안녕하세요. Model 추가 - v3 단순하고 실용적인 컨트롤러 - v4v3 -> v4 리팩토링 의문이 생겨 질문드립니다.영한님의 위와 같은 설명은 충분히 이해와 공감이 가는 부분입니다.v3 -> v4 으로 리팩토링 중 v4의 Map<String, Object> model 항목이 ControllerV4 구현체 내 출력인수로 사용되는 것으로 보입니다.오히려 구현 과정에서 번거로운 부분은 제거 하였지만, 출력인수로 인한 혼란이 오지 않을까? 라는 생각이 되어 질문드립니다.v4 process 함수에서 2가지의 결과 값을 받는 형태로 보여집니다.process 함수의 실제 return 값 String(viewName)render에 필요한 Map<String, Object> model 값꼭 v3 -> v4 리팩토링 과정이 아닌 실제 현업에서 이와 비슷한 경우 어떠한 방식을 채택하여, 풀어가는지 궁금하여 질문드립니다. 

안녕하세요, 알고리즘 관련해서 질문드리고 싶어 글 남깁니다. 해당 드론 예제를 DDPG가 아닌 PPO로 학습할 경우 대체로 성능이 낮아질까요? 내장된 알고리즘이 아닌 DDPG를 선택해 사용하신 이유가 궁금합니다.또한 드론과 goal 사이에 여러 장애물이 무작위로 배치될 경우에도 해당 알고리즘으로 학습이 무리없이 진행될지 질문드리고 싶습니다. 강화학습에 입문하면서 도움 많이 받고 있습니다. 감사합니다!

import sys from collections import deque sys.stdin = open("input.txt", 'r') e = input() n = int(input()) for i in range(1,n+1): cur = deque(input()) cnt = 0 idx = 0 while cur and idx <len(e): cur_pop = cur.popleft() if cur_pop == e[idx]: cnt += 1 idx += 1 if cnt == len(e): print("#%d YES" %i) else: print("#%d NO" %i)이렇게 코드 작성했더니 다른 case에 대해서는 다 맞지만 case2에 대해서 틀린 답이 나옵니다.어디가 잘못된 걸까요?

안녕하세요, mlagents-learn을 이용해 학습하고 적용하는 것까지는 무리 없이 수강하였는데, API를 이용해 학습하는 과정에서 질문이 생겨 문의 드립니다. (현재 아나콘다에서 실습 진행하고 있습니다.) 학습 알고리즘으로 PPO가 아닌 DQN을 사용하고자 한다면 강의와 같이 코드를 작성하여 저장하고, 저장한 경로에서 해당 파이썬 파일을 실행하면 학습이 진행되는 것이 맞을까요? 기타 다른 작업이 필요하지는 않은지 궁금합니다.예를 들어, mlagents-learn을 사용해 학습을 할 때에 사용했던 yaml 파일 등을 따로 생성할 필요는 없는지 등에 대해 여쭙고싶습니다. 감사합니다!

단기매매증권 21분7월 6일 보유중인 주식 10주(취득시 @6000)를 주당 @5500에 처분하면서 처분시 수수료 5000을 차감한 잔액이 보통예입되다. 문제에서 강사님께서 차변 보통예금 계정과목에 50,000을 적으시고 55,000인데 바로 50,000을 적는다고 하셨습니다. 단기매매증권처분손실은 실손실(6000*10주-5500*10주)+처분수수료5000 해서 10,000인걸 알겠는데 보통예금에서 왜 5000을 뺀 50,000인지 모르겠습니다. 수수료는 처분손실에 산정되었는데 말이죠왜그런걸까요?

강사님이 작성한 코드대로 진행을 하여 로그인 기능과 jwt발급, 검증 하는 부분까지 전부 정상작동 하는것 까지 확인했습니다.다만 postman 으로 Header에 jwt토큰 값을 넣고 post방식으로 /logout 메서드를 호출하였으나  404 에러가 뜨고 path는 logout이 아닌 login으로 응답이 내려옵니다.디폴드 로그아웃 url이 /logout 으로 알고 있어서 별도의 로그아웃 기능을 구현하지 않는 상태인데 제가 잘못 알고 있는 것이 있을까요 ???  

강의가 잘 이해가 안가는데요이번 강의는 이해되는거 같으면서도 좀 애매하네요 ㅠclass IErrorLog {public:virtual bool reportError(const char *errorMessage) = 0;virtual ~IErrorLog(){}}; void doSomething(IErrorLog &log){log.reportError("runtime error!!");} doSomething에서 runtime error이거는 왜 쓴건가요?? 아무 말이나 써도 영향을 안주는 거 같아서요 어차피 dosomthing의 매개변수가 추상클래스 (IErrorLog)면 reportError 매개변수로 뭘 써놔도 의미없는게 맞나요?? 아니면 다른 용도가 있는 건가요? 디버깅에서는 그냥 들어갔다가 derivedclass의 override된 함수의 매개변수가 들어가면서 사라지던데요

스타일드 컴포넌트를 설치했는데 이렇게 에러가 뜨는데 어떤 에러일까요?깃 주소 : https://github.com/jjunseokk/react-native

HttpServlet 상속받고 service 메소드를 오버라이드할 때 꼭 protected로 하라고 하셨는데 이유를 알 수 있을까요?

스크린 56 46 55 76 65 53 52 53 55 5056이 가장 앞자리에 앉아 잇는 사람입니다.76만나기 전에는 모두를 가립니다.76부터는 모두를 가립니다.56,76이 분노 유발자 아닌가요?

FROM ansible/centos7-ansible:stable CMD [ "sh","-c","yum update && yum install -y openssh-server && yum install -y openssh-clients && sed -i “s/^#PermitRootLogin prohibit-password/PermitRootLogin yes/g” /etc/ssh/sshd_config && echo 'root:(pw)' | chpasswd && yum -y install docker " ]안녕하세요 새해 복 많이 받으시고 올해 좋은 일만 가득하시길 바랍니다. authorized_key 질문 드리려고 글을 작성하게 되었습니다..강의를 보면서 ansible-server를 직접 구축하였는데 authorized_keys 관련 문제에 봉착하였습니다.1.local에 단일 노드k8s를 설치하고 docker engine환경에 dockerfile를 구성하여 ansible container를 띄웠습니다...2.해당 서버에 외부에서(jenkins)에서 비번으로 ssh접속을 하기 위해서 설정을 위와 같이 했구요.3.간단한 ansible모듈 테스트를 하려고 ssh-keygen으로 rsa키 만들고 pub키를 ssh copy id로 윈도우에 보냈는데4.성공은 하지만 authorized_key가 생성이 되질 않습니다.5.윈도우로 ssh접속은 잘 되는 상황입니다.6.authorized_keys를 직접 복사해도 22port접속시 비번을 물어봅니다.무엇이 문제인가요?

새 프로젝트 만들기 누르니영상처럼 유징 시스템네임 스페이스 csharp클래스 프로그램이런게 전혀 없고그냥 콘솔 writeline 헬로우월드 한줄만 있네요 디버깅은 되면 문제가 없는걸까요..

안녕하세요. 영한님!! ThreadLocal 쪽강의를 듣다가 궁금하게 생겨 질문하게 되었습니다.java에서 동시성을 해결할 수 있는 방법 중 하나인 synchronized가 있다고 알고 있습니다.ThreadLocal과 비교해볼 때 성능적으로 큰 차이가 있을까요??? 혹은 코드 취향에 따라 선택적으로 사용하면 될지 문득 궁금하여 질문을 남겼습니다.

[질문 템플릿]1. 강의 내용과 관련된 질문인가요? (예/아니오) 예2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? (예/아니오) 예3. 질문 잘하기 메뉴얼을 읽어보셨나요? (예/아니오) 예[질문 내용]여기에 질문 내용을 남겨주세요.application.yml jpa: hibernate: ddl-auto: create이라 되어 있는데, 기존의 테이블이 드랍되지 않습니다.질문 게시판을 검색해보니, H2의 버전이 1.4.200인 경우에는 하이버네이트 버전을 5.4.13.Final 로 바꿔야 한다고 되어 있네요. 그래서, build.gradle 에 ext["hibernate.version"] = "5.4.13.Final" 를 추가 해놓고 다시 돌려보니 이제는 엄청난 에러메시지가 나오네용..하이버네이트 버전을 바꾸는 방법이 올바르지 않았나요?  

강의 영상에서 보면 test 실행 시 콘솔창에 'Hibernate: insert into member(id, name) values(null, ?)'라는 SQL문이 뜨는데요.실제로 db에 요청되는 쿼리라면insert into member(id, name) values(null, spring)insert into member(id, name) values(null, spring100)이런식으로 떠야할 것 같은데, ? 라고 뜨는 이유가 있을까요?

강사님 좋은 강의 고맙습니다 스프링에서 빌더패턴을 써봤는데 네스트에서도 빌더패턴을 적용하는 방법을 알게 됐네요강의 마지막 부분에서 service단에서도 DB와 통신할 때 빌더패턴을 이용할 수 있다고 말씀하셨는데 강사님께서 빌더를 적용하는 방법을 알고 싶습니다!추가적으로 강의가 너무 만족스러워서 새로운 강의가 계속 업데이트 되면 좋겠네요

제로초님 영상을 보고 따라하는 도중 Menu의 index.tsx작성 후에 Workspace로 옮겼는데, Module을 찾을 수 없다고 뜨는데, 어디가 잘못 된건지 모르겠습니다... components/Menu/index.tsximport React, { FC } from 'react'; import { CreateMenu } from './style'; const Menu: FC<React.PropsWithChildren<{}>> = ({ children }) => { return ( <CreateMenu> <div>menu</div> {children} </CreateMenu> ); }; export default Menu; Workspace/index.tsximport React, { FC } from 'react'; import { CreateMenu } from './style'; const Menu: FC<React.PropsWithChildren<{}>> = ({ children }) => { return ( <CreateMenu> <div>menu</div> {children} </CreateMenu> ); }; export default Menu; 에러메세지입니다.혹시 몰라서 터미널에 뜬 에러메세지도 첨부하겠습니다

먼저 질문을 드린 이유는 CNN의 이미지 특징을 추출하는 과정에서 쓰이는, Convolution layer와 Pooling layer의 기능이 동일하고, Padding을 쓰는 이유에 대한 궁금증이 들었기 때문입니다.CNN 이론 강의 내용에서, CNN의 구조는 크게 (1)이미지 특징을 추출하는 부분과 (2)클래스를 분류하는 부분이 있다고 배웠습니다.(2)의 경우는 특징을 추출하고 난 뒤에 softmax나 , logsoftmax activation function을 통해, 분류하는 것이기 때문에, CNN 앞 시간에서 배웠던 1차원 형태의 데이터 처리하는 방법과 유사하다고 하셨습니다.Convolution layer는 filter(kenel)이 창문 닦듯이(알고리즘으로 보면 슬라이딩 윈도우 느낌으로) 슥슥 움직이면서 Feature Map(특성 맵)을 추출하는데, 이 부분은 칼라이미지나 흑백이미지의 경우 기존의 1차원 형태의 데이터로 바로 만들어주는 과정에 비해, 공간적/지역적 정보를 유지할 수 있으며, 특정 부분을 추출할 수 있기 때문에 해당 이미지의 특징을 확인할 수 있는 장점을 가집니다. 하지만 영상에서 설명하셨듯이, filter가 적용되면서 중복되는 부분이 발생해서 계산양이 많아지고, 무엇보다 5x5이미지의 경우 3x3필터를 사용했을 때 3x3 크기가 되기 때문에 데이터가 소실되는 문제가 발생한다고 하셨습니다. 따라서, 이를 해결하기 위해, Zero padding을 적용하여, 이미지 가장자리를 0으로 감싸줌으로써 3x3필터를 사용하더라도, 5x5의 원본 이미지의 크기가 3x3 크기가 아닌 5x5로 보존되기 때문에, 데이터 소실을 방지할 수 있다고 들었습니다.Q1:그래서 여기 까지 들었을 때, 특징을 잘 추출하기 위해 커널의 크기를 작게 했을 때, 원본 크기에 비해, output이 작아질 수도 있으니까 zero padding을 쓰는 것이 중요하구나... 하는 생각과 zero padding을 통해 원본 크기를 보존하는 것이 중요하구나 라고 생각했습니다. 혹시 맞을 까요? 그리고 나서, Pooling 설명을 들었는데, Pooling layer는 convolution layer에서 얻어진 output에서 특징을 뽑아 내는 과정이기 때문에, 얻어진 feature map의 사이즈가 줄어드는 현상이 발생하는데, 특징을 뽑아내는 것도 이해는 가지만, 데이터가 소실되는 문제가 발생할 수 있지 않을까...? 하는 생각이 들었습니다.CNN의 구조가 Convolution layer와 pooling layer가 같이 순서쌍으로 동작하기 때문에, 각각의 기능에 대해서 특징을 추출하는 과정이다는 부분에는 이해는 갔지만, padding의 기능때문에, 특징 맵의 크기를 보존하는 것이 원래 input가 비슷하게 보존하는 것이 좋은건지, 줄여나가는 건지 헷갈립니다.

그나마 비슷한 16.1.1 버전? 을 다운받았으나시작할때 .net core 가 없고 프레임워크만 있습니다.그래서 그냥 어차피 인터페이스 달라지는거 2022 최신버전 설치 하였는데 그대로 진행해도 괜찮을까요?

안녕하세요 강사님. 유익한 강의 감사드립니다. 맥 M1 사용하고 있어, 해당 테스트 환경을 VM 우분트가 아닌 도커로 우분트 서버를 구성해서 진행해도 강의 내용 학습 및 테스트에 큰 무리가 없을까요?