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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. 좀 더

  "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