안녕하세요. 제로초님 항상 좋은 강의 감사드립니다. 해당 강의에서 팔로우 api에 의도적으로 에러를 일으켜 보았는데, onError에서 캐치하지 못하는 것을 확인했습니다. const follow = useMutation({ mutationFn: (userId: string) => { // console.log('follow', userId); return fetch( `${process.env.NEXT_PUBLIC_BASE_URL}/api/users/${userId}/follow`, { credentials: 'include', method: 'post', } ); }, ... onError(error, userId: string) { ... } 그래서 밑에와 같이 바꾸어보니 onError에서 캐치하여 롤백이 정상적으로 되었습니다. mutationFn: async (userId: string) => { const response = await fetch( `${process.env.NEXT_PUBLIC_BASE_URL}/api/users/${userId}/follow`, { credentials: 'include', method: 'post', } ); if (!response.ok) { throw new Error('팔로우 실패'); } return response; }, 혹시 본 강의 코드대로 하면 onError에서 원래 캐치해야하는데 안 되는 것인지 아니면 수강생들에게 숙제로 낸 것인지 궁금합니다.
- 학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! - 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요. - 서로 예의를 지키며 존중하는 문화를 만들어가요. - 잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요. FIFO 부분 설명하실 때 Miss, Hit 이 부분에서 1,3,0 부분을 참조할 때 Page Miss가 뜬다고 하셨는데, 이게 결국 페이지 폴트인가요 ? 참조하고자 하는 곳에 없기 때문에 1,3,0 순으로 페이지를 가져왔다 ? 이렇게 생각하면 되는건지 궁금합니다. 그리고 페이지 힛은 가상 메모리의 페이지가 이미 실제 물리 메모리에 로드되어 있어서 (캐시 ?) 해당 페이지에 바로 접근 가능하다고 이해하면 될지 궁금합니다.
- 학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! - 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요. - 서로 예의를 지키며 존중하는 문화를 만들어가요. - 잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요. 안녕하세요 큰돌님, 주어진 예시에서 궁금한 점이 생겨서 질문 남깁니다. 오프라인 알고리즘에서 페이지 최대가 3개이고, 0,1,2,3,4,2 순으로 들어올 때 1. 0,1,2 -> 3,1,2 2. 3,1,2 -> 4,1,2 이렇게 교체하면 스와핑은 단 2번만 일어나서 이게 최대의 경우 아닌가요 ? 어째서 가장 먼 미래에 참조되는 페이지와 교체해야 하는지 잘 모르겠습니다.
U-Net 구현으로 배우는 딥러닝 논문 구현 with TensorFlow 2.0 - 딥러닝 의료영상 분석
2000/2000 [==============================] - ETA: 0s - loss: 0.2448 - accuracy: 0.9157 Epoch 1: loss improved from inf to 0.24480, saving model to saved_model_isbi_2012\unet_model.h5 Traceback (most recent call last): File "train_isbi_2012.py", line 180, in <module> app.run(main) File "D:\anaconda\envs\tfunet\lib\site-packages\absl\app.py", line 308, in run run main(main, args) File "D:\anaconda\envs\tfunet\lib\site-packages\absl\app.py", line 254, in run main sys.exit(main(argv)) File "train_isbi_2012.py", line 177, in main callbacks=[model_checkpoint_callback, tensorboard_callback, custom_callback]) File "D:\anaconda\envs\tfunet\lib\site-packages\keras\utils\traceback_utils.py", line 70, in error_handler raise e.with_traceback(filtered_tb) from None File "D:\anaconda\envs\tfunet\lib\site-packages\keras\saving\legacy\save.py", line 155, in save_model "Saving the model to HDF5 format requires the model to be a " NotImplementedError: Saving the model to HDF5 format requires the model to be a Functional model or a Sequential model. It does not work for subclassed models, because such models are defined via the body of a Python method, which isn't safely serializable. Consider saving to the Tensorflow SavedModel format (by setting save_format="tf") or using save_weights . 2024-05-05 07:43:59.819913: W tensorflow/core/kernels/data/generator_dataset_op.cc:108] Error occurred when finalizing GeneratorDataset iterator: FAILED_PRECONDITION: Python interpreter state is not initialized. The process may be terminated. [[{{node PyFunc}}]] 이런문제가 뜨고 사진 5장도 저장안되고 save 폴더 안에도 저장되는게 없는데요 인터넷을 찾아봐도 무슨 문제인지 나오질 않아서 물어봐요 ㅜ(밑에 다른사람이 비슷한사례가 있어 바꿔보았는데 이렇게 뜨네요) 2000/2000 [==============================] - ETA: 0s - loss: 0.2294 - accuracy: 0.9116 Epoch 1: loss improved from inf to 0.22941, saving model to unet_model.h5 Traceback (most recent call last): File "C:\Users\Administrator\Desktop\UNET-tf2-main\train_isbi_2012.py", line 180, in <module> app.run(main) File "D:\anaconda\envs\tfunet\lib\site-packages\absl\app.py", line 308, in run run main(main, args) File "D:\anaconda\envs\tfunet\lib\site-packages\absl\app.py", line 254, in run main sys.exit(main(argv)) File "C:\Users\Administrator\Desktop\UNET-tf2-main\train_isbi_2012.py", line 177, in main callbacks=[model_checkpoint_callback, tensorboard_callback, custom_callback]) File "D:\anaconda\envs\tfunet\lib\site-packages\keras\utils\traceback_utils.py", line 70, in error_handler raise e.with_traceback(filtered_tb) from None File "D:\anaconda\envs\tfunet\lib\site-packages\keras\saving\legacy\save.py", line 155, in save_model "Saving the model to HDF5 format requires the model to be a " NotImplementedError: Saving the model to HDF5 format requires the model to be a Functional model or a Sequential model. It does not work for subclassed models, because such models are defined via the body of a Python method, which isn't safely serializable. Consider saving to the Tensorflow SavedModel format (by setting save_format="tf") or using save_weights . 2024-05-05 14:39:03.225178: W tensorflow/core/kernels/data/generator_dataset_op.cc:108] Error occurred when finalizing GeneratorDataset iterator: FAILED_PRECONDITION: Python interpreter state is not initialized. The process may be terminated. [[{{node PyFunc}}]] Process finished with exit code 1
질문 답변을 제공하지만, 강의 비용에는 Q&A는 포함되어 있지 않습니다. 다만 실습이 안되거나, 잘못된 내용의 경우는 알려주시면 가능한 빠르게 조치하겠습니다! [질문 전 답변] 1. 강의에서 다룬 내용과 관련된 질문인가요? [예 | 아니요] 2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? [예 | 아니요] 3. 질문 잘하기 법을 읽어보셨나요? [예 | 아니요] ( https://www.inflearn.com/blogs/1719 ) 4. 잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요. [질문 하기] helm으로 프로메테우스 설치 시 StorageClass 관련 내용을 정의해주지 않았는데, 어떻게 프로메테우스는 NFS StorageClass를 사용하는 PVC 를 만들어 내나요?
import {LatLng, MapMarkerProps} from 'react-native-maps'; // marker props의 타입을 변경 declare module 'react-native-maps' { export interface MyMapMarkerProps extends MapMarkerProps { coordinate?: LatLng; } } Interface 'MyMapMarkerProps' incorrectly extends interface 'MapMarkerProps'. Type 'MyMapMarkerProps' is not assignable to type '{ anchor?: Point | undefined; calloutAnchor?: Point | undefined; calloutOffset?: Point | undefined; centerOffset?: Point | undefined; coordinate: LatLng; ... 22 more ...; zIndex?: number | undefined; }'. Types of property 'coordinate' are incompatible. Type 'LatLng | undefined' is not assignable to type 'LatLng'. Type 'undefined' is not assignable to type 'LatLng'.ts(2430) 이런 에러가 발생합니다. 강의와 동일하게 했는데 그렇습니다! 아래 질문주신분 답변에 응답이 없어서 다시 질문드리는 점 양해부탁드립니다!
vscode와 eslint를 자주 사용하는데.. 이번에 이상해서 질문 드립니다.. ㅡ.ㅜ; 우선 강의 내용대로 설정을 하고 있는데.. workspace에 vscode의 settings.json로 생성해서 알려주신거 붙여넣기 하고.. .eslintrc.cjs 파일로 이동해서 ctrl+s로 저장을 하면 space->tab으로, 싱글쿼터가 더블쿼터로 바뀝니다. 즉, 반대로 되는거죠.. 'prettier/prettier': [ 'error', { arrowSpacing: ['error', { before: true, after: true }], singleQuote: true, semi: true, useTabs: false, tabWidth: 2, trailingComma: 'all', printWidth: 80, bracketSpacing: true, arrowParens: 'always', endOfLine: 'auto', }, ], 강의 교안 그대로 붙여넣기 해서 하고 있는데.. 이처럼 설정되어 있는데.. 왜 이런지 혹시 아실까요?? 이전부터 싱글쿼터에 useTabs는 false로 해서 코딩하고 있으며, vscode의 전체의 settings.josn에는 eslint 관련된 것은 없습니다. 물론 위 설정에서 그냥 useTabs를 true로 하고, singleQuote를 false로 하면 정상적으로 작동 할거 같기는 한데.. 왜 이런지는 꼭 알고 싶어서 적어봅니다. 설정등은 교안 그래도 했는데.. 혹 패키지 버전이나 그런 문제로 이런 문제가 발생할 수도 있을까요?? 혹 짚히시는게 있을까 싶어 질문 올려 봅니다..
질문1. go 함수에서 apply의 쓰임 제가 알고 있는 apply는 this바인딩 때문에 사용하는것으로 알고 있습니다. 여기서는 array-like를 array로 바꿔주는 것으로 쓰이는것 같아요?? 물어보고싶은것은 apply의 기능 1. this바인딩 때문에 사용 호출함수에서 array-like를 array로 기능하도록해준다 이렇게 두 가지 기능을 한다 라고 정의를 하면 될까요??
안녕하세요. 외부 ST LINK/V2 핀맵연결과 문의가 있습니다. 강의 5페이지의 표 2-1을 보시면 "보드 CN7"이 보드의 CN7 영역인 것은 찾았지만, PA13(SWDIO)와 PA14(SWCLK) 라고 써져있는 부분은 보지 못했습니다. 또, ST LINK/V2에도 아예 번호와 이름이 써져있지 않은데, 어떤식으로 연결해야할 지 알고 싶습니다. 좋은 강의 정말 감사드립니다.
안녕하세요. 강의 너무 잘듣고있습니다. node 기반의 강의이기에 pm2 등의 내용을 듣고있던 중, 궁금한 부분이 있어 문의드립니다. 1개의 vm에서 pm2을 사용하여 nodejs app을 2개를 올리고 있습니다. 제 생각에는 nodejs가 싱글스레드여서 vm의 cpu 개수만큼 사용하기 위해서 app을 여러 개를 띄운다로 이해하였습니다. 맞을까요? 맞다면, 스프링의 경우에는 멀티스레드로 제공하기 때문에 위와 같이 1개의 vm에 여러개의 app을 띄울 필요가 없이 1개의 vm에 1개의 app만 띄우면 위와 같은 동작을 기대할 수 있다고 생각했습니다. 맞을까요? 1개의 vm에서 여러 개의 스프링부트 app을 띄워야한다면 pm2와 같은게 필요한거 같은데, 스프링에서 pm2와 같은게 있을까요? 노드 기반 강의이기에 조금 아쉬운 부분은 있지만, 강의 재밌게 듣고있습니다. 감사합니다!
