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미해결
프로그래밍 시작하기 : 파이썬 입문 (Inflearn Original)
선생님처럼 깔끔하게 괄호 안에 있는 부분만 뜨는 게 아니라 저 파란 줄로 길게 뜨는 건 왜 그런 건가요? 어떻게 하면 없앨 수 있나요?
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hjy648012
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FPGA 강의 관련 문의
미해결
설계독학맛비's 실전 AI HW 설계를 위한 바이블, CNN 연산 완전정복 (Verilog HDL + FPGA 를 이용한 가속기 실습)
안녕하세요 맛비님 CNN 강좌를 다 수강하고 FPGA 보드에 npu 시뮬레이션하라는 업무를 받았습니다. (랩실 업무) 맛비님의 FPGA 보드는 Zynq z20 보드로 진행하는데 혹시 vcu118 보드나 zcu104 보드로 진행을 하면서 강의를 수강해도 상관없을까요?? Zynq UltraScale+ MPSoC ZCU104 Evaluation Kit AMD Virtex UltraScale+ FPGA VCU118 Evaluation Kit
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[Lab2] 진행 중 질문드립니다!
미해결
설계독학맛비's 실전 AI HW 설계를 위한 바이블, CNN 연산 완전정복 (Verilog HDL + FPGA 를 이용한 가속기 실습)
안녕하세요 맛비님! 항상 양질의 강의 감사드립니다! 다름이 아니라 Lab2 exam 진행 중 c file 을 작성하고 make clean 후 다시 make 하고 돌렸을 때 위와 같이 문제가 발생했습니다. exam 뿐 아니라 solve 폴더에 있는 파일도 동일한 문제가 발생하는데 해결 방법이 있을까요? Q2) Kernel의 Dimension은 Input Feature Map의 Dimension과 상관이 있나요? Kernel이 3-D라고 한다면 각 Depth마다 Kernel 계수 등이 다를 것이라고 생각하는데 Input Feature Map이 채널이 1인 2-D지만 Kernel은 Depth가 2 이상인 3-D가 가능한지, 반대로 Input Feature Map의 Ch이 2이상인 3-D지만 Kernel의 Depth가 1인 2-D가 될 수 있는지 궁금합니다! Q3) Kernel, Input Feature Map이 각각 다중 채널이라면 Convolution 연산을 할 때는 Input Feature Map(CH1) Conv Kernel(CH1) Input Feature Map(CH2) Conv Kernel(CH2) Input Feature Map(CH3) Conv Kernel(CH3) ..... 위와 같이 2D Conv 2D 연산으로 진행되나요?
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sypark
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'[섹션 8. Connection & Hook] Postgres 컨테이너 올리기' 강의에서 sudo docker compose up 명령어가 제대로 실행되지 않습니다.
미해결
Airflow 마스터 클래스
이전까지는 도커 서비스를 잘 수행이 됐었습니다. 이번 강의에서 docker-compose.yaml파일을 수정 후 서비스를 내렸다가 다시 올리려고 하니 사진처럼 해당 로그까지만 찍힌 후에 더 이상 진행이 되지 않고 있습니다. 계속 기다려봐도 상태가 그대로인 것을 보아하니 어딘가 문제가 생긴 것 같습니다. yaml파일은 올려주신 파일과 비교해봤을 때 오타나 다른 문제는 없는 것 같습니다. 원래의 docker-compose.yaml로 교체하면 잘 실행이 되는 상태입니다. 뭐가 문제일까요?
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재윤
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[Lab3] ps동작 확인 불가 (Serial terminal 무응답)
미해결
설계독학맛비's 실전 AI HW 설계를 위한 바이블, CNN 연산 완전정복 (Verilog HDL + FPGA 를 이용한 가속기 실습)
Lab3 의 끝부분에서 보드를 연결하여 Vitis의 serial terminal로 동작을 확인하는 데 아래의 사진과 같이 나옵니다. 보드와 연결은 되는 것 같습니다.
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boriring0_0
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[lab3] Package IP warning
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설계독학맛비's 실전 AI HW 설계를 위한 바이블, CNN 연산 완전정복 (Verilog HDL + FPGA 를 이용한 가속기 실습)
IP Package를 하니까 아래의 사진과 같은 warning이 발생하였습니다. 프로젝트를 진행하는 것에 문제가 있을까요?
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boriring0_0
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wilcoxon 검정에 대한 질문입니다!
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
이전 단일 표본 검정에서 정규성 검증을 진행할 때 willcoxon 코드를 알려주실 때stats.wilcoxon(df[’무게‘]-120, alternative=’less’)와 같이 알려주셨는데 이번 대응표본 검정에서 정규성 검증을 진행할 때 willcoxon는 stats.wilcoxon(df[‘after’] ,df[‘before’], alternative = ‘greater’)와 같이 알려주셨습니다.또한 강의에서도 after와 before의 값을 빼서 넣은 값인 df['diff']를 그대로 사용해도 된다고 말씀하셨습니다.그래서 아래 사진과 같이 임의로 df[‘after’] - df[‘before’]를 넣어서 실행해봤는데 결과값이 똑같이 나왔습니다. 그럼 단일 표본 검정에서 알려주신대로 df[’무게‘]-120와 같이 df[‘after’] - df[‘before’]로 생각하고 넣어줘도 무방한 것인가요?
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김건우
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4-2 type 1 4 번 문제
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
형별로 합하기 위해 df = df.T 를 쓰셨는데 print(sum(df.sum(axis=1) > 3000)) 를 쓰면 안 될까요 ? 해보니 답은 동일 했습니다.
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paul1142
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logit 이나 ols 사용할때 앞에 C( )를 붙이는 이유?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
ANOVA를 배울때는 ols 사용할때 독립변수 앞에 C()를 붙이는것이 분산분석은 범주형 분석이기에 앞에 C를 붙인다고 생각했는데요~ 로지스틱 회귀분석은 독립변수가 수치형, 종속변수가 이산/명목형으로 알고있는데.. Gender 앞에 C를 붙이는 이유가 있을가요? 오히려 Gender은 수치로 바꿔줘야할것 같은데.. 혹시 C 의 의미가 수치형->범주형, 범주형->수치형으로 양쪽 모두 바꿔주는 역할인건지 궁금합니다.
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hello4298
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macro
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
다중분류에서 쓰는 average = 'macro'가 무슨 의미일까요??
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apollon3110
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dbms의 기출문제를 보고싶습니다.
해결됨
윤파고의 정보처리기사 DB/프로그래밍 All-In-One
혹시 기출문제 올인원은 어디서 볼 수 있나요?
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예시문제 작업형2(신 버전)
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 문제 지문에서알려주는 제출 CSV 파일 형식은 0, 1, 1, 0 ... 이런 predict 결과값인데 0.11385 와 같이 predict_proba 확률값으로 결과를 제출해도 괜찮은 이유가 궁금합니다! roc_auc가 predict_proba 로 해야한다면 predict_proba로 모형 성능테스트를 하고 제출은 predict로 해야하는 것이 아닌가... 라는 의문이 들어서 문의드립니다
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pd.get_dummies(train[cols])와 (train, columns=cols) 차이가 궁금합니다.
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
원핫 인코딩 코드에서 괄호 안에 [cols]를 쓸 때와 columns=cols를 쓸 때의 차이가 궁금합니다. 3-4 Feature engineering에서와 3-6 Regression에서 작성법이 달라서요. 3-6 Regression에서는 train[cols]로 썼더니 에러가 나네요ㅠ # 3-4 Feature engineering c_train[col] = le.fit_transform(c_train[col]) c_test[col] = le.transform(c_test[col]) # 3-6 Regression train = pd.get_dummies(train, columns=cols) test = pd.get_dummies(test, columns=cols)
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kimx2725
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IMDBDataset 파일 다운로드가 안되는데 어떻게 받을 수 있을까요?
미해결
[Pytorch] 파이토치를 활용한 딥러닝 모델 구축
- 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. IMDBDataset 파일 다운로드가 안되는데 어떻게 받을 수 있을까요? > !gdown https://drive.google.com/uc?id=1RFs-jV18dy9I3cWQ2M80kHfON-fDCerg ------------------------------------------- Access denied with the following error: Cannot retrieve the public link of the file. You may need to change the permission to 'Anyone with the link', or have had many accesses. You may still be able to access the file from the browser: https://drive.google.com/uc?id=1RFs-jV18dy9I3cWQ2M80kHfON-fDCerg
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solar
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인코딩과 컬럼선택기준
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
인코딩을 할때 선생님이 어쩔때는 원핫인코딩을 하시고 어쩔때는 레이블인코딩을 하시던데 그 인코딩을 정하시는 기준을 잘 모르겠습니다! 인코딩을 정하실때 그 경우에 대해서 자세히 알려주시면 감사하겠습니다 그리고 인코딩을 할때 컬럼도 몇개 정하셔서 하시던데 그 컬럼고르는 기준도 잘 모르겠습니다 그 기준에 대해서도 선택하는 방법을 알려주시면 감사하겠습니다 ㅠㅠ
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jms717958
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한국번호판 머신러닝
미해결
차량 번호판 인식 프로젝트와 TensorFlow로 배우는 딥러닝 영상인식 올인원
안녕하세요~ 한국 번호판도 OCR 인식이 가능할까요? 데이터셋에 필요한게 무엇이 있을까요? 한국 번호판은 생성을 했는데..groundtruth.csv 파일도 필요할까요?
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작업형2에서 언제는 분류모델을 써야하고 언제는 회귀모델을 써야할까요?!
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
보통 작업형2에서는 예측값을 물어보는 문제가 나오던데요. 문제가 나올때 어느문제는 분류모델을, 어느문제는 회귀모델을 사용해야하는지 궁금합니다. 지금까지 강의+기출문제를 보면서는 분류/회귀를 결정하는 부분이 평가 모델을 통해 진행된다는 느낌을 받았는데요. 1) roc_auc_score, accuracy_score 이 평가모델로 쓰일 경우, 분류형 모델 사용(Classifier) 2) rmse, mean_squared_error 이 평가모델로 쓰일 경우, 회귀모델 사용(Regressor) 이렇게 생각하면서 작업형2를 접근하는게 맞는지 궁금합니다.
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hello4298
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CRNN_license_plate_data_fine_tuning_example_solution.ipynb 코랩 url 알려주세요.
미해결
차량 번호판 인식 프로젝트와 TensorFlow로 배우는 딥러닝 영상인식 올인원
pdf에 없는거 같아요. 영상시작할때도 페이지 열려있는 상태에서 시작해서 들어가는 방법을 모르겠구요. 그리고 차량번호판 OCR때문에 영상듣는건데 전체 프로젝트 파일은 따로 없는 건가요?
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진우
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작업형2 모의문제3
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 안녕하세요 선생님, 질문은 3가지 입니다. 1) 저는 문제를 딱 접했을때 분류모형을 써야할지, 예측모형을 써야할지 판가름을 정확하게 못하는 것 같습니다. 쉽게 판별하는 방법이 있을까요? 2) 이 문제의 경우 target인 output 컬럼을 train.head() 로 보면 0과 1로 구분되어있어서, 0 또는 1로 분류하는(분류모형) 것인가 생각했다가도 문제 맨위에서 참조해주는 예시에서 id,output 41,0.633 28,0.123 222,0.355 를 보면 output이 확률값으로 되어있어서 회귀모형을 사용해야하는 것인가? 라고 헷갈리곤합니다. 어디서 개념을 잡지 못하는 것일까요 3) 최종 예측을 할때 pd.DataFrame({'id':test_id, 'output':pred_proba[:,1]}).to_csv("00000.csv", index=False) output에 pred_proba 를 쓰셨는데 참조예시에서 확률값을 OUTPUT에 담았기 때문에 pred_proba를 사용한 것일까요? 그렇다면 output에 pred 를 담는 경우는 어떤 경우인지요?
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작업형1 모의문제3 7번문제
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 df = df.T df.head() mean_2001 = df[2001].mean() mean_2003 = df[2003].mean() a = sum(df[2001] > mean_2001) b = sum(df[2003] < mean_2003) print(a+b) 이렇게 작성하면 결과가 다르게 나오는데,, 어디서 잘못된 것일까요?
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