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April was good month for South Korea's tourism industry. According to data from the transport ministry on Sunday, some eight seven million foreign tourists visited the nation last month up roughly three eight percent from a year earlier. Tourists from China declined by almost half on-year: from 1 seven million to just 900 thousand. That can be chalked up to Seoul's decision to deply THAAD. The US anti-missile system deemed a necessary protection against Pyongyang's threats is perceived as a security threat by Beijing, leading China to carry out retaliation measures including a virtual travel ban to South Korea. But the boost in visitors from Japan and Southeast Asian nations easily made up for that loss. ( http://www.arirang.com/News/News_View.asp?nseq=204517 )

Python 3.6 이상에서 urllib.request를 사용하는 방법을 한 번쯤 정리해야겠다 생각했었다. 오늘은 기분도 꿀꿀하고 발도 삔 김에... 공식 문서 urlopen http.client.HTTPResponse 객체를 반환한다. 입력은 url 값이다. HTTPResponse 함수 목록 read(): Reads and returns the response body, or up to the next amt bytes. getheaders(): Return a list of (header, value) tuples. status closed pathname2url 로컬 드라이브의 패스를 URL로 고쳐준다. url2pathname pathname2url과 반대 기능 Request class urllib.request.Request(url, data=None, headers={}, origin_req_host=None, unverifiable=False, method=None) method는 'GET'혹은 'POST'이다. 'POST'일 때는 data가 제공된다. Request.full_url Request.type Request.data Request.method Request.get_method() Request.add_header(key, val) Request.remove_header(header) Request.get_full_url() Request.set_proxy(host, type) Request.get_header(header_name, default=None) Request.header_items() Examples >>> import urllib.request >>> with urllib . request . urlopen ( 'http://www.py...

Tensorflow 소개 텐서플로는 2015년 11월 처음으로 공개되었다. 텐서플로는 머신러닝과 심층인공신경망 연구를 수행하던 구글의 연구팀에서 개발한 이후 오픈소스로 세상에 공개되었다. 일반적인 머신러닝 문제나 표현 기반의 수학문제에도 적용이 가능한 범용 패키지다. 텐서플로의 특징을 한 마디로 요약하면 데이터 플로 그래프(Data Flow Graph: DFG)를 바탕으로 한 수치연산이다. 수학 연산을 하는 각각의 결절을 마디(Node)라고 하고 각각의 마디를 연결하는 선(Edge)은 다차원 배열 데이터이다. 데이터를 넘겨주면 마디에서 연산을 수행하고 다음 마디로 데이터를 넘겨주는 식이다. 겉으로 보기에는 변수=함수() 형태의 반복이다. Tensorflow 받기 https://www.tensorflow.org/  로 가보면 다양한 플랫폼에 설치하는 방법이 자세히 소개되어있다. 구체적인 설치 방법은 생략하기로 한다. Python Tensorflow를 사용하려면 Python을 배워야 한다. 또한 개인적으로는 Anaconda 환경을 설치하고 Conda를 활용해서 Tensorflow를 사용하는 편이 좋다고 본다. 당연한 이야기일 수 있지만, 프로그래밍 언어를 모르면 Tensorflow를 제대로 활용할 수 없다. Tensorflow와 Numpy를 함께 쓰는 방법, 혹은 Tensorflow와 R을 함께 쓰는 방법을 생각할 수 있다. 개인적으로 두 방법 모두 시도해보고 있기는 하다. 파이썬이 이해하기 편하기도 하고 원래 텐서플로 예제도 파이썬이므로 본 포스트는 파이썬 3.5를 기준으로 하자. Data Mining Tensorflow를 이해하려면 우선 기본적인 데이터 마이닝과 딥러닝에 대한 이해가 필요하다. 본인도 이 부분에 전공자가 아니기 때문에 평소에 공부를 하려고 노력 중이다(경영학 전공임). 경제수학 정도의 지식이 있고 집합론을 배운 정도로 깊이 있는 이해는 어렵지만 전체적인 맥락을 이해하기에는 무리가 없다는 생각이다. ...

  "각종 정보 암호화하는 블록체인, 금융·물류 등 적용 분야 무궁무진" 대형 IT서비스 3사, 블록체인을 신사업으로 '왜?' thebell Free 네이버·카카오, 인공지능에 사활 거는 까닭은 黨선 송영길·노영민, 전문가선 조윤제·김광두 등이 핵심 역할 전교생 '수학·과학·공학' 필수, 수원대의 실험 '현대판 불로초' 찾아 나선 글로벌 IT기업들

http://news.joins.com/article/21452204 이 기사의 다음 내용... 어떤 부분이 무죄라고 생각하나? 응답 : “검찰이 뇌물죄의 근거로 제시한 박 전 대통령과 최순실씨의 ‘경제 동일체’, ‘공모’ 관계는 논리적 허점이 많다. 부부 사이도 돈 한 푼으로 다투는데 ‘40년 지기’라는 이유로 경제 동일체를 이야기하는 것은 법리적으로 맞지 않다. 특히 삼성 측이 낸 재단 출연금(204억원)을 뇌물로 판단한 것은 특검의 실수를 검찰이 물려받은 것이다. 검찰도 곤혹스러운 상황일 것으로 본다.” [출처: 중앙일보] [단독]갈라진 박근혜 변호인단…“이대로면 박 전 대통령 징역형 나올까 걱정” 결론: 40년지기라고 경제공동체 아냐 논리를 보자. 뇌물은 대가를 바라고 상대방에게 주는 부정한 돈이다. 남편에게 대가를 바라고 부인한테 돈을 줘도 뇌물이다. 그대들이 그렇게 싫어하는 노무현 대통령을 생각해보라. 너무 친해서 집도 사주고 옷도 사주고 그랬다. 그래서 경제 동일체(공동체가 맞다)가 아니다? 박근혜 전 대통령이 "엮었다"라는 표현이 나온 배경인가? 이는 일반적인 상황이 아님을 밝힌다. 아무리 친해도 집도 사주고 옷도 사주지 않는다. 특히 개인의 사익을 추구하게 대통령의 권한을 남용했을 때 그 이전의 상황이 중요하다. 삼성이 최순실과 박근혜의 끈끈한 경제적 유대 관계를 가진 과거사를 알았다면, 최순실에게 이익을 주자는 박근혜 '전' 대통령의 말을 본인의 사익 추구로 생각했을 개연성이 크다. 경제 공동체에 초점을 맞추기보다, 최순실과 박근혜의 관계를 삼성이 알았나? 혹은 최순실을 이재용이 알았나를 다투는 것이 유리하다. 만약 삼성이 박근혜-최순실 이익 공유 관계를 알았다면 법리적으로 맞지 않을 이유가 없다. 위의 내용이 복잡하면 추상화된 형태로 논리를 보라. A는 B의 비용을 지불한다. B는 비용을 지불하지 않아 재산증식에 도움이 된다. B는 A에게 이익(C)을 준다(행위 P)...

텐서플로(TensorFlow)는 구글 제품에 사용되는 머신러닝(기계학습)을 위한 오픈소스 소프트웨어 라이브러리이다. 구글내 연구와 제품개발을 위한 목적으로 구글 브레인팀이 만들었고 2015년 11월 9일 아파치 2.0 오픈소스 라이센스로 공개되었다. 2011년 부터 구글 브레인 팀은 첫 머신러닝 시스템으로 디스트빌리프(DistBelief)를 만들었다. 구글에 있는 50개가 넘는 팀과 모회사 알파벳에서 검색, 음성검색, 광고, 구글 포토, 구글 맵스, 스트리트뷰, 번역, 유투브 등 같은 실제 서비스에 디스트빌리프의 딥 러닝 뉴럴 네트워크가 적용되었다. 텐서플로는 2015년에 오픈 소스로 공개된 구글 브레인 팀의 두번째 머신 러닝 시스템이다. 텐서플로(TensorFlow)는 안드로이드와 iOS같은 모바일 환경은 물론 64비트 리눅스, MacOS 의 데스크탑이나 서버 시스템의 여러개의 CPU와 GPU에서 (GPU에서 일반 연산을 수행하게 하는 CUDA 확장기능을 사용) 구동될 수 있다. 텐서플로 연산은 상태를 가지는 데이터 흐름(stateful dataflow) 유향 그래프로 표현된다. 구글에 있는 많은 팀이 연구와 제품 개발을 위해 디스트빌리프에서 텐서플로로 이전했다. 텐서플로는 파이썬 API 를 제공하며 문서화가 약간 부족하지만 C/C++ API 도 제공한다. 텐서플로 첫걸음 : 회귀분석, 군집화, 합성곱 신경망까지 딥 러닝 제대로 입문하기 엣지있게 설명한 텐서플로우