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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?..
미해결
현재 웹개발중인 초급 개발자입니다. 현재 개발이 마무리 단계에서 웹서버랑 통신?!이 안되는 듯합니다. 로컬서버에서는 오류없이 실행이 되는데 웹서버에서는 현재 실행이 안되고 있습니다. Uncaught (in promise) SyntaxError: Unexpected token < in JSON at position 0 라고 콘솔창에 이렇게 오류가 표시됩니다. 원인을 모르겠습니다. 어디를 수정해야하는지... 현재 apache2로 웹서버를 연동하고 있습니다.
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.
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
호돌맨의 요절복통 개발쇼 (SpringBoot, Vue.JS, AWS)
영상 보니 라이브러리에서 가져오는 메서드들을 static으로 빼시더라구요. 저는 하면서 느끼는게 어디서부터 온 메서드인지 헷갈리는 경우가 있더라구요. (ex) MockMvc 에서 가져오는 get 메서드나 RestDocumentationRequestBuilders.get 등등 다른 개발자들과 협업 시 static으로 빼는게 일반적인지 궁금합니다..!
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
해결됨
비전공자를 위한 풀스택 맛집지도 만들기 프로젝트!: Front, Back-end 그리고 배포까지
안녕하세요 jwtsecretkey 관련하여 질문드립니다. jwtsecretkey는 강의에 나와있는대로 그대로 사용했고, host는 AWS EC2에 명시된 퍼블릭 IP주소, User명에는 mysql 사용자명, port는 3306, password는 mysql 접속 시 비밀번호, 그리고 사용할 database명까지 입력을 해주었으나 localhost로 접속 시, Cannot get이라는 창만 계속해서 뜹니다. 혹시 이런경우에는 jwtsecretkey를 제것을 따로 생성하지 않아서 발생하는 문제인지 알고 싶습니다. 만약 jwtsecretkey의 문제라면 어떻게 생성하면되는지 알려주시면 감사하겠습니다.
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.
미해결
따라하며 배우는 도커와 CI환경 [2023.11 업데이트]
docker rm `docker ps -a -q` 라고 cmd에 치면은 unknown shorthand flag: 'a' in -a See 'docker rm --help' 나오는데요. docker rm $(docker ps -a -q) 도 해보았고 .. 흠 혹시 해결방법이 있을까요?
해결됨
[개정판] 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드
안녕하십니까 교수님 최근 진행중인 프로젝트 수행을 위해서 강의를 듣고 있는 학생입니다. 현재 depth camera 를 이용하는 딥러닝 프로젝트를 진행하며 여러가지 오픈소스를 찾던 중 ssd-mobilenet 을 PASCAL VOC 로 학습한 것과 같은 알고리즘 ssd-mobilenet를 사용하여 COCO dataset으로 학습된 것을 봤습니다. 만약 오픈 소스를 사용하는 입장이면(학습하는 시간을 고려하지 않았을 때) 무조건 데이터 분류가 많고, 사진 당 오브젝트 수가 많은 COCO 데이터셋이 학습된 소스가 좋다고 생각하는데 혹시 다른 차이가 있을까 궁금해서 이렇게 질문드리게 되었습니다 학습 분류가 많을수록 FPS 에 의한 차이가 있나요? 학습 분류가 많을수록 특정 사물에 대한 detection 성능의 차이가 있을 수 있나요? - 예를 들어 person 데이터만 필요할 때 PASCAL VOC, COCO 또는 open image 를 사용할 때 성능 차이가 발생하나요? 다른 차이가 있을까요? 강의는 항상 잘 듣고 있습니다. 덕분에 다양한 프로젝트를 진행하여 취업까지 연결할 수 있었습니다. 아직 반정도 남았지만 분발하여 꼭 완강하도록 하겠습니다. 감사합니다!!
미해결
파이썬 무료 강의 (기본편) - 6시간 뒤면 나도 개발자
함수 자체에는 문제가 없는 것 같은데 실행을 하면 사진과 같이 나옵니다.. 대체 어디가 틀렸는지 모르겠습니다ㅠㅠ
해결됨
스스로 구축하는 AWS 클라우드 인프라 - 기본편
e2c 사용시 기본사용자 계정을 사용 하나요? 아니면 기존 레거시 에서 처럼 일반 사용자를 생성 해서 사용 하는게 좋은가요?
해결됨
스스로 구축하는 AWS 클라우드 인프라 - 기본편
안녕하세요. 강의 잘 듣고 있는 학생입니다. 다름이 아니라 제가 해당 강의를 듣다가 6월달에 과금이 10만원 이상이 나왔는데요 (전에는 1만원 이내로 항상 유지) 보니까 ec2 인스턴스 쪽에서 거의 8만원가량이 청구된거 같습니다. (로드밸런서에서 2만원 정도, rds에서 만원 정도) 가용영역이 다른 2개의 ec2 인스턴스에서 nat gateway로 통신해서 과금이 된거 같은데.. 원래 이렇게 요금이 많이 나오는게 정상인걸까요?ㅠㅠ 아니면 제가 뭘 잘못 설정한건지.. 일단 모든 인스턴스와 로드밸런서 등은 다 삭제를 해두긴 했는데요 과금이 많이 나와서 조금 당황스럽네요 .. 그리고 지금 신규 리뉴얼 강의를 거의 다 들어가는데.. 6/24일까지 유지되는 구버전 강의 때문에 수료증을 받지 못하는게 조금 아쉬워요 ㅠㅠ 진도율이 51%로 나와서요. 수료증을 받으려면 구버전 강의도 수강을 해야하는걸까요? ;;
