안녕하세요 선생님! 시험 전까지 이해안가는 부분은 강의를 다시 들어보면서 복습을 진행하고 싶습니다. 하지만 수강 만료일이 11월6일이라 앞으로 어떻게 공부를 해야할지 모르겠습니다 ㅠㅠ.. 혹시 시험일까지만이라도 수강 기간을 연장할 수 있는 방법은 없는지 문의 드립니다-! 이메일은 maldong97@naver.com 입니다!
While (첫번째 조건 && 두번째 조건) -> 두번째 조건의 의미가 n1을 가리키고 있는 NODE의 next가 널이 아닌지를 묻고 있는것일까요?? 아니면 n1의 next가 n3라서 널이 아니라는 것인가요? 저는 node를 n1을 가리키고 있는 노드라고 생각해서 처음의 의미로 생각했는데 아닌것같아서 질문드립니다.
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 선생님, 쌩초보입니다..너무 기초적인 질문일 수 있는데요,, 문제 1-3 에서는 data = test 라는 과정은 필요 없나요? 1-2 적합한 회귀모형을 사용하랬으니, predict하는 과정만 있으면 된다고 이해하면 될까요 from statsmodels.formula.api import ols model = ols("design ~ c1 + c2 + c4 ", data=test).fit() print(model.summary())
최고의 강의 너무나 감사합니다. 설치 시 에러가 있어 문의드립니다. !cd /content/automl/efficientdet; pip install -r requirements.txt note: This error originates from a subprocess, and is likely not a problem with pip. ------------------------------ import inference # 강의영상에는 from keras import anchors 이지만 efficientdet 패키지의 keras 모듈이 tf2 로 변경됨. from tf2 import efficientdet_keras model = efficientdet_keras.EfficientDetModel(config=config) model.build((None, None, None, 3)) print('#### checkpoint name:', tf.train.latest_checkpoint(INFER_CFG.model_dir)) model.load_weights(tf.train.latest_checkpoint(INFER_CFG.model_dir)) model.summary() ValueError: File format not supported: filepath=/content/efficientdet-d0/model. Keras 3 only supports V3 `.keras` and `.weights.h5` files, or legacy V1/V2 `.h5` files.
현재 71~87 페이지 공부 중인데... 앞 부분은 어찌저찌 완성시켰지만 2장 들어오면서 부터 정확히 어느 위치에 어떻게 넣어야 할지 감도 안오네요.. 결국 AI 도움을 받아서 쓰긴 썼는데... (결과 화면은 출력됐습니다. 근데 책 코드와 조금씩 다르네요.) 코드 입력하는 부분이 너무 헷갈리는데 중간 과정에 대한 소스가 따로 있을까요? 책에 나온 깃허브에는 완성본만 나와서 이게 맞는지 모르겠네요. 현재 2장 진행하면서 2.3까지 책의 내용대로 진행해봤는데 너무 진행이 안되서 글 남깁니다.
현재 71~87 페이지 공부 중인데... 정확히 어느 위치에 어떻게 넣어야 할지 감도 안오네요. 결국 AI 도움을 받아서 쓰긴 썼는데... (결과 화면은 봄.. 근데 책 코드와 조금씩 다르네요.) 코드 입력하는 부분이 너무 헷갈리는데 중간 과정에 대한 소스가 따로 있을까요? 책에 나온 깃허브에는 완성본만 나와서 이게 맞는지 모르겠네요. 현재 2장 진행하면서 2.3까지 책의 내용대로 진행해봤는데 너무 진행이 안되서 글 남깁니다.
안녕하세요 강사님. 저는 sprint 1,2를 수강했고 3을 수강 중에 쿠버네티스 관련 서적을 발견해 읽어보며 공부하고 있습니다. worker-node 는 중요하지 않나요 ? kubelet는 pod spec을 받아서 cri로 컨테이너 실행을 담당한다, 스케줄링 관리한다, 로 이해했는데 아직까진 워커 노드에 대한 개념이 없어서, 실무에서는 깊게 파고 들어야 사용하는 것이다 (굳이 안써도 되지만 쓰면 더 효율적이다?) 인 것일까요?? sprint 4나 대세는 쿠버네티스를 봐야 이해가 될까요? 블로그에 https://cafe.naver.com/kubeops/496 이부분이 있길래 문의드립니다 ! gke관련 저는 클라우드 경험 없는, 온프레미스 경력만 있는 웹 개발자입니다. 그러다 보니 이해를 못했는 이슈인 것 같은데, 구인 사이트를 보면 종종 devops를 클라우드 + 온프레미스를 같이 진행하는 공고를 많이 봤습니다. 그런 경우에는 데이터를 어떻게 관리를 할까요? 온프레미스같은 경우에는 pv로 진행을 하면 되지만, 클라우드는 자체 pvc가 있어서 같은 폴더에서 관리하면 수기로 작성한 pvc파일이 먹혀서 작동하지 않더라고요 . (같은 곳에서 관리를 하니, 온프레미스에서 셋팅한 pvc를 자꾸 무시합니다.) 그리고 volum을 공유하지 못한다고 알고 있는데 데이터는 어떻게 관리할까요 ?? (업무적인 것이 아니라 개인 공부중입니다 ..) [ 👍 좋은 질문을 했을 때 좋은 답변이 돌아 옵니다] 1. 실습 중 본인의 환경이 가이드와 다른 부분이 있었다면 말씀해주세요. 2. 해당 문제의 발생 빈도(재설치 여부)와 문제 해결을 위해 시도해본 케이스를 말씀해 주시면 원인 파악에 큰 도움이 됩니다. 3. 에러 메시지만 봐서는 저도 모르는 경우가 많아요. 그전에 했던 작업이 포함된 캡쳐 화면도 부탁 드려요. 4. 영상 내용에 대한 질문 시 해당 시간을 같이 올려 주시면 답변을 드리는 시간이 더 빨라집니다. 5. 긴 로그는 제 메일로 보내주세요. ( k8s.1pro@gmail.com ) 6. 카페 [ 강의 자료실 ]에도 많은 질문과 답변들이 있어요!
