런타임 중에 값이 불변하게 하는게 final이라고 듣기만 했었는데, 어떨 때는 값이 들어가고 어떨 때는 안되는 건지 기준이 헷갈립니다. 살짝 설명해주실 수 있을까요?

https://github.com/ZeroCho/sleact/blob/master/back/models/dm.js https://github.com/ZeroCho/sleact/blob/master/back/models/user.js 제로초님 모델들 관계를 살펴보다가 Dm은 belongsTo  User로 되어있는데 User는 Dm에 hasmany  관계가 없어서 궁금해서 질문드립니다. User에서는 따로 설정 안해줘도 상관없는건가요???

안녕하세요 강의 듣는 도중 궁금한 점이 생겨 질문 남깁니다. 제가 기초 개념이 부족한 탓인지 req.login이 동작 되는 원리를 모르겠습니다. 제가 알기로는 브라우저에서 api 요청시 요청 정보가 req객체에 담겨서 벡엔드로 가는 걸로 알고 있는데 req 객체는 express에서 제공되는 객체이고 req.login에서 login 메서드는 passport에서 제공되는 것 같은데  혹시 제가 잘못 알고 있는 것이고 1.req객체가 login이라는 메서드를 지원하는 건가요? 그게 아니라면  post('/login', (req, res, next) => {     passport 미들웨어 })(req, res, next); 이런 코드에서 2. req객체가 passport 모듈을 상속 받는 건가요..?  js를 잘 몰라서 이해가 안가나 싶어서 프로토타입, 클로저 이런 키워드로 좀 찾아 봤는데 그래도 이해가 잘 안되서 질문 남깁니다.

저번에 nano 에서 ctrl키가 계속 안눌리는거는 해결을 못하고 있습니다. ㅠㅠ 일단 진도를 빼고 있는데 현재 강사님께서 ls만 치면 snap 공개 다운로드 문서 바탕화면 비디오 사진 음악 템플릿   이런식으로 출력이 되는데   제가 ls를 치면 아래 사진처럼 nano 관련된 것들이 나오게 됩니다. 어떤식으로 해야 강사님 화면에 나오는 출력처럼 나오게, 기본으로 나오게 하는지 궁금합니다...!!  

안녕하세요 Optional 실습 중에 선생님과 똑같이 코드를 쳤는데도 이전 강의의 isEmpty 메서드와 or 메서드에 자꾸 에러가 발생합니다.   The method or(() -> {}) is undefined for the type Optional<String> The method or(() -> {}) is undefined for the type Optional<Object>   위와 같이 에러 메세지가 뜨는데 이유를 아무리 찾아봐도 모르겠어서 질문 남깁니다.ㅠㅠ

항상 영한선생님 강의 정말 잘 보고 있습니다. 그런데 제가 지식이 부족하여 질문을 하나 올립니다. 5분30초 쯤에 만드는 createNextId()메서드에서 항상 레벨에 1을 더해서 새로운 TraceId를 반환하는데 처음에 만들어진 객체에 1을 계속 더해서 갖고가는 것이 아니라 계속 새로운 객체를 생성하는 이유가 궁금합니다.

여기에 질문을 하는게 맞는지 모르겠지만 혹여나 저와 비슷한 고민을 하는 사람들도 있을까 싶어 여기에 남겨봅니다. 저는 이제 막 강사님의 스프링부트 기초, JPA 1,2 , 데이터 JPA 까지 다  듣게 되었습니다. 뭔가 배우면 그걸 바로 써먹고 싶어서 간단한 프로젝트를 해보려 했는데 생각보다 의도대로 흘러가지 않는다는걸 느꼈습니다.. 대부분 시작은 그렇겠지만 아직 덜 배웠다는 느낌이 매우 강합니다. 예를 들어 기본적인 글과 댓글을 남기는 게시판이야 어렵진 않은데 이미지 파일 등을 처리하는 과정이 제가 이전에 쓰던 장고와는 좀 많이 달라 약간 어려움이 있습니다. 좀 알아보니 강사님께서 강의하신 스프링MVC 강의에 해당 내용이 있는듯 한데 저같은 경우엔 우선 잘 모르더라도 남들이 쓴 코드를 보고 대충 적용해서 간단한 토이프로젝트를 완성하는게 좋을지 혹은 강사님의 스프링MVC 강의를 듣고 좀 더 완성도 있게 진행하는 방향이 좋을지 궁금합니다.  

또한 해당 홈페이지를 제가 커스터마이징 하고 있는데 위에 사진부분을 슬릭슬라이더로하고 텍스트를 위에 얹었는데   ie랑 로컬에서는 정상적으로 나오는데 크롬에서만 안 나옵니다, 혹시 이것도 바벨이나 강의에서 사용하신 다른 js때문에 안 되는 걸까요?   감사합니다

안녕하세요. 공부하기 위해 강사님 강의를 수강해 듣다 boilerplate에 대해 알게 되었는데 build 하는 방법과 서버에서 mongoDB connection은 어떻게 이루어지는에 대해 궁금해 문의글 남깁니다 ㅎㅎㅎ

좋은 강의 감사드립니다, ie 11버전을 위하여 바벨 cdn과 타입명을 추가해주셨는데 그렇게 하니까 작동은 잘 하는데 웹표준에서 에러로 떠서 혹시 원래 그래서 상관없는건지 , 아니면 해결방법이 있는지 궁금합니다.   아니면 바벨 안 쓰고 싶으면 그냥 과거 문법대로 고치면 될까요?

dasol9987@naver.com

- 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. 권철민 선생님 안녕하세요, 딥러닝 cnn 완벽 기초 강의를 모두 수강 하고 복습을 하던 중에, 활성화 함수의 전반적인 개념, 특히 ReLu 함수에 대해 질문이 있습니다.   우선 활성화 함수가 필요한 이유는 모델의 복잡도를 올리기 위해서라고 이해했습니다. 단순 퍼셉트론에서 XOR 문제를 해결할 수 없었던 문제를 해결하기 위해 MLP가 등장했고, 여기에서 step function이 활성화 함수로 사용되어 이전 층의 결과값을 함수에 집어 넣어 다음 층으로 전달하는 역할을 맡게 되었습니다.   하지만 MLP를 넘어 더 많은 히든 레이어를 쌓아 올리는 DNN의 경우, 선형 함수의 특성상 이를 여러번 겹쳐서 쌓아 올려도 결국에는 하나의 선형 함수로 표현할 수 있기 때문에 복잡도를 올리기 위해 레이어를 더 쌓는 의미가 없다고 이해했습니다.(물론 이렇게 쌓을 경우 레이어마다 가중치가 생기기 때문에 아예 의미가 없다고는 할 수 없겠으나, 모델 자체의 복잡도를 올리기 위한 목적에는 부합하지 않는다고 생각하고 있습니다). 단순한 퍼셉트론을 넘어 다층 퍼셉트론에서는 기존의 단층 퍼셉트론만을 활용했을 때는 풀 수 없었던 복잡도의 문제 해결이 가능해졌지만, 동일한 방법으로는 아무리 레이어를 쌓아도 더욱 복잡한 문제는 풀 수 없었습니다.   때문에, 더욱 복잡한 문제를 풀기 위해서 모델의 복잡도를 올리기 위해서는 선형 활성화 함수를 여러개 사용하여 쌓아도 결국 하나의 레이어를 사용하여 나타낼 수 있는 상황을 막아야 하기 때문에 이와 반대로 비선형 활성화 함수를 사용한다고 이해하고 있습니다.   비선형 활성화 함수들의 예시로 시그모이드, 하이퍼볼릭 탄젠트와 같이 shape 자체가 비선형인 함수들이 각광받았는데, 작은 미분값으로 인해 깊은 네트워크로 갈수록 역전파 과정에서 발생하는 Gradient Vanishing 문제, 그리고 양극단으로 값이 모일수록 명확성이 떨어진다는 단점때문에 히든 레이어의 활성화 함수로는 더는 차용되지 않는다고 이해하고 있습니다.   이러한 기울기 소실 문제를 해결하기 위해 대부분의 은닉층에서는 활성화 함수로 ReLu함수를 사용한다고 이해하고 있는데요, 렐루 함수일 경우 ReLu(-1) + ReLu(1) != ReLu(-1 + 1)이기 때문에 비선형 함수이지만, (음의 무한대, 0] 그리고 [0, 양의 무한대) 구간에서는 선형이라고 알고 있습니다. 이를 고려한다면 ReLu 함수는 비록 전체 구간에서는 비선형 함수이지만, 대부분의 구간에서는 선형 함수인데 이러한 부분을 고려할 때 어떻게 ReLu 함수를 사용할 때 저희가 시그모이드와 같은 함수에서 기대하는 것과 같은 비선형적인 특성으로 모델의 복잡도를 올려줄 수 있는것인지 직관적으로 잘 와닿지가 않습니다.   또한, CNN 연산 적용 후 ReLu 함수를 적용하는 부분이 궁금합니다. 이미지의 특정 영역에 filter값을 곱해서 특정을 추출하는 feature extracting 과정에서 합성곱 연산의 값이 크게 나올수록 이미지의 해당 영역이 해당 필터가 추출하고자 하는 값(가로, 세로, 커브 모양 등등)을 강하게 나타내고 있다고 이해하였는데요, 그렇다면 이렇게 추출되서 생성된 새로운 feature map에 ReLu 함수를 적용하는 이유는 모델의 복잡도를 올리기 위해 비선형적인 함수를 추가하는것 뿐만 아니라 예를 들어서 가로 선을 추출하기 위한 필터를 통과했을 경우, 값이 커서 가로에 해당할 확률이 높은 부분은 그대로 유지하되, 음수로 결과가 나와 가로의 특성과는 전혀 맞지 않는 특성을 모두 0으로 만들어서 가로 특징이 없다고 정리하는 역할 또한 존재할까요? 혹시 제가 놓친 ReLu 함수를 CNN의 활성화 함수로 쓰는 이유가 있다면 지적 부탁드립니다. 이미지의 픽셀은 0~255의 값으로 구성된다고 알고 있는데 음수일 경우도 존재할까요? 만약 합성곱 연산의 결과로 음수값이 나왔다면 어떻게 해석하는지 궁금하고 또 이럴 경우 filter의 weight가 음수로 크게 설정되어 있어서 발생하는 경우인지도 궁금합니다.   그리고 CNN 모델의 진행 과정에서, 입력층과 가까운 Conv layer일수록 이미지의 edge, textile같은 low level 특징을 추출하는 것에서 출력층과 가까울수록 더욱 더 추출된 특징들을 일반화 시킨다고 이해했는데 제가 맞게 이해했을까요? 마지막으로 그렇다면 이때 각 filter마다 이미지 안에 가로, 세로, 혹은 다양한 모양들의 곡선적인 특징들이 존재하는지에 대해 추출하는 역할을 담당하게 될것이라고 예상되는데, 이렇게 필터마다 작업이 할당되는 자세한 로직이 알고싶다면 어떤 분야에 대해 더 공부해보아야 할지 추천 부탁드리겠습니다.   현재 머리속에서 너무 많은 부분들이 정리가 안되어서 글이 장황해진점 너무 죄송합니다. 혹시 제가 어떤 의도로 질문을 드린건지 잘 파악이 안되시는 부분이 있다면 풀어서 써보겠습니다.   항상 감사합니다 선생님!                        

  섹션0 첫번째 스마트 컨트랙트 42초에서 오픈제플린 npm install 하는 부분에서 자동으로 나오던데 커맨드라인으로도 코파일럿을 사용할 수 있나요? 너무 편리해보여서 저도 사용하고싶네요!

23분 8초 에 나오는  while(*(head) != '\0')     putchar(*(head++)); 여기서 *(head++) 이 부분이요  10.4 포인터와 배열 강의의 12분 46초 에 나오는 것 처럼  *head++ 로 사용 해도 상관 없는 건가요?? 비주얼 스튜디오로 돌려 봤을 때 똑같이 나오는 것을 확인 했구요. 앞 강의에서 후위 연산자는 ; 이 끝나고 연산 되는 걸로 배웠었는데 , 확실하게 알고 싶어서 질문 남깁니다.   

영상속 코드랑 비교해봐도 다른건 없어보이구, 뭐때문에 저는 201이 안뜨고 204가 뜨는걸까요? 

return string(1 , a[y][x]) 이거 return a[y][x] 이렇게 하면안되나요..

14:40초부터 임시변수에 값을 넣어주는 부분이 영상에서는 차례대로 값을 넣어주는데 제가 해보니까 함수가 끝날때 rbp를 pop해줌과 동시에 임시변수에 값이 한번에 들어가는데 이건 혹시 컴파일러의 차이인가요? <pop전> <pop후>  

mount 학습중에 질문이 있습니다. 예를들어 하나는 aws 환경의 EC2 인스턴스환경이고 또다른환경은 제가 따로 사용하는 리눅스 서버의경우 mount 를 사용할수있나요? (또다른환경은 제 로컬에 인스톨한 리눅스 또는 또다른 클라우드 리눅스 서버입니다.)

안녕하십니까. 단말기와 스위치 및 라우터 장비에 연결시킬 때 강의에서는 선과 선 사이에 Fa0  Fa0/1 등등 선 끝과 끝사이에 이렇게 문구가 떠 있는데 제 PC 프로그램에서는 선만 표시되고 Fa0 및 Fa0/1 등 과 같은 문구가 표출이 안되는데 설정시키는 방법이 따로 있는건가요?

- 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.   testbench 코드를 보면 DUT의 o_value를 사용하지 않기 때문에 ()를 비웠다고 하셨는데 왜 시뮬레이션상에서(강의상에서 10:57초)과 같이 동작이 하는지 궁금합니다. d_ff_test.v 코드 안에는 출력 o_value들을 r_ff를 assign을 이용해 줬지만, testbench에서는 o_value를 위 코드에서 선언을 안했을 뿐 아니라 DUT 안의 .o_value()를 비워놨는데 왜 시뮬레이션 상에서는 o_value 값들이 존재하는지 궁금합니다. testbench에서 input을 주면 DUT 내부에서 알아서 코드를 수행해서 시뮬레이션으로 나오는 것인가요?   말이 너무 길어져서 죄송합니다. 간단히 요약하면 testbench에서 o_value를 사용하지 않아서 .o_value들의 ()를 다 비워놨는데 왜 시뮬레이션 상에서는 o_value 값들이 존재하는지 궁금합니다. 항상 감사합니다.