나에겐 영한이형 밖에 없쒀.... 지옥불구덩이에서 꼭 탈출 성공할게... !!!! 매일 일끝나고 공부하고, 주말에도 공부하고... 빡공중....!! 더열심히 빡공해야지!!!!! 으자자자자자자!!!! 스프링 마스터 가즈아!!!!!!!!!!! 흑흑... 오늘 완전 콜센터였어....... 미안해 반말해서... 형이랑 더 가까워지고싶어서 그랬어. 열심히 수강하고 만들어서 이직 성공 꼭 할게!!!! 형 인강은 내가 다 다서 들을거야....! 사랑해♡
강의를 들으면서 정말 백엔드 개발자 쉽지 않구나 라는것을 느끼고 있습니다. 어느정도의 흐름은 파악 했는데 이걸 100프로 내꺼다 라고 할 수는 없는 상태라고 생각합니다. 누가 물어보면 야무지게 설명은 못하겠지만 속으로는 음..이런 흐름? 이런 느낌인데요 한번 처음부터 다시 듣는게 좋을까요(해당 강의를) 아니면 스프링 강의 전체를 끝까지 다 듣고 다시 한번 스프링 강의 전체를 처음부터 듣는게 좋을까요? 어떤 선택이든 한번 듣고 끝은 아닙닙니다만 어떻게 할지가 고민입니다. 개인적으로는 100프로 이해를 못해도 ( 0프로 이해면 다시 듣습니다) 일단 끝까지 한번 다 듣고 다시 한번 들으면 쯤 더 이해가 잘 되는 스타일인데 앞으로 있을 강의에서 특정 강의 내용을 이해하지 못하면 다음으로 나가는게 쯤 힘들까요? 근데 또 글을 쓰다보니까 그냥 끝까지 다 듣고 다시 한번 들을떄는 쯤 더 여유롭게 꼼꼼하게 기록하면서 듣는 방향으로 가봐야겠습니다. 고민이였는데 글을 쓰다보니 해결 되었네요 감사합니다.
안녕하세요, 김영한 강사님의 강의를 순차적으로 들으면서 개발에 대한 지식을 쌓고있는 학생입니다. 개발 자체가 처음은 아니지만, 스프링으로 개발을 이번에 처음으로 시도해보려고 해서 김영한 강사님의 강의를 듣고 있는데요, 제가 지금 강사님의 강의 내용을 토대로 일부 강의자료 내용 발췌( 대부분 이미지이며, 레퍼런스를 남기고 있습니다)하여 블로그를 작성하고 있습니다. 블로그는 단순히 저의 복습용으로 사용하고 있습니다만, 불연듯이 이러면 안되는게 아닌가라는 생각이 들었습니다... 제가 부탁 및 질문을 한가지 드리고 싶습니다. 혹시 제가 강사님의 강의내용을 블로그에 정리를 하는데 있어서 강사님의 강의자료의 내용이 일부 포함되어도 괜찮을까요,,? 만약 안된다고 하시면 지금이라도 모든 블로그 내용을 비공개로 전환하겠습니다!
.idea 내부 gradle.xml 원하는 버전의 xml 로 대체 .gradle 삭제 gradlew 원하는 버전의 gradlew 로 대체 gradle.bat 원하는 버전의 배치 파일로 대체 build.gradle, settings.gradle 도 마찬가지 invalidate cache -> 재시작 이러면 성공적으로 버전 업데이트 build.gradle, settings.gradle 디펜던시는 다 알아서 찾아서 챙겨와야합니다
함수에 대해 정의내릴 때 예를 들어 코랩 에서는 scaler = minmax_scale() 이렇게 정의를 내리고 scaler(data) 하는데 #코랩은 정의내릴 때 괄호를 빼면 동작안함 구름에서 테스트해보니까 scaler = minmax_scale()하고 scaler(data)하면 에러가 발생하고 괄호없이 scaler = minmax_scale 만해야 에러가 발생하지 않더라구요. 이게 구름 환경만의 특성이라서 그렇다고 보면 될까요?
안녕하세요 선생님. 우선 좋은 강의를 해주셔서 감사드립니다. 다름이 아니라 현재 섹션1,2 를 수강한 상태입니다. 섹션 1, 2를 수강하는데 수식이 굉장히 많이 등장하더라구요. 제가 수포자였어서 현재로썬 이해하는데 있어서 어려움이 많은 상태입니다.(지금은 열심히 공부하고 있습니다! 아무래도 딥러닝을 공부하는데 수학이 필수인거같아서) 그래서 작동 원리만 이해하고 우선은 넘어가는 방식으로 공부하려고 하는데 이렇게 해도 괜찮을까요?? 예를들면 경사하강법은 손실함수의 기울기가 적어지는 방향으로 학습하는 것이구나, 오차역전파는 미분을 거꾸로 하면서 가중치를 업데이트하는 것이구나, 손실함수는 이런게 있구나, 옵티마이저는 이런게 있구나 이렇게 작동하는구나 이런식으로요. 물론 언젠가는 반드시 다 이해해야겠지만 딥러닝입문자로써는 이렇게 이해만 하고 넘어가도 될까요??
[리뉴얼] 처음하는 파이썬 머신러닝 부트캠프 (쉽게! 실제 캐글 문제 풀며 정리하기) [데이터분석/과학 Part2]
train.corr().iplot(kind='heatmap', colorscale='Blues') 현재 위의 코드 수행시 에러가 발생하는데요. ValueError: could not convert string to float: 'Braund, Mr. Owen Harris' train 데이터프레임에서 문자열 데이터가 포함되어 있기 때문에 해당 에러가 발생할 수 있습니다. 이 경우, 상관 관계 행렬을 계산하기 전에 문자열 열을 제거해야합니다. 저의 경우 다음처럼 새로운 객체를 만들어 진행하였습니다. object_cols = train.select_dtypes(include=['object']).columns #열의 데이터 타입이 문자인녀석 추출 new_train = train.drop(columns=object_cols) # 열의 데이터가 문자열인 것들 제거 후 새로운 객체에 생성 new_train.corr().iplot(kind='heatmap', colorscale='Blues') 이러면 잘 나옵니다.
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import plotly.io as pio pio.renderers.default='iframe' 다음 코드를 추가해주시면, iframe 을 통해 렌더링 됩니다. 저의 경우 다음 에러로 렌더링이 안됐습니다. ( F12 / Option+Command + i -> console 에서 확인 가능 .)