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
안녕하세요 Session쪽 Send 만들어 보고 있습니다. 구현하면서 궁금한게 Send에서 lock을 잡고 RegisterSend쪽에서는 lock을 잡지 않는 상황인데 RegisterSend에서 하나의 스레드가 들어와서 while문을 돌면서 sendQueue를 Dequeue하고 있는데 이 과정에서 다른 스레드가 Send에서 sendQueue Enqueue를 할 수 있지 않나 생각이 듭니다. 그래서 RegisterSend에서 적어도 while문에는 lock을 걸어줘야 공유자원 _sendQueue에 대해서 안전하게 처리 될 수 있지 않나라고 생각 하는데 만약 안전하다면 왜 안전한지에 대해서 듣고 싶습니다. 감사합니다!
안녕하세요. 강의 영상 화질과 관련해서 문의 드립니다. 강의 영상 중에 섹션2 클라이언트 시스템 구현 근접 공격 영상부터 FHD에서도 강의 영상이 조금 흐리게 보이는 현상이 있습니다. (Render Texture 강의는 괜찮습니다!) 근접 공격 이전 강의인 방치형 레벨업 버튼 강의와 바로 비교가 됩니다. 확인 부탁 드립니다. 감사합니다!
안녕하세요, 강의 내용에 대해 몇 가지 여쭤보고 싶은 점이 있습니다. 먼저, 강의 자료 중 하트 아이콘과 플러스 아이콘 , 엑셀데이터 등 몇 개가 보이지 않는 것 같아요. 혹시 제가 놓친 부분이 있는지, 아니면 자료를 다시 한번 확인해 주실 수 있을까요? 그리고 강의 중 유튜브 영상이 재생되어 오디오가 중복되는 경우가 있었어요. 집중해서 들을 수 있도록 이 부분을 조정해 주시면 정말 감사하겠습니다.
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
리플렉션을 써야하는 이유를 잘 모르겠습니다. 리플렉션은 가능하면 지양하는게 좋다고 알고 있습니다. 런타임일반화하는 특성상 성능이 떨어질 수 밖에 없다고 알고 있습니다. 그래서 아래과 같이 작성해 보았는데, 이건 어떠신가요? 가독성 때문에 이렇게 작성하신것 같다는 생각도 들긴하는데 아직 충분히 의문이 해소되질 않네요
안녕하세요 강의 참고하면서 서버 만들어 보고 있는데 https://learn.microsoft.com/ko-kr/dotnet/api/system.net.sockets.socketasynceventargs?view=net-8.0#remarks 해당 문서에서 pooling이 있더라구요 생각해보니 동접이 꽤 많다라고 가정하면(약 3000?) 이 SocketAsyncEventArgs 생성 소멸이 많이 일어난다고 생각했습니다. 그래서 pooling을 한번 만들어보고 있는데 만드는 중에 Dispose를 언제 해줘야 할지 감이 잘 안옵니다. 현재는 Client가 Disconnect될 때 Push하게 되는데 Push에서 poolCount가 3000이 넘으면 이걸 AllClear라는걸로 pool에 있는 SocketAsyncEventArgs를 다 Dispose해주는 상황인데 이렇게하면 3000이 넘기 전까지는 메모리에 계속 남아 있으니 먼가 찜찜합니다. 이런 문제가 있는데 좋은 해결책이 있을까요? 감사합니다!
안녕하세요. 강의 정말 잘 보고 있습니다. JobQueue의 Push 함수를 호출하는 스레드가 Action까지 처리하게 되는데, 이는 Push를 호출하는 시점부터 해당 Queue에 모든 Job이 비워질 때까지 Caller가 Blocked 됩니다. 이를 JobQueue의 Pop과 Action.Invoke를 담당하는 스레드를 하나 만들고, 백그라운드에서 폴링하는 방식으로 만들려 합니다. 즉, Push를 호출한 스레드를 사용할 지, 미리 스레드를 만들어두고 폴링하는 방식으로 사용할 지의 차이인 것 같습니다. 두 방식 중 어느 방식이 나을지 알고 싶습니다. 감사합니다.
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!
inference Device 타입이 default, GPU, Burst, CPU 4가지로 말씀주셨습니다. 제가 공부하는 PC환경은 mac인데 default, computer shader, burst, pixel shader로 타입이 보입니다. 왜 차이가 나는지와 각 타입의 의미를 알 수 있을까요?
- 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..!