JisungJeon cbajs12

NAVER DEVIEW 2017 Slides

키노트 영상

DAY 1

AWS 학습 링크집 시리즈

AWS 트레이닝 및 자격증 소개 http://bit.ly/aws-tnc-intro
AWS 학습 자료집 http://bit.ly/aws-study-resource
AWS 공인 솔루션스 아키텍트 - 어소시에이트 수험 가이드 http://bit.ly/sacertguide
AWS 공인 개발자 - 어소시에이트 수험 가이드 http://bit.ly/devcertguide
AWS 보안 관련 컨텐츠 모음집 http://bit.ly/secontents
AWS 기반 빅데이터 학습자료집 http://bit.ly/bdonaws
AWS 딥러닝 학습 자료 모음집 http://bit.ly/dlonaws
AWS The Machine Learning pipeline on AWS 교육 학습 자료집 http://bit.ly/ml-pipeline

[공통] 마크다운 markdown 작성법

영어지만, 조금 더 상세하게 마크다운 사용법을 안내하고 있는
"Markdown Guide (https://www.markdownguide.org/)" 를 보시는 것을 추천합니다. ^^

아, 그리고 마크다운만으로 표현이 부족하다고 느끼신다면, HTML 태그를 활용하시는 것도 좋습니다.

1. 마크다운에 관하여

고수준에서 암호학 이해하기

이 글은 메아리 저널에 쓸 목적으로 한동안 작업하던 글입니다. 메아리 특유의 디자인(...)이 싫다면 여기로 링크하셔도 됩니다. 어느 쪽이든간에 의견은 이 아래의 코멘트 란 또는 메아리에 기재되어 있는 메일 주소를 써 주시면 감사하겠습니다. --lifthrasiir

암호학을 사용하는 많은 시스템은 세부적으로 무슨 알고리즘을 쓰는지보다는 그 알고리즘들이 어떻게 연결되어 있는지, 즉 구조가 실제 안전성에 더 큰 영향을 미친다. 따라서 구조와 그 구조를 이루는 빌딩 블럭을 아는 것이 중요한데, 여기에서는 이러한 암호학적 빌딩 블럭과 함께 블럭들이 어떻게 쓰여서 더 큰 구조를 만드는지를 알아 본다.

Key Exchange

키 교환. 두 사람만이 알 수 있는 새로운 키를 만든다. 이 과정이 끝나도 상대방이 내가 아는 사람인진 알 수 없지만 적어도 상대방과 내가 같은 키를 가지고 있다는 건 확신할 수 있다.

	""" Trains an agent with (stochastic) Policy Gradients on Pong. Uses OpenAI Gym. """
	import numpy as np
	import cPickle as pickle
	import gym

	# hyperparameters
	H = 200 # number of hidden layer neurons
	batch_size = 10 # every how many episodes to do a param update?
	learning_rate = 1e-4
	gamma = 0.99 # discount factor for reward

	"""
	Minimal character-level Vanilla RNN model. Written by Andrej Karpathy (@karpathy)
	BSD License
	"""
	import numpy as np

	# data I/O
	data = open('input.txt', 'r').read() # should be simple plain text file
	chars = list(set(data))
	data_size, vocab_size = len(data), len(chars)