그냥 넋두리인데요 21년에 필기 합격하고 유튜브를 통해 알게 되어서 인프런강의까지 오게 되었는데 벌써 2년 이나 지났네요.... 오늘 또 시험보고 다시 준비하려고하는데 막연하게 어렵게만 느껴지는데 강의따라하고 반복학습하면 합격할수있을까요? 노력을 하기는 할건데 어렵다고 생각이 드니까 걱정이 더 앞서는데 고민입니다.
강사님 목소리 사근사근 너무 잘듣고 있습니당 혹시 해당 강의를 공부할때 강의를 쭈욱 보고나서 결과물과 배웠던 기술을 이용해 보지않고 만들어 보는것이 학습 효과가 좋을지 보면서 따라치는게 효과가 좋을지 궁금해서 질문 남깁니다! 다른 분들은 어떤 방법으로 공부하시는 지도 궁금하구요!
웹디자인 공부가 하고 싶어서 html 강의를 듣기 시작했는데요 html, css, 자바스크립트를 기초적으로 알면 좋을것같아서요. 호스팅 부분까지는 무리없이 따라갔는데 웹서버 부분이 잘 실습이 안되기도 하고.. 좀 어려워서.. 일단 다음 강좌로 넘어가고 나중에 개념이 좀 더 정리되고 나서 강의를 들을까 하는데.. 혹시 진도상 문제가 생길까봐 지금 좀 걸리더라도 웹 서버 부분을 제대로 하고 넘어가야할지..? 아니면 추후에 다시 들어도 될지 고민이 됩니다.
index.html <div class="banner"> <a href="#none"><img src="images/banner-01.jpg" alt="banner"></a> </div> style.css .banner { width: 350px; text-align: center; } .banner a img { height: 95%; border-radius: 5px; margin: 5px; } .banner img로 해야 하나요? .banner a img로 해야 하나요? 그리고 이미지사이즈 height로 줄일 때와 width로 줄일 때 적용 기준이 있나요? 시험 준비 하면서 갑자기 궁금해 졌습니다. 내가 하고 있는게 똑바로 하고 있는지
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 .)
<강의 코드> transforms_for_train = transforms.Compose( [ transforms.Resize(feature_extractor.size), transforms.RandomHorizontalFlip(), transforms.ToTensor(), normalize, ] ) 강의 코드를 변경하지 않고 그대로 실행하면 아래와 같은 오류가 발생합니다 <오류 메시지> TypeError: Size should be int or sequence. Got <해결 방법> feature_extractor.size를 tuple(feature_extractor.size.values()) 로 변경한 뒤 실행합니다. transforms.Resize 내의 인자 뿐만 아니라 Crop 안의 인자도 함께 변경해주어야 합니다 transforms_for_train, transforms_for_val 모두 동일하게 변경한 뒤 실행하면 에러 없이 실행되는 것을 보실 수 있습니다.
selenium 실력 업그레이드 ② - 네이버 지도 크롤링/검색어 입력구현 이곳 수업은 아마 혼자했다면 포기했었을 것 같습니다. 아무리해도 search = browser.find_element(By.CSS_SELECTOR, 'input.input_search') 이것부터 인식을 안해서 왜 안되나 찾고 찾아도 알 수가 없었습니다. time어쩌고 언급이 된 것 같았지만 그것을 읽을 때는 심각하게 생각하지 않고 지나쳐 버려서... 포기하고 수업을 들으니 특별한 것이 있을 줄 알았는데... # 검색창 찾아서 입력 search = browser.find_element(By.CSS_SELECTOR, 'input.input_search') search.click() time.sleep(1) # 이것을 안해줘서 인식을 못했음, 사람처럼 인식하도록 함 search.send_keys("강남역 맛집") time.sleep(1) search.send_keys(Keys.ENTER) time.sleep(2) # 3개의 명령어가 순식간에 일어나면 네이버지도는 사람이 아니다라고 인식 별것 아닌 것 같은 time.sleep(1) 이것이 해결책이었네요. 이 수업하나로 수업료낸 값어치가 있는 것 같습니다. .