원래는 강의에서처럼 터미널에서 (venv)가 있어야 할 자리에 mydjango가 있었습니다 그런데 제가 로컬에서 다른 가상환경을 만들고 진행하니 이제 모든 파이참 환경에서 가상환경 설정할 때마다(venv)라고 활성화 되서 나오네요 얼마전엔 가상환경이름을 venv라고 설정해도 각각에 프로젝트에 맞는 이름들이 (django) 이런식으로 등장했는데 어떻게 원래대로 되돌릴 수 있는지 모르겠습니다. 프로그램 실행에 지장이 있는건 아니지만 알려주시면 감사하겠습니다.
1) 강의 챕터 : [응용] 폴더에 있는 한/글 파일을 모두 열기 2) 질문사항 : 일단 한글파일이 있는 탐색기 폴더의 주소창에서 python을 입력해서 cmd 창을 띄운다음, 강의 내용처럼 따라하는데 import win32com.client as win32 를 입력하고 나니까 아래와 같이 에러메세지가 나오는데 왜 그런거죠?
1)질문에 대한 답변 내용의 캡쳐 사진이 너무 작아서 글자가 안보이는데 크게 볼 수 있는 방법이 없을까요? 2)그리고 강의에 나오는 움짤로 설명을 해주시는 걸 참고하려고 하면 빨리 지나가버리는데 움짤을 잠시 정지시켜놓고 보려고 해도 그 방법을 모르겠어요. 혹시 방법이 있을까요?
안녕하세요, 강의를 듣고 계신 여러분! 여러분의 학습을 돕기 위해 질문 안내를 드리고자 합니다. 1. chatGPT를 이용해보기 단순한 의문은 chatGPT를 이용해도 해답을 찾을 수 있는 경우가 종종 있습니다! 2. 강의의 어떤 부분에 대한 질문이고, 어떤 부분이 궁금한지 명확히 알려주세요! 강의의 어느 파트에서 의문을 느끼고, 어떤 부분이 궁금한지 를 명확히 제시해 주시면 답변에 도움이 됩니다! 자신은 어떻게 이해했는지 또한 적어주면 좋습니다! ex) 섹션5의 '그래프 순회 (DFS & BFS) [개념]' 강의 에서 DFS와 BFS 모두 그래프의 모든 노드를 탐색하는 알고리즘이라고 하셨고 시간 복잡도 또한 똑같다고 이해 했습니다. 그러면 DFS와 BFS 중에서 어떤 알고리즘이 더 효율적인지 구별하는 것은 의미가 없는 것일까요? 어느 파트 섹션5의 '그래프 순회 (DFS & BFS) [개념]' 강의 자신은 어떻게 이해했는지 DFS와 BFS 모두 그래프의 모든 노드를 탐색하는 알고리즘이라고 하셨고 시간 복잡도 또한 똑같다고 이해 어떤 부분이 궁금한지 DFS와 BFS 중에서 어떤 알고리즘이 더 효율적인지 구별하는 것은 의미가 없는 것일까요? 안녕하세요 선생님! [브루트 포스 알고리즘 : BOJ 1342 행운의 문자열] 문제를 혼자 풀었는데, 메모리 초과를 해결하지 못해 질문합니다..! permutations를 이용하여 풀고, set 함수를 사용하여 중복되는 것이 없도록 했습니다. 혹시 set 함수를 사용해서 메모리 초과가 나온 걸까요..? from itertools import permutations S = input() answer = set() for x in permutations(S, len(S)): ok = True for i in range(len(x)-1): if x[i] == x[i+1]: ok = False break if ok: answer.add(x) print(len(answer))
print('%06.2f' % (3.14235325125)) 이것을 출력하면 003.14 이렇게 나오는데 출력값 뜻이 정수는 6자리나오고 실수는 2자리까지 나오라는 뜻인가요? 그러면 위에 뜻이 맞다면 print('%03.2f' % (1234.14235325125)) 이렇게 출력했을때 123.14 로 출력이 되어야 맞지 않나요…? 근데 1234.14 이렇게 출력이 되어서 왜 그런지 모르겠어요… 파이썬 기초로 공부중인데 이해가 되지 않습니다…ㅜㅜ
도커 볼륨이 Host OS의 특정 공간에 저장되어 있다하면, 실제 Host OS 자체가 삭제되면 영속성도 제거가 될 거라고 생각을 하고 있습니다. 그렇다면 현업에서 AWS 인스턴스 등을 이용하여 서비스를 하게 될 때 영속성을 저장하는 방법이 따로 존재하는 걸까요? 영속성을 관리해주는 인스턴스나 서비스를 이용하여 더 철저하게 보관하는 편일까요?
안녕하세요. 알고리즘 종결 급 강의 잘 보고 있습니다. 그러나 강의를 보는동안 해당 강의의 노션 페이지에 comment가 보이지 않는것 같습니다. 강의에서는 comment가 정상적으로 있는것 같은데 다른 페이지에는 comment가 보이는데 해당 페이지에서만 안보이네요. 강사님의 소중한 자료라 풀 스크린은 올리지 않겟습니다. 오른쪽에 comment가 없습니다 ㅠㅠ
안녕하세요. EmailOperator 실습과정에서 오류가 발생해서 질문을 남깁니다! 설정을 한 후 실행을 하니. OSError: [Errno 99] Cannot assign requested address 가 발생해서 도움이 필요합니다..! docker-compose.yaml 파일에 이렇게 설정을 하였고, 에러는 다음과 같습니다!
- 학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! - 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요. - 강의 내용을 질문할 경우 몇분 몇초의 내용에 대한 것인지 반드시 기재 부탁드립니다. - 서로 예의를 지키며 존중하는 문화를 만들어가요. - 잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요. 안녕하세요. 로드맵 따라가며 강의 정말 잘 듣고있습니다 ! 항상 친절한 답변도 감사드립니다. 다름이 아니라 Yolo 3를 구현하면서 궁금증이 생겼습니다. 1. output을 담당하는 layer가 3개이므로(13X13/26X26/52X52) 3개의 layer에서 forward를 이용하여 결과를 추출한다고 이해했는데 이게 맞나요? 3개에서 뽑은 output(confidence_threshold보다 큰) 을 종합한 후 NMS process를 거쳐서 최종적으로 조건에 맞는 index를 반환받아 그 index를 이용해 image에 구현한다고 이해했는데 이것도 맞을까요? 만약 위에서 제가 이해한게 어느정도 맞다면 마지막으로 드는 궁금증은 13X13, 26X26, 52X52에서 각 Grid Cell이 image의 object를 예측할텐데, 이는 비유하자면 Random Forest에서 각각 학습한 model이 다수결(?)로 infernece한다고 이해해도 될까요? 즉, 세개의 Multi Scale에서 학습한 각각의 gride cell의 anchor box들이 자신의 의견을 내놓아 그중 confidence, nms의 조건을 이용해 최종적으로 조건에 부합하는 몇 개의 bbox만 남는걸로 이해해도 되는지 여쭤보고 싶습니다..!
강의 14분쯤에서 모델을 변경하는 부분입니다. 케라스가 업데이트 된 건지는 잘 모르겠지만 아래 부분에서 시퀀셜 모델이 레이어를 단일 값으로 받을 수 없어 에러가 납니다. encoder = Sequential(Dense(2, input_shape=(3, ))) decoder = Sequential(Dense(3, input_shape=(2, ))) autoencoder = Sequential([encoder, decoder]) autoencoder.summary() 아래 처럼 괄호로 감싸 리스트로 넘기면 해결됩니다. encoder = Sequential([Dense(2, input_shape=(3, ))]) decoder = Sequential([Dense(3, input_shape=(2, ))]) autoencoder = Sequential([encoder, decoder]) autoencoder.summary()
안녕하세요! 강의 구매후에 공부중인 학생입니다. 다름이 아니라 이제 본격적으로 섹션2를 시작했는데 시작하자마자 atom이라는 프로그램을 설치하라고 하는데 그전 강의 '파이썬 기본 환경 설정'편에서는 atom설치 관련 강의가 없어가지고, 설치를 어떻게 하는지 모르겠어요 ㅠㅠ
VM환경에서는 VM안에 Guest OS가 있고 JDK가 있어 JDK가 GuestOS의 라이브러릴 사용하므로 OS버전이 업데이트되면 문제가 발생한다고 이해했습니다. 그런데 컨테이너를 사용하면 호스트OS의 운영체제를 패치하더라도 JDK에 대한 영향도가 없어진다고 말씀하셨는데 이 부분이 정확하게 이해가 안가서 질문드립니다. 컨테이너 환경도 GuestOS는 없지만 Host OS의 커널을 이용해서 HostOS 버전에 따라 영향이 있지 않나요? 이 부분이 잘 이해가 안갑니다...
DevOps를 위한 Docker 가상화 기술 (Private Harbor Registry)
Prometheus 설명 부분에서요, 컨테이너 상태에 대한 Metrics 수집 부분에 대해서 질문있습니다. 실무에서 컨테이너 환경에서 애플리케이션을 개발한적은 없고, Prometheus, Grafana, Loki, Promtail 정도만 컨테이너 기반에서 로그 수집하는 정도로만 활용해봤는데요, 스프링 부트 환경에 액츄에이터, 마이크로미터 라이브러리 구성해서 N개의 서버(운영, 개발, 스테이징 서버 등)에서 프로파일에 따른 로그를 수집하고, Promtail도 각 서버에 설치하고, 별도의 모니터링 서버에 컨테이너 기반으로 Prometheus, Grafana, Loki 셋팅해서 사용하고 있습니다.(이렇게 구성한 아키텍쳐?가 베스트 프랙티스인지는 잘모르겠네요) 그런데 해당 강의를 듣고 생각한게 컨테이너 기반의 애플리케이션을 올릴 경우 추가적으로 컨테이너 상태에 대한 메트릭 수집이 있을 것 같은데요, 컨테이너 실행/중지 같은 상태 제외하면 어떤 유의미한 데이터를 수집할 수 있는지 감이 안오는데, 어떤것들이 있을까요? CPU나 메모리 같은 리소스 정도가 있을꺼 같고.. 추가적으로 컨테이너 환경의 애플리케이션을 구성한다면 MSA 환경이 아니더라도 로그 정보를 별도의 로그 서버에서 관리하는게 일반적인가요? 이 강의를 듣기전에는 애플리케이션 서버가 당연히 로그도 수집하는거로 생각해서 Promtail도 각 로그파일이 있는 서버에 다 설치했거든요. 이전 섹션에서 로그를 별도 컨테이너에서 관리하는거 보고 궁금증이 생겼습니다.
이 강의로 도커에 처음 입문하게 되었습니다. 강의를 듣던 중 도커가 이런 식으로 작동하는 것이구나에 대해 이해해 가고 있던 와중 섹션 2 이미지 강의에서 보여주신 수업자료 화면에서 궁금한 점이 생겨 질문드립니다. 아직 제가 강의로만 도커를 입문해서 경험이 없어서 그런데 하이퍼바이저 가상화에서는 하이퍼바이저가 서로 다른 os (호스트 os 와 게스트 os) 를 조율해서 자원을 사용할 수 있도록 한다고 하셨는데 컨테이너 기술의 경우 무조건 호스트 os 와 같은 os 를 가진 이미지 만을 사용해야 하는 것인가요? 필요에 의해 다른 os를 가진 이미지를 사용하는 일은 없는 것인지 만약 있다면 서로 다른 os 간의 조율은 어떻게 되는 것인지 궁금합니다