[안드로이드]유용한 라이브러리 사이트 추천
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IT기술 관련/모바일
출처: http://gun0912.tistory.com/3 ANDROID WEEKLY 일주일에 한번씩 등록해놓은 이메일로 한주간의 안드로이드관련 이슈들을 정리해서 보내줍니다.뿐만 아니라 Jobs, events등의 각종 안드로이드관련 정보를 보내줍니다.홈페이지에 들어가면 지나간 이슈들에 대해서도 확인해볼 수 있습니다.단순히 라이브러리정보만을 제공해주는데 그치지 않고 안드로이드 개발을 체계적으로, 그리고 효과적으로 할수있도록 여러가지 방법으로 도움이 되는 블로그 글들이 많이 있습니다.한국시간으로 월요일 새벽즈음에 weekly메일을 보내주고 있습니다.매번 좋은 개발 블로그 글이나 라이브러리를 찾는것이 귀찮다면 일주일에 한번 이 Android Weekly만 확인해도 많은 도움이 될것이라고 생각합니다. http:..
[R] 의 패키지 xlsx가 rJava 때문에 로딩되지 않을 때 해결법
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IT기술 관련/빅데이터 관련
출처:http://egloos.zum.com/greentec/v/4176464 요즘 coursera 에서 data science 관련 강의들을 듣고 있다. 그런데 통계 프로그램인 R에서 xlsx 파일을 로드하기 위해 xlsx 패키지를 설치하려고 하자 패키지 ‘rJava’는 로드되어질 수 없습니다 라는 메시지와 함께 로드가 제대로 되지 않았다. rJava를 remove 했다가 다시 설치해봐도 제대로 되지 않고, 구글링을 해보니 한글로는 네 개 정도의 답변이 있었는데 약간 헷갈리게 적혀 있고, 영어로 보니 답변이 잘 달려 있어서 여기에 옮겨 놓는다. http://www.r-statistics.com/2012/08/how-to-load-the-rjava-package-after-the-error-java_ho..
[R] 한글 WordCloud 만들기 (KoNLP 패키지, wordcloud 패키지 이용)
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IT기술 관련/빅데이터 관련
출처: http://bigbigdata.tistory.com/78 [데이터 긁긁해] KoNLP패키지와 wordcloud패키지를 이용해한글 WordCloud 만들기 빈도수가 높은 단어일수록 크게 나타내는 WordCloud [셋팅하기]KoNLP 패키지와 wordcloud패키지를 설치하고, 로딩한다. install.packages("패키지이름")library(패키지이름) 한글이 저장되있는 세종사전을 사용합니다. R이 한글을 분석할 때 이 사전을 참고해야 하니까. useSejongDic()그리고 사전에 특수한 명칭같은 단어들이 필요하다면 추가해준다. mergeUserDic(data.frame("해수욕장","ncn")) 1. 텍스트에서 명사만 골라내기 명사만 골라낼 때, KoNLP 패키지의 extractNoun ..
[마케팅] 디지털 경제에서의 마켓 4.0
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창업/마케팅 관련
출처: 필립 코틀러의 마켓4.0 전통적 마케팅에서 디지털 마케팅으로의 이동 "디지털 경제에서는 디지털 상호작용만으로는 충분하지 않다. 오히려 오프라인 접촉이 강력한 차별화 요소가 된다. 또한 브랜드의 진정한 특징이 중요해졌다. 점점 더 투명해지는 세상에서 '진정성'은 가장 중요한 자산이다." 1) 세분화와 타기팅에서 고객 커뮤니티 인증으로 > 세분화와 타기팅은 고객의 동의 없이 마케터가 일방적으로 내리는 결정이다. 타깃 고객 다수는 브랜드가 보내는 일방적 메시지를 스팸으로 간주한다.> 브랜드가 고객 커뮤니티에 효과적으로 접촉하기 위해선 '허락'을 구해야 한다.> 진심으로 돕고 싶은 마음이 간절한 친구처럼 행동해야 한다.> 고객은 그 친구의 요청을 '받아들이거나', '무시하는' 결정을 내릴 수 있다. 2)..
[마케팅] 영향력 있는 디지털 하위문화들
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창업/마케팅 관련
출처: 필립 코틀러의 마켓4.0 생각을 공유하는 젊은이들시장을 공유하는 여성들감정을 공유하는 네티즌들 "과거에 권위와 힘은 사실상 연장자,남성, 시티즌의 몫이었다. 하지만 시간이 지나면서 젊은이, 여성, 네티즌의 중요성과 영향력이 크게 높아졌다. 그들을 특징짓는 하위문화 역시 주류문화에 영향을 미치기 시작했다. 커뮤니티,친구, 가족으로 이루어진 광범위한 네트워크가 이 힘의 원천이다." 1) 젊은이는 새로운 제품과 기술의 얼리어답터다. 그들은 또한 트렌드세터이며, 어떤 트렌드를 추종하느냐에 따라 각각의 부족처럼 분리된다. 궁극적으로 그들은 게임 체인저다1> 현재는 이익이 나지 않더라도 젊은이들의 생각에 일찌감치 영향을 주는 전략을 가져야 한다. 2) 여성은 정보 수집가이며 총체적 쇼핑객이다. 사실상 가정의..
[마케팅] 연결된 고객 집단으로 힘의 이동
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창업/마케팅 관련
출처: 필립 코틀러의 마켓4.0 수평적, 포용적 사회적으로 변화 "이제 대부분의 개인적 구매 결정은 기본적으로 사회적 결정이 될 것이다. 마케팅 커뮤니케이션의 관점에서 봤을 때 고객은 이제 더는 수동적인 목표물이 아니라 적극적인 커뮤니케이션 미디어로 변신하고 있다." 1) 고객은 보다 수평적인 문화를 향해 나아가고 있다. 브랜드의 마케팅 광고에 대해서는 경계를 높이는 반면 친구나 가족, 팬, 팔로워에 의존한다. 2) 시장은 보다 포용적으로 변화고 있다. 소셜 미디어를 통해 사람들이 서로 연결되고 소통하고, 기업들이 협업을 통해 혁신할 수 있게 해주고 있다. 3) 고객의 구매 절차가 보다 사회적으로 변화고 있다. 고객은 결정을 할 때 자신이 속한 사회적 집단에서 나오는 소리에 더 많이 주목한다. 그들은 온..
미분 적분 제대로 알자
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기타
출처: http://darkpgmr.tistory.com/45 미분과 적분, 줄여서 미적분...미적분이 중요하다고는 하지만 과연 얼마나 많은 이들이 미분 적분의 의미를 제대로 이해하면서 사용하고 있을지 모르겠다. 이 글은 미분 적분에 대한 가장 기본적인 개념에 대한 내용이다. 하지만, 이 글의 내용만 잘 이해하고 알고 있어도 미분 적분은 더 이상 암호학이 아니게 될 것이라 생각한다. 무슨 미분 적분에 대한 문제 풀이법을 설명하려는 게 아니다. 그런 건 차후의 문제이다. 미분 적분이 무엇인지 이해해 보자는 것이고 최소한 이 정도는 알고 문제를 풀자는 것이다. 1. 적분의 이해 적분하면 아마도 다음과 같은 식이 떠오를 것이다. 그럼 이게 무슨 뜻인지 하나 하나 해부해 보도록 하자. 이게 무슨 뜻인지만 다 알..
선형 함수(linea function)와 비선형 함수(non-linear function)의 차이!
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프로젝트 관련 조사/알고리즘
출처: http://sdolnote.tistory.com/entry/LinearityNonlinearityFunction 공과대학을 입학하고 수업을 들을 때, 가장 많이 듣는 말 중 하나는 선형(Linearity)과 비선형(Non-linearity)일 것이다. 선형이라는 것은 직선이 아닐 지라도 직선의 특징을 가지고 있다는 것이고 여기서 말하는 직선의 특징은 중첩의 원리(principle of superposition)또는 선형성의 원리(Linearity principle)이다. 이런 선형성이라는 말은 함수에 적용이 될 수도 있고, 선형으로 결합되어있는 어떤 것에도 적용이 될 수 있다. 여기서 선형으로 결합되어 있다는 어떤 것중에 대표적인 예는 선형 상미분방정식일 것이다. 이것에 대해서는 먼저 선형함수에..
물리에서 스칼라값,벡터값
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기타
출처: http://kin.naver.com/qna/detail.nhn?d1id=11&dirId=110404&docId=271821181&qb=7Iqk7Lm86528&enc=utf8&section=kin&rank=1&search_sort=0&spq=0&pid=T73%2BGspySDosscUJgdGsssssssw-314171&sid=avT6vh59lptoQKvuuuzDPg%3D%3D 안녕하세요, 설군입니다. 스칼라는 흔히 우리가 '숫자' 라고 부르는 값입니다.스칼라는 1, 2, 3 등의 숫자로 표현 가능합니다.1.5, 3.141592, 1.14 등등.. 스칼라의 덧셈은, 숫자의 덧셈과 같습니다. 1+1=2스칼라의 뺄셈도 숫자의 계산과 같습니다. 5-3=2스칼라의 나눗셈도 숫자의 계산과 같습니다. 9/3=3..
Gradient Descent 탐색 방법
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프로젝트 관련 조사/알고리즘
출처: http://darkpgmr.tistory.com/133 기본적인 함수 최적화(optimization) 방법 중 하나인 gradient descent 방법에 관한 글입니다. Gradient descent 방법은 미분의 개념을 최적화 문제에 적용한 대표적 방법 중 하나로서 함수의 local minimum을 찾는 방법 중 하나입니다. Gradient descent 방법을 다른 말로 steepest descent 방법이라고도 부릅니다. 1. Gradient descent 방법의 직관적 이해 자신이 한치앞도 잘 안보이는 울창한 밀림에 있을 때 산 정상으로 가기 위한 방법은 간단합니다. 비록 실제 산 정상이 어디에 있는지는 모르지만 현재 위치에서 가장 경사가 가파른 방향으로 산을 오르다 보면 언젠가는 산 ..