실행 코드 :show table user;결과 : [2024-04-14 23:34:52] [42000][1064] You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your MySQL server version for the right syntax to use near 'user' at line 1[2024-04-14 23:34:52] [42000][1064] You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your MySQL server version for the right syntax to use near 'user' at line 1왜 안되는지 모르겠습니다.실행 코드 :show tables;결과 :2. 저는 저런 테이블을 만든 적이 없는데 왜 저렇게 많이 나오는지 모르겠습니다.지금 같은 상황에 어떻게 질문을 드려야할지 몰라서 이렇게 질문을 드립니다...

앙상블의 boosting에 대해 듣던 중 질문이 있어 글을 남깁니다! residual error를 실제 값과 예측값의 차이라고 이해했는데, 검색해보니 단순 error와는 조금 다른 말이라는 이야기가 많아서요. 혹시 error와 residual error에 차이가 있나요?

hashedPassword 부분에서 10이 의미하는 것은 무엇인가요??

정말 많은 유료 강좌를 인프런에서 구매했는데, 상당히 만족스러운 강좌였습니다.업데이트에 대해 지속적으로 강좌 업데이트를 해주시는 것 뿐만 아니라, 질문에 대해서도 허투로 답해주시지 않는 모습에 너무 감사하다 느꼈습니다. 구글 광고와 관련해서 강좌는 출시 예정이 없으신가요?개인적으로 제일 바라는 부분이라 매우 궁금합니다. 혹은 다른 강좌 준비하시는게 있으시다면 알고 싶습니다. 

안녕하세요. 캡쳐 드린것과 같이, 현재 커리큘럼 ,질문등이 갑자기 하단으로 내려가서 강의가 작게 나오는 불편함을 겪고 있었습니다. 원래는 브라우저의 오른쪽에 위치해서 마우스를 가져다대면 그제서야 커리큘럼이 나오거나 했었는데요.어떻게 변경해야하는지 모르겠어요 ㅠㅠ

학습하는 분들께 도움이 되고, 더 좋은 답변을 드릴 수 있도록 질문전에 다음을 꼭 확인해주세요.1. 강의 내용과 관련된 질문을 남겨주세요.2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문(링크)을 먼저 확인해주세요.(자주 하는 질문 링크: https://bit.ly/3fX6ygx)3. 질문 잘하기 메뉴얼(링크)을 먼저 읽어주세요.(질문 잘하기 메뉴얼 링크: https://bit.ly/2UfeqCG)질문 시에는 위 내용은 삭제하고 다음 내용을 남겨주세요.=========================================[질문 템플릿]1. 강의 내용과 관련된 질문인가요? (예/아니오)2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? (예/아니오)3. 질문 잘하기 메뉴얼을 읽어보셨나요? (예/아니오)[질문 내용]안녕하세요여기서 import org.springframework.jdbc.datasource.DataSourceUtils; jdbc부분에 빨간줄이 생겨서 다른질문자분들이 올려주신걸 보고 어찌어찌 해결했습니다. 그런데 HelloSpringApplication을 실행할때마다 회원목록이 비어있습니다. 그리고 회원등록을 하고나서 sql문을 날리면 DB에 들어간 회원이 없습니다..어디가 연결이 잘못된건지 잘 모르겠네요..  그리고 H2 실행할때 다음실행부터는 저 url부분에jdbc:h2:tcp://localhost/~/test 이런식으로 넣어서 들어가라고 하셨는데 그러면 오류가 납니다.. 저 스크린샷처럼 들어가야 연결이 되는데 application.properties에 어떤 url을 써야 하나요? 

안녕하세요. windows 환경에서 코드를 실행시키고 있는데 error가 발생해서 문의 드립니다. 코드는 제가 전혀 손대지 않아서 강사님이 공유해 주신 그대로의 코드 입니다. [mnist_classification_using_softmax_regression_v2_keras.py 코드]# -*- coding: utf-8 -*- import tensorflow as tf # MNIST 데이터를 다운로드 합니다. (x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data() # 이미지들을 float32 데이터 타입으로 변경합니다. x_train, x_test = x_train.astype('float32'), x_test.astype('float32') # 28*28 형태의 이미지를 784차원으로 flattening 합니다. x_train, x_test = x_train.reshape([-1, 784]), x_test.reshape([-1, 784]) # [0, 255] 사이의 값을 [0, 1]사이의 값으로 Normalize합니다. x_train, x_test = x_train / 255., x_test / 255. # 레이블 데이터에 one-hot encoding을 적용합니다. y_train, y_test = tf.one_hot(y_train, depth=10), tf.one_hot(y_test, depth=10) # tf.data API를 이용해서 데이터를 섞고 batch 형태로 가져옵니다. train_data = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_train, y_train)) train_data = train_data.repeat().shuffle(60000).batch(100) train_data_iter = iter(train_data) # tf.keras.Model을 이용해서 Softmax Regression 모델을 정의합니다. class SoftmaxRegression(tf.keras.Model): def __init__(self): super(SoftmaxRegression, self).__init__() self.softmax_layer = tf.keras.layers.Dense(10, activation=None, kernel_initializer='zeros', bias_initializer='zeros') def call(self, x): logits = self.softmax_layer(x) return tf.nn.softmax(logits) # cross-entropy 손실 함수를 정의합니다. @tf.function def cross_entropy_loss(y_pred, y): return tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y * tf.math.log(y_pred), axis=[1])) #return tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits=logtis, labels=y)) # tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits API를 이용한 구현 # 최적화를 위한 그라디언트 디센트 옵티마이저를 정의합니다. optimizer = tf.optimizers.SGD(0.5) # 최적화를 위한 function을 정의합니다. @tf.function def train_step(model, x, y): with tf.GradientTape() as tape: y_pred = model(x) loss = cross_entropy_loss(y_pred, y) gradients = tape.gradient(loss, model.trainable_variables) optimizer.apply_gradients(zip(gradients, model.trainable_variables)) # 모델의 정확도를 출력하는 함수를 정의합니다. @tf.function def compute_accuracy(y_pred, y): correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y_pred,1), tf.argmax(y,1)) accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32)) return accuracy # SoftmaxRegression 모델을 선언합니다. SoftmaxRegression_model = SoftmaxRegression() # 1000번 반복을 수행하면서 최적화를 수행합니다. for i in range(1000): batch_xs, batch_ys = next(train_data_iter) train_step(SoftmaxRegression_model, batch_xs, batch_ys) # 학습이 끝나면 학습된 모델의 정확도를 출력합니다. print("정확도(Accuracy): %f" % compute_accuracy(SoftmaxRegression_model(x_test), y_test)) # 정확도 : 약 91% 그리고 해당 코드가 있는 곳에 python으로 실행을 시키면 아래와 같은 결과가 나옵니다....(중략)...--> TypeError: unhashable type: 'list' 라는 에러가 발생하고 있습니다.--> 여러 사이트 검색과 코드 변경으로 문제 해결을 시도 하였으나 해결이 되지 않아서 어떻게 해결해야 하는지 가르쳐 주시면 감사하겠습니다. [에러 화면 전체 이미지]

학습하는 분들께 도움이 되고, 더 좋은 답변을 드릴 수 있도록 질문전에 다음을 꼭 확인해주세요.1. 강의 내용과 관련된 질문을 남겨주세요.2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문(링크)을 먼저 확인해주세요.(자주 하는 질문 링크: https://bit.ly/3fX6ygx)3. 질문 잘하기 메뉴얼(링크)을 먼저 읽어주세요.(질문 잘하기 메뉴얼 링크: https://bit.ly/2UfeqCG)질문 시에는 위 내용은 삭제하고 다음 내용을 남겨주세요.=========================================[질문 템플릿]1. 강의 내용과 관련된 질문인가요? (예/아니오)2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? (예/아니오)3. 질문 잘하기 메뉴얼을 읽어보셨나요? (예/아니오)[질문 내용]https://www.inflearn.com/questions/475367 답변해주신 내용에서 "TestConfig 자체는 싱글톤 스코프 빈으로 컨테이너에 등록됩니다."이 부분이 이해가 가지 않습니다. 스프링 빈으로 등록되기는 하지만 결국 @Configuration 이 없으면 단순히 빈으로 등록하는거뿐 아닌가요? 클래스 내부 @Bean 들과 다르게 TestConfig만 싱글톤으로 빈 등록이 되는건가요?CGLIB없이 어떻게 싱글톤인지 모르겠습니다..

질문 시에는 위 내용은 삭제하고 다음 내용을 남겨주세요.=========================================[질문 템플릿]1. 강의 내용과 관련된 질문인가요? (예/아니오)2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? (예/아니오)3. 질문 잘하기 메뉴얼을 읽어보셨나요? (예/아니오)[질문 내용]여기에 질문 내용을 남겨주세요.패키지 위치 및 코드도 알맞게 작성한 듯 한데 Error page가 뜨는 이유가 있을까요? index.html에 보면 빨간줄과 HelloController.java 파일을 보면 'HelloController' is never used 라는 문구가 뜨는데 제가 누락한 게 있다면 알려주세요...

partitioning 강의를 수강중인데요. Customer 데이터를 DB에 입력해야 테스트를 할 수 있을거 같은데요. 혹시 Customer 입력 쿼리는 어디에 있는지 알려주세요.

제목 그대로, 테이블 명에 customer 가 아닌 t_customer라고 사용한 이유가 있나요? 또한 t_customer 가 테이블 명인것을 보고 추측해봤을 때 일반적으로 테이블 명은 스네이크 명명법을 이용하는지 궁금합니다.

====================================[질문 템플릿]1. 강의 내용과 관련된 질문인가요? (예/아니오)2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? (예/아니오)3. 질문 잘하기 메뉴얼을 읽어보셨나요? (예/아니오)[질문 내용]여기에 질문 내용을 남겨주세요.open-Session-in-view에서 false 설정하라고 하던데 찾아봐도 어디서 설정 해야 하는지 모르겠습니다

ImmutableAddress에서 value를 final로 설정했는데MemberV2에서 setAddress를 쓸 수 있는 건가요?final로 선언하면 setter를 못 쓴다고 알고 있어서 질문합니다.(불변 객체 - 값 변경 강의입니다.)package immutable.address; public class ImmutableAddress { private final String value; public ImmutableAddress(String value) { this.value = value; } public String getValue() { return value; } @Override public String toString() { return "Address{" + "value='" + value + '\'' + '}'; } } package immutable.address; public class MemberV2 { private String name; private ImmutableAddress address; public MemberV2(String name, ImmutableAddress address) { this.name = name; this.address = address; } public String getName() { return name; } public void setName(String name) { this.name = name; } public ImmutableAddress getAddress() { return address; } public void setAddress(ImmutableAddress address) { this.address = address; } @Override public String toString() { return "MemberV1{" + "name='" + name + '\'' + ", address=" + address + '}'; } }

학습하는 분들께 도움이 되고, 더 좋은 답변을 드릴 수 있도록 질문전에 다음을 꼭 확인해주세요.1. 강의 내용과 관련된 질문을 남겨주세요.2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문(링크)을 먼저 확인해주세요.(자주 하는 질문 링크: https://bit.ly/3fX6ygx)3. 질문 잘하기 메뉴얼(링크)을 먼저 읽어주세요.(질문 잘하기 메뉴얼 링크: https://bit.ly/2UfeqCG)질문 시에는 위 내용은 삭제하고 다음 내용을 남겨주세요.=========================================[질문 템플릿]1. 강의 내용과 관련된 질문인가요? (예/아니오)2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? (예/아니오)3. 질문 잘하기 메뉴얼을 읽어보셨나요? (예/아니오)[질문 내용]여기에 질문 내용을 남겨주세요.코드를 수정하지도 않았는데 프로젝트 삭제했다가 다시 설정해야할까요... 코드가 복잡해서 어디부터 수정해야할지 모르겠습니다..

안녕하세요 강사님KorQuad 데이터셋을 Llama2 모델에 활용하기 위해서 context는 제거를 하시고 단순하게 Q와 A로 구성된 데이터셋을 구성하였는데 context를 유지해서 학습하는 방법은 없어서 적용하는 건가요? 아니면 LLM의 학습에는 적합하지 않아서 사용하지 않는건가요?GPT등의 모델을 파인튜닝 한다고 했을때도 context는 제거하는게 맞는 건가요??

강의 자료 전달 부탁드립니다. dejung4248@gmail.com

2강에서 SetID 메소드에서 id필드의 값을 설정하는 부분을 리플렉션을 통해서 구현한 것은 private의 필드의 은닉성을 지키기 위해서의 이유 하나 뿐인가요?

안녕하세요. 수업에 나온 예제 중 다음 쿼리가 이해가 가지않아 질문드립니다. orders_items에 주문번호(order_id)가 없는 order_id를 가진 orders 데이터 찾기select * from nw.orders a left join nw.order_items b on a.order_id = b.order_idwhere b.order_id is null; order_id로 left join했으니 b.order_id가 null인 데이터는 join절에서 탈락할텐데 어떻게 조건절로 정합성을 검사할 수 있는건가요??

학습하는 분들께 도움이 되고, 더 좋은 답변을 드릴 수 있도록 질문전에 다음을 꼭 확인해주세요.1. 강의 내용과 관련된 질문을 남겨주세요.2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문(링크)을 먼저 확인해주세요.(자주 하는 질문 링크: https://bit.ly/3fX6ygx)3. 질문 잘하기 메뉴얼(링크)을 먼저 읽어주세요.(질문 잘하기 메뉴얼 링크: https://bit.ly/2UfeqCG)질문 시에는 위 내용은 삭제하고 다음 내용을 남겨주세요.=========================================[질문 템플릿]1. 강의 내용과 관련된 질문인가요? (예/아니오)2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? (예/아니오)3. 질문 잘하기 메뉴얼을 읽어보셨나요? (예/아니오)[질문 내용]여기에 질문 내용을 남겨주세요.  해당 warning이 왜 발생하는지 알고싶습니다.

안녕하세요.인공지능을 공부하는 중에 GEMM (GEneral Matrix Multiplication) 이라는 단어를 많이 접하게 됩니다.이번 강의에서 다룬 Fully Connected Layer 코어가 GEMM 의 일종이라고 볼 수 있을까요?그리고 Deep Neural Network 을 구현할 때, 수업에서 배운 core 를 여러 번 돌려서 구현이 가능한 것인가요? 그런 경우엔 각 core 에서 나온 출력을 별도의 메모리에 저장을 해두고 사용을 해야하는 것일까요? 감사합니다! =================현업자인지라 업무때문에 답변이 늦을 수 있습니다. (길어도 만 3일 안에는 꼭 답변드리려고 노력중입니다 ㅠㅠ)강의에서 다룬 내용들의 질문들을 부탁드립니다!! (설치과정, 강의내용을 듣고 이해가 안되었던 부분들, 강의의 오류 등등)이런 질문은 부담스러워요.. (답변거부해도 양해 부탁드려요)개인 과제, 강의에서 다루지 않은 내용들의 궁금증 해소, 영상과 다른 접근방법 후 디버깅 요청, 고민 상담 등..글쓰기 에티튜드를 지켜주세요 (저 포함, 다른 수강생 분들이 함께보는 공간입니다.)서로 예의를 지키며 존중하는 문화를 만들어가요.질문글을 보고 내용을 이해할 수 있도록 남겨주시면 답변에 큰 도움이 될 것 같아요. (상세히 작성하면 더 좋아요! )먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요.잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요.==================