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daisy rss
2017.12.18 10:02

기름 부음은 하나님의 임재와 능력이 나타나는 것이다. 기름 부음은 하나님의 임재하심이라고 할 수 있다. 하나님의 편재하심과 임재하심은 크게 다르다. 주님은 편재하시지만 그의 능력을 아무데서나 나타내시거나 발휘하지 않으신다. 하나님의 능력이 나타날 때 어떤 일이 벌어지게 된다. 


우리의 삶에서 기름 부음을 촉진시키기 위해 우리가 사용할 수 있는 몇 가지가 있다.

기름 부음은 형식이 아니라 관계다.

기도는 사랑으로부터 하나에 계신 아버지와 매일 갖게 되는 관계가 되어야 한다. 

하나님으로 부터 쓰임 받는 신자들에게는 기도해야 할 필요가 있는 여러 가지 중에서 특히 두 가지의 기도가 있다.

첫 번째 기도는 성별의 기도이다. 예수님은 겟셈세마네 동산에서 이 기도를 드렸다. 아버지의 뜻을 행하기 위하여 자신의 뜻을 성별하는 기도였다. 

두 번째 기도는 회개의 기도로서, 항상 우리의 마음을 하나님 앞에 합당하게 하고자 하는 것이다. 이 기도는 죄의식의 바탕에서 되어진 것이 아니라 예수님을 향한 우리의 사랑으로부터 되어진 것이다. 어떠한 방법으로든 어떠한 모양으로든 어떠한 형식으로든 주님을 아프게 하는 일을 하지 않아야 하는 것이다. 

우리는 사단이 패배 당한 것을 알아야 한다. 사단은 전재하지도 않고, 창조주도 아닌 피조물이다. 이러한간단한 사실을 알게 되면, 기도는 근본적으로 주님과 관계를 갖기 위해 사용되어야하고, 주님의 임재하심에 충만하여 시간을 보내야 하는 것임을 알게 하는 데에 도움을 줄 것이다. 그 후에 비로서 우리는 주님의 만지심에 충만함으로 상처받은 사람들의 필요에 따라 목회 사역에 임할 수 있다. 

성령께서 당신의 성경공부를 안내하고 인도하시게 하라. 성령은 교사임을 기억하라. 성령은 당신을 위해 하나님의 말씀을 취하셔서 생동하게 할 것이다. 

기름부음을 증가시킬 수 있는 또 다른 방법은 복음서를 읽는데 많은 시간을 보내고 예수님의 사역을 따르는 것이다. 예수님은 아들이 아버지으이 하시는 일을 보지 않고는 아무것도 스스로 할 수 없나니 아버지께서 행하시는 그것을 아들도 그와 같이 행하느니라고 말씀하셨다. 우리는 예수님이 하시는 것을 보고 그대로 하기만 하면 된다. 

이제는 당신의  축복된 확신을 떠나서 하나님의 말씀에 따라 행동할 시간이다. 당신이 직접 할 수 있는 일이 무엇이든지 시작하라. 그리하면 기름 부음이 증가할 것이다. 


비판이란 육의 옷을 덧입게 하는 것임을 알아야 한다. 비판이란 비판 자체를 정당화하기 위해 남을 끌어내릴 필요가 있다. 겸손은 영의 옷을 덧잎게 하는 것이다. 겸손이란 남을 높이기 위해 자신의 삶을 내려놓는 것이다. 

나는 무릎을 꿇고 모든 것이 주님의 뜻에 달려 있는 듯 기도하고는 모든 것이 내 뜻에 달려 있는 듯 일어나 걷는다. 

나는 왜 주님께 어떤 사람들은 그들의 삶에서 주님의 만지심을 전혀 느끼거나 알아채지 못하는 가를 여쭈어보았다. 그것은 그들이 깨어 있는 대부분의 시간 동안 그들의 삶의 일들에 얽매어 있기 때문이다. 그들의 마음은 하나님으로부터 멀리 떨어져 있다. 


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2017.12.05 16:30

블록체인은 다음을 가능케 한다. 

프로그래밍 가능한 자산, 신뢰, 소유권, 화폐, 신원, 계약


디지털 자산의 생성 및 실시간 이동 실현

거래 및 교류 속에 신뢰 규칙 삽입 

각종 권한을 입증하는 타임스탬핑 

자체 실행되는 비즈니스 로직 - 블록체인은 자체적으로 입증 기능을 가지고 있고, 각 거래 안에 신뢰요인이 작용하기 때문에 자동 거래를 수행하는 것과 다를 바 없다. 여기에는 자산의 청산과 결산의 기능이 결합되어 있다. 

선택적 투명성과 프라이버시 

단일 장애점 또는 검열에 대한 저항력


기술이 도입되고 수용되기 위해서는 사람들이 기존에 가지고 있는 습관을 무너뜨릴 수 있어야 한다. 

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2017.11.22 14:49

A Deep Learning model does not try to understand the entire problem at once. It does not try to grasp all the features of the input at once, as traditional algorithms tried to do. What it does is look at the input piece by piece, and derive lower level patterns/features from it. It then uses these lower level features to gradually identify higher level features, through many layers, hierarchically.


The behavior of neural networks is shaped by its network architecture. A network’s architecture can be defined (in part) by the following:
- Number of neurons
- Number of layers
- Types of connections between layers


Major Architectures of Deep Networks

- Unsupervised Pretrained Networks (UPNs)

- Convolutional Neural Networks (CNNs)

- Recurrent Neural Networks

- Recursive Neural Networks

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