동일한 질문이 있는데 답변을 이해하지 못해서 질문합니다. 저는 [깃허브아이디]/상위폴더/하위폴더/하위폴더2 에 지금까지 만든 넷플릭스 파일들이 있습니다.이 경우에 package.json의 homepage 부분과 index.js의 basename은 어떻게 설정해야 하는 것인지요? 아까까지 전체 주소(하위폴더2까지) homepage, basename을 작성하여 배포했는데 완성된 주소는 상위폴더까지만 적혀 있습니다.지금은 [깃허브아이디].github.io/[상위폴더]/로 다시 배포했는데 상위폴더 안의 Read.me만 나오고 있습니다. (캐시 삭제 및 20분 정도 기다림)ㅠㅠ 왜 이러는지 알고 싶습니다.

const int FSR_PIN = A0; const float VCC = 4.98; // Measured voltage of Ardunio 5V line const float R_DIV = 3230.0; // Measured resistance of 3.3k resistor Serial.begin(9600); pinMode(FSR_PIN, INPUT); } { int fsrADC = analogRead(FSR_PIN); // If the FSR has no pressure, the resistance will be // near infinite. So the voltage should be near 0. if (fsrADC != 0) // If the analog reading is non-zero { // Use ADC reading to calculate voltage: float fsrV = fsrADC * VCC / 1023.0; // Use voltage and static resistor value to // calculate FSR resistance: float fsrR = R_DIV * (VCC / fsrV - 1.0); Serial.println("Resistance: " + String(fsrR) + " ohms"); // Guesstimate force based on slopes in figure 3 of // FSR datasheet: float force; float fsrG = 1.0 / fsrR; // Calculate conductance // Break parabolic curve down into two linear slopes: if (fsrR <= 600) force = (fsrG - 0.00075) / 0.00000032639; else force = fsrG / 0.000000642857; Serial.println("Force: " + String(force) + " g"); Serial.println(); delay(500); } else { // No pressure detected } } if(FSR_PIN >= 50) void setup () { pinMode(11, OUTPUT); } void loop() { for(int i=0; i<=255; i++) { analogWrite(11,i); delay(10); } }아두이노에서 압력센서로 압력이 가면 특정 압력보다 클 때 진동모터에 진동 오는 거로 소스 만들고 있는데 어디서 오류가 났는지 궁금합니다.

안녕하세요. 좋은 강의 덕분에 많이 배우고 있습니다. XGBoost를 이용한 위스콘신 유방암 예측 강의에서 early stopping 기능에 대해서 설명 주셨고, 이는 검증 데이터를 기반으로 중단 할지 말지 판단한다고 이해했습니다.또한, 아래와 같이 학습 데이터, 검증 데이터 loss 값을 출력하여 확인해보면서, 검증 데이터가 더이상 감소하지 않는 구간이 있고설정한 early stopping 값만큼 감소하지 않는다면 중단한하고 이해했습니다.예제를 보면 train-logloss는 계속해서 감소하고 eval-logloss는 감소하지 않는 구간이 있는데똑같은 데이터를 나눈 것인데 차이가 발생하는 이유가 궁금합니다![0] train-logloss:0.65016 eval-logloss:0.66183 [1] train-logloss:0.61131 eval-logloss:0.63609 [2] train-logloss:0.57563 eval-logloss:0.61144 [3] train-logloss:0.54310 eval-logloss:0.59204강의에서 설명 주실때 학습 데이터는 계속해서 loss가 감소해서 오버피팅의 위험이 있기 때문에 early stopping은 검증 데이터로 진행해야 한다고 하셔서 이부분이 궁금합니다. 감사합니다. 

- 인프런 아이디: secondwarren@gmail.com- 인프런 이메일: secondwarren@gmail.com- 깃허브 아이디: secondwarren@gmail.com- 깃허브 username: weritas247

 header라는 태그 자체가 있는데 class명을 주는 이유가 궁금합니다!! 따로 이유가 있을까요??

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]두 객체 생성 방식의 차이를 간단하게 비교해서 알아본 결과 Builder 패턴을 이용하면 가독성이 좋아져서 Builder 패턴을 이용해 객체를 생성하는 것이 좋다VSBuilder 패턴은 코드가 복잡해지고 생성자 보다 성능이 떨어지므로 생성자 방식으로 개겣를 생성하는 것이 좋다.위와 같은 결론을 얻었습니다.이렇게만 보면 코드를 작성하는 사람의 차이인거 같은데실제 현업에서는 어떤 방식을 주로 사용하거나 선호하나요 ??   

중고마켓을 만들고 있습니다. 이부분인데 여기서 판매중상품 판매된상품 두개로 나눠서 searchbar(검색)을 만들었습니다. useSerach 파일로 밑에 코드로 따로 빼놨고 (useSearch)container이부분에서 onChangeSearch안에 있는 refetch를 어떻게 가져와야 하나요refetch: SoldOutTrueRefetch || SoldOutFalseRefetch 이렇게 처음에 가져오려고 했지만 실패했습니다..  presenter코드가 조금 지저분하지만 완성이 목표라서 현재 짜는 코드는 조금 지저분해도 이런식으로 두개를 가져오고 싶습니다. refetch 부분 어떤식으로 가져와야할지 알려주세요.  

from scipy import stats 와 import scipy.stats as stats 차이가 있나요?어떨땐 전자로 어떨땐 후자로 코딩이 되어 있는데차이가 있나 궁금합니다.

강의노트는 어디서 다운 받나요 ?

KISA에서 나온 소프트웨어 개발보안 가이드를 참고하여 JSP 기반으로 시스템을 개발하는 중에 간단한 질문이 생겨 문의드립니다.XSS 방어를 위해 HTML 인코딩을 적용하라고 되어있는데, 제가 지금 개발하려고 하는 시스템의 경우 특수문자를 입력하는 것은 이메일 주소나 패스워드 뿐입니다. 그 외에 이름이나 전화번호 등에 특수문자를 입력할 경우 HTML 인코딩을 적용한다면 DB에 원치않는 값이 들어가게 되어서요.HTML인코딩을 적용하기보다 애당초 특수문자 필터링을 통해 특수문자 입력을 제한하려고 하는데,이렇게 해도 문제가 될지 고수님들의 의견을 구합니다 ~~~~~

안녕하세요?제가 다음과 같은 구조로 개발을 진행하려고 하는데 여러 분들의 의견이 필요합니다. 1안)try {// DB 연결// 기타 로직 ..} catch (Exception e) {try{ // DB rollback }catch(Exception e) {// 로그 기록 등 로직 1// if (로그 기록 등 로직 1에 대한 예외발생시 return ) // 로그 기록 등 로직 2// if (로그 기록 등 로직 2에 대한 예외발생시 return )}}fianlly{//DB 연결 종료} 2) try {// DB 연결// 기타 로직 ..} catch (Exception e) {try{ // DB rollback }catch(Exception e) {// 로그 기록 등 로직 1을 java 함수를 사용해서 해당 함수(AA.B) 에서 try, catch 처리.// 로그 기록 등 로직 2을 java 함수를 사용해서 해당 함수(CC.D)에서 try, catch 처리.// return;}}fianlly{//DB 연결 종료} 저는 2안으로 하려고 합니다. 2안을 할 경우에 문제가 될 수 있는 사항은 로직 1을 함수(AA.B)호출을 해서 그 함수에서 try, catch를 하더라도예외가 발생했을 때 그 자바 함수(AA.B)에서 return을 해도 해당 자바함수(AA.B)를 호출한 jsp가 return으로 끝나는 것은 아니기 때문에 어쩔 수 없이 CC.D도 실행되고 그 뒤에 return됩니다. 이런 경우에 문제가 있을지요? 1안으로 하면 코드가 3줄 정도 길어지는데 이런 구문이 반복되다 보면 소스가 지저분해집니다. 그래서 2안으로 하려고 합니다. 고수님들, 의견 주시면 감사하겠습니다.

from sklearn.metrics import mean_squared_errordef RMSE(y_test, y_predict):return np,sqrt(mean_squared_error(y_test, y_predict))print("RNN RMSE:", RMSE(test, rnn))코드의 경우, NameError: name 'sqrt' is not defined가 뜹니다. 이것은 에러 메시지를 보면 sqrt 함수가 정의되지 않았다는 것을 나타내고 있습니다. sqrt 함수는 numpy 모듈이 아닌 math 모듈에 속해 있습니다. 따라서 코드를 수정하여 sqrt 함수를 math.sqrt로 호출해야 합니다. 또한 np와 sqrt 사이에 있는 ,도 제거해야 합니다.수정된 코드는 다음과 같습니다.import mathdef RMSE(y_test, y_predict): return math.sqrt(mean_squared_error(y_test, y_predict))print("RNN RMSE:", RMSE(test, rnn)) 저 같은 경우 아래의 값이 나오네요.RNN RMSE: 162.4618184423233  

전 강의에서 고쳤던 부분과 마찬가지로 최신 버전의 Keras에서는 keras.layers.recurrent 모듈이 폐기되었으며, 대신 keras.layers에서 직접 GRU 레이어를 가져와야 합니다.from keras.layers.recurrent import GRU는from keras.models import Sequentialfrom keras.layers import GRU, Dense로 수정해주시면 쾌적하게 코드가 돌아가시는 걸 경험하실수 있습니다.  

from keras.layers.recurrent import LSTM로 작성할 경우 ModuleNotFoundError: No module named 'keras.layers.recurrent' 라는 오류가 뜹니다. 이것은 최근 버전의 Keras (Keras 2.4.0 이상)에서는 recurrent 모듈이 폐기되었기 때문입니다.대신에, keras.layers에서 직접 LSTM 레이어를 가져올 수 있습니다. 다음은 수정된 코드입니다.from keras.models import Sequentialfrom keras.layers import LSTM, Denselstm = Sequential()lstm.add(LSTM(units=6, activation='relu', input_shape=(1,1)))lstm.add(Dense(units=1, activation='linear')) 

안녕하세요 질문 드릴게 있습니다JpaRepository<User,Long>이 부분에서요 제네릭에 엔티티객체인 User를 넣는건 알겠는데요 Long을 넣는 이유가 혹시 id가 기준이라서 Long을 넣는건가요?

from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_pacf plot_pacf(pacf, lags=20, method='ols', title='pa').showValueError: Can only compute partial correlations for lags up to 50% of the sample size. The requested nlags 20 must be < 10.이런 에러가 떠서 좀 헤맸네요.  결론적으로 선생님 코드from statsmodels.tsa.stattools import pacfpacf = pacf(df['cnt'], nlags=20, method='ols')print(pacf)from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_pacfplot_pacf(pacf, lags=20, method='ols', title='pa').show는from statsmodels.tsa.stattools import pacfpacf_values = pacf(df['cnt'], nlags=20, method='ols')print(pacf_values)from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_pacfplot_pacf(df['cnt'], lags=20, method='ols', title='pa').show 로 바꿔주시면 에러 없이 차트 표출이 됩니다.              

항상 좋은 강의 감사드립니다.Out of path 구조 디바이스가 특정 웹 서버를 차단할 때 거짓으로 응답을 보낸다고 하셨는데요. (특정 웹 서버를 www.abc.com로 가정)1. 만약 www.abc.com 응답이 Out of path 구조 디바이스 보다 빠르면 접속이 가능할 수도 있나요?그러면 유해차단사이트 같은 곳이 어쩔 땐 접속이 되고 어쩔 땐 차단이 되고 이런게 가능하다는 건가요?2. Out of path 구조 디바이스가 거짓으로 응답을 해도 www.abc.com에서 응답이 온다고 하셨는데 그 응답을 차단해야 정상적으로 차단이 이루어질 것 같은데 이 응답은 어떻게 처리가 되나요?

항상 좋은 강의 감사합니다.inline 구조 디바이스 그림을 보면 NIC가 두 개 가지고 있는 것으로 표현하셨는데 모든 inline 구조 디바이스는 NIC를 두 개 가지고 있어야하나요?만약 그렇다고하면 이유가 무엇인가요?

[질문 템플릿]1. 강의 내용과 관련된 질문인가요? 예2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? 예3. 질문 잘하기 메뉴얼을 읽어보셨나요? 예[질문 내용][H2 데이터베이스 설정] 강의의 2분30초~3분00초 강사님 매뉴얼대로 따라하면h2 DB 기본 생성에 에러가 발생하여 고생했습니다..콘솔에서 /~test로 먼저 연결해도 test.mv.db가 만들어지지 않았습니다.버전이 2.1.xxx대로 가면서 콘솔에선 db 자동 생성이 안 되는 이슈이므로, 수동 생성을 진행해야 했습니다. 제가 2시간 걸려서 해결한 과정 정리해봤습니다.링크 올립니다.https://blog.naver.com/jtcjtc/223117129981  

이 식에서왜 n*n Matrix A를 Multiplication하면 저런 식이 나온다는건지 이해가 안됩니다.그러니까, matrix A의 정의가 무엇인지 모르겠습니다.그냥 n * n Matrix A라고만 나오는데 어떻게 A와 multiplication을 하면 저런식이 나오는건가요?Matrix A가 어떻게 원래 식에 순차적으로 EigenValue를 곱하는 역할을 하는지 구조적으로 이해를 못하겠습니다.. 추가 질문입니다. Matrix A가 Triangular Matrix일때, diagonal term은 모두 A의 EigenValue라고 했습니다. 그런데 애초에 Matrix A가 Triangular Matrix로 주어질때만 이 공식이성립하는것인가요?Row operation을 통해서 기존의 Matrix A의 형태를 TriangularMatrix로 만들고 나서 row operation으로 만들어진 TriangularMatrix의 diagonal term을 EigenValue로 고르니까 틀린 값이 얻어졌습니다. A에서 row operation해서 만들어진 Matrix는 결국 같은 Matrix 아닌가요? 어째서 row operation을 통해서 얻어진 Matrix의 EigenValue가 기존 Matrix A의 EigenValue와 달라지는지 궁금합니다.