컨볼루션 레이어를 통과한 prediction데이터중  85개의 데이터가 bbox정보, Score, classes라는  논리가 무엇일까요??ㅜㅜ

마지막 summary부분에서Faster RCNN의 RPN loss에 classification loss, Bbox regression loss가 적혀있습니다. RPN의 loss는 오브젝트가 맞는지 아닌지 loss와 Bbox예측좌표 loss라고 생각하고 있습니다. 그래서 RPN에서 classification loss부분을 의아하게 생각하고 있습니다. 오브젝트가 맞는지 아닌지 loss를 classification loss라고 표현한 건가요?  classification은 (오브젝트인지 아닌지가 아니라) 어떤 오브젝트인지 분류하는 과정만 의미하는 것으로 알고있었는데, 맞게 생각한건가요?

질문1_연도 말고 나이로 표기해보고 싶어서요 변수로 불러온 값에 연산을 하니 오류가 떠요 ㅠ 슬라이스 값에 연산은 원래 안되는 건가요? print("나이:"+ (jumin[:2] - 100))   print("나이"+ (str(jumin[:2]) - 100))   질문_2 0이 알아서 없어지고 -로 표기돼요 print("생일" + jumin[2:4] + "월" + jumin[5:7] + "일") print("생년월일:" + jumin[:2] + "년" + jumin[2:4] + "월" + jumin[5:7] + "일") 0을 나타내는 방법은 없을까요? 08일

향상도 계산문제의 경우 거래수가 아니라 확률로 계산해야 하는 것이 아닌지?  문의 드립니다. 즉 향상도= 빵과 우유 동시포함 확률 / (빵포함 거래확률 * 우유포함 거래확률) [참고] P.626 데이터분석 문제4의 경우도 거래수가 아니라 확률로 계산하고 있습니다.

강의코드를 그대로 구현할시 !python -m pip install --use-feature=2020-resolver . 여기서 일단 설치가 완벽하게 안됩니다. 아래에러코드, 무시하고 진행해도 되는거 같지만 일단 완벽하게 진행하려고 저같은 경우는 ERROR: pip's dependency resolver does not currently take into account all the packages that are installed. This behaviour is the source of the following dependency conflicts. yellowbrick 1.3.post1 requires numpy<1.20,>=1.16.0, but you have numpy 1.21.5 which is incompatible. multiprocess 0.70.12.2 requires dill>=0.3.4, but you have dill 0.3.1.1 which is incompatible. gym 0.17.3 requires cloudpickle<1.7.0,>=1.2.0, but you have cloudpickle 2.0.0 which is incompatible. google-colab 1.0.0 requires requests~=2.23.0, but you have requests 2.27.1 which is incompatible. datascience 0.10.6 requires folium==0.2.1, but you have folium 0.8.3 which is incompatible. albumentations 0.1.12 requires imgaug<0.2.7,>=0.2.5, but you have imgaug 0.2.9 which is incompatible. !pip install h5py !pip install typing-extensions !pip install wheel 위의 코드를 실행하고 진행하였구요 이상태로 진행하면  test 코드에서 아래 에러가 발생하고 ModuleNotFoundError: No module named 'tensorflow.python.keras.applications' tensorflow 2.7버전으로 바꾸고 실행하면 진행됩니다 그후에 모델링 학습을 하게되면 tensorflow.python.framework.errors_impl.UnknownError: 2 root error(s) found. (0) UNKNOWN: Failed to get convolution algorithm. This is probably because cuDNN failed to initialize, so try looking to see if a warning log message was printed above. [[node center_net_hourglass_feature_extractor/hourglass_network/input_downsample_block/convolutional_block/conv2d/Conv2D (defined at /usr/local/lib/python3.7/dist-packages/keras/layers/convolutional.py:238) ]] [[Identity_321/_240]] (1) UNKNOWN: Failed to get convolution algorithm. This is probably because cuDNN failed to initialize, so try looking to see if a warning log message was printed above. [[node center_net_hourglass_feature_extractor/hourglass_network/input_downsample_block/convolutional_block/conv2d/Conv2D (defined at /usr/local/lib/python3.7/dist-packages/keras/layers/convolutional.py:238) ]] 0 successful operations. 0 derived errors ignored. [Op:__inference__dist_train_step_86045] Errors may have originated from an input operation. Input Source operations connected to node center_net_hourglass_feature_extractor/hourglass_network/input_downsample_block/convolutional_block/conv2d/Conv2D: In[0] center_net_hourglass_feature_extractor/hourglass_network/input_downsample_block/convolutional_block/zero_padding2d/Pad (defined at /usr/local/lib/python3.7/dist-packages/keras/backend.py:3672) In[1] center_net_hourglass_feature_extractor/hourglass_network/input_downsample_block/convolutional_block/conv2d/Conv2D/ReadVariableOp: Operation defined at: (most recent call last) >>> File "/usr/lib/python3.7/threading.py", line 890, in _bootstrap >>> self._bootstrap_inner() >>> >>> File "/usr/lib/python3.7/threading.py", line 926, in _bootstrap_inner >>> self.run() >>> >>> File "/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/object_detection/model_lib_v2.py", line 593, in train_step_fn >>> loss = eager_train_step( >>> >>> File "/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/object_detection/model_lib_v2.py", line 253, in eager_train_step >>> losses_dict, _ = _compute_losses_and_predictions_dicts( >>> >>> File "/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/object_detection/model_lib_v2.py", line 118, in _compute_losses_and_predictions_dicts >>> prediction_dict = model.predict( >>> >>> File "/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/object_detection/meta_architectures/center_net_meta_arch.py", line 2847, in predict >>> features_list = self._feature_extractor(preprocessed_inputs) >>> >>> File "/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/keras/utils/traceback_utils.py", line 64, in error_handler >>> return fn(*args, **kwargs) >>> >>> File "/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/keras/engine/base_layer.py", line 1083, in __call__ >>> outputs = call_fn(inputs, *args, **kwargs) >>> >>> File "/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/keras/utils/traceback_utils.py", line 92, in error_handler >>> return fn(*args, **kwargs) >>> >>> File "/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/object_detection/models/center_net_hourglass_feature_extractor.py", line 53, in call >>> return self._network(inputs) >>> >>> File "/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/keras/utils/traceback_utils.py", line 64, in error_handler >>> return fn(*args, **kwargs) >>> >>> File "/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/keras/engine/base_layer.py", line 1083, in __call__ >>> outputs = call_fn(inputs, *args, **kwargs) >>> >>> File "/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/keras/utils/traceback_utils.py", line 92, in error_handler >>> return fn(*args, **kwargs) >>> >>> File "/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/object_detection/models/keras_models/hourglass_network.py", line 431, in call >>> if self.initial_downsample: >>> >>> File "/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/object_detection/models/keras_models/hourglass_network.py", line 432, in call >>> inputs = self.downsample_input(inputs) >>> >>> File "/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/keras/utils/traceback_utils.py", line 64, in error_handler >>> return fn(*args, **kwargs) >>> >>> File "/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/keras/engine/base_layer.py", line 1083, in __call__ >>> outputs = call_fn(inputs, *args, **kwargs) >>> >>> File "/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/keras/utils/traceback_utils.py", line 92, in error_handler >>> return fn(*args, **kwargs) >>> >>> File "/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/object_detection/models/keras_models/hourglass_network.py", line 174, in call >>> return self.residual_block(self.conv_block(inputs)) >>> >>> File "/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/keras/utils/traceback_utils.py", line 64, in error_handler >>> return fn(*args, **kwargs) >>> >>> File "/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/keras/engine/base_layer.py", line 1083, in __call__ >>> outputs = call_fn(inputs, *args, **kwargs) >>> >>> File "/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/keras/utils/traceback_utils.py", line 92, in error_handler >>> return fn(*args, **kwargs) >>> >>> File "/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/object_detection/models/keras_models/hourglass_network.py", line 94, in call >>> net = self.conv(net) >>> >>> File "/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/keras/utils/traceback_utils.py", line 64, in error_handler >>> return fn(*args, **kwargs) >>> >>> File "/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/keras/engine/base_layer.py", line 1083, in __call__ >>> outputs = call_fn(inputs, *args, **kwargs) >>> >>> File "/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/keras/utils/traceback_utils.py", line 92, in error_handler >>> return fn(*args, **kwargs) >>> >>> File "/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/keras/layers/convolutional.py", line 246, in call >>> outputs = self.convolution_op(inputs, self.kernel) >>> >>> File "/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/keras/layers/convolutional.py", line 238, in convolution_op >>> name=self.__class__.__name__) >>> Input Source operations connected to node center_net_hourglass_feature_extractor/hourglass_network/input_downsample_block/convolutional_block/conv2d/Conv2D: In[0] center_net_hourglass_feature_extractor/hourglass_network/input_downsample_block/convolutional_block/zero_padding2d/Pad (defined at /usr/local/lib/python3.7/dist-packages/keras/backend.py:3672) In[1] center_net_hourglass_feature_extractor/hourglass_network/input_downsample_block/convolutional_block/conv2d/Conv2D/ReadVariableOp: Operation defined at: (most recent call last) >>> File "/usr/lib/python3.7/threading.py", line 890, in _bootstrap >>> self._bootstrap_inner() >>> >>> File "/usr/lib/python3.7/threading.py", line 926, in _bootstrap_inner >>> self.run() >>> >>> File "/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/object_detection/model_lib_v2.py", line 593, in train_step_fn >>> loss = eager_train_step( >>> >>> File "/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/object_detection/model_lib_v2.py", line 253, in eager_train_step >>> losses_dict, _ = _compute_losses_and_predictions_dicts( >>> >>> File "/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/object_detection/model_lib_v2.py", line 118, in _compute_losses_and_predictions_dicts >>> prediction_dict = model.predict( >>> >>> File "/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/object_detection/meta_architectures/center_net_meta_arch.py", line 2847, in predict >>> features_list = self._feature_extractor(preprocessed_inputs) >>> >>> File "/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/keras/utils/traceback_utils.py", line 64, in error_handler >>> return fn(*args, **kwargs) >>> >>> File "/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/keras/engine/base_layer.py", line 1083, in __call__ >>> outputs = call_fn(inputs, *args, **kwargs) >>> >>> File "/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/keras/utils/traceback_utils.py", line 92, in error_handler >>> return fn(*args, **kwargs) >>> >>> File "/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/object_detection/models/center_net_hourglass_feature_extractor.py", line 53, in call >>> return self._network(inputs) >>> >>> File "/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/keras/utils/traceback_utils.py", line 64, in error_handler >>> return fn(*args, **kwargs) >>> >>> File "/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/keras/engine/base_layer.py", line 1083, in __call__ >>> outputs = call_fn(inputs, *args, **kwargs) >>> >>> File "/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/keras/utils/traceback_utils.py", line 92, in error_handler >>> return fn(*args, **kwargs) >>> >>> File "/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/object_detection/models/keras_models/hourglass_network.py", line 431, in call >>> if self.initial_downsample: >>> >>> File "/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/object_detection/models/keras_models/hourglass_network.py", line 432, in call >>> inputs = self.downsample_input(inputs) >>> >>> File "/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/keras/utils/traceback_utils.py", line 64, in error_handler >>> return fn(*args, **kwargs) >>> >>> File "/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/keras/engine/base_layer.py", line 1083, in __call__ >>> outputs = call_fn(inputs, *args, **kwargs) >>> >>> File "/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/keras/utils/traceback_utils.py", line 92, in error_handler >>> return fn(*args, **kwargs) >>> >>> File "/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/object_detection/models/keras_models/hourglass_network.py", line 174, in call >>> return self.residual_block(self.conv_block(inputs)) >>> >>> File "/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/keras/utils/traceback_utils.py", line 64, in error_handler >>> return fn(*args, **kwargs) >>> >>> File "/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/keras/engine/base_layer.py", line 1083, in __call__ >>> outputs = call_fn(inputs, *args, **kwargs) >>> >>> File "/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/keras/utils/traceback_utils.py", line 92, in error_handler >>> return fn(*args, **kwargs) >>> >>> File "/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/object_detection/models/keras_models/hourglass_network.py", line 94, in call >>> net = self.conv(net) >>> >>> File "/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/keras/utils/traceback_utils.py", line 64, in error_handler >>> return fn(*args, **kwargs) >>> >>> File "/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/keras/engine/base_layer.py", line 1083, in __call__ >>> outputs = call_fn(inputs, *args, **kwargs) >>> >>> File "/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/keras/utils/traceback_utils.py", line 92, in error_handler >>> return fn(*args, **kwargs) >>> >>> File "/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/keras/layers/convolutional.py", line 246, in call >>> outputs = self.convolution_op(inputs, self.kernel) >>> >>> File "/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/keras/layers/convolutional.py", line 238, in convolution_op >>> name=self.__class__.__name__) >>> Function call stack: _dist_train_step -> _dist_train_step 위의 에러가 발생합니다. tensorflow 버전 변경 및 cuda 버전을 바꾸는등 해보는데 해결이 안되네요....      

안녕하세요  링크를 출력할려고하는데요 아래와같이 에러가 납니다 link = item.find("a",attrs={"class":"search-product-link"})['href'] print(link['href'])   if float(별점)>=4.5 and int(인기도)>=150: print('컴퓨터이름',name) print('가격',price) print('별점',별점) print('댓글수',인기도) print('{}').format("https://www.coupang.com"+link) print('-'*100)  link = item.find("a",attrs={"class":"search-product-link"})['href']<----- href 리스트를 넣으면아래와같이 에러가 납니다 TypeError: 'NoneType' object is not subscriptable   감사합니다

VS CODE로 따라 하고 있습니다~ success_url부분에서 import 해오는 부분이 자동으로 되셔가지고 안보여서 제가 임의로 입력했는데   from django.conf import settings   이거 맞을까요? 실행이 제대로 안되는거 보니까 이게 틀린거 같아서요.. 회원가입 후에 계정이 생기긴 하는데 페이지가 404오류로 넘어갑니다..  

안녕하세요. 강의 수강 중이고 수강평 작성했습니다. 후반부 강의자료 공유부탁드립니다. 아이디 : jinha01@naver.com email : jinha01@naver.com  

안녕하세요, SQL 초급 강의를 유익하게 들었던 수강생입니다!   현재 복습하면서 해커랭크의 문제를 다시 풀어보고 있는데 , Revising the Select Query I 에서 정답은   SELECT * FROM CITY WHERE population >= 100000 AND CountryCode = 'USA'   인데 처음에 저는   SELECT * FROM CITY WHERE population >= 100000, CountryCode = 'USA' 라고 풀었었습니다.   다른 문제에서 , 로 여러 가지 속성을 연결했었는데 이 문제에서는 오류가 납니다. 이유가 무엇인지 알 수 있을까요?    

해당 강의 마지막에서, refresh 를 받으면 refresh 타임도 새로 할당 받는다고 설명하신것 같은데.refresh 타임은 최초 발급된 토큰기준으로 생성된 고정된 값이 아닌가요? 'JWT_REFRESH_EXPIRATION_DELTA' : datetime.timedelta(days=7) 의 의미는 최초 토큰 발급일 이후 7일 동안 refresh 가 가능하다라는 의미인거 같은데 제가 잘못 이해한것인가요?

오늘 (2022.02.10) 기준으로 UI 도 바뀌고, 강의 내용 그대로 했는데 databricks 로그인도 안되서 실습이 불가능하네요 ㅜ 구글계정을 2개나 새로 만들었는데도 안됩니다.

plt.legend(bbox_to_anchor=(1.02, 1), loc=2, borderaxespad=0.)

cnt = 0 # 상품 개수sum = 0 # 상품 가격 합친 것price = ""print("상품금액 입력을 종료하고자 한다면 \"끝\"을 입력해주세요.")while True: price = input("상품 금액을 입력하세요. 단, 음수제외. : ") if int(price) > 0: sum += int(price) print("현재 총 합산된 금액은 %d 입니다." %sum) cnt += 1 elif int(price) < 0: print("음수는 해당되지 않습니다. 다시 입력해주세요.") continue elif price == "끝": print("입력을 종료합니다.") print("총 물건의 개수는", cnt, "이고, 합산 금액은 %d입니다." %sum) break-   더불어 %d %d 를 사용하였을 때 뒤에 %cnt %sum 을 이어 사용하였더니 에러가 발생하였습니다. 이는 어떻게 해결해야 하나요?

안녕하세요 선생님,   해당 문제에서 인덱싱하는게 너무 헷갈려 질문드립니다.   a = list(range(21)) 에서 0~20까지 리스트를 만드셨는데요. 우선 문제에서 1-20까지 카드로 시작합니다.   예를 들어 s, e = 2 ,4 를 했다고 가정했을때요.   문제에서는 2번째 카드와 4번째 카드인 2와 4를 바꾸는 것인데,   짜주신 코드에서는 0이 앞에 잇으므로, 1과 3을 바꾸는 것이 되버립니다.   이부분을 어떻게 이해해야할까요?   그리고 그냥 추가적인 질문은 res를 자주 쓰시는데 res는 무엇의 약자일까요?   감사합니다,

express-session 미들웨어를 사용하면 좋은 점이 req.session을 id를 따로 지정해주지 않아도 개인의 저장공간 처럼 사용할 수 있다고 하셨는데, 4장에서 const session = {key:data}로 고유한 key로 사용자를 구분해 특정 사용자의 데이터만 객체로 넘겨주는 처리를 미들웨어 내부에서 알아서 해주는 건가요? 예를 들어 모든 사용자의 세션이 저장된 session 객체가 있다고 하면 요청으로 받은 key값으로 사용자 의 정보를 꺼내 req에 넣어 다음 미들웨어로 넘겨주는 형태인가요? const session = { key1: { id: "id1", password: "pw1111", }, key2: { id: "id2", password: "pw2222", }, ... }; req.session <= { id: "id2", password: "pw2222", }   위가 맞다면 세션을 사용하면 유저의 데이터는 서버 안에 둬서 지킬 수 있지만 결국 브라우저에서 세션이 탈취되면 해커가 유저아이디로 로그인 할 수 있는거 아닌가요?

안녕하세요. 대학교에서 배우는 선형대수학에서 선생님 강의가 많은 도움이 되고 있습니다. 강의 1.2에서 설명하신 Echelon form과 Reduced echelon form에서 a11의 값이 1이 아니어도 Echelon form/Reduced echelon form인지 궁금합니다. 예를들어서 밑에 사진처럼 a11의 값이 1이아닌 0일 경우에도 echelon form, reduced echelon form 일 수 있는지 궁금합니다.  감사합니다.    

안녕하세요? 기효님께서는 vue-cli 폴더 안에 public, node_modules, src 이렇게 3개의 폴더가 있으신데요 저는 public이라는 폴더는 없고 아래와 같이 node_modules와 src 폴더만 있습니다. 왜 그런걸까요? 제가 @vue/cli를 설치했더니  installed "@vue/cli@4.5.15" 라고 떴었어요 그런데 막상 vue --version을 해보면 2.9.6이 떠요 그래서 기효님처럼 vue create vue-cli가 아니라 vue init webpack-simple vue-cli를 했어요 그래서 그런걸까요? 그리고 vue-cli 4.x라는데 왜 2.x라는건지도 이해가 안 갑니다. 이유를 알려주실 수 있나요? 그리고 vue-CLI 4.x인 경우 vue init webpack-simple vue-cli 로 만드는거 맞나요? 답변 주시면 감사하겠습니다.

안녕하세요! 테스트 하려고 build.gradle에 JUnit이 어떻게 주입되어 있나 확인해보았는데 저는 이렇게 되어있습니다. 강의에서는 test { useJUnitPlatform() }으로 되어있는데 저는 왜 이렇게 설정이 되어있는 것인가요? userJUnitPlatform에 점선밑줄이 그어져 마우스를 대보니 "메서드 호출 userJUnitPlatform의 후보를 찾을 수 없습니다" 라고 뜹니다.

다이어트 메모앱 소개 및 익명으로 로그인 해보기   파이어 베이스 연결 과정 중 gradle에 classpath 'com.google.gms:google-services:4.3.10' 추가해야하는 단계에서 강의 화면과는 다르게 아래 캡쳐 화면 처럼 나타나서 어떻게 추가해야하는건지 모르겠습니다 ㅜㅜ 그리고  build.gradle(Module: diet_Memo.app에서 apply plugin: 'com.google.gms.google-services' implementation platform('com.google.firebase:firebase-bom:29.0.4') implementation 'com.google.firebase:firebase-analytics-ktx' 를 추가하고 Sync Now를 클릭하면 이런 오류가 나타납니다..  뭐가 문제일까요??

제가 아는 지식으로 "required: true"의 의미는 값이 있음을 의미하고   "@IsNotEmpty()" 또한 값이 있음을 의미하는걸로 알고있습니다.   둘다 사용하시는 이유가 있을까요?