Big Data to win in sports betting: learn the basis in less than 10 minutes

안녕 내 이름은 "Big Data Betting"과 "Winning Betting Strategies"의 저자 인 Tom Whitaker입니다

Big Data를 통해 스포츠 베팅에 돈을 버는 방법을 설명한 2 권의 책 Betamineiccom이 만든 놀라운 무료 도구로 큰 데이터를 사용하여 자신의 도박 시스템을 조사하고 발견 할 수 있습니다 Betaminic은 2012 년 이래로 54 개 리그에서 10 만개 이상의 거대한 데이터베이스와 마권 확률을 가지고 있습니다 7 년이 넘는 데이터입니다

이 데이터베이스를 무료로 사용해 도박을 찾을 수 있습니다 전략은 과거에도 효과가있었습니다 북 메이커 확률은 자신의 모델을 기반으로하며 수익을 창출하기 위해 책을 균형있게 조정하고 시장 이동에 영향을받습니다 그것들은 각 게임의 진정한 확률에 대한 완벽한 반영이 아닙니다 때로는 확률이 잘못되어 Betaminic의 무료 데이터 분석 도구가 도움이됩니다

확률이 일관되게 틀리면 값을 찾을 수있는 패턴을 찾습니다 시스템이 작동하고 과거에 돈을 벌었다는 것을 안다면, 우리는 우리 자신의 시스템을 만들기위한 좋은 출발점을 가지고 있습니다 자신을 사용하고 스포츠 베팅에서 돈을 벌 수있는 베팅 전략을 얻었습니다 이 도구를 얼마나 쉽게 사용하는지 보여 드리겠습니다 이것은 메인 페이지입니다

여기에서 무료로 등록 할 수 있습니다 그런 다음 Betamin Builder 도구에 액세스하여 데이터베이스를 분석 할 수 있습니다 그것은 모두 무료입니다 "내 전략"영역에서 자신의 전략을 연구하거나 공개 전략을 사용하십시오 이러한 공개 전략은 Betaminic, 여기에는 Pro 심볼로 보거나 웹 사이트에서 전략을 공유 한 일반 사용자가 볼 수 있습니다

자신의 미래 시스템을 만들기위한 아이디어를 얻을 수 있기 때문에 공공 전략으로 시작하는 것이 좋습니다 또한 1 년 이상 운영되어 왔으며 여전히 수익을 창출하고있는 전략을 따를 수 있습니다 각 시스템은 0에서 100 사이의 베타 닉 랭킹을가집니다이 시스템은 Betaminic 스포츠 시장에서 패턴을 쉽게 찾을 수 있도록하고, 다른 곳에서는 찾을 수 없습니다 등급이 높을수록 더 높고 높은 등급은 기본적으로 이것이 베팅 확률의 실제 패턴 일 가능성이 더 높다는 것을 의미합니다 결과는 운이나 데이터 마이닝의 결과가 될 가능성이 적습니다

당신은 돈에 대한 좋은 수익을 얻기 위해 높은 등급과 높은 수익률을 가진 전략을 찾아야합니다 등급이 5 점 이상인 것은 이미 꽤 강한 패턴이지만, 10 이상이 실제로 강합니다 10 가지가 넘는 전략이 5 가지가 있으며 5 가지와 10 가지의 전략이 있습니다 현재 가장 높은 등급의 전략은 "거상 6 득점 오버 오버"라고하는 프로 전략입니다 저는 2018 년 2 월에 처음으로 "Winning Betting Strategies"라는 책을 만들었습니다

그것은 46의 등급과 약 10 %의 수율을 가지고 있습니다 전문직에 좋은 수익입니다 진짜 가장자리의 표시 인 것으로 수시로 5 %의 수확량을 보는 내기하는 사람 우리가 그 아래에있는 전략을 본다면 우리는 약 8 %의 수율과 45

이 전략은 다른 사용자가 만든 공유 전략입니다 보기 버튼을 클릭하여 전략의 세부 정보를 볼 수 있습니다 최고의 PRO를 살펴 보겠습니다 설명은 우리에게 전략 에 근거한다 모든 훌륭한 전략에는 왜 마술이 계속 잘못되었는지 가설이 있어야합니다

이 경우 데이터의 임의 패턴을 찾는 것이 아닙니다 이것은 홈 팀이 그들의 이전 게임에서 득점 한 25 점에 대한 확률은 마권업자 모델에 의해 밀어 올려 질 것입니다 또한 이전 경기에서 어웨이 팀이 득점 한 게임으로 필터링하여 멀리 떨어져 있다면 홈 팀이 골을 넣으면 홈 팀은 나와서 놀고 무승부 나 승리를 위해 더 많은 위험을 감수해야합니다 그렇다면 2

5 점 이상의 결과가 나올 확률이 더 높습니다 우리가 이런 종류의 조명기를 장기간 일관되게 지원했다면 전략은 약 7 년 만에 260 점을 기록했습니다 우리는이 실적 그래프에서이를 볼 수 있습니다 월간 결과, 손익도 볼 수 있습니다 그리고 최근에, 그래, 여전히 강하게 가고 있습니다

요점은 장기적인 것입니다 장기적인 전략을 따르면 시장의 불일치를 이용하여 이익을 얻길 바랍니다 적절한 자금 관리를 통해 이러한 종류의 베팅은 거의 일종의 투자로 간주 될 수 있습니다 왜냐하면 단기간 도박이 아닌 장기간 꾸준한 이득을 추구하기 때문입니다 어떤 투자와 마찬가지로 위험을 분산시키고 여러 전략을 따라야합니다

서로 균형을 이루는 도박 시스템 포트폴리오를 만들 수 있습니다 그래서 사람이 손해를 입으면 다른 사람들이 그것을지지합니다 Betaminic에는 결과를 볼 수있는 집계 기능이 있습니다 결합 된 그룹으로 사용한 경우 모든 전략을 함께 왼쪽에 사용할 전략을 선택할 수 있습니다 우리가 단을 함께 둘 때, 상위 5 개의 조합을 볼 수 있습니다

여기에서는 aggregator를 사용하여 5 대 평가 전략을 모두 정리하여 모두를 하나의 큰 것으로 사용한다면 어떤 일이 벌어 질지 알아 봅니다 체계 우리가 볼 수 있듯이 평균 수익률은 약 8 %에 가깝습니다 매월 약 15 점, 거의 16 점이됩니다 그것은 단지 200 점 이하가 될 것이고, 약 15 점이됩니다

1 년에 약 16 점이며 윤리에 가까운 투자 수익률을 보이며 이는 매우 좋은 수준입니다 또한 우리는 월별 결과를 볼 수 있으며 여러 시스템을 함께 사용하면 실제로 균형을 이루고 어떻게 만들어 지는지 확인할 수 있습니다 훨씬 더 부드럽습니다 이 시스템이 한 달 만에 마지막으로 잃어버린 시간은 2018 년 7 월 약 5 점을 잃은 후 매월 수익을 올리고 있습니다 몇 가지 전략을 함께 빗어 낼 수있는 능력에 대한 좋은 예입니다

내가 보여주고 싶은 또 다른 기능은 공개 전략 페이지에서는 공유 이후 전략을 정렬 할 수도 있습니다 그건 네가 볼 수 있다는 것을 의미한다 시스템이 생성 된 이후의 결과 이 방법으로 우리는 전략의 실제 결과를 볼 수 있습니다 또한 손익별로 정렬 할 수 있습니다

그리고 나서 어떤 것이 생성 된 이후에 가장 많은 이익을 창출했는지 봅니다 우리는 맨 위의 전략 인 Colossus 17 Dog Draw를 볼 수 있습니다 69 점은 2018 년 8 월 이후로 수익이 거의 7 %에 달합니다 꽤 괜찮아 이 전략을 따르는 것은 쉽습니다

Betaminic에 가입하고 팔로 잉을 클릭하십시오 단추 그런 다음 픽업 패키지를 구입해야하며 전자 메일로 선택을 받게됩니다 당신은 또한 수 웹 사이트에서 "Picks Picks"의 "My Picks"바 아래에서 확인하십시오 여기에서 다가오는 모든 예상 검색어를 볼 수 있으며 원하는 경우 날짜별로 또는 시간별로 정렬 할 수 있습니다

그리고 당신은 또한 당신의 역사적인 결과를 볼 수 있습니다 역사적인 선택도 추천은 보통 킥오프되기 전 약 36 ~ 48 시간 전에 발송됩니다 그래서 당신의 베팅을 할 충분한 시간이 있습니다 빅 데이터는 현재 일반 덤퍼에게 제공됩니다

확률 마켓에서 갭을 찾아 그들로부터 돈을 벌어 라 장기간에 초점을 맞추고 스포츠 도박이 투자의 한 형태라고 봅니다 내가 관심있어? 좋은 이제 그만둬 무료로 등록 할 수 있습니다

Betaminic 웹 사이트에서 링크는이 비디오의 설명에 있습니다 Betaminic에 대해 좀 더 알고 싶다면 wwwbetaminiccom을 방문하십시오

당신이 할 수있는 무료 책이 있어요 다운로드 및 또한 큰 데이터 베팅에 대한 많은 유용한 기사가있는 블로그가 있습니다 그러니 이제 그만둬 웹 사이트에 무료로 등록하십시오 Betaminic

Big Winners를위한 빅 데이터

Big Data Infrastructure in the Cloud with Liftigniter – Stack Chat

MARK MIRCHANDANI : 찾고있는 회사 예측을하려면 방대한 양의 데이터가 필요하며, 복잡한 계산 및 신속한 대응 우리가 LiftIgniter와 이야기 할 때 우리와 함께하십시오

그들이 기계 학습 플랫폼을 어떻게 구축했는지에 관해 Stack Chat의이 에피소드 우리와 함께 해줘서 고마워 LiftIgniter에 대해 조금 더 알려주세요 플랫폼 구축 방법에 대해 설명합니다 VENKAT VENKATARAMAN : 나를 보내 주셔서 감사합니다

LiftIgniter는 실시간 개인화 플랫폼입니다 클라우드에서 실행되는 기계 학습 모델에 의해 구동됩니다 실시간으로 엔드 투 엔드 대기 시간을 의미합니다 약 100 내지 150 밀리 세컨드의 오더로 구성된다 여기에는 네트워크 대기 시간도 포함됩니다

자, 이건 모두 측면에서 진정한 도전입니다 규모와 계산이 사용자가 여러 신호를 추적 가장 관련성 높은 정보를 제공하기 위해 맞춤 추천 우리의 세계관은 각 사람이 독특하다는 것입니다 그리고 매 순간 우리 플랫폼 가장 관련성이 높은 결과에 최적화되어 있습니다 그 때까지 수집 한 모든 신호를 기반으로합니다 MARK MIRCHANDANI : 아키텍처를 보여줄 수 있습니까? 이걸 계속 지키려고 만든거야? VENKAT VENKATARAMAN : 물론입니다

위기에 처한 ML 회사로서 엄청난 양의 데이터, 인프라 비용 우리 사업에 큰 영향을 미칩니다 우리는 세 가지 주요 요소에 집중했습니다 가격, 대기 시간 및 안정성, 다른 사람들과 마찬가지로 이를 강조하기 위해 세 가지 주요 기술을 사용했습니다 워크로드를 기반으로하는 자동 크기 조정 기능을 사용하면 우리는 수평 확장 할 수있는 유연성을 가지고 있습니다

수요가 많은 워크로드 그리고 우리는 자동 스케일 그룹의 조합을 사용합니다 선매 용 인스턴스와 주문형 인스턴스에 대해 우리를 두 번째 요점으로 인도합니다 이는 유연성입니다 우리가 선제 사례를 다음과 같이 사용할 수 있도록 필요하며, 셋째, 이동 옵션 부실하지만 유용한 데이터를 저온 저장 장치에 다시 넣으십시오

비용 절감 속도면에서 보통 네트워크 대기 시간 는 거대한 부분을 가지고있다 그러나 구글의 네트워크는 꽤 활발했다 우리의 경험에서 우리는 많은 구성 요소를 유지할 수있었습니다

충분한 중복성으로 동일한 지역 내에서 가까이에 있습니다 Google의 Footprint를 통해 우리는 서비스를 생성하고 실행할 수 있습니다 모든 고객 대면 서비스 정말 잘 수행하십시오 그리고 우리는 또한 피할 수있었습니다 Google Cloud 덕분에 SLA에 영향을 줄 수있는 모든 중단

MARK MIRCHANDANI : 조금 더 말씀해 주시겠습니까? 추천 시스템이 실제로 구축 된 방법에 대해? VENKAT VENKATARAMAN : 물론입니다 다이어그램은 실제로 단순화 된 아키텍처입니다 도표 우리는로드 밸런서와 프록시를 보여주지 않습니다 그런 것들

그러나 주요 구성 요소와 서비스에만 초점을 맞추고 있습니다 우리가 우리 건축물에 가지고있는 클라우드에 대한 요청은 프런트 엔드 API를 사용하거나 우리는 모델 서버라고 부릅니다 모델 서버는 사용자와 관련이있는 모든 것 활동 및 돌아 오는 추천 결과, 그것이 모델 서버에 의해 처리됩니다 모든 마술이 일어난다 다른 모든 것, 예를 들어, 새 인벤토리 항목 업데이트 또는 생성, 또는 다른 API 호출을 실제로 만들 것입니다

프론트 엔드 서비스를 공격했습니다 이제 프런트 엔드 서비스를 살펴보면 API 전화가오고, 처리가 계속된다 프런트 엔드 컴퓨터에서 발생합니다 그리고 프론트 엔드 서비스는 데이터를 푸시합니다 데이터 저장소에 저장합니다

우리는 파일이나 다른 데이터를 생성합니다 Google Cloud Storage와 같은 일부 데이터 저장소에 저장합니다 또한 다른 데이터 저장소도 있습니다 그리고 GCS는 실제로 이벤트를 트리거합니다 우리가 듣고있는 많은 구독자가있는 Cloud Pub / Sub 그 주제에 관한 메시지

구독자는이를 픽업하고 추가 처리를 수행하며, 도면에 도시 된 예 우리가 재고 시스템을 가지고있는 곳입니다 추가 분석 및 처리를 기반으로합니다 방아쇠가 무엇인지 모델 서버는 전에 말했던 것처럼, 모든 권장 사항과 사용자를 처리하는 활동 추적 그들은 사내에서 많은 처리를합니다

많은 마술이 여기에서 발생합니다 많은 무거운 짐들이 발생합니다 이리– 데이터를 다시 한번 데이터 저장 장치에 저장한다 유사한 메커니즘이 발생하여 이벤트를 트리거합니다 Cloud Pub / Sub로 이동합니다

우리는 청취자가 있습니다 GCS에서 데이터를 선택하는 주제에 대해 추가 처리를 수행하십시오 그리고 다이어그램에 표시된 것처럼이 데이터 이제 BigQuery에 실시간으로 푸시됩니다 여기서 대시 보드는 분석을 위해 BigQuery에서 제공됩니다 여기서 핵심은 우리가 물건을 움직일 수있는 동안이다

빅 쿼리는 실시간으로 BigQuery에 조금 비싸기 때문에 BigQuery에 대한 액세스를 유지하고 싶습니다 우리가 정말로 필요할 때만 그래서 우리는 데이터를 끄는 오프라인 처리가 있습니다 BigQuery의 추가 집계, 이를 캐싱 레이어처럼 작동하는 Cloud SQL로 푸시합니다 따라서 대시 보드는 Cloud SQL의 BigQuery 그들이 얼마나 시간을 거슬러 올라가 느냐에 달려있다

가서 데이터를 수집하고 싶습니다 하단의 상자에는 Spark 클러스터가 표시됩니다 Cloud Dataproc에서 벗어납니다 스파크 클러스터는 기본적으로 모델 튜닝 및 재교육에 사용 더 나은 정확성을 위해 우리는 야간에 실행합니다

우리는 GCS에서 모든 데이터를 수집합니다 우리는 모델을 다시 돌아 다니고 있습니다 그리고 튜닝 파라미터가있는 모델의 결과 전에 있었던 것보다 낫다 우리는 필요한 변경을하고 그 구성을 밀어 낸다 클라우드로 MARK MIRCHANDANI : 자, 이제 한참 지났어

이것을 원래 설계했다 돌아가서 다시 할 수 있다면, 너는 무엇을 다르게 할 것인가? VENKAT VENKATARAMAN : 플랫폼을 설계하기 시작했습니다 기계 학습이 여전히 뜨겁지 않았던 2013 년, 2014 년 빅 데이터는 여전히 그 당시의 일이었습니다 오늘날과 마찬가지로 어렵거나 널리 이용 가능하지 않았습니다

사용 가능한 모든 라이브러리 및 프레임 워크가 있다면 오늘 그때, 그 다음에 빌드 대 구매 결정은 달라졌을 것입니다 우리는 또한 보강 된 지능을 가능하게했습니다 사용자에게 권장 사항에 영향을 줄 수 있습니다 때로는 규칙을 구현할 수도 있습니다 너무 제한적 일 수있는 결국 결과가 줄어 듭니다

이러한 사용자에 대한 사용자 정의를 가능하게하려면, 우리는 색인 생성 솔루션을 연구했습니다 더 나은 결과를 제공합니다 이 중 일부가 뭔가 조사 중이 었어 Elasticsearch와 같이 좋았습니다 하지만 우리만큼 빨리 수행하지 못했습니다

정말 까다로운 대기 시간 요구 사항 때문에 필요합니다 현재 다른 방법을 찾고 있습니다 이를 구축하고 지속적으로 권고 사항을 개선하는 것이 중요합니다 MARK MIRCHANDANI : 세부 사항을 공유해 주셔서 감사합니다 VENKAT VENKATARAMAN : 나의 기쁨

MIRCHANDANI (MARK MIRCHANDANI) : 설정을 시도하려면 Google Cloud Storage에 대한 Pub / Sub 알림, 아래 설명에서 둘러보기를 확인하십시오 시청 해 주셔서 감사 드리며 구독을 꼭하십시오 더 우수한 Google Cloud Platform 콘텐츠를 제공합니다 다음에 스택 채팅에서 보자

디즈니 한국버전ㅣ미녀와야수 '벨' 코랄러브 메이크업 + 한복 공개 ( 'Fairytale in Life' EP05 )

EP05 KIMDAX의 아름다움과 야수 벨 산호 – 사랑 메이크업 나는 처음에는 몰랐지만, 이제 나는 동화가 존재한다는 것을 알고있다 누가 내 사랑을 알기 위해 동화 같아요

아름다운 동화처럼 나는 꿈속에서 너를 만났어 당신은 동화 속에서 나와 같이 올 수 있겠습니까? 오 ~ 누가 첫눈에 사랑을 믿을 것입니까? 아 ~ 내 꿈속에 그가 나를 붙잡는 사랑이있다 항상 똑같은, 항상 놀람, 이제까지처럼, 이제까지 다만 확실하십시오, 태양이 오르는 때 동양에서 해가 떠오르는 것처럼 확실한데, 시간만큼 오래되었다는 이야기, 운율만큼이나 오래된 노래 미녀와 야수 당신이 믿는다면 당신은 동화를보고 당신의 꿈을 실현시킬 수 있습니다 EP05 KIMDAX의 아름다움과 야수 벨 산호 – 사랑 메이크업 너의 꿈은 이루어질거야 안녕하세요, KIMDAX입니다

오늘 나는 아름다운 영감을주는 화장을 할 것입니다 나는 한국 한복의 풍습을 재 해석하고 화장을 다시한다 Belle은 만화에서 메이크업을하지는 않았지만 belle의 포인트와 분위기를 만들었습니다 이 매일의 화장에서 내 느낌으로 네가 그것을보고 재미있게 지내기를 바란다 Nature Republic 콜라겐 드림 50 올 인 래디언스 톤 업 크림 SPF35 PA ++ 건강한 피부를 표현하기 위해 나는 피부를 밝게 할 것이다

나는 자외선을 차단하고 피부를 밝게하기 위해 톤 업 크림을 사용합니다 네이처 리퍼블릭 3 in 1 Strobing Foundation 네이처 리퍼블릭 3 in 1 Strobing Foundation 이제 건강하고 맑은 피부를 표현하는 벨리 완벽한베이스 메이크업을 위해서는 많은 제품이 필요합니다 하지만 오늘은 물건을 덜 부담스럽게 만들기 위해 많은 제품을 등 뒤에서 사용하려고합니다 재단, 컨실러, 형광펜으로 스마트 한 제품을 사용합니다 포함 된 퍼프로 얇게 기초를 바르십시오

컨실러로 흠집을 감춘다 그리고 분명한 형광펜으로 자연스러운 감촉을 내고 실제로 눈에 띄기를 원합니다 T 존, 광대뼈, 턱과 목에 발라 주어 피부를 밝게 해줍니다 네이처 리퍼블릭 (Natural Republic) 여러 3D의 모든 것을 한 눈에 보았습니다 03 Ash Mocha는 벨의 생생한 눈썹을 표현합니다

연필로 자연스럽게 눈썹을 그려 자연스럽게 곡선으로 만듭니다 스크래치 브러시로 텍스처를 부드럽게 만드십시오 자연스럽고 생생한 눈썹이 완성되었습니다 Nature Republic 다중 이중 Contourstick 나는 두 개의 막대기로 얼굴 윤곽을 잡을 것입니다 첫째, 음영이있는 벨처럼 선명한 얼굴 만들기 코가 높다

그리고 코의 끝이 좁고 높다 코 다리를 약간 좁게 만든다 코와 입술 아래에 얼굴의 특징을 더 선명하게하십시오 턱을 얇게 만들고 광대뼈도 만들어라 그것이 덜 응고하므로 사용하기가 쉽습니다

그리고 이것은 생생한 기능을위한 미인 메이크업이기 때문에 한 번 더 깊이있는 형광펜을 사용했습니다 코끝, T 존 및 턱에 일정한 양을 주어 얼굴에 질감이 더 잘 생기도록하십시오 그리고 나는 각 뺨에 산호 색의 스틱 블러셔를 갖게 될 것이다 사랑스러운 색, 봄에 너무 좋아 자연적인 질감을 가진 얼굴을 만들기 위해 지금 혼합 이제 눈 화장! 나는 두 개의 팔레트로 끝낼거야

만화의 벨에는 화장이 없었지만 건강하고 중요한 이미지에서 영감을 받았다 반짝 반짝 빛나는 산호 메이크업으로 눈 화장을 마무리하겠습니다 첫째, 얇은 산호 색을베이스로 한 전체 눈꺼풀 그리고 중간 톤의 눈꺼풀 중앙에 색상을 추가하십시오 밑줄도 써라 네이처 리퍼블릭 프로방스 매직 스텝 아이즈 이제이 소녀 팔레트를 소녀적인 예쁜 색상들로 가득 채워 사용하십시오 예쁘게 색칠하려면이 딥 핑크색을 사용합니다

밝은 색으로 색상을 사용하면 색상 색상이 밝아집니다 팁 브러시로 아이 라이너 그리기와 같이 생생하게 색상을 추가하고 이상한 색상을 자연스럽게 혼합하십시오 눈 앞 부분과 눈 밑 부분에 볼륨을 부여하여 더 예쁘게 화장하십시오 에버 다이아몬드 파우더 6N01 메이크업 그리고이 메이크업의 요점! 나는 벨 옐로우 드레스에서 영감을 얻은 반짝이는 노란색 진주를 더할 예정입니다 눈의 중심에 추가하고 손으로 탭하십시오! Vidivici Long Wear 연필 라이너 02 피칸 브라운 눈을 선명하게 만들기 위해 갈색 아이 라이너로 수선을 채우십시오

밑줄과 아이 라인의 끝 부분을 우리가 지금 사용한 팔레트의 갈색 그림자로 얼룩지게하십시오 눈이 더 깊다 Nature Republic 인삼 로얄 실크 마스카라 이제 마스카라! 먼저 속눈썹을 입히고 속눈썹을 말아주세요 이것은 브러시 모양이 두 가지 유형으로 변하는 변형 마스카라입니다 우선, 속눈썹을 컬링하려면 스크류 브러시를 사용합니다

나는 unerlashes를위한 직선 브러시로 신청하고 싶다 밑줄을 긋고 마네킹을 착용하고 속눈썹을 추가하십시오 하지만 더 많은 일일 메이크업을 원하면 마스카라 해결사와 속눈썹을 고정하여 YSL Dessin Des Levres 립 라이너 06 이제 입술 화장! 내 동영상에서 여러 번 강조했다 너의 입술 메이크업이 눈 화장만큼 중요하니 벨의 생생한 특징을 표현하려면 립 라이너를 사용하십시오

그리고 언더 슬립을 두껍게 만드십시오 Nature Republic By Flower 트리플 무스 색조 이제 우리는 입술을 채우기로되어 있습니다 두 가지 색상을 혼합하여이 메이크업으로 독특하고 예쁜 색상을 만들어 보겠습니다 먼저 배경에 부드러운 무스를 사용하십시오 Nature Republic By Flower 트리플 무스 틴트 오렌지 색상의 입술 중앙에 볼륨을줍니다

이상하고 예쁜 것을 만들기 위해서 접착력이 좋은 볼륨있는 형태입니다 배경으로 사용한 제품과 잘 어울립니다 예쁜 립 컬러 완성! 예! 벨 – 영감 일일 화장 완료! 속눈썹을 추가하고 깊은 화장이 완료됩니다! 명확하고 깨끗한 피부 표현과 중요한 포인트 컬러가 너무 예쁘다 벨처럼 중요한 메이크업으로 당신의 동화를 만날 수 있기를 바랍니다 이 화장으로 나는 신데렐라 메이크업으로 다음주에 다시 올거야! 곧 보자, 안녕! 당신의 마음을위한 5 가지 스토리 비디오 KIMDAX 채널에서만 🙂 SUBSCRIBE

남자 지옥 (Girl in the BL) 트레일러

내 눈을 열 때, 내 소설이야?! BL 소설의 여성 캐릭터 1 위 (불행, 불행, 조기 사망, 희롱 당한다) BL 소설에서 여성 성 1 호 그게 나야 이것은 내 소설에있다 천국의 남자 남자 있음 ———– 지옥에있는 남자 거의 7 일 울기 / 나에게 무슨 일이 일어날 것인가? / 반전 된 하렘 그를 더 잘해야한다 / 그를 죽이지 않아야한다 / 그를 사랑하게해야한다! 너무 후회하다

여기 소년이있다 소년도있다 도처에, 잘 생기있는 소년 주위에! <Mihazen : 천황, 폭군 Panian 군주국> # 그 미친놈?! # 아리에 타의 호감 <카야 : 슬리피 헤드,하지만 천재의 천재> # 도넛 # 젠틀 <Zerdin : 스 엇트, 충분히 말해왔다> # Modod student # Haggard <지드를 가르쳐 라 : Arieta를 보호하겠다고 약속 한 좋은 사람> # 어린 친구, #Sly <Ashhill : Soliden Academy의 학생 회장

오만하고 날카로운> # 늙은이 # 소설 표준 <위안 : 내가 설정 한이 소설의 어두운 비밀! 그는 미소로 권위 디자인 트랩입니다 # 다크 비밀 # 당신도 믿을 수 없어 "나는 얼마나 아름답습니까?"<아리에 타 : 아델 하우스의 마드모아 젤 충분한 부와 개성, 아름다움 > BL 소설에서 #Female Character No1 "내 아들은 아니지만" "하지만 내 아들은 아니야, 모두 다른 애들이라고?!" 나는 모른다 제발, 제발 도와주세요! 제발, 하나님 —————– 왜 내가 여기 왔지? Panian 제국의 낭만주의 판타지 <Arieta> 준비 됐니? <Arieta> 준비 됐니? 예 / 조금 겁 먹은 / 너를 사랑해! <Arieta> 준비 됐니? ♥> 예 <♥ 내가 행복 할 수 있을까? 수많은 위험을 헤쳐 나갈 수 있을까요? 로맨틱 판타지 천국보다 낫지 만, <소녀의 BL>

[영화 인정]💜한국판 디즈니 영화 "Fairytale in Life" inspired by DISNEY(당신의 삶속에 동화를, director KIMDAX 2017ㅣ최초의 웹무비)

몇년 동안 잊고 있던 그때 그 기억이 끝내 풀지 못하고 떠났던 그 마지막 문제가 떠올랐다 세상의 중심은 바로 여러분 자신 입니다 다른 사람들이 원하는 나에 맞추기 위해 기를 쓰고 달리기보다는 진정 여러분들이 원하는 꿈을 찾아 나갔으면 좋겠습니다 학점이 아니라 인생에서 만점을 받는 행복한 사람들이 되길 바랍니다 오늘 시험 잘 보세요 답을 채우지 못해 비우고 떠났던 캔버스 선생님 선생님 말씀대로 대학은 잘 왔는데 전 그동안 뭘 하고 있었을까요? 대학이 전부가 아니라던 그 말씀의 속 뜻을 제가 그때 깨달았다면 제가 반짝거리는 사람이 무엇인지 그 답을 더 빨리 깨달았다면 전 조금은 다른 삶을 살고 있지 않을까요? 아니 아직 늦지 않았겠죠?

How to Become a Data Scientist in 2019? | Learn Data Science | Data Science Tutorial | Intellipaat

데이터 과학의 세계에 오신 것을 환영합니다 데이터 과학은 최근 몇 년간 연구의 트렌드 분야였습니다

이는 우리가 지속적으로 생성하는 데이터의 양과 컴퓨팅 성능 이는 기술 발전으로 가능합니다 그러나 데이터 과학이란 무엇입니까? Uber에서 타는 것을 예약 할 때 어떤 일이 일어나는지 생각해보십시오 휴대 전화에서 Uber 앱을 열고 어디로 가고 싶은지 앱에 알립니다 우버는 가장 가까운 택시를 찾으려고합니다

그 이후로가는 길은 당신을 데리러 목적지로 데려다줍니다 간단했다 그러나 배경에서는 겉으로보기에는 단순한 작업이 산을 모아서 수행됩니다 다양한 소스의 데이터 전화기,지도 및 교통의 역사적인 흐름과 놀이기구에 대한 수요와 마찬가지입니다 이 데이터로 현대 컴퓨터는 가장 가까운 운전자를 계산하도록 프로그래밍되어 있습니다

귀하의 위치와 목적지로가는 가장 좋은 경로 그것이 걸리는 시간과 당신이 지불해야 할 시간 즉 이것은 데이터 과학으로 가능하게됩니다 데이터 과학에는 수많은 다른 응용 프로그램도 있습니다 그것은 통계의 교차점에 있으며, 데이터 분석 및 기계 학습

함께 일하는 과학적 방법, 모델 및 알고리즘의 조합입니다 데이터에서 실행 가능한 비즈니스 통찰력을 추출합니다 미국은 140000 ~ 190000 명의 사람들이 부족한 상태에 처해있다 분석 기술 효과적인 의사 결정을 내리기 위해 큰 데이터를 분석 할 수있는 500 만 명의 관리자가 있습니다

데이터 과학자의 평균 급여는 약 118000 달러입니다 그래서 직업으로서의 데이터 과학에 여전히 관심이 있습니다 계속해서 누가 데이터 과학자가 될 수 있는지에 대해 자세히 알아보십시오 데이터 과학자가 중요한 이유

데이터 과학 라이프 사이클이란 무엇입니까? 얼마나 큰 데이터가 데이터 과학 혁명을 주도하고 있습니다 데이터 과학 경력 전망 데이터는 우리 세대의 석유입니다 데이터 과학은 오늘날의 디지털 기반 세계에서 필수 불가결 해지고 있습니다 기업이 소비자 행동을 이해하고 메시징을 미세 조정하며 새로운 시장을 확보하도록 지원 몫 데이터 과학자가되기

데이터 과학자가되기 위해 기술적 배경을 가질 필요는 없습니다 당신이 필요로하는 것은 심층적 인 지식과 수학, 분석적 추론 능력 많은 양의 데이터로 작업 할 수 있습니다 그것은 또한 강한 지적 탐구를하는 데 도움이 될 것입니다 데이터 엔지니어링, 시각화 능력 및 훌륭한 비즈니스 통찰력에 대한 지식 기술적이지 않은 배경에서 왔을 경우 R을 사용할 것입니다

기술적 인 배경을 가진 사람이라면 python과 r을 사용할 수 있습니다 가능성을 이해하고 올바른 질문을하는 것입니다 최고의 답을 찾으십시오 모든 회사에 데이터가 넘쳐납니다 그리고 그들은 그들이 무엇을 해야할지보다 많은 데이터를 가지고 있습니다

따라서 업계의 업종에 관계없이 데이터 과학은 조직의 미래 성공 데이터 과학자들은 비용 절감, 새로운 시장 진출 및 고객 인구 통계에 대한 새로운 방법을 모색합니다 새로운 제품 또는 서비스 출시 데이터 과학은 또한 아동 복지 및 예측과 같은 사회적 및 의학적 응용을 발견했습니다 진단 그래서

일반적인 데이터 과학 라이프 사이클은 어떻게 생겼습니까? 데이터 발견 단계는 관련 데이터의 다른 소스에 대한 검색을 포함합니다 구조화 된 데이터 또는 구조화되지 않은 데이터 그런 다음 특정 데이터 세트를 분석에 포함시키는 결정을 내립니다 데이터 준비에는 서로 다른 소스의 데이터를 공통 형식으로 변환하는 작업이 포함됩니다 데이터를 표준화합니다

이상 징후를 조사하고 함께 작업하는 것이 더 적절하도록하십시오 데이터 과학 모델은 통계, 물류 및 선형 회귀를 사용하여 작성됩니다 다른 수학적 기술들 사이의 미분 적분 적분법 R, Python, SRS, SQL, Tableau 등의 도구를 사용할 수 있습니다 실전 단계에서 일을 얻는 것은 데이터 모델의 효율성 및 결과를 제공 할 수있는 능력

모델을 다시 작성해야하는 경우 모델 작동 여부를 확인해야합니다 데이터 과학자는 다양한 팀과 연락하여 원활하게 의사 소통 할 수 있어야합니다 조직의 핵심 이해 관계자 및 의사 결정권자들에 대한 그의 발견 데이터 과학의 또 다른 중요한 요소는 일련의 규칙 과정 인 알고리즘입니다 특정 문제를 해결할 수 있습니다 중요한 데이터 과학 알고리즘에는 회귀 분석, 분류 및 클러스터링 기법

결정 나무와 임의의 숲 감독, 감독 및 보강 학습과 같은 기계 학습 기술 이 외에도 조직이 자신의 서비스를 제공하기 위해 개발하는 많은 알고리즘이 있습니다 독특한 필요성 빅 데이터는 데이터 과학 혁명에 의해 주도됩니다 빅 데이터는 데이터 과학의 부상을 주도하는 엔진입니다

Hadoop은 대부분의 조직에서 널리 사용되는 큰 데이터 프레임 워크입니다 Hadoop은 데이터의 처리와 저장이 모두 분산 된 방식으로 작동합니다 범용 하드웨어에 분산되어 있습니다 Hadoop은 쉽게 확장 가능하고, 경제적이며, 내결함성이 있으며 안전합니다 Hadoop은 데이터 저장 및 사용을위한 Hadoop 분산 파일 시스템 또는 HDFS로 구성됩니다

데이터 처리를 위해 map reduce 또 다른 새로운 프레임 워크는 Apache Spark입니다 Apache Spark는 최대 100 배 빠른 속도로 선전되었습니다 지도 축소보다 불꽃

반복 처리가 빠르고 효율적으로되도록 데이터와 RAM을 저장합니다 또한 데이터 처리를 위해주기적인 그래프 또는 DAG를 직접 배치합니다 데이터 과학자들에게는 엄청난 수요와 공급 불일치가 있습니다 이로 인해 데이터 과학자들의 급여가 업계 최고입니다 아마존, 구글, 페이스 북, 마이크로 소프트와 같은 최고 기업들은 다른 사람들과 기술 공간을 같이한다

엑손 모바일 Visa, Boeing, General Electric 및 Bank of America는 적극적으로 데이터 과학자를 고용하고 있습니다 이제 데이터 과학, 왜 데이터 과학이 필수적인지에 대해 배웠습니다 데이터 과학 라이프 사이클, 빅 데이터와의 관계 이 유망한 영역에서 여행을 시작하고 경력이 크게 성장할 때입니다 Intellipaat은 선도 산업의 도움으로 설계된 데이터 과학 교육 과정을 제공합니다

데이터 수집, 탐험, 논쟁의 핵심 기술을 배우는 데 도움을주는 전문가 및 데이터 시각화 또한 통계 분석, 예측 모델링, 기계 학습을 마스터하게됩니다 데이터 과학자에게 필요한 모든 기술이 필요합니다 고맙습니다 문의 사항

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‘치인트’ 박해진 “같은 작품 두 번 연기 부담 있었다” (치즈인더트랩, Cheese In The Trap, 오연서, 산다라박, Sandara Park, daraxxi, DARA)

박해진 : '같은 이야기로 두 번이나 큰 부담을 느꼈다' 무엇보다도, 같은 이야기에 두 번이나 큰 부담을 느낀 것은 사실입니다 드라마를 만들었을 때 나는 16 화 된 시리즈가 너무 짧다고 생각했다

나는 모든 것을 2 시간의 실행 시간으로 밀어 넣는 방법을 많이 생각해 보았다 그러나 나는 너무 다른 방식으로 역할을 전달하면 관객이 혼란 스러울 수도 있다고 생각했습니다 그래서 제가 가장 고민했던 것은 다르게 행동하는 방법 이었지만 다르게 행동하지 않았습니다 나는 TV 시리즈에 없었던 스릴러 요소에 중점을 뒀다 드라마에서 홍성과 함께 할 시간이 많아서 내 성격이 편안해 보였다

그러나 이번에, 나는 그녀와 약간 어색한 관계에서 촬영을 시작하고 끝냈으므로, 나는 그런 어색함이 오히려 더 재미있는 영화로 만들기 위해 노력했다고 생각합니다

치즈인더트랩 (Cheese in The Trap – Life Before Yoo-jung) A Short Film

안녕하세요 이봐, hongseol! 어디야? 아직도 자고 있다고 하지마

아 몇 시죠? 850이야! 함께 모여라! 우리는 9시에 코스에 등록해야합니다! 아아, 나는 운명이야! 아, 어디 있니? 우리는 늦을거야

이봐, 홍솔! 빨리와! 아 다리가 너무 아파요 그렇게 중요한 날에 어떻게 늦게 일어 났습니까? 어리석은 그러나 하나님께서는 늦지 않으 셨습니다

컴퓨터 실에 빨리 가자 우리는 여전히 15 분 남았음을 걱정하지 마십시오 하지만 여전히 우리는 늦을 수 없다 운영! 뛰자! 헤이 강 교수의 수업에 서명해야합니다 당신이 Diny 교수의 수업을 들으면, 당신은 운명에 처하게 될 것입니다! 좋아, 그럼 우리는 Diny 교수의 수업을 피해야합니다! 준비해! 5, 4, 3, 2 이봐 요! 빨리! 버튼을 눌러! 버튼을 눌러! 버튼을 눌러! 망했다 이봐, 너무 걱정 하지마 당신이 똑똑하기 때문에, 어쨌든 당신은 Diny 교수의 수업에서 우수한 성적을 얻을 수 있습니다 아

내가 뭘해야하니? 오? 홍! 여보세요 우리는 같은 학급에있어! 예! 이봐, 조심해 성적을 망치고 싶지 않다면, 정말 산해를 피해야합니다

그 선배는 정말로 성가시다 그는 무료 라이딩을하는 타입입니다 당신이 정말로 싫어하는 타입 일뿐입니다 만약 당신이 그와 같은 그룹 프로젝트에 있다면, 당신은 지쳐 버릴 것입니다 좋구나

내가 갈거야 싸움! 오? 안녕, 안녕! 나는 너와 일하기를 고대한다! '나와 함께 일하기를 고대한다' 이봐, 홍! 그냥 여기 앉아! 네가 똑똑하기 때문에 나와 함께 앉아 도와 줄 수있어 여보세요! 오, 내

우리는 막 시작하려하고 있지만 왜 모두 그렇게 피곤해 보입니까? 내 수업 듣는 걸 좋아하지 않아? 아니 알겠습니다 수업 시간에 그룹 프로젝트를 진행할 것입니다 오, 안돼 이봐, 너 왜 그렇게 불평하니? 그룹 1 구정표, 금금 디, 윤지 후, 김기덕 그룹 2, 송지효, 최태준, 서주현, 조규현 그룹 3 홍솔, 김대중, 소민호, 이홍하 망했다

오, 홍! 네가 똑똑하기 때문에 나 좀 도와 줘 요즘 정말 바쁩니다 제발 도와주세요 아 나는이 수업이 싫다 우리는 어쨌든 실패 할 것입니다 그룹 프로젝트를 대략적으로 해보 죠 H- 안녕, 설 도와주세요

알겠습니다 그룹 프로젝트는 내일까지 완료되어야합니다 부품을 어떻게 나누어야합니까? 내일까지해야합니까? 설, 오늘 밤 중요한 회의가있어서 가장 쉬운 부분을 할거야 나는이 수업을 싫어한다고 말했다 나는 단지 대략 그것을 할 것이다

설득, 이해가 안되네 자료를 찾을 수있는 곳은 어디입니까? 좋구나, 음 이렇게 해보자

나는 파워 포인트를 만들거야 오늘 밤 11 시까 지 당신의 부품을 보내주십시오 나는 결론을 내릴 것이다 Dayoung : "아 짜증나" 민수 : "설득

이해가 안돼 " 홍솔 : "얘들 아, 왜 너의 부분을 아직 보냈지? @Sanghae @ 대영 @ 민수" 홍솔 : "오후 11시 30 분까지 기다려" 홍솔 : "아직 끝나지 않았다" Sanghae : "Se ol Im b sy right nw 미안, 내가 너를 연기 할거야" 끝났어! 설, 너무 미안해 나는 어제 술에 취해서 할 수 없었습니다

정말 미안해 설, 그건 나는 정말로 내 부분을 이해할 수 없었다 머리가 아파서 잠이 들었습니다

미안해, 설 설, 미안해 어제, 나는 드라마를 보면서 잠 들었다 자신의 부분을 외우십시오 좋아, 너희들 준비 됐니? 예 나는 발표의 순서를 결정했다 우리는 그룹 3부터 시작하겠습니다

앞으로 나오십시오 홍솔, 김대영, 민수, 이선해 앞으로 오십시오 안녕하세요, 우리는 그룹 3입니다 오늘, 우리는 찬양의 긍정적이고 부정적인 측면에 관해 발표 할 것입니다

칭찬을 듣고 나면 더 나은 일을하기를 원할뿐만 아니라 더 나은 사람이되기를 원합니다 그것이 우리의 자신감을 높이기 때문에 칭찬은 또한 학업과 일의 수행에 긍정적 인 영향을 미칩니다 이산 해는 다음 부분을 설명 할 것이다 네 그래서 그것이 우리의 자신감을 높이기 때문에 칭찬은 또한 학업과 일의 수행에 긍정적 인 영향을 미칩니다 우리가 칭찬을들을 때 압력에? 살아? L- 살아라? 아 살아! ! 기대에 부응해라, 그것은 함께 온다 자신감

응? P- 압력? 오, 압력! 압력 때문에 당신은 당신의 기술을 제대로 수행 할 수 없을 것입니다 그런 식으로, 그래서 칭찬받는 사람들 전자

즐기십시오 C – 전자 작업을 즐길 수 있습니다 너 지금 뭐하고 있니? 너 왜 그렇게 생각하니? 지금 당신의 자리로 돌아 가세요 그룹 3의 점수는 D입니다 뭐?? 설, 미안해

다음에, 나는 이처럼되지 않을 것이다 설, 미안해 설, 미안해 뭐? 와아 너무 많이 밤새도록 있었습니까? 아직 D가 있어요? Diny 교수는 너무 많습니다

또한, 귀하의 그룹 회원 정말 양심이 없어! 어쨌든, 나는 그것에 대해 이야기하고 싶지 않습니다 오 설! 오늘 이것을 판매 할 차례입니다 좋은 일을 계속하십시오! 오, 안돼 설 아 ~ 집에 가고 싶다! 나는 이것을 팔 필요가 있니? 이걸 누구에게 팔아야합니까? 자신의 돈으로 구입하십시오 그것은 그렇게 복잡하지 않습니다

돈이 없어! 싸다! 그냥 사세요! 나는 돈이 없다고 말했다 조금도! 어떻게 내가 이걸 살 수 있니? 이봐 요! 너 왜 화가 나니? 당신은 전혀 도움이되지 않습니다 뭐? 맞아, 난 정말 도움이 안돼! 그래서 자신의 문제를 해결하십시오! 더 이상 신경 쓰지 않을거야! 나는 코스 제출을 망쳤다 첫 번째 그룹 프로젝트에서 혼자 힘으로 일했습니다 아직 나는 D

나는 내 친한 친구와 싸웠다 나는 돈이 없다 그러나 나는 이것을 사야한다 네 엄마 설, 너 뭐하고 있니? 나를? 어

나는 지금 먹고있다 너는 어때? 벌써 저녁 먹었어 당신의 음식은 맛있는가요? 그것은! 너 뭐 먹고 있니? 나를? 어

회! 나는 초밥을 먹고있다! 맛있어 나는 사랑스러운 딸이 맛있게 먹고있어서 다행이다 너를 그리워, 설 이번 주말에 집에 올거야

나는 맛있는 음식을 줄거야 좋아, 엄마 안녕 내일은 두 번째 그룹 프레젠테이션 과제입니다

너도 알지? 예 좋아, 잘 준비해 좋은 일을 계속 지켜라

네 감사합니다 설기현, 이메일로 보내 주셨습니다 그 당시에는 너무 유감입니다 이번에는 더 열심히 일하게 될 것입니다 우리가 A 나 B를 얻지 못하면 적어도 C를 얻어야합니다

나는 졸업 할 필요가있다! 어떻게하면 D를 얻을 수 있습니까? 나는 내 부분도 보냈다 잘못된 부분이 있으면 알려주세요 내가 고칠거야 고마워 Sanghae, 당신은 어떻습니까? 나는 Jaewoo에게 내 것을 부탁했다

이봐, 재우! 뭐? 내가 너에게 한 일을 해 봤니? 아니, 왜해야합니까? 나를 괴롭히지 마라! 너를 돌보는거야? 이봐, 너 말도 안돼! 상급생, 왜 재우가 당신의 역할을 맡을까요? 지난 번에 그렇게 했어 어떻게 다시 할 수 있니? 이런, 괜찮아 나는 그것을 할 거 야

오늘 밤 10 시까 지 너에게 가져다 줄께 나는 10 시까 지 기다릴 것이다 이번에 자유형 타기를한다면이 그룹에서 벗어난다 이봐, 홍! 너 너무 많지 않아? 도대체 무엇이 이봐, 홍솔! 좋아, 내가 보낼거야! 내가 보내 줄께! 오?

수업은 끝났어? 맞아 너도 그래? 네 그럼 나는 가야 해

괜찮아 나는 많은 관계에있다 이러한 관계에서는 것은 어렵습니다 민수 : "설기현, 이메일에 내 부분을 보냈다 ^^" "잘못된 부분이 있으면 미안해 나는 최선을 다했다! 싸우는 것, 설!" Dayoung : "응, 싸우다, 설

" 홍솔 : "상급 선생님, 언제 부를 예정입니까? 이미 오후 11시입니다" 내 말은, 왜 그녀가 이걸 좋아하니? 그녀는 그녀의 역할을하지 않는 사람입니다 하지만 왜 우리는 나머지? 왜 나머지는 고통을 겪어야합니까? 어떻게해야합니까? 요즘 일들이 계속 일어나고 있습니다 나는 계속해서 현명한 행동을 취할 필요가있다 나는

이런 식으로 계속있을 수 없어 네 이름을 알아볼 께 홍솔 : "선배, 나는 네게 분명히 말했다 나는 네 이름을 꺼낼 것이다" Dayoung : "맞아

이름을 밝혀 내자" 잔물결처럼 삶의 작은 문제가 나를 흘린다 그러나 그들은 단지 잔물결입니다 모두와 마찬가지로, 나는 그것을 참을 수 있습니다 그러나 잔물결이 계속해서 당신에게 충돌한다면

하나는 더 이상 그것을 가질 수 없습니다 이런, 요즘 아이들 이봐, 너! 너 왜 늦었 니? 죄송 해요

오 설 죄송 해요 어제 뭔가 집에 올랐다 나는 Jaewoo가 그것을하도록 요청했다 그러나 그는 그것을 거절했다

너도 봤어? 우리는 당신의 이름을 벗었습니다 지난 번에 우리가 말했지, 그렇지? 뭐? 농담하니? 내가 의도적으로하지 않았다고 생각하니? 집에 문제가 생겼다고 말 했잖아! 그것들은 당신의 개인적인 문제입니다 왜 우리는 당신의 개인적인 문제 때문에 고생해야합니까? 이봐, 홍솔! 지금 말 했니? 내 이름을 다시 붙이세요! 시니어, 이미 충분히! 이봐,이 산 해! 어떻게 된 거예요? 그룹 3부터 시작하겠습니다 예 왜 세 명 밖에 없습니까? 이 선 해! 사람들이 변화하기가 매우 어렵습니다 그렇지 않습니까? 좋아, 시작하자

설, 너 잘 했어 설레는 프레젠테이션을 잘 끝내서 다행입니다 네, 맞아요 안녕, 민수! 이봐, 홍솔! 네, 선배 너 왜 그래? 뭐하고 있니?! 이봐, 홍솔

네가 똑똑하다고 생각하니? 내가 쉬운 것 같니? 왜 내 이름을 지웠어? 내가 말 했잖아! 이번에는 무료로 타는 경우 이름을 빼 드리겠습니다! 너 정말로 이미 충분 해, 시니어! 그것은 당신 잘못이지만 왜 그렇게 뻔뻔한가? 너 왜 그래? 왜 방해하고 있니? 와우 나는 이것을 정말로 가져갈 수 없다 너 무례한 사람이야! 이봐, 이만 해! 상급생, 당신은 항상 이런 식이었습니다

앞으로도 그만해주세요 맞습니다! 우리를 괴롭히지 마라! 들었 잖아? 그런 식으로 그만해, 시니어! 설, 가자 도라, 미안해 응? 아니, 나는 미안해 당시 나는 성적, 돈, 그룹 프로젝트에 대해 어려움을 겪고있었습니다

나는 자유로운 시간이 없다는 것을 걱정할 것이 너무 많았습니다 문제가 있으면 저에게 말해야합니다 나는 지금부터 시도 할 것이다

문제가 생기면 모든 것을 말해주지 아니, 네가 나에게 모든 것을 말해야한다는 말은 아니다 나는 우리가 가장 친한 친구라고 생각 했어하지만 너에 관해서는 아무 것도 몰라 그래서 나는 그것에 대해 슬프다

도라 설, 미안해 지금부터 더 솔직 해지자

네, 더 정직하게합시다 홍솔 도라

아 맞아! 나는 먼저 갈거야 은택과 약속했습니다 은택과 데이트하고 있니? 난 아니에요! 나는 진짜로 갈거야! 나중에 전화 할께! 설! 오, 선배! 여보세요! 나랑 점심 먹을 래?