묻고 답해요

cmd 관해서

미해결

프로그래밍 시작하기 : 파이썬 입문 (Inflearn Original)

계속 에러라 뜨는데 뭐가 잘못된 건가요?

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vue django 연동 질문

미해결

Vue.js - Django 연동 웹 프로그래밍

안녕하세요, 김석훈 강사님의 강의 두가지를 들었습니다. 첨에는 내용이 너무 어려워서 중간에 포기도 했었는데 시간이 지나니 이해가 안가는 부분은 없더라구요 다만 제가 대시보드를 개발해야 하는 상황인데, vue.js로 만들어진 대시보드 템플릿들은 vue CLI?를 이용해서 만들어져있다보니 App.vue 파일로 되어있는경우가 많았습니다. 이러한 파일들은 django와 어떻게 연동해야하는지 아무리 검색해봐도 자료도 잘 나오지않더라구요... webpack? 이라는 것을 이용하면 가능한것처럼 보이는데 공식자료같은것들이 거의 전무한것을보면 잘 안쓰는 방식인것같기도 한데... 혹시 어떤식으로 연동을 하나요? 그냥 이 강의영상처럼 html파일에 vue 스크립트를 넣어 구현하는것이 보편적인 방법인가요?

• vue
• vuejs
• django
• django

(크롤링, 엑셀연동, 데이터분석, 업무자동화용) 파이썬 공부방향 질문드립니다. [어떤 라이브러리를 추가로 공부하면 될지]

미해결

안녕하세요. 귀중한 조언 감사드립니다. 파이썬 이제 막 기초를 끝낸 파이썬 초보입니다. 책과 강의로 파이썬 기초서적을 3회독 점도 하였고, 별도로, pandas, numpy, matplotlib, 셀레니움 라이브러리를 공부했습니다. (질문) 저는 전문 프로그래머나 개발자는 아니고, 별도의 사업과 투자를 하는 사람입니다. 제 사업이나 주식, 부동산 자료분석에 활용하고자 파이썬이라는 도구를 활용하려는 것입니다. ● 주로, 방대한 인터넷 세계에서 제가 원하는 자료만을 크롤링해 올수 있는 방법으로 활용 ● 그 크롤링한 자료들을 a. 제가 지정한 폴더에 한번에 다운로드 받거나 (예컨대, 이미지 파일들을 폴더에 대량으로 다운받거나) b. 제가 원하는 크롤링한 내용들(글자 내용 등)을 엑셀에다가 일목요연하게 정리되게 출력해주는 식으로 활용도 해 나가고.. (예컨대, 네이버 연관검색어를 쫙 모아서 엑셀에다가 정리해준다던지) ● 그렇게 크롤링되어 엑셀로 재정리된 그 자료를 데이터 분석도 하고, 그래프도 만들고, 통계도 만들고 아울러 ● 업무 자동화도 만들어나가는 식으로 파이썬을 활용해나갈 것을 염두에 두고 있습니다. =================================== 결국, 크롤링, 엑셀연동, 데이터분석, 업무자동화용으로 파이썬을 활용하고자 합니다. ■ 파이썬 기초에 + 판다스, 셀레니움, 넘파이, matplotlib를 공부한 상태인데 크롤링, 엑셀연동, 데이터분석, 업무자동화용으로 파이썬을 활용하려면 여기에, 어떤어떤 라이브러리(모듈)을 추가로 공부해나가야 하는지, 여기에 자주 사용하는 라이브러리(모듈)은 무엇무엇이 있는지 질문드립니다. 귀중한 답변 정말 감사드립니다. 오늘도 좋은 하루 되세요 ^^

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• 넘파이
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• 프로그래밍
• programming
• 크롤링
• 업무자동화

강사님 질문이 있습니다~!!

미해결

파이썬/장고 웹서비스 개발 완벽 가이드 with 리액트

이진석 강사님 안녕하세요~! 다름이 아니라, 강의를 들으면서 등장하는 예제 코드들을 학습을 위해서 github에 올리면서 정리하고 싶습니다. 그런데 강사님 저작권에 위반이 되지는 않을까 해서 스터디한 예제 코드들을 github에 게시하는 것이 괜찮을지 여쭤보고 싶습니다...! 늘 질문에 대해 유익한 답변들을 주셔서 감사 드립니다. 그럼 감사합니다.

• github
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• django

[2-9. 주사위 게임] 풀이 좀 봐주세요

미해결

파이썬 알고리즘 문제풀이 입문(코딩테스트 대비)

import sys sys.stdin = open('2_9.txt', 'rt') def findDupValue(value): n_counter = {} for n in value: if n not in n_counter : n_counter[n] = 1 else : n_counter[n] += 1 if n_counter[n] == 2: return n N = int(input()) dice = [] cnt_dice = [] prize = [] for i in range(N): dice.append(list(map(int, input().split()))) cnt_dice.append(len(set(dice[i]))) for value, cnt in zip(dice, cnt_dice): if cnt == 1 : prize.append(10000 + (value[0]) * 1000) elif cnt == 2 : prize.append(1000 + (findDupValue(value)) * 100) else : prize.append(max(value) * 100) print(max(prize)) for문을 2개 쓴게 걸리는데 이런 코드는 어떤가요? 입력받을 때 주사위 값을 묶어서 배열로 저장하는 dice 리스트와 set으로 받아서 길이를 저장하는 cnt_dice 리스트를 사용했고 cnt 리스트가 2이면 findDupValue 함수에서 dictionary를 사용해서 다시 카운팅해 중복되는 숫자를 찾아 계산하는 코드입니다.

• python
• python
• 코테 준비 같이 해요!

최단 경로 확인

미해결

파이썬 알고리즘 문제풀이 입문(코딩테스트 대비)

dis[6][6]에 도달할 수 있는 경우가 한가지가 아니라 여러갈래에서 도착 지점으로 갈 수 있는데 마지막으로 dis[6][6]에 들어간 값이 어떻게 최단 경로인건지 궁금합니다.

• bfs
• 코테 준비 같이 해요!
• python

import error가 생기고 진행이 안되네요.

미해결

[개정판] 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드

mm_faster_rcnn_train_kitti.ipynb 강좌 중, [2]번 STEP에서, kernel을 재시작 했는데도, 계속 import error가 발생합니다. 어느 부분을 점검해 보아야 하는지 모르겠습니다. 지도 편달 부탁 드립니다.

• 딥러닝
• 컴퓨터-비전
• keras
• 머신러닝 배워볼래요?
• tensorflow
• python

장고는 원래 서버가 잘 죽나요?

미해결

파이썬/장고 웹서비스 개발 완벽 가이드 with 리액트

강사님 안녕하세요~ 서버가 잘 죽는데~ 실제로 장고를 배포하고 서비스를 24시간 7일 운영하려면 서버가 안전성이 있어야 하는데~ 혹시 코드를 안전하게 구현을 못해서 강습보며 따라할때 잘 죽는건가요? 아니면 장고 프래임워크로 짠 서버가 원래 잘 죽는건가요? 스프링보다 장고가 훨씬 시장이 작은데 강습보며 연습하다 서버가 잘 주는걸 보고 장고 웹 프레임워크가 성능이 안좋아서 장고 쓰는 회사가 스프링에 비해 적은건가? 라는 스스로 걱정이 있어서 질문드립니다~

• 서버죽음
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makemigrations 명령 실행 시 에러 AttributeError: module 'django.contrib' has no attribute 'staticfilesblog'

미해결

파이썬/장고 웹서비스 개발 완벽 가이드 with 리액트

안녕하세요. django에서 앱 생성 후 makemigrations 명령어 실행 시 아래와 같은 에러가 납니다. AttributeError: module 'django.contrib' has no attribute 'staticfilesblog' (앱 이름은 blog로 설정했습니다) 프로젝트의 urls.py 프로젝트의 settings.py 프로그래밍 공부가 처음입니다...ㅠ_ㅠ 혼자서 해결해 보려고 무던히 노력했으나 두 시간 동안 migrate 명령어는 입력도 못해보고 있네요ㅜ

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혹시 지금 준비하고 계시는 다른 강의가 있나요?

미해결

파이썬/장고 웹서비스 개발 완벽 가이드 with 리액트

안녕하세요 ~ 덕분에 장고강의 재밌게 듣고있습니다. 밑에서 질문에 대한 답글중에 강의를 준비중에 있으시다고 하셨던것같은데 django의 다른강의를 준비중이신가요? 그렇다면 언제쯤 나오나요?

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강사님 강의 학습법 관련해서 문의 드리고 싶습니다.

해결됨

파이썬/장고 웹서비스 개발 완벽 가이드 with 리액트

강사님 안녕하세요~ 귀한 강의 제공해주셔서 정말 감사합니다. django와 react 에 대해 원리 기반으로 꼼꼼하게 설명해주셔서 학습 하는데 큰 도움이 되고 있습니다. 다름이 아니라, 강의를 듣는데 제가 성격이 필기를 많이 하는 성격이라서.. 강의 내용을 거의 노트북으로 노팅하면서 듣고 있는데요.. 그러다보니 한 강 수강하는데 시간이 너무 오래 걸리는 것 같습니다. (한 강을 듣는데 온라인 강의 시간의 2~3배가 걸리는 것 같아요 ㅠㅠ) 실제 업무 상 웹 개발을 하는 중이라서.. 프로젝트 마감 기일이 있는데 개발 경험이 없다보니, 속도를 어떻게 맞춰야 할 지 잘 감이 안잡히는 것 같습니다. 혹시 이 강의를 수강하며 django와 react를 학습하는 방법 같은 것을 제안해 주실 수 있을지요..? 내용 관련한 질문들에도 대해서 늘 빠른 답변 주셔서 큰 도움이 되고 있습니다. 그럼 정말 감사합니다.

• 강의수강방법
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• react.js
• django
• 인프런
• 수강팁
• python

안녕하세요 ~ 파이썬 코루틴 활용 강의에 대해 질문이 있습니다.

해결됨

파이썬 동시성 프로그래밍 : 데이터 수집부터 웹 개발까지 (feat. FastAPI, async, await)

안녕하세요. 강의 잘보고 있습니다. request 모듈을 사용할때 session 을 열어 두고 사용하셨는데 세션을 연결하지 않고 사용할때와 세션을 연결하고 사용할때 차이점을 알수 있을까요 ?

• python
• FastAPI
• 동시성
• python

Yolo v3 Custom Dataset 결과 데이터 분석을 어떻게 해야 할 지요?

해결됨

[개정판] 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드

교수님 안녕하세요 . 개정되고 나서 다시 정주행 하고 있고 있습니다. 좋은 강의 감사드리고 교수님 강의들 머신러닝과 오라클 강의 또한 아주 잘 듣고 있습니다. 교수님 Yolo v3 Custom Dataset으로 학습 후 아래와 같이 텐소보드를 통한 결과 같은데 이 부분을 어떻게 해석을 하고 보완을 해야할 지 강좌 내용에는 아래와 같은 Train 에 대한 학습 Result 를 하는 내용을 아직 제가 찾지 못해서 데이터를 분석하고 이해하는 법을 알고자 이렇게 두루뭉실하게라도 여쭙니다. 감사합니다.

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to_timedelta 에러에 관련해서 질문드립니다.

미해결

파이썬 데이터시각화 분석 실전 프로젝트

안녕하세요 강의 잘 듣고 있습니다. 마라톤 데이터 가공 2 강의를 듣던 중 Step 5단계에서 오류가 발생합니다. 사용하고 있는 파이썬 버전은 3.8.12이고 pandas 버전은 1.3.4입니다. 강의 내용대로 순차적으로 실습 진행 중 Step 5단계에서 오류가 발생하여 Step 5단계의 다른 내용을 모두 주석 후에 marathon_2015_2017['5K'] = pd.to_timedelta(marathon_2015_2017['5K']) 이 코드만 실행해 보았는데요 그럼에도 오류가 발생합니다. 혹시나 해서 csv파일을 열어 보았는데 시간데이터 중 '-' 로 표시된 부분이 종종 있었습니다. 제 생각에는 '-'라는 문자가 있으니 null도 아니고 시간데이터도 아니다 보니 문제가 발생하는 것 같은 예감입니다. 아래에 오류 내용을 그대로 첨부하겠습니다. 도움 주시면 감사하겠습니다. --------------------------------------------------------------------------- ValueError Traceback (most recent call last) /opt/homebrew/Caskroom/miniforge/base/envs/DV/lib/python3.8/site-packages/pandas/_libs/tslibs/timedeltas.pyx in pandas._libs.tslibs.timedeltas.array_to_timedelta64 () /opt/homebrew/Caskroom/miniforge/base/envs/DV/lib/python3.8/site-packages/pandas/_libs/tslibs/timedeltas.pyx in pandas._libs.tslibs.timedeltas.parse_timedelta_string () ValueError : symbols w/o a number During handling of the above exception, another exception occurred: ValueError Traceback (most recent call last) /var/folders/zl/7hy5k6z55zz2b286tv4bbk740000gn/T/ipykernel_48790/1493613945.py in <module> 6 7 # Convert using pandas to_timedelta method ----> 8 marathon_2015_2017 [ '5K' ] = pd . to_timedelta ( marathon_2015_2017 [ '5K' ] ) 9 # marathon_2015_2017['10K'] = pd.to_timedelta(marathon_2015_2017['10K']) 10 # marathon_2015_2017['15K'] = pd.to_timedelta(marathon_2015_2017['15K']) /opt/homebrew/Caskroom/miniforge/base/envs/DV/lib/python3.8/site-packages/pandas/core/tools/timedeltas.py in to_timedelta (arg, unit, errors) 122 return arg 123 elif isinstance ( arg , ABCSeries ) : --> 124 values = _convert_listlike ( arg . _values , unit = unit , errors = errors ) 125 return arg . _constructor ( values , index = arg . index , name = arg . name ) 126 elif isinstance ( arg , ABCIndex ) : /opt/homebrew/Caskroom/miniforge/base/envs/DV/lib/python3.8/site-packages/pandas/core/tools/timedeltas.py in _convert_listlike (arg, unit, errors, name) 171 172 try : --> 173 td64arr = sequence_to_td64ns ( arg , unit = unit , errors = errors , copy = False ) [ 0 ] 174 except ValueError : 175 if errors == "ignore" : /opt/homebrew/Caskroom/miniforge/base/envs/DV/lib/python3.8/site-packages/pandas/core/arrays/timedeltas.py in sequence_to_td64ns (data, copy, unit, errors) 989 if is_object_dtype ( data . dtype ) or is_string_dtype ( data . dtype ) : 990 # no need to make a copy, need to convert if string-dtyped --> 991 data = objects_to_td64ns ( data , unit = unit , errors = errors ) 992 copy = False 993 /opt/homebrew/Caskroom/miniforge/base/envs/DV/lib/python3.8/site-packages/pandas/core/arrays/timedeltas.py in objects_to_td64ns (data, unit, errors) 1098 values = np . array ( data , dtype = np . object_ , copy = False ) 1099 -> 1100 result = array_to_timedelta64 ( values , unit = unit , errors = errors ) 1101 return result . view ( "timedelta64[ns]" ) 1102 /opt/homebrew/Caskroom/miniforge/base/envs/DV/lib/python3.8/site-packages/pandas/_libs/tslibs/timedeltas.pyx in pandas._libs.tslibs.timedeltas.array_to_timedelta64 () /opt/homebrew/Caskroom/miniforge/base/envs/DV/lib/python3.8/site-packages/pandas/_libs/tslibs/timedeltas.pyx in pandas._libs.tslibs.timedeltas.array_to_timedelta64 () /opt/homebrew/Caskroom/miniforge/base/envs/DV/lib/python3.8/site-packages/pandas/_libs/tslibs/timedeltas.pyx in pandas._libs.tslibs.timedeltas.convert_to_timedelta64 () /opt/homebrew/Caskroom/miniforge/base/envs/DV/lib/python3.8/site-packages/pandas/_libs/tslibs/timedeltas.pyx in pandas._libs.tslibs.timedeltas.parse_timedelta_string () ValueError : symbols w/o a number

• to_timedelta
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59번째줄 코드 관련 질문

미해결

파이썬 알고리즘 문제풀이 입문(코딩테스트 대비)

선생님 수업 잘 듣고 있습니다. 감사합니다. 59번째줄 그 행 번호까지 탐색한다고 하셨으니, for y in range(23, height -1 , -1): 아닌가 여쭤봅니다.

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장고 회원가입시 로그인 화면으로 이동하는 방법.

미해결

장고로 회원가입 및 로그인 만들고 있습니다. 둘다 회원가입 완료 및 로그인 완료시 메인화면으로 넘어가게끔 설정은 완료했는데, 더 나아가서 회원가입시 로그인 화면으로 이동하게끔 바꿔주료고 합니다. 원래는 밑에 registerview 클래스의 success_url 이 '/' 인데, 이 부분만 login.html로 바꿔주면 될 줄 알았는데 에러가 이런식으로 나오더라고요 해당 login.html파일은 fcuser의 하위폴더에 있는 템플릿에 있습니다. register도 마찬가지로 login.html과 같은 템플릿 안에 있습니다. fcuser/login.html로 연결이 되야 제가 원하는 화면이 나올거 같은데, 무엇이 문제일까요 ㅠㅠ ㅕurl경로 설정은 다음과 같이 되어 있습니다. url 설정을 다시 해줘야 하는걸까요 ㅠㅠ

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runserver시에 invalid base64-encoded string 관련 에러 문의 드립니다.

미해결

파이썬/장고 웹서비스 개발 완벽 가이드 with 리액트

안녕하세요 강사님~~ (어제에 이어서 또 질문을 남겨 드리게 됩니다..ㅠㅠ) python manage.py runserver을 통해서, 개발 서버를 켰는데 이런 에러가 떠서요... 구글링을 해도 해답이 잘 나오지 않아서 여쭤보게 됩니다. 어제는 url을 입력했을 때 잘 작동했었는데... 무슨 에러인지 이에 대한 에러를 접한 적이 있으실까 싶어서 질문드립니다. 그럼 미리 감사를 드립니다 !! (vscode 터미널 사진입니다.) (127.0.0.1:8000/admin/ 사진입니다.)

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행맨 프로젝트 질문

미해결

프로그래밍 시작하기 : 파이썬 입문 (Inflearn Original)

여기서 _가 외계속 나오는지 정말 모르겠습ㄴ니다. break도 해주었는데 for char in word 에서 secret가 한번씩들어가서 _가 6개가 나와야하는데 궁금합니다. 답답하고여!

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장고 admin을 통해 데이터 관리하기

해결됨

파이썬/장고 웹서비스 개발 완벽 가이드 with 리액트

강사님 안녕하세요~ 좋은 장고 강의 정말 감사드립니다. 다름이 아니라, 제가 외부 mariadb에 있는 테이블을 inspect db를 통해서 불러오고, 해당 코드를 models.py에 붙여넣은 후, admin.py에서 등록해주었는데요.. 실제 admin 페이지에서는 등록한 앱이 나타나지 않습니다. 개발 서버를 껐다가 다시 실행해보아도 등록 앱이 나타나지를 않네요..! 몇 차례 코드를 둘러보고, 반복적으로 수행해도 원인을 알 수 없어서 질문드립니다. 에러가 날 만한 요소들이 있을지 여쭤보아요 (makemigrations, migrate는 해보았습니다..!) 읽어주셔서 감사합니다 !! (accounts 앱의 models.py : Users 모델을 등록했습니다.) (accounts 앱의 admin.py 파일) (관리자 페이지 홈 화면)

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Tensorflow checkpoint 기능 활용 방법

미해결

안녕하세요 딥러닝을 구글colab을 이용하여 공부중인데 현재 이미지 학습 부분을 공부하고 있습니다. 하지만 결제를 하여도 런타임이 24시간이 한계라 훈련이 자꾸 중단되어 epoch를 전부 학습하지 못하고 있습니다! 그래서 1epoch마다 checkpoint를 저장하는 방법을 사용하여 훈련을 하고 있고, 현재 잘 저장이 되고 있습니다. 하지만 저는 항상 3/10 epoch에서 24시간이 지나 훈련이 중단 되는데 그러면 이때 3 까지 저장된 checkpoint를 불러와서 다시 4epoch부터 재 학습을 시킬수 있는방법이 궁금합니다! 검색을 해 보았지만 전부 학습이 완료된 데이터를 불러오는 예제 밖에 없어서 질문 남깁니다! 제가 사용한 코드는 아래와 같습니다. from fastai.imports import * from tensorflow.keras import datasets, layers, models, losses, Model from tensorflow import keras import tensorflow as tf from keras.layers import Dense,Dropout,Activation,Add,MaxPooling2D,Conv2D,Flatten,BatchNormalization from keras.models import Sequential from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator from keras import layers import seaborn as sns from keras.preprocessing import image import numpy as np import cv2 from google.colab.patches import cv2_imshow import matplotlib.pyplot as plt plt.style.use('seaborn-white') data_path = '/content/drive/MyDrive/train_val_data' train_dir = os.path.join(data_path,'train') val_dir = os.path.join(data_path,'test') classes = os.listdir(train_dir) train_datagen = tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator( width_shift_range = 0.2, height_shift_range = 0.2, zoom_range = 0.2, vertical_flip=True, rescale = 1. / 255, fill_mode='nearest') val_datagen = tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator(rescale = 1. / 255) train_generator = train_datagen.flow_from_directory( train_dir, target_size=(224,224), batch_size = 32, class_mode = 'categorical' ) val_generator = val_datagen.flow_from_directory( val_dir, target_size=(224,224), batch_size = 32, class_mode = 'categorical' ) base_model = tf.keras.applications.ResNet50(weights = 'imagenet', include_top = False, input_shape = (224,224,3)) for layer in base_model.layers: layer.trainable = False x = layers.Flatten()(base_model.output) x = layers.Dense(720, activation='relu')(x) predictions = layers.Dense(360, activation = 'softmax')(x) opt = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001) checkpoint_path = "/content/drive/MyDrive/training_resnet50/resnet50_cp.ckpt" checkpoint_dir = os.path.dirname(checkpoint_path) # 체크포인트 콜백 만들기 cp_callback = tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint(checkpoint_path, save_weights_only=True, verbose=1) head_model = Model(inputs = base_model.input, outputs = predictions) head_model.compile(optimizer=opt, loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) history = head_model.fit(train_generator, validation_data=val_generator, batch_size=32, epochs=100, callbacks = [cp_callback])

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