유튜브 영상을 나의 웹페이지에서 재생하고 싶다면 위의 퍼가기 버튼을 누르면 생성되는 아래 html 코드를 나의 html이나 js 코드에 삽입하면 된다.(별도의 js 함수를 하나 구현해야하긴 하지만 일단 넘어간다.) 사용하고자 하는 게시판에서 지원을 한다면 사용이 가능하다. 순서대로 폭, 높이. 영상의 URL, 태그 제목, 경계선 너비, 허용할 기능 목록, 풀스크린허용 필수적인 속성은 폭, 높이, 영상URL 정도가 되겠다. 테스트 해보면 이렇게 나온다. 자동재생은 막았으니 재생버튼을 눌러야 영상이 재생되고, 풀스크린을 허용했으니 재생후에 풀스크린으로 볼수 있게 된다. 아래의 두 링크에서 iframe 태그 삽입이나 이미 삽입된 js 플레이어에 url만 삽입할수 있게 하는 방법을 알려준다. 두방법은 추후 자세..

docs.unity3d.com/ScriptReference/Input.html Unity - Scripting API: Input Use this class to read the axes set up in the Conventional Game Input, and to access multi-touch/accelerometer data on mobile devices. To read an axis use Input.GetAxis with one of the following default axes: "Horizontal" and "Vertical" are mapped to joyst docs.unity3d.com 키 입력 getkey~~ : 인수로 keycode 를 전달. 여기에 자세한 keycode 가..

웹 크롤링시 필수적인 패키지. requests 패키지를 이용해 요청후 응답온 HTML 데이터를 조작할수 있음. 원하는 html 태그를 검색하거나, css 선택자를 검색하여 원하는 데이터를 뽑아낸다. 무단으로 임의의 홈페이지에 크롤링을 하면 위법행위가 될수 있으니 미리 확인하고 해야한다. robots.txt 파일이 있는지 확인해야하고, 그 파일에 저장된 규약이 어디까지 허용하는지 확인해야함. www.crummy.com/software/BeautifulSoup/bs4/doc/ Beautiful Soup Documentation — Beautiful Soup 4.9.0 documentation Non-pretty printing If you just want a string, with no fancy form..

python 에서 사용하는 HTTP 용 패키지. 간단하게 요청하고 응답을 받아올수 있음. json 형태로 정의된 파라메터를 get함수를 이용해서 보내고 post 함수를 이용해 json형태로 정의된 응답을 받을수 있다. docs.python-requests.org/en/master/user/quickstart/ Quickstart — Requests 2.25.1 documentation Eager to get started? This page gives a good introduction in how to get started with Requests. Let’s get started with some simple examples. Passing Parameters In URLs You often want..

tensorflow 2.0 기반으로 구현된 API. 보다 인간친화적으로 구현됨. 가장 활발하게 쓰이는 딥러닝 API 중 하나. 캐글 같은 머신러닝 경쟁 플랫폼에서 가장 많이 보이는 API keras.io/ Keras: the Python deep learning API State-of-the-art research. Keras is used by CERN, NASA, NIH, and many more scientific organizations around the world (and yes, Keras is used at the LHC). Keras has the low-level flexibility to implement arbitrary research ideas while offering opti..

machine learning 용 패키지,라이브러리. python, javascript, IoT 등에서 사용 가능. 언어가 다양해지면서 단일 데스크탑, 모바일, 웹, 클라우드 등 서비스 가능한 영역이 늘어남. 학습에 CPU, GPU를 사용할수 있으며 행렬연산 기반으로 GPU사용시 학습속도가 최대화. keras 라는 API도 지원하여 더욱 쉽게 모델 구성및 학습, 배포가 가능. 데이터 전처리 - 모델 생성 - 하이퍼 파라메타 설정 - 학습 - 결과확인 - 만족 - 배포 or 불만족 - 재설정 및 재학습. www.tensorflow.org/learn?hl=ko TensorFlow 소개 TensorFlow를 사용하면 초보자와 전문가 모두 데스크톱, 모바일, 웹 및 클라우드용 머신러닝 모델을 쉽게 만들 수 있습..