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/인스타그램 '길거리 헤어롤'의 사회 심리학 핏이 좋은 교복, 태그가 붙은 오프화이트 브랜드 운동화, 옅게 한 피부 화장과 립글로스. 여기에 노란색 '앞머리 헤어롤'. 최근 흔히 볼 수 있는 등하굣길 여학생들 모습이다. 헤어롤은 머리카락 볼륨을 살리는 데 쓰는 미용 기기. 이정미(현 고려대 로스쿨 석좌교수) 전 헌법재판소 소장권한대행이 2년
버스에서 만난 한 여중생 말이다. 남녀공학에 다니는 그녀는 학교 정문 앞에서 헤어롤을 뺀다고 했다. 교내에는 마음에 드는 남학생이 있기 때문. 그 에게 길거리에서 만나는 사람은 모두 '의미 없는 타인'일 뿐이라는 것이다. 함돈균 문학평론가도 이런 시각에서 '길거리 헤어롤'을 접근한다. 그는 저서 '코끼리를 삼킨 사물들'에서 "요즘 사람들이 타인의
정당해산 청원, 추천글에 항상 있었으면 좋겠습니다. 0.12 889 0 26 85 CGV 유감. -_- 영화표 만원씩 주고 산 사람들이 엔딩 크레딧도 못보나요? 0.12 4170 40 8 86 오늘 쉬지 않고 매장 오픈한게 정답이였네요 0.12 6000 27 10 87 879억짜리 구미의 랜드마크.JPG (추가) 0.12 6280 20 12 88 프레임 씌우기에 항상 당해오던 진보진영 0.12 2516 6 21 89 문무일
남편은 정말 남의편인가봐요. 0.13 5988 53 3 76 자한당 보좌관 동정심유발 글을 본 감상.jpg 0.13 2755 6 23 77 장제원이 힘을 보태주네요 0.12 4908 18 16 78 특조위 ‘CCTV 9시 30분까지 켜져있었을 것’ 0.12 1838 0 26 79 여성인 나경원 의원의 삭발 동참은 솔직히 너무 심한 거
넘었습니다 0.11 2903 5 20 96 왜구가 길바닥으로 나가려 할때 문통은.. 0.11 2147 2 22 97 프로그래머 남편.jpg 0.11 10645 22 4 98 내일 삭발식에 여성당원 참석하라는 클라스 0.11 5510 21 11 99 예비역 마법소녀 이현지짱 0.11 4754 15 14 100 스포)
진자유tv 참조)
농어촌 산업인력은 내일( 26일 )까지이다
많은 유투브들이 중국의 인해전술의 위험을 모르고 있고
반중코인이나 빨고 데모나 하여 세를 과시하는데 그치고 있다
반중을 하는 궁극적 목적은 우리나라의 법률이 중국인만을 이롭게 하는 법률을 막으려 하는게 아닌가
네이버에서 입법예고를 검색하고 입법예고에서 출입국관리법을 검색하면 2개의 법률이 나옵니다
회원가입하고 반대의견을 쓰면 됩니다 Thisthat 1일 전 대한민국을 되돌이킬수 없도록 파괴하기 위한 가능한 모든 일들이 곳곳에서 진행되고 있다. Sanity TV
1일 전 우파 국민들 중에도 "한국사람이 게으르고 힘든 일 안 하려고 하니, 외국인 쓰는거다." 라고 말하고 다니는 사람들 많아요. 이게 아주 잘못된 가치관입니다. 좌파들도 똑같이 한국인 비하합니다. 좌우 가리지 않고 자국민 무시하는 데에 세뇌된 듯 합니다. russia10충헌 1일 전
4403 37 15 61 왜구당 망하게 해주세요 0.14 2375 9 26 62 아키히토 일왕은 반전주의자인데… 0.14 2878 18 22 63 자유당 해산 1,440,000명 돌파~ 0.14 3748 11 23 64 다리가 생겨 기뻐하는 아이.gif 0.14 7240 6 20 65 장제원 아들근황.jpg 0.14 10136 14 13 66 케텔,
3가지 종류로 너무 많아지고 각 항목별 TOP100 리스트에는 서로 중복되는 게시물이 너무 많았다. 그래서 조회수/댓글수/공감수를 합쳐서 수치화하고 이를 Buzz라고 이름을 붙였다. 아래는 스크립트에서 Buzz를 계산하는 부분이다. sum_view = (int)(sum[ ['view'] ].iloc[0].values)
pd_sum_pct= pd.DataFrame(ystDf['view'].apply(lambda x: x/sum_view))
pd_sum_pct.columns = ['view_pct']
sum_reply = (int)(sum[ ['reply'] ].iloc[0].values)
pd_sum_reply = pd.DataFrame(ystDf['reply'].apply(lambda x: x/sum_reply))
pd_sum_reply.columns = ['reply_pct']
pd_sum_pct = pd.concat([pd_sum_pct, pd_sum_reply], axis=1)
sum_symph = (int)(sum[ ['symph']
print("httpError count is %d. We're going out." % httpError) keepGoing = False elif ret: print("Id : %d is longer than buzzCheckDuration." % thisId) scraper.concatPd()
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