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2020-04-20 14시 개발자 글 모음 | "GSLB 서비스 소개(TOAST Se" 외 9개 이야기

데브피드 2020. 4. 20. 14:46

신규입사자가 바로보는 마켓컬리 by 컬리

  • 컬리의 개발조직은 프로젝트를 개발하는 팀이 아닌 프로덕트를 만드는 팀이라는 것을 느끼고 있습니다
  • 컬리에 입사해서 몹 프로그래밍 진행 과정을 실제로 경험해 보니 정말 유익하고 가치 있는 개발 방법론이라는 것을 느끼게 되었습니다
  • 몹 프로그래밍을 통해서 팀원분들이 테스트 코드부터 비즈니스 로직까지 개발하는 과정을 함께 할 수 있었습니다

지메일, 일주일 만에 코로나 바이러스를 미끼로 사용하는 피싱 및 악성코드 이메일 1,800만 건 차단 by 이스트 시큐리티

  • 구글이 지난 일주일 동안 지메일(Gmail) 사용자를 보호하기 위해 구현한 안티 악성코드 솔루션이 코로나 바이러스를 미끼로 사용하는 피싱 및 악성코드 이메일 약 1
  • “관리자들은 ‘피싱 및 악성코드 차단하기(고급)’ 페이지를 참고하여 구글이 권장하는 방어법을 확인하시고 보안 샌드박스를 활성화하는 것도 고려해 보시기 바랍니다
  • - 계정 보안을 향상시키기 위한 보안 점검 완료하기 - 알 수 없는 파일은 다운로드하지 말고 지메일의 내장 문서 미리보기 기능 이용하기 - 로그인 크리덴셜을 입력하거나 링크를 클릭하기 전 URL의 무결성 확인하기 (가짜 URL은 보통 실제 URL을 모방하려 시도하거나 추가 단어나 도메인을 포함하는 경우가 많습니다

코로나, 오픈 사이언스 운동에 불을 지피다 by LG CNS

  • 3월 16일을 기점으로 전 세계 주류 학술 출판지 대다수가 코로나 바이러스와 관련된 모든 논문과 데이터는 무료로 개방하고 재사용할 수 있게 열여 두겠다고 밝힌 것입니다
  • 이번 코로나 바이러스를 계기로 다양한 오픈 데이터와 관련 플랫폼이 주목을 받고 있습니다
  • 코로나19 오픈 리서치 데이터세트 (COVID-19 Open Research Dataset)라는 이 서비스에선 코로나 관련 논문과 4만 4천 개가 넘는 메타 데이터를 검색하고 다운로드할 수 있게 지원하고 있습니다

코지와 빅데이터 체험해보기 by 코딩지니어스

    LINE Timeline의 새로운 도전 1편 – 추천 컨텐츠 탐색을 위한 Discover와 새로운 구독 모델 Follow by 라인

    • 이후 광고나 LINE Story 등 다양한 콘텐츠를 Discover에 붙일 수 있도록 확장 가능한 형태로 구현되어 있습니다
    • Follow는 기존 친구 기반의 내 소셜 그래프를 타임라인 공간에서 더 확장할 수 있는 방법을 제공합니다
    • 그리고 Follow는 LINE에서 친구 외에 다른 사람의 콘텐츠를 구독할 수 있는 새로운 소셜 관계를 제공합니다

    소유에서 대여로 변화하는 소비 트렌드! 마이크로소프트 노트북&PC도 렌탈한다! by 로켓펀치

    • 🖥 ‘All in one 노트북&PC’라는 타이틀로 준비된 이번 렌탈 서비스는 Myomee의 장기렌탈/인수형장기와 마이크로소프트의 구독형 소프트웨어 서비스를 결합한 기업 대상 프리미엄 렌탈 서비스였습니다
    • 마이크로소프트 오피스 365 100% 활용을 위한 기업 대상 방문 전문교육 지원 행사와 무선 키보드&마 우스 증정 등 한정 이벤트가 준비되었습니다
    • 기업 대상으로 진행된 마이크로소프트와 묘미의 프리미엄 렌탈 서비스는 합리적인 가격으로 최신 디바이스와 소프트웨어

    2020 온라인개학의 모든 것을 알아보자! by 스마트메이커

      JetBrains과 함께 강의를 하거나 배움을 지속하세요! by JetBrains 코리아

      • Your Educational Products team
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      R을 이용한 Bioinformatics (Bioconductor) by 씨앤텍시스템즈

      • ifnotfound=list(NA))) myPath KEGGPATHID2EXTID$hsa00140 KEGGPATHID2EXTID$sce00100 BiocManager::install("clusterProfiler") library(clusterProfiler) data(gcSample) head(gcSample) tail(gcSample) genes <-gcSample[[3]] kegg_enrichment <- enrichKEGG(genes
      • BiocManager::install("clusterProfiler") library(clusterProfiler) data(gcSample) head(gcSample) tail(gcSample) genes <-gcSample[[3]] kegg_enrichment <- enrichKEGG(genes
      • statistic="fisher") Myenrichment_Fisher score(Myenrichment_Fisher) # Displays p values for every GO term geneData(Myenrichment_Fisher) # A table showing Medata data for enrichment Myenrichment_KS <- runTest(myGOData

      GSLB 서비스 소개(TOAST Service 들여다 보기) by TOAST

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