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  • [Perspective] 더 과감한 R&D 투자가 절실하다. 더 과감한 R&D 투자가 절실하다.황인학 한궁경제연구원 선임연구위원 "지금은 익숙한 산업구조와 기술이 언제, 어떻게 와해될지 모르는 4차 산업혁명 시대다."올 초 세계경제포럼(WEF)의 다보스 포럼에서 의제로 채택 인공지능(AI), 로봇, 빗데이터, 사물인터넷(IoT) 등이 주축이 되어 생산과 소비 전 분야의 패러다임을 바꾸는 것을 의미한다. 산업혁명은 슘페터 용어로 표현하면 창조적 파괴 (ex, 코닥, 소니, 노키아) 맥킨지 글로벌 연구소 "인공지능 혁명은 1차 산업혁명 당시에 비해 속도는 10배, 규모는 300배, 사회적 충격은 3000배 더 클 것, 지금의 국제 무역 구조까지 뒤흔들 가능성 거론" 독일, 미국, 일본, 중국 등 많은 나라가 기업이 더 많은 R&D 투자를 하도록 조세혜택을 늘려가는 것.. 공감수 0 댓글수 0 2016. 11. 30.
  • 연습용 라. 임팔라의 데이터 모델임팔라는 하둡 분산 파일 시스템에 데이터를 저장한다. 어떤 저장 포맷을 사용하느냐에 따라 데이터 조회시 처리 성능이 달라진다. 하둡의 기본 파일 포맷인 텍스트나 시퀀스 파일은 로우 단위의 데이터 저장 방식을 사용한다. 컬럼 단위의 파일 저장 포맷인 RCFile을 사용할 경우, 데이터 처리 과정에서 발생하는 디스크 입출력 양을 현저하게 줄일 수 있다. 로우 단위로 저장 시, 테이블에서 하나의 컬럼을 읽든 전체 테이블을 읽든 전체 테이블을 읽든 동일한 디스크 입출력이 발생한다. 반면 컬럼 단위의 저장 포맷을 사용하면, 읽고자 하는 컬럼 만큼의 디스크 입출력이 발생하기 때문에 처리 성능을 개선할 수 있다. 물론 전체 컬럼들을 모두 조회하는 질의는 저장 포맷에 의해 성능이 영향을 받지 .. 공감수 0 댓글수 0 2016. 8. 22.
  • 2장 데이처 처리 기술 (1) 학습목표분산 데이터 저장 기술에 대한 이해분산 컴퓨팅 기술에 대한 이해클라우드 인프라 기술에 대한 이해 장 소개 데이터 처리 기술을 3가지 측면에서 알아본다. 1절에서는 분산 파일 시스템, 공유 스토리지, 데이터베이스와 같은 저장 기술의 종류와 각 기능을 이해한다. 2절에서는 구글과 같은 인터넷 포털에서 사용하는 맵리듀스와 같은 저장 기술의 종류와 각 기능을 이해한다. 2절에서는 구글과 같은 인터넷 포털에서 사용하는 맵리듀스와 같은 분산 병렬 처리 기술에 대해서 설명한다. 3절은 XEN, VMWare와 같은 서버 가상화를 중심으로 클라우드 인프라 기술들에 대해서 설명한다. 목차제1절 분산 데이터 저장 기술제2절 분산 컴퓨팅 기술제3절 클라우드 인프라 기술 제1절 분산 데이터 저장 기술최근의 데이터를 처리.. 공감수 1 댓글수 0 2016. 8. 22.
  • 제1장 데이터 처리 프로세스 과목 2 데이터 처리 기술 이해 과목 소개: 1장에서는 데이터 처리 프로세스 과정을 관계형 데이터베이스와 같은 정형 데이터와 같은 비졍형 데이터 측면에서 설명한다. 원천데이터에서 분석에 필요한 데이터를 추출하는 방법, 의미 있는 정보를 만드는 방법들을 설명한다. 2장에서는 데이터 처리를 위한 분산 파일 스토리지 같은 저장 기술과 하둡과 같은 분산 병렬 처리 기술, 그리고 이러한 플랫폼들을 구동할 수 있는 클라우드 컴퓨팅 인프라 기술에 대해서 설명한다. 목차 제1장 데이터 처리 프로세스제1절 ETL(Extraction, Transformation and Load) 제2절 CDC(Change Data Capture)제3절 EAI(Enterprise Application Integration)제4절 데이터 연.. 공감수 2 댓글수 0 2016. 8. 22.
  • 워킹홀리데이 인포센터 A to Z 공감수 0 댓글수 0 2016. 7. 25.
  • 게시판의 목적 작년부터 조금씩 파이썬을 배워나갔다. 무언가 붕 뜨는것 같고, 새로운걸 보면모르겠고, 그런다고 뭘 해본적도 없는 것 같고(예제만 따라해보고) 그래서 실제로 무언가를 해보는게 좋을 것 같다는 생각이 갑자기 들었다. 이제 파이썬(Tool)을 가지고 무언가를 해본다. 공감수 0 댓글수 1 2016. 4. 28.
  • Getting Started With Python II Getting Started with Pandas: Kaggle's Titanic CompetitionPandas와 함께 시작하기 : 케글의 타이타닉 경쟁To recap the last tutorial: we got comfortable with Python for re-implementing the models we originally imagined in Excel. By using a programming language, we were able to (1) use more powerful constructs and methods, like arrays to store and retrieve variables, and (2) to write scripted steps that can be repea.. 공감수 0 댓글수 0 2016. 4. 7.
  • TOEIC 결과 토익 결과를 기다리면서 눈이 빠질 뻔했다. 인턴 서류접수는 해야하는데, 점수는 TOEFL밖에 없어서 그렇다. 나는 READING에서 강하다.TOEFL의 경우에도 리딩은 27점이었다. 그래서 이번에도 RC를 보고 시간도 남았길래 만점이겠구나.. 싶었는데 430점 (495만점) 나는 Listening에 약하다.TOEFL에서는 22점인가..? 수능 모의고사에서도 항상 2개~ 3개씩 틀렸었다. 그래서 예상점수가 300점 대 일거라 생각했는데 430점 (495만점) 총합 860점으로 결과가 나왔다. 아쉬운 점은 900이 넘었으면 다른 공부를 할텐데 900이 안되서 다시 공부를 해야한다는 것이다.한 번만 더 보자.. 공감수 0 댓글수 0 2016. 4. 7.
  • 제1장 경제사회와 회계정보 제1절 기업환경과 회계정보제2절 자본시장의 이해제3절 재무정보의 질적 특성과 회계기준 제1절 기업환경과 회계정보1. 기업의 의의와 유형 기업은 재화나 용역을 생산하고 가계나 정부의 소비수요를 충족시켜주는 역할을 한다. 영업의 성격에 따라서비스 기업 : 고객에게 용역을 제공하고 수익을 얻는 기업상품매매기업 : 물리적 실체가 있는 상품을 공급업자로부터 매입, 보유하면서 이를 다시 타기업이나 소비자에게 판매하여 매출수익을 얻는 기업제조기업 : 상품을 직접 생산, 판매하여 매출수익을 얻는 기업 소유구조에 따라1) 개인기업 : 한 개인이 소유는 물론 경영까지 전담하는 기업, 소유주는 무한책임2) 합명회사:개인기업의 소유주처럼 무한책임을 지는 무한책임사원 2인 이상이 모여 조직된 회사.위험부담이 크기 때문에 경영능.. 공감수 0 댓글수 0 2016. 3. 29.
  • Chapter 5 pandas 시작하기 Chapter 5 pandas 시작하기 pandas는 앞으로 가장 자주 살펴볼 라이브러리다. pandas는 고수준의 자료 구조와 파이썬을 통한 빠르고 쉬운 데이터 분석 도구를 포함한다. pandas는 NumPy 기반에서 개발되어 NumPy를 사용하는 애플리케이션에서 쉽게 사용할 수 있다. -자동적으로 혹은 명시적으로 축의 이름에 따라 데이터를 정렬할 수 있는 자료 구조, 잘못 정렬된 데이터에 의한 일반적인 오류를 예방하고 다양한 소스에서 가져온 다양한 방식으로 색인되어 있는 데이터를 다룰 수 있는 기능-통합된 시계열 기능-시계열 데이터와 비시계열 데이터를 함께 다룰 수 있는 통합 자료 구조-산술연산과 한 축의 모든 값을 더하는 등의 데이터 축약연산은 축의 이름 같은 메타데이터로 전달될 수 있어야 한다.-.. 공감수 0 댓글수 0 2016. 3. 25.
  • 합격. 8회 합격했다. 기본 교재 : 데이터 분석 전문가 가이드 - 한국데이터베이스진흥원 을 참고했으나, 문제집을 따로 사서 풀어보는 것도 도움이 된다. 공부를 하면서 이런게 나오겠다 라는 느낌이 오지만생각보다 다른데서 나온다. 그래서 꼼꼼하게 잘 보는 것이 필요하다. 공감수 0 댓글수 2 2016. 3. 24.
  • information - rules Competition Rules대회 규정One account per participantYou cannot sign up to Kaggle from multiple accounts and therefore you cannot submit from multiple accounts.한 계정당 한 참가자.당신은 여러개의 계정으로 아이디를 만들 수 없습니다. 즉, 당신은 여러개의 계정으로 제출 할 수 없습니다.No private sharing outside teamsPrivately sharing code or data outside of teams is not permitted. It's okay to share code if made available to all participants on the foru.. 공감수 0 댓글수 0 2016. 3. 23.
  • information - Evaluation Evaluation평가Submissions are evaluated on area under the ROC curve between the predicted probability and the observed target.제출된 것들은 예측된 확률과 관찰된 목표물사이의 ROC 곡선을 기반으로 평가 됩니다. Submission File제출 파일For each ID in the test set, you must predict a probability for the TARGET variable. The file should contain a header and have the following format:test set에 있는 각각의 ID들에서 당신은 반드시 목표 변수를 위한 가능성을 예측해야 합니다. 이 .. 공감수 0 댓글수 0 2016. 3. 23.
  • Make a submission Which customers are happy customers?From frontline support teams to C-suites, customer satisfaction is a key measure of success. Unhappy customers don't stick around. What's more, unhappy customers rarely voice their dissatisfaction before leaving.Santander Bank is asking Kagglers to help them identify dissatisfied customers early in their relationship. Doing so would allow Santander to take pro.. 공감수 0 댓글수 0 2016. 3. 23.
  • Getting Started With Python Getting Started With Python파이썬으로 시작하기Getting Started with Python: Kaggle's Titanic Competition케글의 타이타닉 경연대회Recapping our work with Excel: we have been able to successfully download the competition data and submit 2 models: one based on just the gender and another on the gender, class, and price of ticket. 엑셀로 했던 일을 반복해보자. 우리는 경연 대회 성공적으로 데이터를 받고 2개의 모델을 제출 했다 : 하나는 단순히 성별에 관한 것이었고, 다른 하나는 성, 등급,.. 공감수 0 댓글수 0 2016. 3. 19.
  • ㅍㅎ 선물거래의 내부통졔 내부통제의 필요성 및 목적 (1) 필요성 1) 레버러지효과로 인한 대규모 손실 발생 가능 ex) 영국 베어링스사 파산사건, 1989년 광주은행의 거액 선물 손실 2) 상품구조의 복잡성 등으로 부정이나 관리미흡의 소지가 큼 (2) 목적 1) 부정거래나 손실의 은폐 등 선물거래의 관리에 수바되는 각종 리스크를 유효 적절하게 통제하는데 있음 리스크의 종류신용리스크시장리스크운영리스크 내부통제 시스템 대리인의 문제 발생하기 때문에 사업자의 규모, 인력의 구성에 따라 유기적으로 배치 파생상품 리스크 관리 지침 (1) 1993년 민간부문 전문가로 구성된 G-30 -> 파생상품위험관리지침 제안 (2) 1994년 국제결제은행(BIS) -> 파생상품에 대한 리스크 관리지침 발표 (3) 두 가지 지침의 .. 공감수 0 댓글수 0 2016. 3. 14.
  • Chapter 4. Numpy 기본 : 배열과 벡터 계산 Chapter 4. Numpy : 배열과 벡터 계산 Numerical Python의 줄임말인 Numpy는 고성능의 과학계산 컴퓨팅과 데이터 분석에 필요한 기본 패키지다. Numpy는 이 책에서 사용하는 거의 모든 종류의 고수준의 도구를 작성하는 데 토대가 되는 패키지로 제공하는 기능은 다음과 같다. -빠르고 메모리를 효율적으로 사용하며 벡터 산술연산과 세련된 브로드캐스팅 기능을 제공하는 다차원 배열인 ndarray-반복문을 작성할 필요 없이 전체 데이터 배열에 대해 빠른 연산을 제공하는 표준 수학 함수-배열 데이터를 디스크에 쓰거나 읽을 수 있는 도구와 메모리에 올려진 파일을 사용하는 도구-선형대수, 난수 발생기, 푸리에 변환 기능-C, C++, 포트란으로 쓰여진 코드를 통합하는 도구 마지막 항목은 생태.. 공감수 1 댓글수 0 2016. 3. 11.
  • Chapter 3. IPython 소개 Chapter 3. IPython 소개 무위로 행하고, 편안하게 일하라, 작은 것을 크게 여기고, 적은 것을 많게 여겨라, 어려운 일은 쉬울 때 처리하고 큰 일은 작은 것부터 처리하라. - 노자, 도덕경 작가는 'IPython과 텍스트 편집기'를 사용한다고 한다. 근본적으로 IPython은 대화형 컴퓨팅과 소프트웨어 개발 두 가지 모두를 위해 최적의 생산성을 얻도록 설계 되었다. 그리고 다른 프로그래밍 언어와 달리 '편집-컴파일-실행'방식보다 '실행-탐색'방식을 장려하고 있다. 또한 운영체제의 셸, 파일 시스템과도 잘 통합되어 있다. 이런 특징 덕분에 데이터 분석 프로그래밍에서 많은 부분을 차지하는 데이터 탐색, 실험, 오류 판독, 반복 등을 IPython에서는 빠르게 처리할 수 있다. IPython 프.. 공감수 0 댓글수 0 2016. 3. 11.
  • TEST 2 165- 167 전문 해석: Squisito Cafe에서는 당신의 만족이 우리의 최고 관심입니다. 설문에 참여하시어 우리의 행동을 알 수 있게 해주세요. 작성한 설문지는 입구에서 볼 수 있는 제안 함에 넣어 주시거나 스태프에게 주시길 바랍니다. 감사합니다. Name : Drake Burgess Date: January 12Contact number or e-mail: (250) 555-4586 서비스나는 빠르게 대접 받았다.스태프들이 친절했다.주문한 것이 빨리 나왔다. 음식과 음료가게는 다양한 선택권을 가지고 있다.가격이 합리적이다. 시설풍부한 좌석을 제공한다.화장실이 깨끗하다.인터넷이 잘 작동한다. 추가 의견저는 여기에 처음 와봅니다. 최근에 Montreal에서 winnipeg로 옮겨 왔고, 돌아 다니.. 공감수 0 댓글수 0 2016. 3. 10.
  • 리스닝 TEST 2 리스닝 테스트 2 TEST 2 리뷰 (1과 비교하여) Part 1 : 8/10 -> 7/10Part 2 : 25/30 -> 27/30Part 3 : 22/30 -> 24/30 **2문제 이상 틀린 대화 수 2/10 -> 1/10Part 4 : 16/30 -> 26/30 **2문제 이상 틀린 지문 수 4/10 -> 0/10 합계 71/100 -> 84/100 Think 유형에 익숙해지고 어떻게 들어야 할지를 알게 되면서 감은 잡은 것 같다.그러나 아직까지는 문제를 많이 풀기보다, 왜 틀렸고 어떻게 하면 맞을 수 있는지 더 연구해야 한다. Part 1 리뷰 5. A. They are crossing the balcony.B. They are taking the seatc. The woman is moving.. 공감수 0 댓글수 0 2016. 3. 10.
  • Chapter 2 사례 소개 이 책은 데이터를 생산적으로 다루는 여러 가지 파이썬 도구를 사용하는 방법을 설명한다. 저마다 데이터를 처리하는 목적은 다르겠지만 대개는 다음과 같은 작업을 위해 사용할 것이다. 외부 자료 활용 : 여러 가지 파일 형식과 데이터베이스를 읽고 쓰는 작업데이터 준비 : 데이터 정비, 수집, 집계, 정규화, 개조, 분리, 분석을 위한 이터 변형데이터 변형 : 모아놓은 데이터에 수학적, 통계학적 연산을 적용해 새로운 데이터를 도출. 모델링과 계산 : 통계 모델, 기계 학습 알고리즘 또는 다른 계산 도구와 데이터 연결하기데이터 표현 : 정적 혹은 인터랙티브한 도식화 또는 원문 요약 2.1 bit.ly의 1.usa.gov 데이터 http://1usagov.measuredvoice.com/2012/ 에 가서 usag.. 공감수 0 댓글수 0 2016. 3. 4.
  • Chaper 1 시작하기 전에 1.1 이 책은?파이썬으로 데이터를 다루는 다양한 기본적인 방법을 소개. 1.2 왜 데이터 분석을 위한 파이썬인가? 파이썬은 스크립트 언어라고 한다. 이름 자체에 중요한 소프트웨어를 만드는 데는 사용하지 못한다는 의미를 함축한다. 과확계산 컴퓨팅 커뮤니티에서 사용된다. 1.2.1 접착제처럼 사용하는 파이썬 C, C++, 포트란 코드와의 통합이 쉽다. 프로그램은 실행 시간의 대부분을 차지하는 작은 부분의 코드와 실행 시간을 얼마 차지하지 않는 많은 양의 '글루 코드'로 이루어져 있다. 1.2.2 한 가지 언어만 사용 파이썬은 연구를 하거나 프로토 타입을 만드는 데 적합한 언어일 분만 아니라 실제 시스템을 개발하는 데도 적합하기에 갈수록 인기를 더하고 있다. 1.2.3 파이썬을 사용하면 안 되는 경우. 파이.. 공감수 0 댓글수 0 2016. 3. 4.
  • 리스닝 TEST 1 TEST 1 리뷰 Part 1 : 8/10Part 2 : 25/30Part 3 : 22/30 **2문제 이상 틀린 대화 수 2/10Part 4 : 16/30 **2문제 이상 틀린 지문 수 4/10 합계 71/100 Part 1 리뷰 6.A. The physician is retrieving(회수하다.) a binder.B. flies are being posted on the wall.C. the manager facing away from a computer.D. the monitor is being turned on. face away : 외면하다, 방향이 빗나가다.retrieve : 되찾아오다, 검색하다. Think : 답을 D로 했었는데, the monitor가 켜져 있기 때문이었다. 그러나, 켜.. 공감수 0 댓글수 0 2016. 3. 3.
  • Part 3, 4 정답 선택 과정 Part 3, 4 정답 선택 과정질문과 보기를 먼저 읽을 때 해당 대화나 지문의 전체 내용을 미리 예상한다.1. Part 3와 Part 4에서 대화나 지문을 듣기 전에 질문과 보기를 먼저 읽어 유형별 문제 풀이 전략을 세운다.2. 세 문제를 하나의 덩어리로 보면서 지문의 전체 내용을 미리 예상한다.3. 문제의 순서가 대화나 지문의 내용 순서와 대부분 일치하기 때문이다. Part 3에서 질문과 보기를 먼저 읽고 대화의 내용을 예상한 후, 대화를 들으면서 정답을 선택하는 과정 41. Who most likely is the man?(A) A bank associate(B) A ticketing agent(C) A check-in employee(D) A tour guide 42. What does the w.. 공감수 0 댓글수 0 2016. 2. 29.
  • Part 3, 4 문제 읽기 전략 Part 3, 4 문제 읽기 전략질문과 보기를 읽을 때는 유형을 확인한 뒤, 대화나 지문을 들을 때 어디에서 무엇을 파악할지 결정한다. 대화 및 지문의 초반에 정답의 힌트가 언급되는 질문 유형 대화나 담화의 주제, 대화나 담화가 이루어지는 장소, 화자의 신분 등을 묻는 질문에 대한 힌트는 대부분 대화나 지문의 초반에서 언급 된다. **후반에 언급된 어휘를 사용한 보기는 대부분 함정이다. What are the speakers (mainly) discussing? [주제]Where does the conversation probably take place? [대화 장소]Who most likely is the speaker? [직업] 대화 및 지문의 후반에 정답의 힌트가 언급되는 질문 유형 대화나 지문이 .. 공감수 0 댓글수 0 2016. 2. 29.
  • Part 2 선택의문문 응답 방법 Part 2 선택의문문 응답 방법접속사 or가 연결하고 있는 두 선택 사항의 형태를 파악해야 한다. or가 단어와 단어 또는 구와 구를 연결하는 경우에는 Yes/No로 응답할 수 없다. or가 단어와 단어, 구와 구를 연결하고 있는 경우는 두 가지 선택 사항 중 하나를 선택하도록 요구하는 것이므로 Yes/No로 응답할 수 없다. Is the deadline for the sales report today or tomorrow? (A) Yes, I just analyzed the data. (X) or가 두 단어를 연결하였으므로, Yes/No로 응답할 수 없다. '내일이야 오늘이야?' or가 두 개의 의문문을 연결하는 경우에는 Yes/No로 응답할 수 있다. Can you drive me to the tr.. 공감수 0 댓글수 0 2016. 2. 29.
  • Part 2 자주 오답인 보기 part 2 자주 오답인 보기의문사 의문문과 제안 제공 요청 의문문에서 자주 오답으로 제거할 수 있는 경우가 있다. 의문사 의문문에 Yes/No로 응답한 보기는 항상 오답 Part 2에서 기본적으로 알아두어야 할 전략이다. Why did Mr.Smith request a department meeting? (A) Yes, in the conference room (X) - 왜 요청했는지에 대한 물음에 Yes라고 답할 수 없다. 제안 제공 요청 의문문에 과거 시제로 응답한 보기는 대부분 오답. How about leaving for the airport within the next hour?(A) It departed this afternoon. (X) 앞으로 한시간 내에 공항으로 가자는 제안에서 과거 시.. 공감수 0 댓글수 0 2016. 2. 29.
  • Part 1 빈출 어휘 정리 Part 1 빈출 어휘 정리사람의 직업, 눈길, 손동작, 몸동작, 옷차림과 관련된 어휘를 분류하여 정리하기 사람의 직업이나 신분을 나타내는 명사diner | vender 보고있는 눈길을 나타내는 표현study | stare at | turn away from each other | appreciate 손동작을 나타내는 표현hold | pour | water | reach for | turn the page | adjust | sweep | pull over 몸동작을 나타내는 표현disembark | bend over | descend | stroll | lean on/against | lean over | kneel | 옷차림을 나타내는 표현 1) 옷을 입은 상태를 나타내는wear | have on | .. 공감수 0 댓글수 0 2016. 2. 29.
  • Part 1 사진 관찰 방법 Part 1 사진 관찰 방법 사진에 사람이 있는지 없는지 확인한 다음, 사진 관찰 방법을 결정하라. 사람이 부각된 사진 1. 사람의 수 또는 직업, 눈길, 손동작, 몸동작, 옷차림 먼저 확인2. 사람이 부각된 사진에서 사물을 주어로 한 보기가 정답으로 출제되고 있음, ->사물의 위치나 상태 또한 세밀하게 관찰 할 것,3. 이 모든 사항을 영어로 어떻게 표현될지 생각해 보면서 볼 것. 사물이나 주변 환경이 부각된 사진 1. 사진 속에 등장하는 각 사물의 위치 및 상태를 확인한다. 2. 사진에서 가깝고 크게 보이는 사물이 아닌, 멀리 있거나 작고 흐릿하게 보이는 사물이 정답으로 출제 될 수도 있다.3. 사물의 종류 확인 -> 위치 확인4. 이 모든 사항을 영어로 어떻게 표현될지 생각해보면서 볼 것. Thin.. 공감수 0 댓글수 0 2016. 2. 29.
  • 관계대명사 관계대명사 관계대명사의 종류: 앞에 나오는 명사가 사람인지 사물인지 확인 who : 선행사가 사람일 경우which : 선행사가 사물일 경우that : 사람이나 사물에 관계없이 모두 가능 관계대명사의 격: 다음에 무엇이 있는지 잘 살펴본다. 주격 관계대명사관계대명사가 주어로 사용되며 바로 다음에 동사가 나온다. the employees who work in the factory 소유격 관계대명사관계대명사가 바로 다음에 나오는 명사를 수식하며, 선행사와 소유의 관계를 가집니다. 이때 관계대명사 다음의 명사는 관계대명사와 함께 관계사절의 주어 또는 목적어의 역할을 한다. the department whose project was completed the supervisor whose team I am trai.. 공감수 0 댓글수 0 2016. 2. 29.
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