질문: 1.ts-node로 이어나가도 괜찮을까요? 2. outdated 명령어 쳐보니 버전이 강의에서 한두개 추가설치했지만, 이제 빨간 글씨로 10개 정도 다 버전 업그레이드를 요구했습니다.제가 고쳐나가면서 나아가보면될지 궁금합니다. ㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡ 상황: 몇주전 타입스크립트를 다른 강의로 시작했습니다.최근 환경설정에서 ts-node 사용시 오류가 계속 떠서 그 강의가 tsx 사용을 권장했고, tsx로 입문했습니다.그래서 ts-node로 잘돌아갈지 의문입니다.
감사합니다.!!! 열심히 따라가며 공부하고 있는데,, 아직은 파이썬 자체의 문법도 잘 모르고 있어서 열심히 검색하며 공부하고 있습니다. ㅠㅠ 필수보직기간 내 전보 사전승인통보서 자동화 프로젝트필수보직기간 내 전보 사전승인통보서 자동화 프로젝트 그 중에서 <필수보직기간 내 전보 사전승인통보서 자동화 프로젝트> for 행인덱스, 행데이터 in enumerate (엑셀데이터): 사전전보승인일, 직급, 전보대상자, 전보일, 기존부서, 전보부서, 근무시작일, 근무종료일, 근무기간, 전보유형 = 행데이터 요 부분이 이해가 안갑니다... 사전전보승인일, 직급, 전보대상자, 전보일, 기존부서, 전보부서, 근무시작일, 근무종료일, 근무기간, 전보유형 = 행데이터 이 과정이 어떤 과정을 처리하는건가요? a,b,c,d = e 구조인데 이것이 무엇을 의미하는지 모르겠습니다. 인덱스(??)를 붙이는건가여?
SS proposal 영역과 GT가 많이 겹칠 수록 그 이미지가 잘 탐지되었다는 것은 알겠습니다. 다만 하나의 예시로 SS proposal은 'TV'를 예측하고 GT의 경우에는 '사람'을 예측했다면 그것은 잘못된거라 생각하는데 GT에는 label 명이 명시가 되어있지만 SS proposal의 경우에는 그런 부분이 어떻게 설정되는가요? - 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.
수업내용을 그대로 따라하면서 진행하였습니다 근데 del 호출후 결과가 2가 아닌 3으로 출력이 되는데요 마지막에 print ( car2 .car _count) 를 호출하면 Traceback (most recent call last): File "/Users/janghyungju/Study/python/test.py", line 167, in <module> print(car2.car_count) ^^^^ NameError: name 'car2' is not defined. Did you mean: 'car1'? 라는 에러가 발생하는거 봐서는 해당 인스턴스가 삭제된것으로 보입니다 근데 3이 출력되는 이유가 궁금합니다.
안녕하세요. 덕분에 fastapi를 쉽게 배우는 중입니다. ㅎㅎ 다름아니라 깃허브 레포 생성해서 올리고 싶은데요. fastapi 개발환경이 익숙치 않아서 문제를 겪고 있습니다. (예를들면 git status하니깐 pip로 설치한 라이브러리가 모두 뜬다던지.. 등등입니다. ) 혹시 간단하게나마로 여기에 깃허브에 올리는 순서를 적어주실수 있으신가요?? 예를들어) 1.어디 폴더위치에 들어간다. 2.여기서 무엇을 한다. 리모트 등등 3.git push origin feature한다.
안녕하세요. 강사님. yolov5(yolov8) val.py 결과 저장 질문드립니다. 아래와 같이 val.py 를 수행한 결과를 엑셀에 저장하려면 어떻게 해야 하나요? results = model.val()로 val을 수행하고, print(results.class_result(class_index))로 클래스의 precision, recall, map50, map50-95값을 확인할 수 있었습니다. 하지만 Images, Instances 값은 어디서 가져와야 하는지를 모르겠습니다... 그리고, conf_matrix = results.confusion_matrix.matrix로 cm을 가져왔는데, yolo val 에서 제공하는 box precision, box recall 값과 cm 을 통해 계산한 precision, recall 값에 차이가 있는데, 왜 그런지 모르겠습니다. yolo 문서 상으로는 box precision, recall은 IoU 만 중요시하고, class의 정답 유무는 중요시하지 않다고 하는데, 보고서나 발표자료에는 yolo의 box precision, reall을 평가지표로 삼아야 하는지, 계산한 precision recall 값을 지표로 삼아야하는지 모르겠습니다. 답변 부탁드립니다. 감사합니다.
다른 풀이 해주신거도 읽어봤습니다만. 포문에서 if문 한 덩이 안에 첫 조건식의 갯수가 2의배수 (1012)+3의배수 (674)-중복숫자(337) 1349가 앞의 항 참인 경우이고, 뒷항의 조건식은 !가 붙어서 5의배수 (404)+6의배수 (337)-중복숫자 30의 배수(67) 해서 뒷 항의 참인경우는 674 하지만 !가 붙어서 안의 항의 연상결과가 거짓인경우가 되어야 카운팅이 되기 때문에 2024-674 = 1350 ..? 이런식으로 푸는거 아닌가요??? 어렵네요 ......
이 문제 아래처럼은 안되나요? 답은 맞는데 백준에서 틀리네요 from collections import defaultdict n_list=defaultdict(int) a,b=map(int,input().split()) answer=0 list_f=[] for i in range(0,a): name=input() n_list[name]+=1 for i in range(0,b): name=input() if name in n_list: answer+=1 list_f.append(name) print(answer) sorted(list_f) for i in list_f: print(i)
안녕하세요 수업 너무 잘 듣고 있습니다. 수업중에 "변동성이 너무 크면, 통계적으로 접근하기 어려운 데이터가 된다"는 말씀을 주셨는데 왜 그런지 직관적으로 이해가 되지 않아서 질문드립니다. 변동성이 너무 큰 상황에서도 많은 반복을 하면 예상하는 margin을 기대할 수 있는 것이 아닌가 싶은 생각이 들기도 합니다. 설명 기다리겠습니다. 감사합니다.