안녕하세요 제가 이번 실기 시험을 응시하려고 했는데 시험 응시 기간을 놓쳐서 다음 시험을 봐야하는 상황입니다... 시험을 볼 수 없는 상황이라 이번 시험 때는 강의를 수강할 일이 없을 것 같고 제가 현재 9월까지 수강이 가능합니다. 그래서 다음 시험까지 수강 기간을 멈췄다가 10월부터 다시 수강 시작을 할 수 있을까요? 제 이메일은 ggm06401@naver.com입니다 부탁드립니다 선생님...
안녕하세요 이번 10회차 시험을 준비하고 있는 수강생입니다. 이제 작업형 1(섹션 4)까지 학습 끝내고 머신러닝에 들어가려고 합니다. 섹션 5 머신러닝 강의를 업데이트하고 계시던데, 혹시 언제까지 업데이트가 완료될까요? 시험이 한달 남아 학습은 빨리 하고 싶은데 강의 업데이트가 다되기까지 시간이 1주일 넘게 걸린다면 기다리기가 어려울 것 같아서요. 어떻게 할지 조언을 구하고 싶습니다. 머신러닝 신버전이 업데이트 다 되는 걸 기다렸다가 순차적으로 듣는다. 머신러닝 구버전으로 듣고 학습 진행한다. 작업형 3부터 학습하면서 머신러닝 업데이트를 기다리다가, 작업형 2 업데이트 다 되고 돌아온다. 그 이후에 기출 진행한다. 섹션 5 28. 머신러닝 학습 및 평가(분류) 듣고나서 섹션 6 구버전의 이어지는 강의를 듣는다. 이 경우 34.모델링 및 평가(회귀)로 이어서 들으면 될까요? 참고로 지금은 머신러닝 신버전 듣고 있습니다. 감사합니다.
안녕하세요 다른 커뮤니티에 글을 잘못 올려 다시 업로드합니다,, 작년에 결제하고 취업 준비를 하느라 실기 시험 준비를 거의 하지 못했습니다. 얼마전 취업을 해서 빅데이터분석기사 실기에 다시 공부를 시작했습니다. 강의 수강 기간이 5월 8일까지인 상황인데 혹시나 강의를 연장할 수 있을지 문의드립니다. 제 메일은 wogh9599@naver.com 입니다. 감사합니다.
설계독학맛비's 실전 Verilog HDL Season 1 (Clock부터 Internal Memory까지)
강의 여러번 보고 있는데요.. 자꾸 vivado 설치가 여기서 멈춰서 더이상 진행되지 않은지 3번은 된 것 같습니다.... root 계정은 아예 gui가 안뜨고 커맨드 모드도 똑같이 따라쳤는데 안되어서 제 local계정에서 설치를 하고있는데 여기서 계속 멈춰서 진행이 되지 않습니다.. 도움 좀 부탁드립니다ㅠㅠㅠㅠ
설계독학맛비's 실전 FPGA를 이용한 HW 가속기 설계 (LED 제어부터 Fully Connected Layer 가속기 설계까지)
안녕하세요, 맛비님. 수업 너무 잘 듣고 있습니다. 저는 석사 학생으로서 FPGA를 통해 ADC를 구동해야 하는 상황에 놓여 있습니다. 그래서 CLK를 FPGA의 PS에서 쏴주고 FPGA PL에서 ADC Control을 한 뒤, ADC에서 나온 신호들을 VITIS를 통해 받는 그런 과정을 하려고 합니다. 계획은 이렇지만 사실 어떻게 해야 할 지 전혀 모르겠습니다. 지금은 맛비님 수업을 듣고 사용해야 할 ADC Datasheet를 읽고 있는데 제가 지금 하고 있는 것이 맞는 지, 그리고 앞으로 어떻게 해야 하는지? 코드는 어떤 식으로 작성해야 하는지 감이 잡혀지지 않아 이렇게 글 올립니다. 항상 좋은 수업 감사합니다.
안녕하세요, 강사님. 먼저, 강사님의 FreeRTOS 강의를 통해 학습이 잘 진행되고 있어 감사드립니다. 강의 내용이 매우 유익합니다. 저는 현재 임베디드 소프트웨어 엔지니어로 커리어를 쌓고 싶다는 목표를 가지고 있습니다. FreeRTOS를 기본적으로 학습하고 있지만, 단순히 공부하는 것에서 그치지 않고 실제 프로젝트를 통해 실무 역량을 키우고 싶습니다. 혹시 FreeRTOS를 활용하여 진행할 만한 적절한 프로젝트 아이디어나 방향성에 대해 조언을 주실 수 있을까요? 제가 목표로 삼고 있는 직무에 도움이 될 만한 실질적인 프로젝트를 추천해 주신다면 큰 도움이 될 것 같습니다. 감사합니다.
RTOS코드를 짰습니다. 문제는 UltraSoundTask에 if문을 추가하면, distance가 6혹은7로 고정이 되면서, 바로 시스템이 맛이 가게 됩니다. 이유가 뭘까요? if문 있을때 if문 없을때 soundtask 함수 SR04_read 함수 제발 한 번만 도와주세요 ㅜㅜ ++테스크 세팅 ++모터 테스크와 디폴트 테스크 + 꼭 좀 도와주시면 감사하겠습니다
정처기 실기 준비한다고 빅분기 실기 준비가 늦었는데요.... 인강 결제하고 공부한지 3일차인데, 작업형1 모의문제를 푸는데 멘탈이 탈탈 털려버렸어요 ㅜㅜ... 나름 열심히한다고 온갖 함수부터 달달 외우고는 있는데 응용이 전혀 되질 않아서 모의문제를 혼자 힘으로 1도 못풀었어요.. 계속 gpt로 코드 해석보면서 보고있는데, 이대로 계속 진도를 나가는게 맞는지 모르겠네요... 계속 지웠다 썼다 반복하고는 있는데, 단순히 답을 외우게 되는 것 같아서 나중에 응용이 될까 모르겠네요.. 이해가 안 가더라도 계속 진도를 나가고 회독을 하는게 맞는 건가요 ?
https://dataq.goorm.io/exam/116674/체험하기/quiz/4 여기서 하는 성별예측 문제에서 import pandas as pd train = pd.read _csv("data/customer_train.csv") test = pd.read _csv("data/customer_test.csv") # print(train.shape, test.shape) # print( train.info ()) # print(train.isnull().sum()) # print(test.isnull().sum()) #결측치 처리 (환불금액) train['환불금액'] = train['환불금액'].fillna(0) test['환불금액'] = test['환불금액'].fillna(0) # print(test.isnull().sum()) # print(train['성별'].value_counts()) #인코딩 target = train.pop('성별') train = pd.get_dummies(train) test = pd.get_dummies(test) #검증 데이터 분리 from sklearn.model_selection import train_test_split X_tr, X_val, y_tr, y_val = train_test_split(train, target, test_size=0.2, random_state=0) # print(X_tr.shape, X_val.shape, y_tr.shape, y_val.shape) from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier rf = RandomForestClassifier(random_state=0) rf.fit (X_tr, y_tr) pred = rf.predict_proba(X_val) # print(pred) from sklearn.metrics import roc_auc_score roc = roc_auc_score(y_val, pred[:,1]) #예측 및 파일생성 pred = rf.predict_proba(test) submit = pd.DataFrame({ "pred":pred[:,1] }) submit.to _csv("result.csv", index=False) # print( pd.read _csv("result.csv")) 이렇게 코딩을 했는데 예측 및 파일 생성에서 pred = rf.predict_proba(test) 여기 부분이 오류가 뜨는데 왜 그런가요 ㅠㅠ > Makefile:6: recipe for target 'py3_run' failed make: *** [py3_run] Error 1 Traceback (most recent call last): File "/goorm/Main.out", line 43, in <module> pred = rf.predict_proba(test) File "/usr/local/lib/python3.9/dist-packages/sklearn/ensemble/_forest.py", line 674, in predict_proba X = self._validate_X_predict(X) File "/usr/local/lib/python3.9/dist-packages/sklearn/ensemble/_forest.py", line 422, in validate X_predict return self.estimators_[0]._validate_X_predict(X, check_input=True) File "/usr/local/lib/python3.9/dist-packages/sklearn/tree/_classes.py", line 407, in validate X_predict X = self._validate_data(X, dtype=DTYPE, accept_sparse="csr", File "/usr/local/lib/python3.9/dist-packages/sklearn/base.py", line 437, in validate data self._check_n_features(X, reset=reset) File "/usr/local/lib/python3.9/dist-packages/sklearn/base.py", line 365, in check n_features raise ValueError( ValueError: X has 73 features, but DecisionTreeClassifier is expecting 74 features as input. 이렇게 뜹니다,,
안녕하세요.. UDS/DoIP 를 급하게 다뤄야 하는 상황이 되서 자료를 찾아보다가 인프런에 마침 좋은 강의를 개설해두신 부분이 있어서 내용을 쭉 따라가보고 있습니다. 근데, 이론뿐만 아니라 UDS/DoIP 구현이 필요해서 구글링/github 을 쭉 검색해봐도, 일부 존재하긴 하지만, 문서화도 잘되어 있고, 쉽게 레퍼런스 할수 있는 산출물을 아직 찾지 못했습니다. 강사님은 혹시, UDS/DoIP 통신을 체험(?)해볼 수 있는 Hello, World 와 같은 산출물 알고계신 부분이 있다면 공유해주실수 있으실까요? 의외로 차량 진단은 오래된 기능인데, 코드 구현물이 너무 없네요.. ㅜ.ㅜ 감사합니다.