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!
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 ???
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 보냈는데 4.성공은 하지만 authorized_key가 생성이 되질 않습니다. 5.윈도우로 ssh접속은 잘 되는 상황입니다. 6.authorized_keys를 직접 복사해도 22port접속시 비번을 물어봅니다. 무엇이 문제인가요?
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) 예 2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? (예/아니오) 예 3. 질문 잘하기 메뉴얼을 읽어보셨나요? (예/아니오) 예 [질문 내용] 여기에 질문 내용을 남겨주세요. application.yml jpa: hibernate: ddl-auto: create 이라 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 쿼리라면 insert 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 됐네요 강의 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
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 부분 과 (2)클래스를 분류하는 부분 이 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.
PS C:\Users\jagit\SSYW\saju-backend-nodejs-master> npm install npm WARN config global --global , --local are deprecated. Use --location=global instead. up to date, audited 265 packages in 3s 26 packages are looking for funding run npm fund for details 8 vulnerabilities (6 moderate, 2 high) To address issues that do not require attention, run: npm audit fix To address all issues (including breaking changes), run: npm audit fix --force Run npm audit for details. PS C:\Users\jagit\SSYW\saju-backend-nodejs-master> npm run dev npm WARN config global --global , --local are deprecated. Use --location=global instead. > saju-backend-nodejs@1.0.0 dev > nodemon server [nodemon] 2.0.16 [nodemon] to restart at any time, enter rs [nodemon] watching path(s): . [nodemon] watching extensions: js,mjs,json [nodemon] starting node server.js C:\Users\jagit\SSYW\saju-backend-nodejs-master\node_modules\@slack\webhook\dist\IncomingWebhook.js:15 throw new Error('Incoming webhook URL is required'); ^ Error: Incoming webhook URL is required at new IncomingWebhook (C:\Users\jagit\SSYW\saju-backend-nodejs-master\node_modules\@slack\webhook\dist\IncomingWebhook.js:15:19) at Object.<anonymous> (C:\Users\jagit\SSYW\saju-backend-nodejs-master\app\commons\slack.js:2:17) at Module._compile (node:internal/modules/cjs/loader:1105:14) at Object.Module._extensions..js (node:internal/modules/cjs/loader:1159:10) at Module.load (node:internal/modules/cjs/loader:981:32) at Function.Module._load (node:internal/modules/cjs/loader:822:12) at Module.require (node:internal/modules/cjs/loader:1005:19) at require (node:internal/modules/cjs/helpers:102:18) at Object.<anonymous> (C:\Users\jagit\SSYW\saju-backend-nodejs-master\server.js:7:15) at Module._compile (node:internal/modules/cjs/loader:1105:14) [nodemon] app crashed - waiting for file changes before starting... 여기서 부터 진행이 않됩니다. 도와주세요^^