ... 
HTTPS : //speakerdeck.com/inureyes/buil ...

#Tensorflow Chatbot Tensorflow Chatbot Demo by @Sirajology on Youtube

Overview

This is the full code for 'How to Make an Amazing Tensorflow Chatbot Easily' by @Sirajology on Youtube. In this demo code, we implement Tensorflows Sequence to Sequence model to train a chatbot on the Cornell Movie Dialogue dataset. After training for a few hours, the bot is able to hold a fun conversation.

Dependencies

• numpy
• scipy
• six
• tensorflow (https://www.tensorflow.org/versions/r0.12/get_started/os_setup.html)

Use pip to install any missing dependencies

Usage

To train the bot, edit the seq2seq.ini file so that mode is set to train like so

mode = train

then run the code like so

python execute.py

To test the bot during or after training, edit the seq2seq.ini file so that mode is set to test like so

mode = test

then run the code like so

python execute.py

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[Youtube] 유튜브 레드 드디어 가입

광고도 안나오고, 구글 뮤직도 들을 수 있고, 넘나 좋아~ 

메탈리카 포에버~ 

크롬에서 zenmate로 미국 vpn 접속해서, music.google.com 활성화 OK! 

그러면 구글 뮤직 다 들을 수 있음. 

[그래픽] “요즘 유튜브에서 뭐 보니?”

2017년, 그들은 점점 성장하고 있다. 어린아이었던 그들이 디지털 업계의 큰손이 돼 간다. 늘 수익 창출의 늪에서 허덕이는 IT 기업의 입장에선 중요한 기점이다. Z세대가 아닌, 하지만 Z세대들의 소비가 중요한 미디어 기업 관계자들은 그들의 마음을 사로잡기 위해 온 노력을 다한다. <애드위크>와 <디파이미디어>는 13세에서 20세 사이의 청소년 1452명을 대상으로 미디어 이용 현황에 대한 설문조사를 실시했다. ‘어떤’ 소셜 미디어를 ‘언제’ 사용하며 ‘왜’ 해당 플랫폼을 이용하는지 등을 물어봤다.

Z세대의 미디어 이용 현황에 대한 설문조사 인포그래픽(사진=애드위크)

‘유튜브 없인 못살아요’ 50%

Z세대에게 유튜브는 완벽히 일상을 점령했다. 이용하는 소셜 플랫폼을 묻는 질문에서 95%의 청소년이 유튜브를 이용한다고 응답했다. 다음 순서는 인스타그램 69%, 페이스북 67%, 스냅챗 67%, 트위터 52% 순으로 이어졌다. 더 놀라운 점은 ‘이것 없이는 못살아’라는 항목에 50%의 청소년이 유튜브를 선택했다는 것이다. 과거 ‘TV 없이는 못살아’라고 외쳤던 청소년 세대가 있었다면 이제는 유튜브가 그 자리를 완전히 대체했음을 알 수 있다.

선호하는 미디어 플랫폼에는 성별로 조금씩 차이가 있었다. 여자아이들은 인스타그램, 페이스북, 스냅챗과 같은 동영상·이미지 공유 기반의 소셜 네트워크 서비스를 선호했다. 반면 남자아이들은 트위치tv처럼 게임 스트리밍 방송 플랫폼을 더 선호했다. ‘유튜브 없이는 못살아요’라고 응답한 청소년 수도 남자 청소년이 여자 청소년보다 24%가량 더 많았다. 주로 남자 청소년들이 영상 중심 서비스에, 여자 청소년들이 관계 지향적인 서비스에 더 친근하다는 것을 알 수 있다.

웬만한 유명인보다 믿음직한 SNS 스타

설문조사에 따르면 청소년들은 가수, 배우 등 연예인이나 사회적으로 유명한 인물들만큼 SNS 스타를 신뢰하는 것으로 나타났다. 어떤 물건을 구입할 때 어떤 인물의 조언을 믿느냐는 질문에 대해 경우에 따라 주류 유명인보다 온라인상의 인물을 신뢰한다는 응답이 더 높기도 했다.

미용에 관한 물건을 구매할 때는 주류 유명인의 의견을 더 신뢰하는 쪽이 44%이었지만, 온라인 스타의 의견을 신뢰하는 응답은 48%로 더 높았다. 옷이나 액세사리 같은 물건에는 주류 유명인이 43%, 온라인 스타가 41%로 아직까진 주류 유명인의 영향력이 높았다. 반면 테크 기기에 대해서는 온라인 스타의 의견을 신뢰한다는 응답이 70%로 압도적이었다.

SNS 스타에 대한 신뢰도 만큼, 해당 인플루언서들이 진행하는 브랜디드 콘텐츠에 대해서도 긍정적이었다. 79%의 청소년이 광고에 기반한 브랜디드 콘텐츠에 대해서 괜찮거나 불편하지 않다는 응답을 내놓았다. 유명인들이 제품에 대해 아무런 언급을 하지 않으면서 은근슬쩍 제품을 콘텐츠에 노출시키는 형태의 브랜디드 광고에 대해서도 61%가 괜찮다고 응답했다. 유명인들의 정치적 발언 역시 62%가 긍정적인 응답을 했다.

관계는 스냅챗에서, 정보는 유튜브에서

이밖에도 상황별 이용 플랫폼도 달랐다. 주로 지인들과 관계를 유지하기 위해서는 스냅챗이나 페이스북 같은 소셜 플랫폼이 강했고, 이 밖의 정보 습득성이나 재미 콘텐츠를 위해서는 유튜브가 강했다.

친구들과 소식을 주고받기 위해서는 스냅챗을 이용한다는 의견이 35%로 가장 높았고, 페이스북 26%, 인스타그램 18%가 뒤를 이었다. 뉴스 정보를 얻기 위해서는 페이스북과 유튜브의 이용률이 23%로 동일했다. 트위터가 14%로 뒤를 이었다. 재밌게 웃기 위해서는 유튜브를 이용한다는 의견이 51%로 1위를 차지했다. 또한 팁을 얻거나 정보를 얻기 위한 ‘하우투’ 콘텐츠 역시 유튜브에서 얻는다는 의견이 66%로 압도적이었다. 쇼핑 추천을 얻기 위해서도 24%의 청소년이 유튜브를 본다고 응답했고, 인스타그램 17%, 페이스북 16%가 뒤를 이었다.

MIT 6.00 컴퓨터 공학과 프로그래밍(Python) 오픈 코스

http://www.hakawati.co.kr/387

MIT 공대에서 컴퓨터 공학과 프로그래밍 소개에 관한 강의가 유튜브에 올라왔다. 최근에 업로드된 강의가 있음에도 이 강의들을 정리한 이유는 아무래도 한글 자막이 잘 되어 있기 때문이다.

출처 : MIT OpenCourseWare YouTube

교수 : Eric Grimson, John Guttag

제 01강 - 연산이란 - 데이터 타입, 연산자 및 변수 소개

제 02강 - 연산자와 피연산자 - 분기문, 조건문 그리고 반복문

제 03강 - 공통 코드 패턴, 반복 프로그램

제 04강 - 기능을 통한 분해 및 추상화, 재귀 소개

제 05강 - 부동 소수점, 계통적 명세화, 루트 찾기

제 06강 - 이분법, 뉴턴/랩슨, 그리고 리스트 소개

제 07강 - 리스트와 가변성, 딕셔너리, 의사코드, 그리고 효율성 소개

제 08강 - 복잡성 - 로그, 선형, 이차 방정식, 지수 연산 알고리즘

제 09강 - 이진 탐색, 버블 그리고 분류 선택

제 10강 - 분할 정복 방법, 합병 정렬, 예외

제 11강 - 테스트와 디버깅

제 12강 - 디버깅 추가 강의, 배낭 문제, 동적 프로그래밍 소개

제 13강 - 동적 프로그래밍 - Overlapping subproblems, Optimal substructure

제 14강 - 배낭 문제 분석, 객체 지향 프로그래밍 소개

제 15강 - 추상 데이터 타입, 클래스와 메소드

제 16강 - 캡슐화, 상속, 쉐도잉

제 17강 - 연산 모델 - 랜덤워크 시뮬레이션

제 18강 - 시물레이션 결과 제시, Pylab, Plotting

제 19강 - 편향된 랜덤워크, 배포

제 20강 - 몬테카를로(Monte Carlo) 시뮬레이션, 추정 파이

제 21강 - 시뮬레이션 결과 검증, 곡선 적합, 선형 회귀

제 22강 - 일반, 균등 그리고 지수 분포 - 통계의 오류

제 23강 - 주식 시장 시뮬레이션

제 24강 - 과정 개요 - 컴퓨터 과학자들은 무엇을 하나요?

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