묻고 답해요

mac 환경에서 실습할 경우

해결됨

Airflow 마스터 클래스

안녕하세요 mac 환경에서 강의를 수강하려고 합니다. 이러한 경우 wsl 설치 없이 다음 강의로 넘어가면 될까요??

• python
• 데이터-엔지니어링
• airflow

theme 적용이 되지 않습니다.

해결됨

실전 프로젝트로 배우는 데이터 앱 만들기 with Python & Streamlit

theme 적용시, 강사님께서 말씀해주신 것처럼 작업 폴더에 .streamlit 폴더를 만들고, 그 안에 config.toml 파일을 만들어 테마 적용을 했지만, 아래의 문구가 발생하며, 태마가 적용이 되지 않습니다. The page that you have requested does not seem to exist. Running the app's main page. 어떤 이유 인지 알려주세요.

• python
• streamlit

완전탐색 1090번 시간초과

미해결

2주만에 통과하는 알고리즘 코딩테스트 (2024년)

예제 문제는 잘 풀리는데 백준에 제출하니까 시간초과가 뜹니다 강의 자료랑 큰 차이는 없어 보이는데 어느 부분을 고쳐야 시간 안에 계산 가능할까요? #include <iostream> #include <cstdlib> using namespace std; int main(int argc, char **argv) { int n; int minX, minY, maxX, maxY; cin >> n; int arr[n][2]; for(int i=0; i<n; i++){ cin >> arr[i][0] >> arr[i][1]; } minX = arr[0][0]; maxX = arr[0][0]; minY = arr[0][1]; maxY = arr[0][1]; for(int i=1; i<n; i++){ if(arr[i][0]>maxX){ maxX = arr[i][0]; } else if(arr[i][0]<minX){ minX = arr[i][0]; } if(arr[i][1]>maxY){ maxY = arr[i][1]; } else if(arr[i][1]<minY){ minY = arr[i][1]; } } int arr_answer[n]; int arr_dis[n]; for(int i=minY; i<=maxY; i++){ for(int j=minX; j<= maxX; j++){ for(int l=0; l<n; l++){ int subY= 0, subX=0; subY = i-arr[l][1]; subX = j-arr[l][0]; arr_dis[l] = abs(subX) + abs(subY); } int sum = 0; for(int k=0; k<n; k++){ sum+=arr_dis[k]; if(i==minY && j ==minX){ arr_answer[k] =sum; } else if(sum < arr_answer[k]){ arr_answer[k] = sum; } } } } for(int i=0; i<n; i++){ cout << arr_answer[i] << " "; } return 0; }

• python
• 코딩-테스트
• 알고리즘

동시성 부분 추가 공부하면서 헷갈리는 부분 질문 드립니다.

해결됨

넓고 얕게 외워서 컴공 전공자 되기

안녕하세요 선생님! 동시성과 병렬성 관련해 기초가 약해 해당 강의를 들으면서 OS 부족한 부분을 많이 알게되어 도움이 많이되고 있습니다. 다름이 아니라 해당 강좌 범위는 벗어나지만.. 구글링해도 명확하게 해결되지 않아 질문 드립니다. 동시성을 구현하는 방법으로 멀티쓰레드 나 코루틴 방법으로 구현을 할 수있고 멀티쓰레드 방법에서 쓰레드 전환 간 context switch가 많기 때문에 오버헤드도 많아 Coroutine 방법을 많이 쓰고 또한 유저가 이벤트루프(스케쥴링)을 app에서 관리한다는 측면에서 디버그가 유용하다 정도로 이해하고 있습니다. 많은 블로그에서 멀티쓰레드보다 코루틴을 소개하면서 동시성 구현시 코루틴을 더 상위(혹은 좋은) 방법으로 서술이 많이 되어 있더라구요. I/O작업이 빈번할 경우 코루틴이 더 유리하다는 이해가 됩니다. 싱글스레드 + async 싱글스레드 멀티스레드 + async 멀티스레드 2개의 구현방법이 레이어가 다르다(thread와 task)보니 4가지 경우의 수를 적용할 수 있는데 실제 동시성을 적용해야되는 상황이면 어떻게 판단하고 최적의 구현방법(4가지 중 선택)을 적용할 수 있을까요? (파이썬 스택을 쓰고 있으며 GIL도 이해하고 있는 상태입니다.) 다시한번 해당 강의와 조금 벗어난 질문드려 죄송합니다. ( _ _ )

• python
• 동시성
• 병렬성

크롤링 기사 기간 설정

해결됨

[신규 개정판] 이것이 진짜 크롤링이다 - 실전편 (인공지능 수익화)

안녕하세요 뉴스크롤링에서 크롤링 하고자 하는 뉴스의 기간을 정해주려면 response = requests.get(" https://search.naver.com/search.naver?where=news&sm=tab_jum&query=검색어 ") 위 코드의 " " 안에 뉴스기간을 옵션으로 설정하여 검색한 페이지의 URL을 긁어서 넣어주면 되는걸지요? 감사합니다.

• python
• 웹-크롤링

섹션 8. keras sequence 기반의 dataset 관련 질문입니다.

미해결

딥러닝 CNN 완벽 가이드 - TFKeras 버전

안녕하세요 교수님! keras sequence 기반 dataset에서 label을 one-hot encoding을 해주는 과정에서, pd.get_dummies 와 pd.factorize 를 소개해주셨는데.. 만약 강의에서와 달리 pd.factorize 로 인코딩하지 않고, pd.get_dummies 로 인코딩했다면 모델 생성 부분에서 마지막 layer에 output = Dense(2, activation='softmax')(x) 로 바꿔준다면 동일한 로직인 것이 맞겠죠..? 또 다른 질문으로는, 이진 분류라면 아무래도 softmax 보다는 sigmoid를 사용하는 편이 더 나은 것인지 궁금합니다! (혹시 성능적으로 더 좋을까요...?) 좋은 강의 정말 감사합니다!!

• 머신러닝
• 딥러닝
• keras
• tensorflow
• kaggle
• cnn

python -m pip install . 이 아예 안되서 전체 다 수행할 수 없습니다.

미해결

TensorFlow Object Detection API 가이드 Part1 - 코드 10줄 수정으로 물체검출하기

어제 구매했는데 조금 속상하네요ㅠ 설치 부터가 안 되니.. 뭘 시도할 수가 없습니다.

• 딥러닝
• tensorflow
• cnn

사전 훈련 모델 VGG16을 이용하여 CIFAR10 학습 모델 구현 성능

미해결

딥러닝 CNN 완벽 가이드 - TFKeras 버전

CIFAR10_Pretrained_01에서 성능이 매우 낮게 나와서 공유된 코드 복붙도 해보고 껐다 켜보기도 했지만 결과가 이상합니다. 뭐가 문제일까요?

• 머신러닝
• 딥러닝
• keras
• tensorflow
• kaggle
• cnn

python pandas dataframe을 엑셀 vlookup처럼 활용하고 싶은데 쉽지 않습니다. 도와주세요

미해결

하고 싶은 것 일부 주문이 서비스 유형: 픽업임에도 배달메뉴코드로 생성되어 이를 찾고 싶습니다. (배달메뉴와 픽업메뉴 코드는 서로 다름) 엑셀 vookup을 사용해서 상품코드를 배달 메뉴 테이블에서 검색하고, 검색되지 않으면 오주문으로 판단하는 코드를 구현했습니다. 같은 프로그램을 파이썬을 통해 구현해보고 싶은데, 다른 dataframe에 없는 값을 찾아 행을 추가하는 과정이 어려워 조언을 구하고 싶습니다. 파이썬 코드 df_pickup = 픽업 주문내역 데이터 프레임 delivery_menu_code = df_delivery_menu["상품코드"] df_misorder = pd.DataFrame() # 픽업 주문내역에서 상품코드를 꺼내 해당 상품코드가 배달 메뉴 코드에 포함되어 있는지 확인 # 만약에 코드가 없으면 해당 row를 df_misorder에 추가 for idx, row in df_pickup.iterrows(): misorder = df_delivery_menu[delivery_menu_code.str.contains(row["상품코드"], na = False)] if len(misorder) != 0: df_misorder.concat(row) else: pass # 어떻게 추가해도 계속 0개로 나와서, 도와주시면 감사드리겠습니다! len(df_misorder)

• python
• pandas
• excel
• vlookup

자동 생성되는 괄호 넘어가는 단축키

미해결

프로그래밍 시작하기 : 파이썬 입문 (Inflearn Original)

중괄호 등을 통해서 코드를 작성할 때 중괄호가 [] 이렇게 두개 자동으로 생성되는데요. 이외에도 '' 등 두개씩 자동으로 만들어줘서 코드를 작성하는데는 편리한데 'LEE' 등 코드를 쓰고 EE에서 '를 넘어 가기 위해 방향키를 눌러줘야 하는 불편함이 있습니다. 혹시 빠르게 작성하기 위해 단투키 같은게 별도로 있을지 문의드립니다

• python

ImageDataGenerator 질문

미해결

딥러닝 CNN 완벽 가이드 - TFKeras 버전

Generator랑Augmentation이랑 같은건가요? 코드에서 아래 부분을 이미지데이터에서의 fit_transform이랑 비슷하다고 생각하면 되나요? # ImageDataGenerator 적용. fit()후 flow()로 image batch를 넣어주어야 함. data_generator.fit(image_batch) data_gen_iter = data_generator.flow(image_batch) # ImageDataGenerator를 동작하기 위해서는 next()등으로 iteration을 호출해야함. aug_image_batch = next(data_gen_iter) 아래 코드를 실행하기 전에 type이 float일 때랑 코드를 실행해서 int일 때랑 값은 큰 차이가 없는데 왜 show_image 했을 때 그림이 다르게 나오는건가요? aug_image = aug_image.astype('int') 저는 width_shift 했을 때 위아래로 되는 거 같은데... 교수님 코드랑 결과가 다릅니다.. 교수님 코드처럼 width_shift는 좌우 이동으로 생각하면 되나요?

• 머신러닝
• 딥러닝
• keras
• tensorflow
• kaggle
• cnn

print(soup.a) 태그 값이 None으로 나옵니다.

미해결

파이썬 무료 강의 (활용편3) - 웹 스크래핑 (5시간)

태그 관련 내용이 반환이 안 되는데 어떻게 하면 될까요?

• python
• 웹-크롤링
• selenium
• 웹-스크래핑

연결요소개수 - 파이썬 풀이 공유

해결됨

[자바/Java] 문과생도 이해하는 DFS 알고리즘! - 입문편

안녕하세요 저는 강사님 강의로 공부하고 파이썬으로 코테를 준비하고 있습니다. 저와 같은 상황에 계신분들과 공유하고 싶어 글을 올립니다. 파이썬 풀이에서 부족한 부분 알려주시면 수정하겠습니다.~ import sys sys.setrecursionlimit(10 ** 6) N, M = map(int, sys.stdin.readline().split()) MAX = 1000 + 10 graph = [[False for in range(MAX)] for in range(MAX)] visited = [False for in range(MAX)] for in range(M): x, y = map(int, sys.stdin.readline().split()) graph[x][y] = True graph[y][x] = True def dfs(idx): visited[idx] = True for j in range(1, N + 1): if not visited[j] and graph[idx][j]: dfs(j) cnt = 0 for i in range(1, N + 1): if not visited[i]: dfs(i) cnt += 1 print(cnt)

• 코딩-테스트
• 알고리즘
• dfs
• python

완전탐색 강의 1090번 문제 풀이 방법 의문

미해결

2주만에 통과하는 알고리즘 코딩테스트 (2024년)

완전탐색 강의 마지막 문제 1090번 문제 풀이 방법에 의문이 생겨서 질문 올려봅니다. 강의에서는 우리의 집 중에서 한 곳에 모이면 된다고 풀이를 하셨는데, 예시에 나온 4 15 14 15 16 14 15 16 15 4명이 모이기 위한 최적의 장소는 (15,15)입니다. 백준에서도 이것이 정답 좌표이고. 그래서 혹시 제가 1번 2번 3번 아이디어를 이해하는데에서 잘못 이해한 부분이 있을까 싶어 질문을 올립니다. (15 14) (15 16) (14 15) (16 15) 중에 하나에 모인다는 말이 아닌것인가요?

• python
• 코딩-테스트
• 알고리즘

오토인코더 sigmoid

미해결

차량 번호판 인식 프로젝트와 TensorFlow로 배우는 딥러닝 영상인식 올인원

오토인코더 예시에서 ReLu대신에 sigmoid를 사용하는 이유는 무엇인가요?

• 머신러닝
• 딥러닝
• tensorflow
• NLP
• 컴퓨터-비전
• cnn

캐글 너무 길게 출력됩니다.

미해결

딥러닝 CNN 완벽 가이드 - TFKeras 버전

첫번째 사진처럼 너무 길게 출력되어 밑에 사진처럼 변경하고 싶은데 어떻게 변경하나요? 플랫폼은 캐글 사용중입니다.

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섹션6 CIFAR10 imshow() 시각화 문제

해결됨

딥러닝 CNN 완벽 가이드 - TFKeras 버전

안녕하세요 교수님! 5강 시작부분에서 get_preprocessed_data의 scaling 파라미터 값을 False로 하셨는데, 그러면 픽셀값을 255로 나누지 않는 것인데 이렇게 하면 다음과 같은 흰색 배경만 뜨더라구요.. 그래서 구글링을 해보니까 plt.imshow() 함수가 0 ~ 1 사이의 float형이나 0 ~ 255 사이의 int형만 가능하다고 해서 다음과 같이 바꾸었는데 제대로 출력되더라구요..! ... def get_preprocessed_data(images, labels, scaling=True): if scaling: # 직접 scaling을 한다고 했을때? images = np.array(images/255.0, dtype=np.float32) else: images = np.array(images, dtype=np.int32) # 이 부분을 수정했습니다. oh_labels = np.array(labels, dtype=np.float32) return images, oh_labels def get_preprocessed_ohe(images, labels): images,labels = get_preprocessed_data(images, labels, scaling=False) # OHE oh_labels = to_categorical(labels) return images, oh_labels ... 교수님 코드랑 다른 부분이 없는데 저는 흰 배경으로만 나오고, 저렇게 설정해야지만 올바르게 나오는 점이 이상해서 여쭤보고자 합니다ㅠㅠ! 혹시 몰라서 해당 부분 전체 코드 올리겠습니다! from tensorflow.keras.datasets import cifar10 from tensorflow.keras.utils import to_categorical from sklearn.model_selection import train_test_split # seed 설정 def set_random_seed(seed_value): np.random.seed(seed_value) python_random.seed(seed_value) tf.random.set_seed(seed_value) def get_preprocessed_data(images, labels, scaling=True): if scaling: # 직접 scaling을 한다고 했을때? images = np.array(images/255.0, dtype=np.float32) else: images = np.array(images, dtype=np.float32) oh_labels = np.array(labels, dtype=np.float32) return images, oh_labels def get_preprocessed_ohe(images, labels): images,labels = get_preprocessed_data(images, labels, scaling=False) # OHE oh_labels = to_categorical(labels) return images, oh_labels def get_train_valid_test_set(train_images, train_labels, test_images, test_labels, valid_size=0.15, random_state=2023): train_images, train_ohe_labels = get_preprocessed_ohe(train_images, train_labels) test_images, test_ohe_labels = get_preprocessed_ohe(test_images, test_labels) train_images, valid_images, train_ohe_labels, valid_ohe_labels = train_test_split(train_images, train_ohe_labels, test_size=valid_size, random_state=random_state) return train_images, train_ohe_labels, valid_images, valid_ohe_labels, test_images, test_ohe_labels set_random_seed(2023) (train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = cifar10.load_data() print(train_images.shape, train_labels.shape, test_images.shape, test_labels.shape) train_images, train_ohe_labels, valid_images, valid_ohe_labels, test_images, test_ohe_labels = get_train_valid_test_set(train_images, train_labels, test_images, test_labels, valid_size=0.15, random_state=2023) print(train_images.shape, train_ohe_labels.shape, valid_images.shape, valid_ohe_labels.shape, test_images.shape, test_ohe_labels.shape) NAMES = np.array(['Airplane', 'Automobile', 'Bird', 'Cat', 'Deer', 'Dog', 'Frog', 'Horse', 'Ship', 'Truck']) def show_images(images, labels, ncols=8): figure, axs = plt.subplots(nrows=1, ncols=ncols, figsize=(22, 6)) for i in range(ncols): axs[i].imshow(images[i]) label = labels[i].squeeze() axs[i].set_title(NAMES[int(label)]) show_images(train_images[:8], train_labels[:8], ncols=8) show_images(train_images[8:16], train_labels[8:16], ncols=8) show_images(train_images[16:24], train_labels[16:24], ncols=8) 감사합니다!

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LeNet-5 실습 중 loss값 nan이 나오고 있습니다.

해결됨

파이썬을 활용한 머신러닝 딥러닝 입문

강의와 동일하게 코드를 쳐서 진행한 것 같은데 loss값 자체가 nan이 나오고 accuracy는 0.1을 넘기지 못하는 중입니다. 왜 이렇게 나오는 건지 알려주실 수 있을까요?

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숫자야구 문제 질문

해결됨

2주만에 통과하는 알고리즘 코딩테스트 (2024년)

숫자야구 문제 코드 부분에서 약간 오류가 있는 것 같아서 질문드립니다. number, strike, ball에 각각 힌트를 분배할 때 hint[0]~[2]가 아닌 arr[0]~[2]를 담으면서, arr[1]이 strike, arr[2]가 ball이 맞는 것 같은데 영상에 나오는 코드를 다음과 같이 고치면 될까요? for arr in hint: number = arr[0] strike = arr[1] ball = arr[2]

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웹스크래핑 코드 리뷰 도와주세요 (초렙.. &#x27;-&#x27;)

미해결

네이버웹툰 만화 -> 신혼일기 -> 15화 제목을 가져와 보려고 하기와 같이 코드를 작성했습니다만 주피터 노트북에서 run 했을 때 [ ] 라고만 나옵니다 ㅠㅠ 어떻게 해야 할까요?? import requests from bs4 import BeautifulSoup as bs url = " https://comic.naver.com/webtoon/list?titleId=812354 " rsp = requests.get(url, verify=False) rsp.raise_for_status() soup = bs(rsp.text, "lxml") print(soup.find_all("span", attrs={"class": "EpisodeListList__title--lfIzU"}))

• python
• requests
• scraping