미리 문자로 정의한 내용들이 다 정의되지 않는다고 뜨네요 아래처럼요! 수업자료와 함께 답변 부탁드립니다 ㅠ dpdltmee@gmail.com [디버깅시 오류 내용 ] NameError: name 'ex1' is not defined >>> print(ex2) Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> NameError: name 'ex2' is not defined >>> print(ex3) [입력 함수] x = 50 y = 100 text = 308276567 n = 'Lee' #출력1 ex1 = 'n = %s, s = %s, sum=%d' % (n, text, (x + y)) #%는 찰 쓰지 않는다 print(ex1) #출력2 ex2 = 'n = {n}, s = {s}, sum={sum}'.format(n=n, s=text, sum=x+y) print(ex2)
안녕하세요? 좋은 강의 감사 드립니다. 처음 장고 프로젝트를 만들었는데, first 폴더를 만들어 놓았는데 폴더 안에 admin.py, apps.py 등등의 파일이 있는데 파일을 더블클릭을 해서 소스를 보았는데 admin.py 파일 같은 경우에는 from django.contrib import admin 문장이 있는데 django 글자와 admin 글자에 빨간줄이 나타납니다. 답변 부탁 드립니다. 감사합니다.
안녕하세요! 강사님! 처음으로 fastAPI를 접하는데 강사님 수업을 통해 배움을 얻어 가게되어 우선 감사 말씀드립니다. DB Connect 세팅 시 create_engine 함수를 이용하여 엔진 객체만 생성하여 DB에 연결을 하는데 다른 참고 자료들과 비교하면 모델 클래스 생성은 ORM을 사용하지 않으니 생성을 할필요가 없을테고, sessionmaker 함수를 통한 세션 클래스는 따로 생성하지 않더군요. 혹시 sessionmake를 통해 생성된 세션 클래스의 역할과 지금 강의에서는 사용하지 않은 이유를 알 수 있을까요?
안드로이드는 빈 하얀화면과 아이폰 빈 까만화면으로 나오는데 버전문제인지 도저히 모르겠어서 질문드립니다... 처음에 실행했을 때 로그에 "react-native-safe-area-context": "^4.12.0", "react-native-screens": "^4.4.0" 이 두 부분 버전때문에 제대로 실행이 안될수도 있다고 expected 되는 버전이 나와서 저 두 부분을 npm uninstall 후 expected 버전으로 수정한후 실행한건데도 그대로 빈화면이 출력됩니다.... 7.3 AuthStack 컴포넌트 만들기 부분에서 화면 출력(SignInScreen부분)이 안되는 상태입니다 실행시 vscode 로그화면 › Scan the QR code above with Expo Go (Android) or the Camera app (iOS) › Using Expo Go › Press s │ switch to development build › Press a │ open Android › Press w │ open web › Press j │ open debugger › Press r │ reload app › Press m │ toggle menu › shift+m │ more tools › Press o │ open project code in your editor › Press ? │ show all commands Logs for your project will appear below. Press Ctrl+C to exit. Android Bundled 1325ms index.js (878 modules) (NOBRIDGE) LOG Bridgeless mode is enabled INFO 💡 JavaScript logs will be removed from Metro in React Native 0.77! Please use React Native DevTools as your default tool. Tip: Type j in the terminal to open (requires Google Chrome or Microsoft Edge).
sqlalchemy.exc.InvalidRequestError: When initializing mapper Mapper[ScheduleEntity(schedules)], expression 'CountryEntity' failed to locate a name ('CountryEntity'). If this is a class name, consider adding this relationship() to the <class 'src.models.schedule.ScheduleEntity'> class after both dependent classes have been defined. cities = relationship("src.models.city.CityEntity", back_populates="country", cascade="all, delete-orphan", lazy="joined") schedules = relationship("src.models.schedule.ScheduleEntity", back_populates="country", cascade="all, delete-orphan", lazy="joined") 이미 이렇게 다 해놨는데 말이죠...
eas와 notification 설정 후에는 로그인 시에 android emulator 상에서 코딩해주신 대로 '실제기기를 사용해주세요' 문구가 나옵니다. ios 는 개발자모드 설정을 구매해야 한다고 해서 기기는 안드로이드로 진행하려고 하는데 android 기기가 따로 없고 emulator 로는 실행이 안되는 걸까요? expopushToken만 보내고 로그인이 되지는 않습니다.
❗ 질문 작성시 꼭 참고해주세요 에러 메세지에서 단서를 찾을 수 있는 경우가 많습니다. 에러 메세지를 읽고 한번 검색해보시는것을 추천드립니다. 질문글을 작성하실때는, 현재 문제(또는 에러)와 코드나 github 을 첨부해주세요. 개발중인 OS, ReactNative, Node 버전 등의 개발환경 을 알려주셔야합니다. 에러메세지는 일부분이 아닌 전체 상황 을 올려주세요. 일부만 보여주시면 답변이 어렵습니다. ( 일부만 자르거나 일부만 복사하지말아주세요 .) 현재 3가지 문제가 있는데 1. PC 로 url 클릭시 현재 로그인 까진 잘뜨는데 확인하고 계속하기를 누르면 사이트에 연결할수 없다고 뜹니다. 어떤걸 확인해야되는걸까요? 2. 안드로이드랑 ios 시뮬레이터에서 맨위에 로그인 화면 부터 하얀화면으로 뜨고 있는 상황입니다. 피씨로 url 클릭하면 저렇게 잘보이긴해요. rest 키 제대로 들어갔고 redirect url 에 추가 잘했는데 왜그런지 감이 안잡힙니다.. 3. 아이폰이나 안드로이드 폰에서 직접 테스트해보고 싶은데 어떻게 하면 되는지 알수 있을까요?
XGBClassifier 를 사용해서 target을 분류하려고 하는데, 아래와 같은 에러가 나타납니다 : ValueError : Invalid classes inferred from unique values of y . Expected: [0 1 2 3], got [1 2 3 4] LabelEncoder를 사용해서 processing 도 다 했고, LGBMClassifier랑 RandomForestClassifier는 다 잘 돌아가는데 XGBClassifier만 저런 오류가 나타나네요;;; 참고를 위해 지금까지 작성한 코드 하기로 공유 드립니다 : import pandas as pd train=pd.read_csv('train.csv') test=pd.read_csv('test.csv') train=train.drop('ID', axis=1) test_id=test.pop('ID') print(train.shape, test.shape) print(train.head()) print(test.head()) print(train.info()) print(test.info()) print(train.isnull().sum()) print(test.isnull().sum()) y=train.pop('Segmentation') y=y.astype('object') y=y.astype('category') print(y.info(), y.shape) int_cols=train.select_dtypes(exclude='object').columns train[int_cols].corr() cat_cols=train.select_dtypes(include='object').columns print(train[cat_cols].describe(include='object')) print(test[cat_cols].describe(include='object')) for i in cat_cols: train[i]=train[i].astype('object') test[i]=test[i].astype('object') for i in cat_cols: print(train[i].value_counts()) print(test[i].value_counts()) from sklearn.preprocessing import RobustScaler scaler=RobustScaler() for i in int_cols : train[i]=scaler.fit_transform(train[[i]]) test[i]=scaler.transform(test[[i]]) from sklearn.preprocessing import LabelEncoder le=LabelEncoder() for i in cat_cols: train[i]=le.fit_transform(train[i]) test[i]=le.transform(test[i]) print(train.head()) print(test.head()) from sklearn.model_selection import train_test_split X_tr, X_val, y_tr, y_val=train_test_split(train, y, test_size=0.2, random_state=2025) print(X_tr.shape, X_val.shape, y_tr.shape, y_val.shape) y_val=y_val.astype('category') y_tr=y_tr.astype('category') from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier rf=RandomForestClassifier(n_estimators=100, max_depth=5, random_state=2025) rf.fit(X_tr, y_tr) y_pred_rf=rf.predict(X_val) from lightgbm import LGBMClassifier lgbm=LGBMClassifier() lgbm.fit(X_tr, y_tr) y_pred_lgbm=lgbm.predict(X_val) from sklearn.metrics import f1_score print(f1_score(y_val, y_pred_rf, average='weighted')) print(f1_score(y_val, y_pred_lgbm, average='weighted')) from xgboost import XGBClassifier xgb=XGBClassifier() xgb.fit(X_tr, y_tr) y_pred_xgb=xgb.predict(X_val)
모두를 위한 파이썬 : 필수 문법 배우기 Feat. 오픈소스 패키지 배포 (Inflearn Original)
_ 를 변수에 사용하는데 있어 질문이 있습니다. 'Property(1) - Underscore' 강의에서 _가 하나를 사용할때는 PROTECTED 변수로, 상속받는 하위 클래스에 이용한다고 하셨습니다. 강사님의 다른 Python 강의에서 (정확히 어느 강의 인지는 기억이 안나네요) 가 붙은 변수를 클래스 변수로 사용하셨거든요. 혹시 두 의미가 상충되는것일까요 아니면 를 하나 사용할때는 두가지 경우 모두 사용가능할까요?
안녕하세요 강사님! 강사님의 강의를 듣고 현재 yolo를 이용해 간단한 프로젝트를 하나 진행해보려고 하는데 몇가지 질문 사항이 생겨 글을 적습니다. 전체적인 프로젝트 개요는 식물앞에 카메라를 두고 식물에 해충 및 질병 발생을 detect하는 모델을 만드려고 합니다. 이때 카메라에 라즈베리파이 같은 소형 컴퓨터를 달아 모델을 운용하려는 계획이라 yolo의 높은 버전보다 yolo v5 간소화 버전들을 사용해야 겠다고 결정했는데 괜찮은 선택인지 궁금합니다. 해충과 식물의 질병 부위 이미지 데이터셋으로 모델을 학습 시키려고 하는데 이때 coco dataset으로 pretrained된 모델을 사용해야 하는지 아니면 모델 구성부터 새로 한 후 원하는 해충/질병 이미지만 학습 시켜야 하는건지 궁금합니다. 감사합니다!!
