아래의 엔드포인트 두개의 함수 부분에서 async def download_basic(file_name: str): async def download_custom(file_name: str): if not file_path.startswith(os.path.abspath(DOWNLOAD_DIR)): 이 부부의 file_path를 full_file_path를 아래처럼 할당한 후에 if not full_file_path.startswith(os.path.abspath(DOWNLOAD_DIR)): 으로 수정해야 할 듯 합니다. @app.get("/download/basic/{file_name}") async def download_basic(file_name: str): safe_base_filename = os.path.basename(file_name) file_path = os.path.join(DOWNLOAD_DIR, safe_base_filename) full_file_path = os.path.abspath(file_path) . ' ' if not full_file_path.startswith(os.path.abspath(DOWNLOAD_DIR)): # if not file_path.startswith(os.path.abspath(DOWNLOAD_DIR)): @app.get("/download/custom/{file_name}") async def download_custom(file_name: str): safe_base_filename = os.path.basename(file_name) file_path = os.path.join(DOWNLOAD_DIR, safe_base_filename) full_file_path = os.path.abspath(file_path) . ' ' if not full_file_path.startswith(os.path.abspath(DOWNLOAD_DIR)): # if not file_path.startswith(os.path.abspath(DOWNLOAD_DIR)): 그렇지 않으면 검증이 되지 않습니다. 아래 참고 file_path: ./downloadables/스크린샷_3.png full_file_path: D:\Python_FastAPI\Inflearn_Master\File_API\downloadables\스크린샷_3.png os.path.abspath(DOWNLOAD_DIR): D:\Python_FastAPI\Inflearn_Master\File_API\downloadables
좋은 강의 감사합니다. 강의 내용과 같이 설정이 잘 진행 되었습니다. python 3.10.4 가상환경 kiwoom_32 python platform ('32bit', 'WindowsPE') 문제는 VS-Code 터미널에 "pip install pykrx" 입력 하면 아래 와 같은 오류 메세지가 표시되면서 설치 되지 않습니다. (pandas 설치도 동일함.) " Preparing metadata (pyproject.toml) ... error error: subprocess-exited-with-error" 설치 방법 도움 부탁 드립니다. p.s VS-Code 터미널 캡처 화면 유첨 하오니 참고 바랍니다 .
그림을 아래코드처럼 삽입하면 표 안 중앙 위치에 삽입되는게 아니라 오른쪽으로 치우치게 삽입이 됩니다 어디에서 오류가 나는건지 몇 번 다시 반복해봐도 안되고 코드를 사용하지 않고 수동으로 복사 붙여넣기로하면 정사적으로 이미지가 표안에 크기가 맞추어 삽입이 되는데 해결방법 알려주십시오. hwp.insert_picture(r"C:\Users\rkdmf\Downloads\number\002.png")
windows 에서 pip freeze로 requirements.txt 를 만들기 위해선 아래와 같은 명령어를 사용하시면 됩니다. pip list --format=freeze > requirements.txt 강의 마지막까지 진행된 conda 환경에서 실행하시고 결과 답변주세요. 감사합니다.
cd /home/ec2-user/downloads wget https://downloads.apache.org/zookeeper/zookeeper-3.8.4/apache-zookeeper-3.8.4-bin.tar.gz 해당 폴더에 압축파일이 없다고 떠서 새로 다운받았습니다!
100$ 지원해주는 free tier로 계정을 만들고 Support 플랜이 Basic으로 되어있습니다. 인스턴스 유형을 선택할 때 기본적으로 t3.micro로 선택이 되어있고 t2.micro를 사용하려면 무료 요금제에선 사용할 수 없고 계정 요금제 업그레이드를 하라고 하는데 요금제를 업그레이드 하고 따라가면 될까요?
강사님의 강의들을 잘듣고 있습니다. 정말 실무에 도움이 될까하고 듣고있는데 아직 다듣지는 못하고 있지만 도움이 될것 같습니다. 하지만 실무에서 접하는 내용은 또 강의와 깊이가 다를수 있기에 이렇게 실례를 무릅쓰고 문의 드립니다. 제가 있었던 기업에서 전에 쓰던 기법이였는데 그때는 그냥 그렇게 넘어갔지만 강사님의 강의를 듣고 그때 그런 것이 맞았나 복기하고 공부하고 싶어서 질문드립니다. 먼저 대략은 머신러닝 알고리즘을 두개를 돌리는데 하나는 기초 속성을 가지고 lightgbm으로 분류 작업 (1,0) 속성으로 예측을 합니다. 그리고 그 결과중 y_proba를 가지고 k-means 군집화를 하여 군집 클러스트링을 만들려고 합니다. 0) 여러 학습을 할 속성을 전처리해서 가지고 옵니다. 속성을 많은데 뒤에 예측을 하는 20개의 결과 값을 속성과 함께 자지고 온뒤 나중에 원본값은 대략 저렇고 속성 1----- 속성30 , y_test 1, ... y_test 20 . . . 나중에 y_test 1 부터 y_test20 까지 20개의 예측을 하려고 모델을 만듧니다. 1) LightGBM 으로 분류작업을 합니다. (for 문을 돌아 20개의 예측 즉 모델을 만듭니다.) x_tr1 속성1 속성2 속성3 ...... 속성30 y_test1 0 1 1 ..... 0. 1 . . . x_tr15 속성1 속성2 속성3 ...... 속성30. y_test20 1 0 1 ..... 1 . . . 2) Y_test1. y_pred1 y_proba1 0 1 0.91 1 1 0.43 1 1 0.73 0 1 0.80 . . . Y_test15. y_pred20 y_proba20 0 1 0.34 1 1 0.35 1 1 0.73 0 1 0.91 . . . 3) 군집화(k-means) 를 위한 데이터를 만듭니다. Y_proba1. ......... Y_proba20 0.91 .... 0.34 0.43. .... 0.35 0.73 .... 0.73 0.80 .... 0.91 4) 제가 재기하는 문제는 다음입니다. 군집화를 위한 데이터를 분류의 결과값중 하나인 y_proba를 써도 되는 건지? 왜냐하면 y_proba는 그 맞는지에 대한 확률 값이 아니고 그 값을 예측하기 위한 신뢰도 아닐까요? ( 예전 현업들은 그 값(y_proba)들을 최종 확률 [즉 맞는 확률 예를 든다면, 암에 걸릴 최종 확률] 로 알고 있더군요. ) 즉 1 = 예측 0 = 정답 y_proba = 0.9 라는 의미는 0.9의 신뢰혹은 확신으로 예측을 했으니 결과로 틀렸다. 라는 개념인데 이것을 마치 (암에 걸릴 확율이 90% 야)의미 있는 값의 나열로 보고 군집을 하려는게 과연 의미있는 결과로 군집이 될지 의문입니다. 저희가 붓꼿꽂데이터로 클러스트링으로 군집을 하지만 그 속성들로는 너비같은 관련이 있는 속성을 쓰잖아요. 하지만 제가 보내드린 예는 속성이 0.91이라는게 예측이 틀리건 맞건 그냥 그 예측을 위한 신뢰확률성인데 말이죠. 즉 군집화를 위한 기초 값들이 y_proba1. y_proba2 .... y_proba 20 0.91 0.43 0.80 . . . y_proba1. y_proba2 .... y_proba 20 0.32 0.62 0.65 있다면 의 값의 의미는 예를 들어 하나의 로의 하나의 로 의 의미가 0.91 이라 한다면 이건 앞서 lightgbm 예측이 틀린 경우와 맞는 경우를 구분할수 없는 숫자들의 나열 아닌가요? 물론 열로 쭉 늘어 놓은 패턴으로서의 군집을 하려는 의미는 있을지는 모르겠으나... 전문가의 선생님의 의견을 꼭 듣고 싶네요. 주말에 이렇게 질문드려서 죄송해요. 그냥 열정이라고 생각해 주시면 좋겠어요, 더운데 몸 조심하세요.
강사님 안녕하세요. 게시판 조회시 페이징으로 처리할때 조회수를 오름차순, 내림차순 정렬하는 기능이 있다면 현재 강의 설계 기준으로 어떻게 구현할 수 있을까요? 제가 생각한 방법은 다음과 같습니다. 사전 조건: view에서 조회수 데이터는 redis를 바라봄 개수 백업 적용 / 단위는 10 페이징 쿼리에서 RDB 백업 테이블의 조회수 기준으로 정렬 코드 레벨에서 redis 데이터 기준으로 한번 더 정렬 문제는, 2번에서 한 페이지의 데이터만 정렬이 되기 대문에 페이지를 넘어갈때 정렬이 깨지는 현상이 발생합니다 ㅠ 데이터 전체를 메모리에 한번에 조회하지 않고 할 수 있는 방법이 있을까요?
안녕하세요, 강사님. 아래와 같이 End-Point에 생성이 안되어서 문의드립니다. 강사님처럼 Legacy serving 창이 뜨지도 않을 뿐더러 [use model for inference]를 클릭해서 생성하려고 해도 아무런 반응이 없더라구요. 제가 설정에서 뭔가를 잘못한 것일까요?? 아니면 현재 구독이 무료 계정이라서 그런걸까요..? 마지막 강의까지 다 와서 막혀버렸네요 ㅠ
google colab 오픈 하여 새노트를 열면 로드 에러가 발생합니다. 어떻게 해야 하나요? ============================= A network error occurred and the request could not be completed. GapiError: A network error occurred and the request could not be completed. at $ L.PE [as constructor] ( https://ssl.gstatic.com/colaboratory-static/common/a17fd496db698d4637390557595457ce/external_binary_l10n__ko.js:1733:732 ) at new $L ( https://ssl.gstatic.com/colaboratory-
