173만명의 커뮤니티!! 함께 토론해봐요.
해결됨
네트워크, 그림으로 이해하자(2022ver.)
어디에 남겨야 보실 수 있는지 모르겠어서 부득이하게 이곳에 질문드립니다. 삭제 요청하시면 바로 삭제하겠습니다 07/12일에 결제했는데 회사에서 교육 지원이 가능하다고 하여 결제한 카드를 변경하고 싶은데 이미 시간이 지났고 학습자료도 다운 받은 상태라서 결제수단을 변경할 수 있을까요? - 재결제 후 기존 카드결제를 환불하거나 이런식으로요
미해결
[C++과 언리얼로 만드는 MMORPG 게임 개발 시리즈] Part4: 게임 서버
안녕하세요 루키스님! 유튜브에 온라인 출판사 영상을 보고 궁금하게 생겨서 이렇게 질문드려요! 유튜브 영상에서는 WinAPI-D2D-D3D 커리큘럼, UE 커리큘럼, Unity 커리큘럼 이렇게 3개를 구상중이라고 하셨는데 C++ IOCP + UE5 연동 강의는 일정이 어떻게 되는지 알 수 있을까요? ㅠㅠ
미해결
파이썬/장고 웹서비스 개발 완벽 가이드 with 리액트
안녕하세요 강사님? 정말 오랜만에 질문 드립니다 ㅎㅎ 0. 우선 하나 여쭙고 싶은 게, 혹시 멘토링을 진행하시나요? -괜찮으시다면 강의외적으로 몇가지 질문을 드리고 싶어서, 혹시 인프런에서 진행되는 멘토링 처럼, 따로 어디선가 멘토링을 진행하고 계시다면 신청하고 싶어서 여쭤봅니다 ㅎㅎ 1. 혹시 후속강의가 있을까요? 해당 강의에서의 DRF의 기능들은 대체로 기본적인 몇가지 기능들에 대해서 소개해주시는 느낌이 강해서, 백엔드/DRF쪽으로 심화된 강의를 준비하시는 게 있을지 궁금합니다. 2. DRF나 장고관련해서, 강의에는 나오지 않았지만 현업에서 필요한 몇가지 학습 키워드나 책을 추천해주실 수 있으실까요? 마지막으로 감사합니다~ 선생님 강의 덕분에 부트캠프기간이나 끝나고 나서도 장고라는 프레임워크에는 늘 자신이 있더라구요. 감사인사를 꼭한번 드리고 싶었습니다! 감사합니다~
해결됨
파이썬 알고리즘 문제풀이 입문(코딩테스트 대비)
def reverse(x): wordL = [] for i in str(x): wordL.append(str(i)) wordL.reverse() res = int("".join(wordL)) #int는 019 같은건 자동으로 0을 제외해서 만들어줌 return res 이렇게 풀어도 될까요? .
해결됨
파이썬 알고리즘 문제풀이 입문(코딩테스트 대비)
아래와 같이 코드를 작성했는데 강사님의 강의와 다른 점은 set대신 list를 사용하고 L == K일때 , 정답으로 가능한 리스트 안에 현재 추의 sum이 없으면 추가한다는 조건으로 if문을 작성해주었는데 Case#5에서 계속 Time Limit이 뜹니다. 이전 질문에서 리스트와 set에 원소 할당할 때 시간복잡도 차이가 없다고 하셨는데 if문을 한줄에 여러 조건을 추가할 수록 식나이 추가되는걸까요? import sys input = sys.stdin.readline K = int(input()) weights = list(map(int,input().split())) possible = [] max = sum(weights) def dfs(L,sum): if L == K: if 0 < sum <= max and sum not in possible: possible.append(sum) return dfs(L+1,sum+weights[L]) dfs(L+1,sum-weights[L]) dfs(L+1,sum) dfs(0,0) print(max-len(possible))
미해결
주피터 노트북으로 GAN CNN 실습중입니다. 가상환경 설정 잘 해놔서 GAN 모델이 잘 돌아가서 데이터 생성 잘했는데요 어제 CNN모델 생성해보니깐 커널이 계속 죽더군요 문제를 해결해보려고 구글링해서 max_buffer_size도 바뀌봤고요 그래도 문제가 해결되지 않아서 조금 냅뒀다가 다시 실행해보니깐 또 돼서 메모리 문제인가 싶었습니다 문제는 CNN 모델을 실행이 되니깐 이제 GAN 모델을 또 다시 돌리려다 또 다시 커널이 죽어버렸어요 메모리를 초기화해주려고 다른 창 다 꺼서 용량 충분히 확보해줬는데도 잘 안되네요 그리고 RAM 용량이 16gb 짜리라 메모리 용량도 충분하다고 생각했는데 이상해요ㅠㅠㅠ 저 같이 주피터 노트북 커널 죽었을 때 해결법 아시는 분 계신가요?..
해결됨
[C#과 유니티로 만드는 MMORPG 게임 개발 시리즈] Part4: 게임 서버
Func가 리턴값이 하나인 함수를 캡슐화한다고 공식문서에서 찾아봤는데요 함수를 캡슐화한다는게 함수에서 매개변수로써 사용한다고 생각하면 될까요?
미해결
파이썬 증권 데이터 수집과 분석으로 신호와 소음 찾기
이 강의를 듣고 나면 네이버금융 뿐만 아니라 다른 웹 스크래핑도 가능할 것이라 하셨는데, 처음부터 너무 막히니 속상하네요. 스크립트는 다음과 같습니다. import pandas as pd from bs4 import BeautifulSoup as bs url = f"https://finance.yahoo.com/quote/YM%3DF/history?p=YM%3DF" table = pd.read_html(url) response = requests.get(url, headers = headers) html = bs(response.text) table = html.select("table") temp = pd.read_html(str(table)) temp[0] 여기서 url부터 인식을 못하고 HTTPError가 뜹니다. 해결방법이 있을까요? HTTPError : HTTP Error 404: Not Found
해결됨
[리뉴얼] 처음하는 파이썬 백엔드와 웹기술 입문 (파이썬 중급, flask[플라스크] 로 이해하는 백엔드 및 웹기술 기본) [풀스택 Part1-1]
https://stackoverflow.com/questions/50319752/httpie-not-recognizing-second-parameter-of-get-request 처럼 ex) http GET "localhost/api/data?param1=3¶m2=7" 으로 해결 가능합니다 도움 될까 하여 올립니다.
미해결
[C++과 언리얼로 만드는 MMORPG 게임 개발 시리즈] Part4: 게임 서버
안녕하세요. 지금 ReadLock WriteLock 강의듣고 혼자서 구현해보는 연습중에 궁금한점이 있어서 문의드립니다. Main부분에서 for (int i = 0; i < 2; i++) { threaManger->Luncher(ThreadWrite); } for (int i = 0; i < 5; i++) { threaManger->Luncher(ThreadRead); } 고유 스레드 아이디를 부여해서 스레드 2개는 Write("스레드 아이디" 1,2) 스레드 5개는 Read ("스레드 아이디" 3,4,5) 일을 시키는데 이렇게 되면 Read만 하는 스레드는 ReadLock만 잡고 Write만 하는 스레드는 WirteLock만 잡게 되어서 1번 아이디의 스레드(Write)가 Read Lock을 잡을 수 없지 않나요? 아래 코드에서 Readlock 함수를 보면 WRITE_THREAD_MASK를 씌어서 threadId를 비교하는데 이 부분은 실행 안될 거라고 생각되는데 맞나요? 실제로 디버그에서 ReadLock에 포인트를 잡고 봤는데 브레이크 포인트에 걸리지는 않았습니다. 제가 궁금한 걸 글로 쓰려니 잘 정리가 안돼서 죄송합니다. 질문을 요약하자면 1.ReadLock을 잡는 스레드의 id는 WriteLock을 잡는 스레드 id와 똑같을 수가 있나요? // ReadLock const int lockThreadId = (_lockFlag.load() & WRITE_THREAD_MASK) >> 16; if (lockThreadId == SharedThreadId) { _lockFlag.fetch_add(1); return; } // WriteLock const int lockThreadId = (_lockFlag & WRITE_THREAD_MASK) >> 16; if (lockThreadId == SharedThreadId) { _writeCount++; return; }
미해결
[C++과 언리얼로 만드는 MMORPG 게임 개발 시리즈] Part4: 게임 서버
JobQueue::Push 에서 pushOnly를 추가해야 하는 이유를 잘 모르겠습니다. JobQueue::Push 함수가 실행되었다는 것은 이미 예약한 시간이 되어서 실행되어도 좋은 Job이 JobQueue에 Push된다는 뜻이 아닌가요? 지금 당장 실행되어도 좋은 Job을 Push 하려는데, 왜 굳이 JobQueue::Execute를 건너뛰고 GlobalQueue::Push를 호출해서 한 타이밍 늦게 Job을 실행시키는지 잘 모르겠습니다.
해결됨
파이썬/장고 웹서비스 개발 완벽 가이드 with 리액트
안녕하세요 강사님, PasswordChangeForm 을 재정의 하는 부분에서 질문이 있어 글 남깁니다. 1. PasswordChangeForm은 SetPasswordForm을 상속받기 때문에 clean_new_password2를 오버라이딩하여 해당 함수가 기존 대로 실행 될때 단순히 old_password와 같은지 비교하는 로직을 추가한게 맞나요? 2. clean_new_password2를 오버라이딩 할 때, super().clean_new_password2()를 하지 않고 self.cleaned_data.get('new_password2')를 하게 기존의 pw1==pw2 확인하는 로직이 사라져 버리기 때문에 문제가 생기는 것이 맞나요? (실험결과 new_pw1, new_pw2 를 다르게 넣으면 new_pw1 으로 변경이 됩니다). 즉 super()... 를 적어줘야 기존 로직을 지킬 수 있는 것이죠? 3. clean_new_password1은 새로운 함수를 정의한 것인데 clean_ 이 앞에 붙었기 때문에 PasswordChangeForm의 로직이 동작할 때 무조건 해당 함수가 실행이 되는 것이 맞나요? 이 함수가 실행되는 시점이 궁금합니다. 감사합니다.
미해결
장고 설계철학으로 시작하는 파이썬 장고 입문
안녕하세요. 본 강의에 대한 내용을 실습하는데 PyCharm Professional이 필수적인지 문의 드립니다. 우선 community로 연습해보려고 하는데 실습이 안되는 파트가 있나요?
미해결
[개정판] 파이썬 머신러닝 완벽 가이드
안녕하세요. 강의 듣다가 궁금증이 생겨서 질문 드립니다. 이 Bike Sharing Demand 데이터 실습에서 원핫인코딩을 수행할 때, 인코딩을 먼저 수행 후 train과 test를 분리했는데, 실전을 포함해서 test 데이터가 이미 분리된 상태로 주어진 경우 도 많은 것 같아요. 근데 이럴 때 train과 test 각각 따로 인코딩을 수행하면 특정 칼럼에 대해 서로 없는 범주가 포함될 수 있을 것 같습니다. (예를들어 train에는 개/고양이만 있는데, test에는 개/고양이/원숭이 범주까지 있다던지..) 이 경우에 칼럼 갯수에도 차이가 발생할텐데 이때 모델 학습/예측시에 문제가 발생하지 않나요? 그렇다고 pd.concat 등으로 데이터를 합치고서 인코딩을 수행 후 다시 분리하면 데이터 리키징 문제가 발생한다고 들었습니다. (아니라면 말씀해주세요!) 머신러닝/딥러닝 강의 계속 잘 듣고 있습니다. 감사합니다.
해결됨
[C++과 언리얼로 만드는 MMORPG 게임 개발 시리즈] Part4: 게임 서버
하나의 쓰레드가 여러 개의 JobQueue를 점유하는 현상이 안좋은 이유는 알겠습니다. 다른 쓰레드가 다른 JobQueue의 Job들을 처리하지 못하게 되니까요. 그런데 모든 쓰레드가 모든 일감을 처리할 수 있는 만능 일꾼이 된 상황에서, 하나의 쓰레드가 하나의 JobQueue를 오래동안 잡고있는 현상이 왜 안좋은지는 잘 이해가 안갑니다. 어차피 하나의 쓰레드가 붙잡고 해야할 일이 아닌가요? 동시에 여러 쓰레드가 처리 가능한 것도 아닌 것 같구요... 예를 들어, 쓰레드 A, B, C가 있다고 해봅시다. 쓰레드 A가 JobQueue 'ㄱ'를 점유하고 계속 작업을 하고 있습니다. 쓰레드 B와 C는 'ㄱ'과 관련된 일은 모두 A에게 몰아주고 나머지 작업들을 처리하고 있습니다. 그런데 A의 'ㄱ'점유가 너무 길어져서 'ㄱ'의 점유를 B에게 넘겨주었습니다. 그리고 A는 B와 C가 하던 것 처럼 나머지 작업들을 처리하게 되었습니다. 그럼 결국 'ㄱ'의 점유가 A에서 B로 넘어갔을 뿐 달라진 것이 없지 않나요? 오히려 쓸 데 없는 스위칭 비용만 발생한 것이 아닌가요?
미해결
내 업무를 대신 할 파이썬(Python) 웹크롤링 & 자동화 (feat. 주식, 부동산 데이터 / 인스타그램)
requirements.txt 파일에 접근해서 pip install -r requirements.txt 해야하지 않습니까? 근데 이 파일에 접근이 안되는데 혹시 이유좀 알려주실 수 있나용 이것 구글에 쳐봐도 잘 모르겠어요 ㅜ 다운 받은 강의 자료를 지워서 새로 깔아도 안되고 파일 위치를 옮겨봐도 소용없어요. 그리고 dir로 디렉토리 띄워놓고 cd requirements.txt 칠때 탭으로 자동완성도 안되는거 보니 뭔가 연관이 있는거 같은데 알려주시면 감사하겠습니다
미해결
모든 개발자를 위한 HTTP 웹 기본 지식
- 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. 영한님 HTTP 강의 잘 듣고 있습니다. 이번 강의는 전송방식 을 다루는 부분이다보니까, 서버 -> 클라이언트로 데이터를 전송하는 예시가 나오는데 분할전송 과 범위전송 의 차이 가 궁금합니다. 제가 이해한 바로는 아래와 같습니다. 일단 기본적으로 둘 다 보내고자하는 데이터를 나눠서 보낸다는 점은 동일한거 같은데, 범위 전송 의 경우, 여러번의 요청과 응답(?) 으로 이루어지는 방식이라, 중간에 전송이 실패하더라도 성공적으로 보냈던 이후, 부터 다시 전송이 가능해보이지만 분할전송 의 경우, 한번의 요청과 응답(?) 으로 이루어지는 방식이라, 중간에 전송이 실패하면, 다시 처음부터 요청과 응답을 해야되지 않을까? 제가 제대로 이해한게 맞을까요?? 아니라면, 어떠한 차이점이 있는지 궁금합니다!!
미해결
프로그래밍 시작하기 : 파이썬 입문 (Inflearn Original)
atom에서 script를 설치하라고 하시는데 atom에서 script가 없어서 무엇을 설치해야되는지 잘모르겠습니다. 다른 packages를 설치해야한다면 뭘 설치해야할까요?
미해결
[개정판] 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드
안녕하세요 강사님 mmdetection 관련해서 이론적으로나 실무적으로나 항상 많은 도움 받고있습니다. 강의 내용을 바탕으로 mmdetection code를 작성하던 도중 질문사항이 생겨서요 ㅎㅎ mmdetection Mask R-CNN 모델을 이용하여 추론결과 아래 사진과 같이 mask, bbox 두가지가 나타나는데 bbox위에 나타나는 title(coin) 대신 변수를 표시하고 싶습니다. class name, confidence score 가 아닌 ID, pixel number를 표시하고 싶습니다. 제 코드는 다음과 같습니다. img_name = path_dir + '/' + file_list[i] img_arr= cv2.imread(img_name, cv2.IMREAD_COLOR) img_arr_rgb = cv2.cvtColor(img_arr, cv2.COLOR_BGR2RGB) # cv2.imshow('img',img) fig= plt.figure(figsize=(12, 12)) plt.imshow(img_arr_rgb) # inference_detector의 인자로 string(file경로), ndarray가 단일 또는 list형태로 입력 될 수 있음. results = inference_detector(model, img_arr) #추론결과 디렉토리에 저장 model.show_result(img_arr, results, score_thr=0.8, title= bbox_color=(0,0,255),thickness=0.5,font_size=7, out_file= f'{save_dir1}{file_list[i]}') 이 결과 추론되는 사진은 다음과 같습니다 아래는 mmdetection/mmdet/core/visualization/image.py에 있는 imshow_det_bboxes 함수입니다. 아래 함수가 시각화 해주는 함수여서 해당 함수를 수정하면 될 것 같은데 아무리 뜯어봐도 어디를 고쳐야할 지 도저히 감이 오질 않습니다 ...ㅠㅠ def imshow_det_bboxes(img, bboxes, labels, segms=None, class_names=None, score_thr=0, bbox_color='green', text_color='green', mask_color=None, thickness=2, font_size=13, win_name='', show=True, wait_time=0, out_file=None): """Draw bboxes and class labels (with scores) on an image. Args: img (str or ndarray): The image to be displayed. bboxes (ndarray): Bounding boxes (with scores), shaped (n, 4) or (n, 5). labels (ndarray): Labels of bboxes. segms (ndarray or None): Masks, shaped (n,h,w) or None class_names (list[str]): Names of each classes. score_thr (float): Minimum score of bboxes to be shown. Default: 0 bbox_color (str or tuple(int) or :obj:`Color`):Color of bbox lines. The tuple of color should be in BGR order. Default: 'green' text_color (str or tuple(int) or :obj:`Color`):Color of texts. The tuple of color should be in BGR order. Default: 'green' mask_color (str or tuple(int) or :obj:`Color`, optional): Color of masks. The tuple of color should be in BGR order. Default: None thickness (int): Thickness of lines. Default: 2 font_size (int): Font size of texts. Default: 13 show (bool): Whether to show the image. Default: True win_name (str): The window name. Default: '' wait_time (float): Value of waitKey param. Default: 0. out_file (str, optional): The filename to write the image. Default: None Returns: ndarray: The image with bboxes drawn on it. """ assert bboxes.ndim == 2, \ f' bboxes ndim should be 2, but its ndim is {bboxes.ndim}.' assert labels.ndim == 1, \ f' labels ndim should be 1, but its ndim is {labels.ndim}.' assert bboxes.shape[0] == labels.shape[0], \ 'bboxes.shape[0] and labels.shape[0] should have the same length.' assert bboxes.shape[1] == 4 or bboxes.shape[1] == 5, \ f' bboxes.shape[1] should be 4 or 5, but its {bboxes.shape[1]}.' img = mmcv.imread(img).astype(np.uint8) if score_thr > 0: assert bboxes.shape[1] == 5 scores = bboxes[:, -1] inds = scores > score_thr bboxes = bboxes[inds, :] labels = labels[inds] if segms is not None: segms = segms[inds, ...] mask_colors = [] if labels.shape[0] > 0: if mask_color is None: # Get random state before set seed, and restore random state later. # Prevent loss of randomness. # See: https://github.com/open-mmlab/mmdetection/issues/5844 state = np.random.get_state() # random color np.random.seed(42) mask_colors = [ np.random.randint(0, 256, (1, 3), dtype=np.uint8) for _ in range(max(labels) + 1) ] np.random.set_state(state) else: # specify color mask_colors = [ np.array(mmcv.color_val(mask_color)[::-1], dtype=np.uint8) ] * ( max(labels) + 1) bbox_color = color_val_matplotlib(bbox_color) text_color = color_val_matplotlib(text_color) img = mmcv.bgr2rgb(img) width, height = img.shape[1], img.shape[0] img = np.ascontiguousarray(img) fig = plt.figure(win_name, frameon=False) plt.title(win_name) canvas = fig.canvas dpi = fig.get_dpi() # add a small EPS to avoid precision lost due to matplotlib's truncation # (https://github.com/matplotlib/matplotlib/issues/15363) fig.set_size_inches((width + EPS) / dpi, (height + EPS) / dpi) # remove white edges by set subplot margin plt.subplots_adjust(left=0, right=1, bottom=0, top=1) ax = plt.gca() ax.axis('off') polygons = [] color = [] for i, (bbox, label) in enumerate(zip(bboxes, labels)): bbox_int = bbox.astype(np.int32) poly = [[bbox_int[0], bbox_int[1]], [bbox_int[0], bbox_int[3]], [bbox_int[2], bbox_int[3]], [bbox_int[2], bbox_int[1]]] np_poly = np.array(poly).reshape((4, 2)) polygons.append(Polygon(np_poly)) color.append(bbox_color) label_text = class_names[ label] if class_names is not None else f'class {label}' if len(bbox) > 4: label_text += f'|{bbox[-1]:.02f}' ax.text( bbox_int[0], bbox_int[1], f'{label_text}', bbox={ 'facecolor': 'black', 'alpha': 0.8, 'pad': 0.7, 'edgecolor': 'none' }, color=text_color, fontsize=font_size, verticalalignment='top', horizontalalignment='left') if segms is not None: color_mask = mask_colors[labels[i]] mask = segms[i].astype(bool) img[mask] = img[mask] * 0.5 + color_mask * 0.5 plt.imshow(img) p = PatchCollection( polygons, facecolor='none', edgecolors=color, linewidths=thickness) ax.add_collection(p) stream, _ = canvas.print_to_buffer() buffer = np.frombuffer(stream, dtype='uint8') img_rgba = buffer.reshape(height, width, 4) rgb, alpha = np.split(img_rgba, [3], axis=2) img = rgb.astype('uint8') img = mmcv.rgb2bgr(img) if show: # We do not use cv2 for display because in some cases, opencv will # conflict with Qt, it will output a warning: Current thread # is not the object's thread. You can refer to # https://github.com/opencv/opencv-python/issues/46 for details if wait_time == 0: plt.show() else: plt.show(block=False) plt.pause(wait_time) if out_file is not None: mmcv.imwrite(img, out_file) plt.close() return img 감사합니다
해결됨
파이썬/장고 웹서비스 개발 완벽 가이드 with 리액트
AssertionError at /post/ The `.create()` method does not support writable nested fields by default. Write an explicit `.create()` method for serializer `instagram.serializers.PostSerializer`, or set `read_only=True` on nested serializer fields. 저 오류로 프로젝트 2번 갈아 엎었는데 똑같은 곳에서 계속 막히네요.
