Coinbase Wallet introduces support for the Solana ecosystem

이슈 공유드려요~   똑같이 따라해도 바닥에는 멈춰서면서 벽은 계속 뚫고 지나가서 고민했는데   UnityChan 의 속도가 너무 빠르면 그냥 뚫고 지나가네요.  

리뷰어 정보, 리뷰 내용 조회한 결과물을 보니 그때 당시 참여하고 작성했던 제 글이 조회되어서 괜스래 반갑네요 ㅎㅎ   기선님 강의 기다렸습니다. :) 쭉 정주행하겠습니다~!

apt-get install rename 을 먼져한후에 이하의 커맨드를사용하면되는듯합니다. rename "s/test/test0/" test?

상자가 저렇게 뜨는 데 문제가 먼지 알수잇을까요?

html이나 css 를 이용하여 코딩하는 것은 주로 프론드엔드 개발자가 하는일로 알고있습니다. 그렇다면 혹시 타임리프를 html에 추가로 삽입하는 것은 백엔드 개발자가 하는 업무인가요?? 공부를 하다 갑자기 궁금해서 질문드립니다!!

바나나, 고구마, 토마토, 커피, 우유 이렇게 5가지는 웬만하면 피하세요~!

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  링크 | https://survey.novauniverse.me/chicken   사람들은 무슨 치킨, 무슨 치킨 브랜드를 좋아하는지, 뼈를 좋아하는지 순살을 좋아하는지   문득 궁금해져서 한번 만들어 봤습니다. 19명 참여해주셨는데 100명 채워보고 싶네요~   설문 작성하시면 결과 확인 하실 수 있으니 재미삼아 한번 해보세용!  

- 서로 예의를 지키며 존중하는 문화를 만들어가요. - 잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요.     안녕하세요 권철민 선생님 교육을 너무 잘 듣고 많이 배웠습니다 제가 이번에 mmdetection이 윈도우에서 사용하는 편법(?)을 찾아 공유드립니다. 필요하신 분들께 도움이 되기를 바랍니다 mmdetection은 기본적으로 리눅스에서만 적용되고 윈도우에서 사용하려면 상당히 어렵다고 알고 있습니다 다만 회사보안이라든지 리눅스 환경이 어렵다든지 여러가지 원인으로 윈도우에서 활용하고 싶은 경우가 있는데요 그래서 이거저거 시도해본 결과 윈도우에서도 실행되게끔하는 방법을 정리해보았습니다 제 컴퓨터 환경 기준으로 작성되었기 때문에 사용자마자 적용법이 좀 다를 수 있을 것 같습니다 1.  윈도우용 mmcv 설치 본인의 cuda 환경 및 pytorch 버전에 맞는 mmcv를 먼저 설치하여야 합니다. 이를테면 다음 url에 접속하면 각 환경에 맞는 whl을 제공합니다 Cuda 10.1 pytorch 1.8 : https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu101/torch1.8.0/index.html Cuda 11.1 pytorch 1.8 : https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu111/torch1.8.0/index.html Cuda 11.3 pytorch 1.10 : https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu113/torch1.10.0/index.html conda prompt에서 python --version을 통해 버전을 확인하고 파이썬 버전에 맞는 mmcv를 다운 받습니다 conda prmpt에서 whl 다운받은 경로로 이동하여 whl 설치해줍니다 (제 경우는 pip install mmcv_full-1.4.6-cp37-cp37m-win_amd64.whl) mmcv에서 제공하는 환경에서는 다 접속이 되는것 같습니다 (https://github.com/open-mmlab/mmcv) 2. MMdet 설치 정확히는 리눅스 환경에서 MMdet를 설치하고 설치디렉토리를 다운받습니다 리눅스 환경이 없으시다면 Colab에서 가능합니다 --------------------------------------------------------------------------- !git clone https://github.com/open-mmlab/mmdetection.git !cd mmdetection; python setup.py install import inspect print(inspect.getfile(mmdet)) #위치 확인 # 저 같은 경우 '/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/mmdet-2.22.0-py3.7.egg/mmdet/__init__.py'  가 뜨네요 #구글드라이브를 마운트하여 위의 출력에서 mmdet 까지 내 드라이브로 복사하고 이것을 다운 받습니다 from distutils.dir_util import copy_tree copy_tree('/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/mmdet-2.22.0-py3.7.egg/mmdet', '/content/drive/MyDrive/mmdet') # 지금의 경우에는 colab도 파이썬 3.7이고 제 환경도 3.7이어서 잘되는 경우인데 이외의 경우에는 안될수도 있을 것 같습니다 # 해보진 않았습니다만 환경과 동일한 파이썬 버전을 맞추고 설치하면 좋을 것 같습니다 --------------------------------------------------------------------------- 3. mmdet에 필요항 패키지 설치 (pycocotools는 pycocotools_windows로 설치하여야 합니다) pip install terminaltables pycocotools_windows pyyaml 4. 이제 mmdet 를 옮겨온 경로의 상위 디렉토리를 sys.path.append로 추가하면 mmdet를 import할 수 있습니다 (아마도...) (제 경우는  import sys sys.path.append('D:\YSKim\#Deep-Learning\#Tutoring\Inflearn\딥러닝컴픁피전완벽가이드\DLCV_New-main') ) * cpu core가 충분하지 않을 경우 cfg.data.workers_per_gpu = 0 로 설정하였습니다 일단 제 컴퓨터 기준으로 하였기 때문에 따라 하셔도 여러 시행착오가 있을수는 있을 것 같습니다만 그래도 저와 같은 고민이 있으신 분들께 조금이나마 도움이 되기를 바라며 글을 작성하였습니다

いつもお世話になっております。 微妙な部分解消されていつも助かります。  

スッキリしました！ 有難う御座います。

서버를 재시작하자!

placeholder에도 메시지를 적용할 수 있지 않을까 해서 찾아보다가 발견한 방법을 공유해드리려고 적어봅니다.    th:placeholder="#{input.itemname.placeholder}" 방법은 정말 간단하게도 thymeleaf에서 제공해주는  th:placeholder를 사용하면 되네요.    출처 : stackoverflow

- 서로 예의를 지키며 존중하는 문화를 만들어가요. - 잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요.   안녕하세요! 저는 코딩공부를 시작한지 얼마 안 된 초급자입니다~! 데이터분석일을 시작하게 되었는데, 나중에 빅데이터 업무를 맡게될 경우 파이썬을 이용해 코드를 짜보고자 독학을 시작했는데요 강의 듣고 한부분 한부분 따라하는 데에는 큰 문제가 없는데 (현재 국기만들기프로젝트까지 들었습니다!) 마지막에 전체 코드를 합치는 부분은 강사님 또는 다른분들의 경우 머릿속에서 다 되는건지가 궁금해요 ㅠ^ㅠ   평소에는 데이터를 하나씩 들여다보며 한줄씩 작성하고, 마지막에 그 코드들을 한번에 합치게 되는게 맞나요?

안녕하세요 jpa 첫 강의부터 궁금했던건데, h2를 테스트용 db(로컬)에서 주로 진행하는데, 만약 mysql을 로컬에서 테스트용 db로 사용했을 때와 비교해서 장단점이 궁금합니다!

안녕하세요.수강하다가 알려주신 v.parentElement.removeChild(v); 가 이미지 로드 시 잘 적용되지 않아서 다른 방법으로 개선했는데, 혹시 몰라 여기 공유해봅니다.실제 사이트에서 알려주신 방법으로 직접 시도해보아도 이미지 로드가 안되고 있는데요. 아마 이후 unsplash 이미지 로드 방식이 바뀌거나 한 것 같습니다.따라서 이를 v.innerHTML=""; 로 바꿔서 imgEl 내부만 비워주는 방식으로 변경하니 스크롤 이벤트를 반복해서 주지 않아도 잘 구현됩니다. 혹시 안되시는 분 있으시면 참고되시길 바랍니당 while (result.length <= 30) { const srcs = await page.evaluate(() => { window.scrollTo(0, 0); let imgs = []; const imgEls = document.querySelectorAll(".ripi6"); if (imgEls.length) { imgEls.forEach((v) => { let src = v.querySelector("img.YVj9w")?.src; // element가 있으면 src 담는다. src && imgs.push(src); v.innerHTML = ""; // imgEl 내부만 비워주는 방식으로 변경 // v.parentElement.removeChild(v); // 동작 x, 실제 사이트에서 같은 방법으로 시도했을때 이미지 로드 불가 }); } window.scrollBy(0, 100); return imgs; }); result = result.concat(srcs); await page.waitForSelector(".ripi6"); console.log("새 이미지 태그 로드 완료"); }  

프론트엔드 코드만 긁어다가 백엔드 코드를 완성해보았는데요, 프론트엔드 코드를 보면 나오기는 하지만 백엔드로의 요청 및 응답의 본문의 형식을 명시해놓으면 백엔드를 작성하기 한결 수월할 것 같아 이렇게 작성하게 되었습니다.   GET /users- Response:  JSON [ { id, name, age, married } ] POST /users- Request: JSON { name, age, married }- Response: 아무거나 GET /users/:id/comments- Response: JSON [ { id, User: { name }, comment } ]   POST /comments- Request: JSON { id, comment }- Response: 아무거나 PATCH /comments/:id- Request: JSON { comment }- Response: 아무거나 DELETE /comments/:id- Response: 아무거나      

- 서로 예의를 지키 실습을 하고 있는데요. 한글이 깨지는데요..     [��ü �Ķ��Ÿ ��ȸ] - start [��ü �Ķ��Ÿ ��ȸ] - end 2022-03-19 21:46:22.832 DEBUG 23240 --- [nio-8080-exec-2] o.a.coyote.http11.Http11InputBuffer : Before fill(): parsingHeader: [true], parsingRequestLine: [true], parsingRequestLinePhase: [0], parsingRequestLineStart: [0], byteBuffer.position(): [0], byteBuffer.limit(): [0], end: [694] 2022-03-19 21:46:22.832 DEBUG 23240 --- [nio-8080-exec-2] o.a.coyote.http11.Http11InputBuffer : Received [] 2022-03-19 21:46:22.832 DEBUG 23240 --- [nio-8080-exec-2] o.apache.coyote.http11.Http11Processor : Socket: [org.apache.tomcat.util.net.NioEndpoint$NioSocketWrapper@134ce340:org.apache.tomcat.util.net.NioChannel@1e072aad:java.nio.channels.SocketChannel[connected local=/[0:0:0:0:0:0:0:1]:8080 remote=/[0:0:0:0:0:0:0:1]:51986]], Status in: [OPEN_READ], State out: [OPEN] 며 존중하는 문화를 만들어가요. - 잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요.