묻고 답해요

슬랙초대 부탁드립니다!

해결됨

코딩은 실전이다! - Git알못을 위한 깃린이코스(Git, Github 실습위주)

ehs052577@gmail.com 초대부탁드려용~

• git
• github
• 버전관리시스템

[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.

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• python
• 코테 준비 같이 해요!

슬랙 초대 부탁드립니다!:)

해결됨

코딩은 실전이다! - Git알못을 위한 깃린이코스(Git, Github 실습위주)

좋은 강의 정말 감사합니다!! 슬랙 과제를 수행해보고 싶은데 초대를 부탁드려도 될까요?:) 이메일 : ye5nikim127@gmail.com

• git
• 버전관리시스템
• github

깃헙 권한 요청드립니다.

미해결

Vue.js 중급 강좌 - 웹앱 제작으로 배워보는 Vue.js, ES6, Vuex

인프런 아이디 : hihopper@kakao.com 인프런 이메일 : hihopper@kakao.com 깃헙 아이디 : tlstjddls123@naver.com 깃헙 username : SungIn-Shin

• 깃헙
• es6
• 권한
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• vuex
• vuejs
• javascript

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

저두 슬랙 초대 부탁드립니다 ^^

해결됨

코딩은 실전이다! - Git알못을 위한 깃린이코스(Git, Github 실습위주)

rkdalstjd224@gmail.com

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• 버전관리시스템
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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

슬랙 초대 부탁드립니다!

해결됨

코딩은 실전이다! - Git알못을 위한 깃린이코스(Git, Github 실습위주)

hyuns6677@gmail.com 강의 잘 듣고있습니다. 감사합니다!

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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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• react

conflict가 많은 파일에서 발생하는 경우

해결됨

코딩은 실전이다! - Git알못을 위한 깃린이코스(Git, Github 실습위주)

안녕하세요. 함수명 변경, 변수명 변경 등으로 많은 파일에서 conflict가 발생하면 개별 파일별로 merge 작업을 하기 비효율적인데요. 이럴 경우 git에서는 어떻게 merge 를 해야 할까요? svn의 override commit 이나 override update와 유사하게 처리할 수 있는 방법이 있을까요? 감사합니다.

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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?

• django
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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 ?

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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
• python
• pandas

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.

• 코테 준비 같이 해요!
• python

production 환경에서의 volumn의 장점

미해결

따라하며 배우는 도커와 CI환경 [2023.11 업데이트]

강의 너무 잘 듣고있습니다 감사합니다~^^ 제 질문은 배포환경(Elastic bean stalk)에서는 docker-compose.yml에 volume으로 매핑한다면 참조가 되지 않을 것 같은데요 가령 아래와 같은 docker-compose.yml을 master에 푸쉬해서 code pipeline으로 Beanstalk에게 넘겨줘서 컨테이너를 실행시킬 것인데, 그 컨테이너안의 /app 폴더가 로컬폴더인 ./frontend 를 가리킬 것 같지는 않은데요. 그렇다면, volume은 배포환경이 아닌, 개발환경에서의 편의를 위해서 사용하는 것인가요? 감사합니다. version : " 3 " services : frontend : build : dockerfile : Dockerfile.dev context : ./frontend volumes : - /app/node_modules - ./frontend:/app stdin_open : true

• volume
• docker
• beanstalk
• aws
• github
• travis-ci
• 데이터 엔지니어링
• cicd

ppt 자료 요청드립니다.

미해결

팀 개발을 위한 Git, GitHub 입문

안녕하세요. 강의 잘 보고 있습니다. 강의 자료 부탁드립니다. zavarat@gmail.com

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해결됨

코딩은 실전이다! - Git알못을 위한 깃린이코스(Git, Github 실습위주)

dguk@student.unimelb.edu.au 슬랙 초대 부탁드립니다! 감사합니다.

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• 버전관리시스템

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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• python
• while문

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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